Всеволод Языков Собаки на военной службе

military_history adv_animal

Всеволод

Васильевич

Языков

Собаки на военной службе

Эта книжка назначается, главным образом, для т.т. красноармейцев, проходящих службу там, где работой собак уже широко пользуются и где собака состоит «в штате», т.-е. в частях связи, санитарных, конвойных, пограничных и пр. Но и каждому красноармейцу почитать эту книжку будет полезно, потому что на войне собака может быть придана любому караулу, дозору, секрету, часовому и т. д. Служба собаки на войне очень разнообразна и полезна, но для того чтобы пользоваться ею, нужно знать, на что собака способна, что от нее требовать и как с нею обращаться. Без знания главных правил этого собаку можно испортить и даже вывести из строя. Поэтому прочтите, товарищи красноармейцы, эту книжку и запомните ее главные советы.

Дмитрий

Ермолаев

Dim@rik

htmlDocs2fb2, FictionBook Editor Release 2.6.6

29.11.2019

http://mirknig.su/knigi/military_history/184810-sobaki-na-voennoy-sluzhbe.html

677DC45D-F380-472C-808F-888DB175CCA3 1.0

v.1.0 — OCR, структура, обложка, вычитка.

Собаки на военной службе

Государственное издательство Москва - Ленинград 1927

Всеволод Языков Собаки на военной службе

ИСТОРИЯ СОБАКИ

Нет такого уголка на земном шаре, где собака была бы неизвестна человеку. Всякий знает ее. Европеец, темнобронзовый индеец, черный негр, эскимос, китаец, самоед, — все знают собаку с тех давних пор, как знают о зарождении своего народа.

Собаку мы видим всегда и везде, где селился и живет человек. При раскопках древних погибших городов рядом с остатками построек и домашней утвари находили, черепа собак. На старинных памятниках, построенных несколько тысяч лет до нас, было найдено изображение собаки, по типу похожей на нынешнего дога. У некоторых народов древности собака считалась священным животным. В честь собак египтяне строили храмы и города, в честь собак и устраивали праздники.

Собака появилась на земле в те времена, когда появился и человек. Появилась она, конечно, не сразу в том виде, к какому мы привыкли, Нынешняя собака — это уже следствие смешения многих пород, ведущих свое начало от хищных животных.

В жилах собаки текла кровь волка, шакала и лисицы, потому-то и до сих пор собаки имеют много общего в строении тела с этими животными: рост собак, их шерсть, окрас (особенно некоторых пород), а также время течек, строение тела, время беременности и, наконец, охотное скрещивание волка с собакой.

Человеку древних времен, который жил среди постоянных опасностей, нужен был помощник, верный и храбрый сторож жилища и охранитель стада. Собака легко привязывалась к человеку, была смелым, выносливым животным, обладала тонким чутьем и слухом, а также невзыскательностью к пище и жилищу. Человек приручил ее так же, как он приручил и сделал домашними диких птиц, дикую козу, лошадь и других животных. Конечно, это приручение заняло много сот, а может и тысяч, лет и сводилось к постепенному заглушению хищных привычек дикой собаки. Когда собака привязалась к человеку, ей не потребовалось больше заботиться о крове и пище. Все это стал давать хозяин. Благодаря этому явилась крепкая привязанность к человеку, дающему собаке возможность существовать. Вместе с тем многие навыки и привычки, необходимые в дикой свободной жизни, исчезли. Взамен их все больше и больше развились сторожевые качества собаки. Это и было нужно человеку. Так постепенно все больше и больше «одомашнивалась» собака, делаясь неизменным спутником человека, его верным помощником в борьбе за существование и его другом.

Прекрасный обостренный слух, обоняние, сторожевая чуткость, злобность, смелость в борьбе с врагом и, наконец, твердая привязанность к хозяину, — все все это дало человеку мысль использовать собаку в целом ряде работ. Так, например, кроме охранения жилища, стада, собака стала выслеживать зверя, птицу на охоте. Здесь человек использовал старые навыки собаки, которыми она широко пользовалась, когда была диким животным и постоянно боролась за свою жизнь. Так же постепенно собака была втянута в упряжную службу, для которой потребовалась ее сила и выносливость. Наконец, собака была сделана бойцом во времена древних войн, когда целые своры приученных собак бросались на конницу неприятеля или врывались в ряды его пехоты.

Когда собака, стала вполне домашним животным и когда вся польза от нее была понята, на собаку появился широкий спрос. Появился рынок (торговля) собак, причем цена на них дошла до того, что древние германцы давали двух хороших лошадей в обмен за одну хорошую собаку.

Собачьих пород очень много. Теперь собаковеды насчитывают около четырехсот различных пород. Каким образом это могло произойти?

Произошло это оттого, что собака вместе с человеком стала распространяться по всему миру, а значит, приспособляться к климату и к условиям разных частей земли. Поэтому понятно, что собака, живущая, например, в холодных странах, стала покрываться густой шерстью, с теплым подшерстком; наоборот, собака, живущая в жарких странах, получила короткую шерсть, Точно так же менялась и окраска собаки в зависимости от природы и условий местности. Так, например, северные собаки, большую часть времени проводящие в снегах, имеют совершенно белый мех; собаки лесных местностей— серый, коричневый и т. д. Вместе с этим собаки, которые должны были бороться с животными, живущими в земле, в норах, постепенно превращались в собак маленького роста и с острыми мордами и тонкими лапами, способными разгребать землю. Те же собаки, которые принуждены были бороться с более крупными и быстрыми зверями, и сами стали быстрыми животными с крепкими ногами, с сильным и мощным телом. Собаки, живущие в снежных равнинах, стали иметь широкие пальцы на ногах, чтобы не проваливаться в снегу. Все эти особенности постепенно выдвигали все новые и новые разновидности пород собак.

Другими словами, собака менялась в зависимости от того, что требовалось от нее природой и условиями жизни, подобно тому, как профессия, ремесло иногда меняет человека. Борец-профессионал, например, имеет крупные мускулы, широкую грудь; человек, работающий под землею, во тьме, шахтер, — глаза, которые видят во тьме; степняк — острое зрение; кочевник, с детства не расстающийся с конем, — кривые, цепкие ноги и т. д.

Впоследствии человек сам стал искусственно выводить и улучшать породы, в связи со своими требованиями к собаке. Таким образом, путем наследственных переходов из поколения в поколение, улучшались породы собак и видоизменялись их формы.

Постепенно вместе с развитием человека и к собаке стали пред’являться все новые требования. Так, с изобретением оружия (как средства охоты) собакам почти не нужно стало бороться с животным, но зато собаке пришлось увеличить свои способности по выслеживанию и поднятию зверя, по преследованию его и т. д. Работа собаки стала очень разнообразна. Собака на службе у человека является: 1) сторожем жилья, стада и защитником хозяина (первый период одомашнивания); 2) охотником, борющимся со зверем своими собственными силами (главным образом, в древние века); 3) помощником человеку на охоте, выслеживателем птиц и животных, подносчиком убитой дичи; 4) средством передвижения (на снежных равнинах далекого Севера); 5) бойцом во время военных действий (в древние века, когда техника боя и средства войны были весьма просты); 6) разведчиком и при службе охранения (пользуясь природными обостренными чувствами слуха и обоняния); 7) гонцом и ординарцем (служба передачи связи); 8) сыщиком (работа по следам по розыску преступников, конвойная собака для обыска местности и т. п.); 9) пограничным сторожем (охрана границы, особенно ночью; работа по следам прошедших — контрабандистов в целях нахождения их); 10) военным санитаром (обыск местности после боя в целях нахождения раненого, особенно ночью); 11) караульщиком (охрана всякого рода помещения, вещей, людей, лагерей, военнопленных, складов и т. п.), и т. д.

Человек, таким образом, не ошибся, приблизив к себе в далеком прошлом дикую собаку, — он получил от нее больше, чем сам дал ей. Собака была нетребовательна и бескорыстна, и как ни увеличивались к ней требования человека, как ни изменялась порода, всегда и неизменно человек получал от собаки только пользу.

КАК СОБАКА ПОПАЛА НА ВОЕННУЮ СЛУЖБУ

Очень скоро после того, как человек получил в собаке хорошего сторожа и защитника, у него родилась мысль применить собаку для военной службы. В старинных крепостях, ворота которых запирались на ночь, собак выводили за ворота, оставляли за стенами города, и те проводили всю ночь у рва. Будучи по своей природе хорошими и чуткими сторожами, такие собаки замечали малейшие шорохи и при малейшем движении со Стороны противников поднимали громкий лай, заставляя стражу быть особенно бдительной.

Особенная сила, выносливость, рост и злоба некоторых пород навела человека на мысль использовать собаку как бойца. Здесь собака использовалась по-разному. Иногда собаки действовали наравне с бойцами, иногда самостоятельно. Часто ночью при осаде города внезапно отворялись ворота города и 400–500 раз'яренных больших собак выпускались на противника, врывались в его ряды и наводили на него панику, которую очень легко создать ночью. При раскопках в Египте были найдены камни, на которых были изображены черные нубийские стрелки-лучники вместе с военными собаками. В средние века обозы и транспорты сопровождались военными собаками, которые одевались в панцыри с острыми пиками, чтобы напугать лошадей неприятельской кавалерии в случае нападения ее на обоз.

С улучшением и развитием техники войны, с введением в войска огнестрельного оружия, изменились и способы работы собак на войне. Прямая борьба с врагом стала трудна для собаки, вооруженной только зубами. Но зато собака стала использовываться для разведки. В то же время быстрота и выносливость собак привели к мысли использования их для службы передачи, для связи. Первым опытом такой работы собак можно считать их работу в Индии, когда при порче телеграфных линий выученные особым образом собаки приносили депеши, делая пробеги по 6 миль в 10 минут.

Во время осады Севастополя в 1855–1856 г.г. и в Балканскую войну 1877–1878 г.г. военные собаки несли сторожевую службу как у нас, так и у противника.

Дрессировка (выучка) военных собак в то время шла, главным образом, к тому, чтобы использовать собак в сторожевой службе. Эта дрессировка не была основана на науке, а потому все дело носило случайный характер и не являлось государственным. Обычно собак держали и дрессировали при охотничьих командах, как прежде назывались команды разведчиков, при чем дрессировщики — солдаты учили собак кто как мог. Несмотря на это, все же были успехи. В 1892 г. в Самурском полку было уже около 30 обученных военных собак, приученных к вьючной службе и к службе связи. В 1912 г. впервые в России возник караульный питомник военных собак при Измайловском гвардейском полку. Из собак наиболее пригодной была призна порода «эрдель-терьер», как наиболее вы

ноСливая и пригодная для службы в армии. Почти в то же время 20 собак этой породы были заведены и в Царскосельском гусарском полку, при чем собаки впервые были применяемы для связи и для разведки в кавалерийском деле. В результате успешных опытов с этими собаками при Егерском полку были открыты первые курсы по подготовке дрессировщиков (учителей) военных собак. В то же время морское ведомство начало делать попытки применить собак для несения охраны береговых сооружений и для связи.

С наступлением империалистической войны питомники уголовно-розыскных собак спешно передрессировали много собак для санитарной и сторожевой службы, после чего около 300 собак было отправлено на фронт, большей частью на Карпаты. Их работа на фронте оказалась очень успешной.

Лучше, чем в России, было поставлено дело применения военных собак в Германии. Опыты с военными собаками начались там с 1884 года, при чем собаки дрессировались для сторожевой, разведывательной, санитарной и связной службы. В 1886 году в германском полевом уставе уже было сказано, когда и как можно применять военных собак. Во время мировой войны немецкие. собаки часто портили работу наших разведчиков. Много собак служило в Германии также в лагерях по окарауливанию этих лагерей.

«Собачья армия» в Германии, насчитывавшая около 12.000 военных собак, значительно усилила охранение германских частей, сильно уменьшила наряды людей на караульную службу, сохранила жизнь многим раненым в санитарной службе и чуткостью своей облегчала трудную разведку. Германские собаки, благодаря этому, показались союзникам такими страшными, что после войны, по Версальскому договору, Германия должна была отдать около 75 % своего состава военных собак победителям.

КАК СОБАКИ РАБОТАЮТ НА ВОЙНЕ

Общие правила

Как и когда можно пользоваться работой собак? Нет ничего легче, как отдать необдуманное приказание. При использовании собак это может быть чаще, чем где-либо. Человек, мало знакомый с особенностями дрессировки и плохо знающий ум и способности собак, зачастую может дать им работу или больше или меньше ее способностей и сил.

Так, например, ошибочно требовать, чтобы собаки службы связи поддерживали связь на 15–20 километров расстояния, Это совершенно не нужно. На таком расстоянии с успехом можно действовать при помощи посыльных, верховых, телеграфа и прочих средств связи. Наоборот, связь между передовой линией огня и ближним штабом, связь с соседними частями мелких войсковых соединений, например, рот, батальонов, — вообще связь в районе 1–1½ километров от передовой линии огня, — это может быть по силам собаке, и для такой работы собака нужна. Поддержание связи на открытой местности, на небольших расстояниях, когда посылать человека опасно, когда провод телефона рвется от огня противников и натянуть его под огнем трудно, вот тогда собаку посылать можно. Она быстра, увертлива, меньше испытывает страх, а главное меньше заметна противнику, чем человек. Точно так же бесцельна работа и санитарной собаки днем по отыскиванию раненых там, где их легко может найти и подобрать человек. Но там, где местность лесная, т.-е. там, где раненого можно не заметить, там можно пускать собаку, потому что она при помощи острого чутья и слуха обнаружит раненого быстрее, чем санитар.

Таким образом, полезная работа собак в нынешних условиях боя может быть разнообразна, но пользоваться собаками без всякого разбора нельзя.

Военная собака может нести: 1) службу охранения, 2) разведку, 3) службу передачи, 4) повозочную и вьючную службу, 5) военно-санитарную, 6) караульную и 7) конвойную службу.

В подготовке собак для всех видов службы легче всего приучить собаку делать то, к чему больше всего способна и привыкла собака.

По природе своей собаки больше всего сторожа, и способность быть сторожем осталась и у прирученной, т.-е. домашней собаки. Поэтому, чтобы приучить собаку к сторожевой службе, приходится только шлифовать и развивать опытной рукой эти способности.

Труднее приучить собаку к санитарной службе, к службе связи, к носке вьюков и тяжестей и т. д., потому что в природе собаки нет склонности к такой работе, так как дикая и мало прирученная собака такой работы не знала.

В зависимости от этого и работа военных собак может быть разбита на две отдельных группы, требующих особой дрессировки.

I группа.

1) Служба сторожевого охранения.

2) Служба разведки.

3) Караульная.

4) Конвойная.

II группа.

1) Служба связи.

2) Вьючная и повозочная.

3) Военно-санитарная.

Такое разделение не случайное и зависит не только от способов дрессировки собак. Если мы внимательно вглядимся в эти разграничения, то увидим, что собаки II группы должны быть доброжелательными или, в крайнем случае, спокойными по отношению к чужим людям. От собак же I группы, наоборот, требуется недоброжелательность и злобность к обнаруженному чужому человеку. Неопытные дрессировщики часто одну и ту же собаку обучают для военно-санитарной службы и для службы разведки. Кажется, что как будто оба эти вида работы схожи между собой, потому что в обоих случаях собака производит обыск местности и если обнаружит что, то уведомляет своего хозяина. Однако из такого обучения ничего хорошего не выходило и выйти не может. Такое обучение совершенно недопустимо, потому что в первом случае собака обучается при доброжелательном и доверчивом отношении к найденному человеку. Она должна при нахождении раненого подойти к нему, чтобы он мог воспользоваться санитарной сумкой (если он в состоянии), а затем уже возвратиться назад и сообщить (условным знаком) санитару о найденном. Во втором случае, т.-е. при разведке, собака должна быть недоброжелательной и недоверчивой к встреченному или найденному человеку и ни в коем случае не должна подходить к нему. Давая эти различные работы одной и той же собаке, конечно, нельзя ожидать, что она поймет разницу в работе, так легко понятную для человека. Она собьется, перепутает и будет портить все дело, потому что может убежать от раненого или, наоборот, дружелюбно подойти к неприятельскому разведчику.

Вот поэтому никогда нельзя одну и ту же собаку дрессировать для обоих групп службы, и разделение службы по группам, как указано, дрессировщику нужно твердо помнить.

Служба охранения и разведки Охранение на месте.

После больших переходов, после боя является общая усталость организма бойца. Зрение и слух у человека несколько притупляются. Это утомление особенно усиливается с расположением на месте, т.-е. как раз тогда, когда требуется особо напряженная бдительность. В этом случае при утомлении людей служба собак в охранении, с их обостренным чутьем и слухом, весьма пригодится, так как более обеспечивает отдых части. В мировую войну немцы снабжали свои полевые караулы военными собаками, которые легко обнаруживали движение нашей разведки. Главная работа собак в карауле относится к охранению ночью и к охранению на сильно пересеченных местностях. Собака должна обнаружить неприятельскую разведку и вообще неприятеля, благодаря своим обостренным чувствам, и дать знать о них полевому караулу. Слух и чутье ночью у собаки обостряются еще больше, и это служит верным залогом успеха ее работы.

Во время работы в сторожевом охранении собака должна находиться как можно ближе к дозорному и служить как бы усилителем его зрения и слуха. Конечно, к этому надо прибавить еще и то что имея под боком такого верного и нужного сторожа часовой или дозорный чувствует себя бодрее. Но, конечно, для того чтобы служба собаки в сторожевом охранении давала успех, сторожевка должна быть ближней, т.-е. такой, при которой собака находится вместе с дозорным. Теперь, правда, ведутся опыты и дальней сторожевки, когда собака выставляется впереди дозорного на 150–200 шагов, но каков будет успех таких опытов — сказать трудно.

При приближении опасности собака прежде всего настораживается, подбирается, навастривает уши и т. д. Это поведение собаки и является оповестителем об опасности.

Чтобы приучить собаку к такого рода службе, требуется упражнение, шлифовка сторожевых навыков собаки. Эта шлифовка сведется к следующим правилам:

1) Развитие общего послушания, выдержки и внимательности собаки.

2) Приучение к выстрелам.

3) Развитие сторожевых навыков.

Для того, чтобы развить и усилить эти сторожевые навыки, прибегают к более резким и сильным возбудителям, например, представляют работу мнимого противника, и эту работу сопровождают сильными шорохами и шумами. Постепенно этот шум делают тише, отчего собака потом начинает возбуждаться уже при малейшем, едва заметном, шорохе и внимательно выжидает его появление, а значит и особенно напряженно прислушивается и «причувствует».

4) Заглушение лая, который вредит охранению, так как обнаруживает место нахождения караула, часового и пр. Собака всегда лает, когда возбуждена. Для заглушения лая существует несколько способов — от обреза, в крайнем случае, голосовых связок до применения намордников особого типа, не дающих возможности лаять.

5) Усиление и отделка сторожевой работы при разных условиях времени и места. Оповещение о противнике сводится к тому, что при обнаруживании хотя бы и слабого шороха собака настораживается. Это заметно по появлению общего напряжения всего тела собаки, по поворотам ее головы, по напряжению ушей и по стремлению вперед. Полезно иметь собаку на поводке, натягиванием которого собака дает сигнал для дозорного. Поводок может быть прикреплен к поясу дозорного. Перед тем, как приступить к обучению этим приемам, у собаки воспитывается общая недоверчивость к чужим и злоба, которая и развивает сторожевые наклонности собаки. Вначале обучение происходит днем, когда собака при подходе мнимого неприятеля видит его движение и слышит его шум (несколько преувеличенный). Затем постепенно работу начинают производить в сумерки, и вместо ясно видимого противника является лишь производимый им шум. Наконец, при работе в ночное время шумы и шорохи постепенно уменьшаются в своей силе и доходят до едва слышных.

Охранение в походе.

При охранении на походе передовые дозоры несут особенно тяжелую работу, потому что они являются и охранением и разведкой. Придание этим дозорам военных собак особенно важно в условиях маневренной (подвижной) войны, когда противника приходится ждать со всех сторон.

Для успешной работы собаки в такого рода охранении необходимо постоянно поддерживать упражнениями сторожевые наклонности собак, производя занятия в разной местности и в разное время суток.

Разведка должна быть бдительной, деятельной и скрытной, а потому и требует особенного напряжения всех чувств человека и всей его нервной системы. При таких обстоятельствах придача собаки сделает разведку более бдительной и более деятельной.

По существу разведка для военной собаки — то же охранение, но разница лишь в том, что собака не стоит, а идет с разведчиком, делая поиск чутьем, зрением и слухом и являясь как бы усилителем чувств дозорного, который по поведению собаки, по ее тяге вперед, напряжению головы и ушей узнает о присутствии человека. При такой работе, как и при работе охранения, собака должна быть на поводке дозорного или вообще по близости к нему.

Служба передачи

Всем известно значение связи в бою, от правильной работы которой зависит и управление и взаимная поддержка частей.

Чем дальше, в тыл, тем связь прочнее, потому что в тылу работать спокойнее. Чем ближе к передовой линии огня, тем связь ненадежнее и чаще отказывает в работе. Понятно поэтому, что собака, быстро пробегающая 1–1½ километра, малозаметная, является одним из лучших способов связи, при нужде заменяющая все остальные способы. Именно здесь, на передовой линии, в мелких войсковых соединениях, она и необходима потому, что для установки глубокой связи в тыл она не нужна совершенно. Можно установить правилом, что собака передачи должна работать в ротном и редко в батальонном масштабе, что предел ее работ не должен превышать 1–1½ километра в окружности. Для такой именно работы на небольших расстояниях и натаскивается собака.

При работе собак по передаче хорошими сторонами на службе являются: 1) скорость передачи (1 километр в 2 минуты); 2) независимость от местности (собака идет по любой местности); 3) малая уязвимость от огня, благодаря тому, что собака мало заметна. Во время маневров в 1925 г. две немецких овчарки и один доберман-пинчер в течение 1½ часов поддерживали связь между ротными и взводными командирами наступающей роты при непрерывном огне. Во время этой работы расстояние в 500–700 шагов покрывалось (перебегалось) собаками в 45–55 секунд, т.-е. в среднем один километр в 1½ минуты.

В другом случае, при обороне батальоном переправ на р. Москве, по совершенно открытой местности батальонного участка (луг) собаки, приданные штабу батальона для связи с ротами, в течение 3 часов оборонительных действий несли службу связи на участке батальона. Связь при этом поддерживалась одной собакой с двумя ротами (стрелковой и пулеметной) на расстоянии около трех верст. Это расстояние покрывалось собакой в 5 мин. 30 сек,

Таких пробегов туда и обратно собака совершила в течение двух часов — четыре, т.-е. всего 24 версты, при чем вовсе не утомилась и была готова действовать дальше. С другой стрелковой ротой батальона и его штабом, во время обороны, связь поддерживалась с хорошим успехом второй собакой, а третья собака несла службу связи между штабом батальона и его тылом.

Эти примеры указывают и подчеркивают правильность применения военных собак в мелких войсковых соединениях (взводе, роте и батальоне). Однако обучение собак для службы передачи является одной из самых трудных задач, потому что при такой работе собака отрывается от своего хозяина, т.-е. дрессировщика, к которому привыкла и которого лучше всего понимает, а также потому, что трудно собаке определить направление пробега. Успех здесь бывает лишь только тогда, когда после продолжительного изо дня в день втягивания собаки в работу пробеги войдут у нее «в привычку», т.-е. когда собака будет приучена к работе в обстановке (хотя бы и искусственно созданной) боевых действий. Только тогда и можно ожидать безотказного выполнения.

Расстояния пробега при начале обучения начинаются с 20–30 метров и постепенно увеличиваются. Здесь дрессировщик должен вести упражнения так, чтобы быстрота пробега не уменьшалась вместе с увеличением расстояния. Кроме того, опытный дрессировщик должен все время добиваться того, чтобы собака сама интересовалась работой. Чтобы ее интерес не ослабел, приходящая на пост собака должна получать «награду», какое-нибудь лакомство. Это вознаграждение в первое время обучения и будет служить «интересом» к пробегу. Стрельба и все прочее, что может отвлекать внимание собаки во время пробега, все это начинает вводиться только после того, как собака будет уже твердо знать, что от нее требуют. Кроме того, все эти отвлечения вводятся постепенно, чтобы не запутать собаки, не сбить ее с толку. В то же время при обучении направления пробегов должны постепенно меняться. В первые дни учебы помощник дрессировщика, беря собаку, уходит на 20–30 шагов вперед, оставляя хозяина сзади. Отойдя на такое расстояние, помощник поворачивается лицом к дрессировщику, снимает с собаки поводок и командует «на пост». Собака, видя хозяина, понятно, бежит от помощника к нему и здесь получает удовлетворение (ласку или лакомство). После этого дрессировщик пускает собаку к помощнику по той же команде — «на пост». Если собака не понимает, чего от нее требуют, помощник подзывает ее к себе знаком и командой — «ко мне», а дрессировщик повторяет, подталкивая вперед. Но обыкновенно работать на коротких расстояниях и когда посты видно, собака приучается очень быстро. Труднее становится при увеличении расстояния пробега, потому что с дальностью расстояний у собаки пропадает интерес к работе. Поэтому втягивание собаки в более дальние пробеги проводится с большей осторожностью. Пробежавшую собаку не нужно посылать тотчас же обратно, а постепенно увеличивать время обратного посыла. Кроме того, нужно сразу же приучать собаку к такой обстановке работы, которая похожа на настоящую. Для этого вкладывают в сумку настоящую записку, которую и вынимают по приходе собаки на пост, и т. д. Надо делать это так, чтобы эти движения и действия собака видела. Тогда собака начинает понимать смысл пробега.

Один из самых верных способов приучения собак для работы по связи — это работа по «усилителю», т.-е. по проложенному следу с сильно действующим запахом. Для того, чтобы установить связь с одним или несколькими постами, помощник дрессировщика подвязывает особый аппарат, из которого при каждом шаге падает на землю капля особой сильно пахучей жидкости и с ним проходит от поста к посту. На земле получается целая линия запаха, которая связывает все посты. Эта жидкость сохраняет на земле свой запах 24 часа и больше, а потому в любой момент собака, обученная для работы на постах, чутьем идет по следу к любому невидимому посту.

Вьючная и повозочная служба

В бою при сильном огне подноска патронов людьми почти всегда бывает затруднительной, а часто и прямо невозможной. Здесь помогает тоже собака, приученная к вьючной и повозочной службе. Такая собака должна быть прекрасно обучена службе связи (передачи) и обладать большим ростом, силой и выносливостью.

Собака средней силы и роста может доставить за раз до 200 патронов. Пара собак легко везет пулемет «Максима» в собранном виде, готовый к бою, или особую тележку летом, а зимой — особые сани с цинками патронов или пулеметными лентами, с общим весом до 4–5 пудов.

Однако такого рода доставка боеприпасов зависит от условий боя, а главным образом, от местности. Доставка пулемета или тележки с патронами будет невозможна, если местность сильно пересеченная (лес, овраг, река) или болотистая. В этом случае придется посылать собак с вьюками. Во вьюк уложится меньше патронов, но зато собака пойдет быстрее, и в состоянии будет сделать несколько пробегов туда и обратно за короткое время. В местности гористой, где высота горы делает путь для человека трудным, а часто и невозможным, служба вьючной собаки будет незаменимой.

Кроме доставки патронов и воды для пулеметов, собака может доставлять также и продовольствие и перевязочные средства для раненых и проволоку для прокладки телефонного кабеля между двумя постами и т. д.

Обучение вьючной собаки является продолжением обучения собаки уже обученной для связи и заключается лишь в приучении собаки к носке на спине тяжестей или к упряжке. Делается это приучение осторожно и постепенно. Сперва собаку приучают ходить с пустым вьюком, потом тяжесть постепенно увеличивается. Собака таким образом втягивается все больше и больше в дальний пробег с большей тяжестью, после чего начинается приучение ходить в паре с другой собакой. Приучение собаки к запряжке для возки пулеметов, патронов и прочих тяжестей требует, конечно, особой упряжи и особых повозок. В первое время обучения собака ходит в запряжке по указке дрессировщика, который идет с нею рядом, потом одна, затем постепенно тяжесть увеличивается. Собака упражняется в пробегах на большое расстояние и с большой тяжестью и т. д. Конец обучения будет тогда, когда собака, приученная к перевозке тяжестей в упряжке, будет самостоятельно делать пробеги на посты.

Обучение военной собаки к размотке телефонного кабеля требует тоже особых катушек, легких по весу, устойчивых на спине собаки и вмещающих не менее одного километра провода. При этом собака приучается во время пробегов к звуку разматывающегося кабеля, трению и задержке кабеля остающегося на земле, что требует от нее известных усилий и сообразительности.

Караульная служба

Расход людей по окарауливанию складов, цейхгаузов, отделов снабжений и в мирное, время велик, а во время войны вырастает до огромных размеров.

Применение военных собак для караульной службы позволит значительно уменьшить расход людей для несения караульной службы и в то же время усилить эту службу, благодаря тому, что собака по природе хороший сторож.

Для несения караульной службы не нужно особенной дрессировки. Всякая сильная, злобная и чуткая собака, переданная в караульную часть, после ознакомления с людьми части и некоторой дрессировки будет хорошей караульной собакой. Но нужно сказать, что караульную службу собаки никак нельзя смешивать со службой сторожевой, потому что в караульной службе допускается и даже необходим лай, а в сторожевке, наоборот, требуется крайняя тишина и лай даже искусственно заглушается.

В караульной собаке развивается: 1) злоба и недоверие к посторонним людям; 2) уверенность в своей силе, понимание связи различных шорохов с получением неприятности; 3) осторожность ночью и днем.

Чтобы никто не мог караульную собаку подманить на лакомство или отравить, она должна быть обучена не брать куска с земли и из рук постороннего человека.

Собака, хотя бы и обученная караульной службе, может быть легко приучена и для конвойной службы.

Конвойная служба

Как в тылу, так и на фронте во время войны — большой расход людей для сопровождения партий военнопленных, арестованных, дезертиров и проч. Собака при этом поможет конвою справиться с своими обязанностями более успешно, преследуя и задерживая убегающего, а иногда может конвоировать и самостоятельно.

Собака для конвойной службы требуется злая, с хорошим чутьем, способная преследовать убегающего, сильная, могущая справиться с человеком и задержать его до прибытия конвоира.

Дрессировка конвойной собаки хотя и более трудна, чем караульной собаки, но по способам остается почти такой же. Также требуется развить злобу и недоверие к чужим людям. Кроме того, собаку приучают безотказно и наиболее усердно преследовать убегающего, а также защищать конвоира, если на него нападет арестант.

Военно-санитарная служба

Работа санитаров днем на открытых плацдармах, после боя, легка и не требует помощи собак. Другое дело тогда, когда приходится искать раненых на сильно пересеченной местности и ночью. В этом случае обнаружить тяжело раненых трудно. Леса, горы, глубокие овраги закрывают кругозор санитаров, и часто раненые обречены на мучительную смерть Чтобы избегнуть этого, чтобы облегчить работу санитаров, полезно придавать санитарным отрядам обученных санитарных собак. Эти собаки производят: 1) розыск раненого путем обыска местности и передачу ему, если он в сознании, перевязочного материала и сумки, находящейся на собаке, и 2) оповещение санитара о найденном раненом, привод санитара к раненому.

В связи с этими задачами и обучение военно-санитарной собаки идет в следующем порядке: 1) приучение к доверчивому подходу к лежащим и сидящим людям; 2) развитие интереса к розыску человека; 3) упражнение зрения, слуха и чутья собаки для нахождения раненого; 4) подход к раненому, укладка около него; 5) оповещение и привод санитара.

При разрешении вопроса о том, как оповещать санитара о раненом, вначале собаку обучали приносить фуражку раненого. Но от этого способа пришлось отказаться, так как, во-первых, не у каждого раненого имеется фуражка, а, во-вторых, в тех случаях, когда на раненом был застегнут шлем, стаскивание его с головы могло причинить мучения, особенно при ранении в голову. Тогда стали применять следующие оповещения: собака, найдя раненого, возвращалась к санитару и лаяла около него. Этот лай и был оповещением. Но и от этого вскоре пришлось отказаться, так как за время между нахождением раненого и возвращением к санитару собака могла в Дороге отвлечься чем-нибудь и забывала лаять при приходе к санитару. Поэтому теперь делают так: у собаки на короткой (в 10 сантиметров) бечевке от ошейника свешивается маленькая и легкая чурочка (бринзель), размером 10X3 сантиметра. При нахождении раненого собака ложится около него, делает требуемую выдержку в полминуты, затем берет висящую чурочку в пасть (апортирует) и несет ее к санитару. Приход ее с чуркой в зубах означает, что раненый найден. Для самой собаки эта чурочка имеет то значение, что собака чувствует себя занятой и потому во время своего пути от раненого до санитара не отвлекается ничем.

ВЫБОР ВОЕННОЙ СОБАКИ И ПОРОДЫ СОБАК, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ДЛЯ СЛУЖБЫ В АРМИИ

При использовании собак для военной службы прежде всего нужно решить, какую породу собак выбирать и как из нескольких собак той или иной породы выбрать подходящую.

При выборе породы нужно помнить, что военная собака прежде всего должна быть неприхотлива в пище и ночлеге и вынослива, с хорошо развитыми наклонностями к сторожевой службе, быстра в движениях, весела, смела, должна легко поддаваться обучению, привязчива и не упряма по своему характеру. При таких требованиях наиболее подходящими породами для военных целей являются: немецкая овчарка и эрдель-терьер (см. рис.). Собаки этих пород удачно работали в империалистическую войну, главным образом у немцев. Но обе эти породы германские, а потому нам в СССР пользоваться ими затруднительно, во-первых, потому что хороших собак Германия сама не выпустит, а даст только средних, а во-вторых, потому, что поездка за границу и доставка больших партий собак ведет к большим расходам. Кроме того, некоторые породы германских собак еще недостаточно обжились в России. Климат для них у нас не подходящий, а потому и щенки от них получаются слабые, плохие.

Поэтому пришлось подумать о собственной русской породе, стойкой и вполне приспособленной для работы в наших условиях. Из русских пород, оказалось, можно остановиться на кавказских овчарках и на северных лайках. На далеких окраинах севера наши лайки, выносливые и подвижные собаки, несут успешно и издавна целый ряд работ: они и сторожа, и охотники, и прекрасно ходят в упряжке. Точно такими же свойствами обладают и кавказские овчарки, большие, сильные, злобные собаки, которые являются главным образом отличными сторожами и караульщиками. Были попытки использовать и наших так называемых дворняжек. Но здесь можно говорить уже не о породе, а только об отдельных собаках, потому что дворняжки в большинстве — смесь самых разнообразных пород и кровей,

Чтобы выбрать подходящую собаку, нужно ознакомиться с ее возрастом, внешним видом, здоровьем и характером.

Лучшим возрастом для обучения военной собаки нужно считать 7 месяцев. В этом возрасте характер собаки еще не определился, собака не испорчена всякими дурными привычками. В то же время организм ее уже достаточно окреп и не так опасен для чумы, этого бича собак, и прочих болезней. Наружный вид собаки тоже достаточно определился, так что можно судить о породе. Воспитание собаки в этом возрасте только начинается, и она быстро привязывается к дрессировщику. Дрессировка в этом возрасте легка, собака хорошо ей поддается и обычно быстро ее усваивает.

Внешний вид собаки, по которому можно судить о ее породе, определяется особыми таблицами, какие имеются в собачьих питомниках и которые известны всякому дрессировщику. Недостатками всякой собаки, мешающими ей исполнять как следует службу, являются:

1) слабость костяка, от которой получается провислость спины;

2) рахит ног, т.-е. искривление суставов на ногах;

3) опущенный зад, показывающий слабость задних ног;

4) чрезмерная узкогрудость, показывающая на слабосильность;

5) наклонный постав передних и задних ног.

Всякий прием собаки на военную службу, т.-е. покупка, передача, перевод, должен производиться в присутствии ветеринарного врача. Особенное внимание при приемке собаки нужно обращать на:

1) общий вид собаки (нездоровая собака в большинстве случаев имеет болезненно-угнетенный вид);

2) температуру (38–39°). Если нет термометра, то нужно щупать нос. Если нос сухой и горячий, то значит собака больна;

3) глаза, потому что если они потемнели или, наоборот, особенно блестят, то собака явно нездорова;

4) состояние кожи (перхоть, парша, струпья, гнойные корочки говорят о накожных заболеваниях);

5) общую упитанность.

Приобретенная собака в питомник, т.-е. к другим здоровым собакам, сразу не ставится, а выдерживается в карантине не менее 3 недель.

Характер собаки тоже имеет огромное значение. Обычно веселость, подвижность собаки можно узнать по ее отношению к хозяину. Вялость и трусость сразу видны. Лучше всего проверить это попыткой отнять у нее кость или корм. Вялая, трусливая собака смирится с этим, а веселая, подвижная, здоровая уступит только силе.

КАК РАЗВОДИТЬ И СОДЕРЖАТЬ СОБАК

При разведении собак в хорошо поставленных собачьих питомниках на первом месте стоит вопрос о подборе производителей. До того, когда нужно спаривать (вязать суку), дрессировщик должен подобрать соответствующего кобеля-производителя. Этот подбор производится с таким расчетом, чтобы недостатки суки уравновешивались достатками по этим же статьям кобеля.

В хорошо и правильно поставленных питомниках существуют особые книги родословных записей, по которым всегда в любую минуту можно узнать достоинства и недостатки каждой собаки, занесенной в эту книгу, а также достоинства и недостатки ее родителей и прародителей. Иногда такие записи достигают 8-го — 10-го колена дальнего родства.

По достижении 8 месяцев сука в первый раз «красится», т.-е. у нее появляется «пустовка», или «течка», т.-е. выделение сначала крови, потом слизи, по которой можно узнать, что собака достигла половой зрелости, т.-е. может стать беременной. Такие «течки» бывают 2 раза в году, обычно осенью и весной. Крыть суку можно только во время этих течек. Лучшим временем для покрытия суки считают весну, так как щенки после этого родятся летом и летом же в тепле, на воздухе закрепляют свой организм.

Для оплодотворения достаточно одной вязки, но обычно вяжут два раза, утром и вечером. Крыть суку можно до 8 — 9-летнего возраста, после которого роды опасны, и щенки получаются слабые. Первая течка, на 7–8 месяце от рождения, обычно пропускается, так как в это время сука еще не совсем сформировалась.

Во время вязки, благодаря особому устройству половых органов, сука и кобель «склещиваются», при чем сука и кобель, не разъединяя половых органов, расходятся в разные стороны, продолжая стоять в таком положении около 20 минут, после чего половые органы слабеют, и собаки расходятся. Разнимать, растаскивать и бить в это время собак ни в коем случае нельзя, так как они все равно не могут разойтись, а растаскивание собак силой может привести к гибели суки или кобеля.

Через 62–63 дня после вязки сука щенится.

За неделю суку надо отставить в отдельное помещение, дав широкий ящик с соломой. Во время беременности сука должна больше гулять, получая питательный корм. Щенков родится от 1 до 12. Но оставлять под сукой больше 4–5 штук не хорошо, так как иначе у суки не будет сил выкормить всех щенков, и щенки будут слабыми. Во время родов лучше всего суке не мешать, оставив ее в тишине и полутемном месте. При рождении щенков суки сами ухаживают за ними, отгрызают пуповину и приучают к сосанию, подталкивая к соскам.

Когда же нужно оставить всех щенков, то лучше заранее обзаводиться «кормилицей», например, собакой-дворняжкой, у которой незаметно уничтожают ее щенков и подкладывают вместо них новых, породистых щенков.

Пища кормящей суки должна быть увеличена, с добавлением молока.

Щенки родятся слепые, на 10–14 день глаза у них прорезываются. Около матери щенков нужно держать до 6 недель. После чего их переводят на слабую кашицу на молоке. Кормят щенков до 6–7 раз в день.

Взрослые собаки получают пищу 2 раза в сутки, щенки — смотря по возрасту. Чем меньше щенок, тем больше в сутки он кормится. Это делается для того, чтобы пища лучше переваривалась и усваивалась организмом. «Лучше меньше — но чаще». Вот главное правило кормления. Щенкам хорошо подбрасывать в корм щепотку фосфорно-кислой извести, необходимой для укрепления костяка.

Основным условием кормления военных собак является простота корма. Употребляемые продукты должны приближаться к продуктам общей варки воинской части. Не нужно кормить собак однообразным кормом, он быстро приедается, и собака перестает его есть. Раз в неделю хорошо давать только растительную пищу. Лучше всего, когда пища имеет вид полугустого супа с мелко нарубленным мясом, теплая (не горячая). Кормушки (миски) должны быть занумерованы и закреплены за определенной собакой. Пищу в мисках оставлять после кормежки не следует, чтобы она не скисла. Дрессировщик должен наблюдать, как и сколько ест его собака. После кормежки собака выгуливается, а миска моется. Чашки с водой могут быть оставлены в клетках.

Для взрослой строевой собаки на день нужно примерно: крупы 72 зол., мяса 1—½ ф. (вес указан без костей); соли 5 зол., хлеба 48 зол. (норма указана для двух дач, утром и вечером).

Больным, беременным и кормящим сукам раскладка указывается врачом.

Уход за собакой тоже требует большого внимания, при чем надо стремиться к тому, чтобы все делалось в свое время. Обычно в собачьих питомниках устраивается такой порядок дня:

7—8: уборка клеток и выгуливание собак; 8—10: занятия с собаками в поле, на местности (дрессировка); 10–10½: кормление собак; 10½—12: занятия дрессировщиков; 12–15: обед и отдых; 15–17: научные занятия дрессировщиков и руководителя; 17–18½: занятия с собаками на местности; 18½—19½: кормление и выгуливание собак; 19½—20: ужин дрессировщика.

При уборке помещения собак, дрессировщик осматривает испражнения собаки в целях обнаружения глистов, а также при надобности меняет подстилку (солому). Моет раз в неделю клетку горячей водой с обезвреживающими растворами. Каждый день собака вычесывается, когти и лапы осматриваются. Если замечаются признаки заболевания, собака немедленно уводится к ветеринарному врачу или, фельдшеру.

Если клетки достаточно просторны, можно сажать в них и по две собаки, (если они не грызутся друг с другом). Большую часть дня собаки должны оставаться на воздухе и в движении, чтобы приучить их этим к условиям похода. Для щенков хорошо устраивать отдельные дворики, где они играют весь день.

Необходимо следить, чтобы собака не ожирела. Если ожирение заметно, уменьшают довольствие и усиливают занятия, делая большие пробеги.

Бойтесь изнежить вашу собаку. Приучайте ее ко всякой температуре и погоде, закаливайте ее, иначе военная собака превращается в комнатную и в действительной обстановке фронта будет отказывать в работе.

БОЛЬНАЯ СОБАКА

Главными признаками того, что собака больна являются: 1) жар, т.-е. поднятие температуры (нормальная 38,3°—38,8°); 2) потеря жизнерадостности, вялость, поджатый хвост и шаткая походка; 3) помутнение, тусклость или особенно лихорадочный блеск глаз; 4) отказ от пищи; 5) поскуливание; 6) расстройство желудка; 7) рвота; 8) горячий сухой нос; 9) лежание собаки и нежелание итти на воздух; 10) гнилостный запах изо рта; 11) гнойные истечения из глаз и носа.

Человек, ухаживающий или дрессирующий собаку, всегда по общему виду ее сразу заметит, что собака больна. А если собака больна, нужно сейчас же обратиться к врачу, объяснив ему подробно все, что замечено у собаки.

Лекарства обыкновенно даются или в порошке или в жидком виде. Собака, конечно, добровольно лекарства не примет. Поэтому надо левой рукой разжать ей пасть, а правой влить или всыпать лекарство. Если это порошок, то надо сыпать на язык собаке, а не в горло.

Правильный уход за больной это уж само по себе часто ведет к выздоровлению, особенно если у собаки чума. Как ухаживать за собакой, об этом скажет врач, но человек, который любит собаку, сам найдет способы ухода за ней. Если тот, кому поручено ухаживать за собакой, будет видеть в уходе отбывание скучного номера, — это больной собаке пользы не принесет. Уход хорош тогда, когда условия для ухода тоже хороши. Первое условие хорошего ухода это — помещение. Оно должно быть светлым, сухим, теплым и хорошо проветриваться. Второе условие — это корм, который должен не отягчать желудок и не быть однообразным. Обычно, если собака осмотрена врачом, то он и укажет, чем кормить больную. Хорошо давать молоко, кашу на молоке, яйца. В питомниках для больных собак корм идет по особой раскладке.

Наиболее часто встречаются болезни у собак: экзема, чесотка, запоры, поносы, глисты, рахит, чума.

Некоторые болезни появляются от плохого ухода за шерстью и кожей, от небрежного ухода за клеткой и вообще помещением собаки, от редкой смены соломенной подстилки, от общей сырости и т. д., а также и через заражение от других больных собак. Предупредить и предохранить от этих болезней легко. Для этого нужно помещение содержать сухим, чаще мыть собак слабым раствором креолина, особого состава, вроде карболовой кислоты, освежать помещение, держать больных собак отдельно от здоровых и тщательно ухаживать за ними.

Большинство собак болеет глистами. Глисты — это особые черви, которые заводятся в желудке и кишках у многих животных и у человека. Собачьи глисты имеют 8 различных видов. Они сильно изнуряют собаку, делают ее вялой, истощенной. Болезнь эта имеет легкую форму, но иногда кончается и смертью. Требуется особое лечение и отделение больной от других собак, так как глистные заболевания очень заразны.

Довольно часто бывает и рахит. Рахит — это слабость костяка, от которой появляется искривленность ног, провислость спины. Собака выбывает из строя, делаясь инвалидом. Рахит появляется у щенков, когда идет общее развитие организма. Причина его появления — в плохом питании, в недостатке движения, в плохом сыром помещении. Особенно часто рахит появляется у щенков, которые выращиваются зимой.

Самая страшная и самая распространенная болезнь собак, это — чума. Чумой переболевают почти все собаки. Иные переносят ее на ногах, легко, иных эта болезнь ведет к гибели. Лечения этой болезни нет, потому что причины ее еще не открыты. Есть только ряд вспомогательных средств. Чем больше закалена и подготовлена собака, тем легче она переносит чуму.

При чумных заболеваниях большое значение имеет возраст собаки. Особенно сильно гибнут щенки 2–3 месяцев, меньше — годовалые собаки. В питомниках чума из-за скученности собак производит большие опустошения, появляясь главным образом весной. Конечно, заболевшая чумой собака сейчас же должна быть отделена от здоровых. Еще более опасным для окружающих и в особенности для человека является бешенство собаки. Бешенство неизлечимо. Бешенство заразно и передается слюной. Укушенный бешеной собакой и заразившийся человек умирает мучительной смертью. Поэтому собачьи питомники нужно внимательно охранять от приходов бродячих собак. Первыми признаками бешенства собаки является мутный взгляд, слюна, которая обильно течет изо рта, отсутствие аппетита, судороги и т. д. Если есть признаки, что собака бешеная, и в тех случаях, когда такая собака укусит, нужно: 1) убить эту собаку и, отрезав голову, направить в один из Пастеровских институтов, какой имеется и в Москве, на исследование; 2) запереть в отдельных помещениях укушенных собак; 3) в случае укуса бешеной собакой человека, нужно немедленно начать особую прививку, которую производят во всех крупных городах СССР.

КАК ОБУЧАТЬ СОБАКУ

Обучать, т.-е. дрессировать собаку, — дело трудное, требующее большого внимания, терпения и знания собачьей природы. Поэтому описать все способы дрессировки в маленькой книжке нельзя, — но всего знать и не нужно каждому красноармейцу. Для красноармейца, который не занимается сам разведением военных собак, не служит в питомнике, но которому часто на войне или на маневрах может быть придется работать с помощью собаки, нужно все-таки знать, во-первых, как обращаться со своим четвероногим помощником, а во-вторых, иметь понятие о главных основах «собачьей науки».

Каждый учитель хорош тогда когда он понятен своему ученику. Для того чтобы быть понятным, учитель должен приноравливаться в своих объяснениях к способностям и понятиям своих учеников. Это применимо к человеку и, конечно, еще больше к собаке. Дрессировщик больше всего должен бояться того, что его требования не будут понятны собаке. Это будет тогда, когда он будет требовать от собаки того, что стоит выше ее понимания. Как ребенок, так и собака обучаются почти по одинаковым правилам. Так ребенку, например, показывают карандаш и одновременно с этим говорят «карандаш». Это повторяется несколько раз и поэтому звук слова «карандаш» и вид карандаша связываются прочно между собою. Ребенок узнает, что означает слово «карандаш». Точно так же и собака. При обучении, например, посадке, дрессировщик надавливает на зад собаки рукой и произносит команду «сидеть». И надавливание и команда связываются в памяти собаки по мере их повторения, и собака начинает знать, что звук «сидеть» означает посадку.

Итак, для того чтобы выучить собаку чему-нибудь, нужно каким-то образом заставить ее выполнить действия и это выполнение связать с командой или жестом (указкой). Такая связь, повторяясь несколько раз (в зависимости от памяти собаки), закрепляется в памяти собаки, и собака начинает знать прием. На этой основе построено всякое обучение как ребенка, так и собаки. Но разница в обучении собаки и человека та, что человек может говорить, может развиваться вместе с другими и, глядя на других, может слышать и понимать о том, чего никогда не видал и не слыхал. Собака этого не может. Ее ум по сравнению с человеком стоит очень низко. Она не может говорить, не может развиваться, глядя на других собак. А это значит, что каждую собаку нужно обучать отдельно. Она не может широко обдумывать полученные знания, она не может рассуждать о предметах, которых не видала. Собака может знать только то, что она видела или испытала на своем веку. Так собака может знать, что, например, за дверью находится двор, только после того как она, хотя бы раз, пройдет через эту дверь. Она может знать о звонке на обед, так как она давно узнала, что после звука звонка сейчас же начинается еда, но собака, например, не может понять связи между покупаемым билетом и посадкой в поезд. Это выше ее понимания. Но и связь, установленная собакой между известными понятиями и действиями, имеет свои нежелательные стороны.

Очень часто, занимаясь в одних и тех же условиях, на одной и той же местности, собака связывает свою работу с окружающей обстановкой. Например, на занятиях по службе связи неопытный дрессировщик всегда посылает собаку по дороге, а не по разным местам. В конце концов у собаки устанавливается привычка работать только по дорогам. А от этого может произойти, что потом собака, увидев дорогу, может сойти с поля, по которому ее послали, пойти по первой попавшейся дороге и потерять направление.

Только постоянным чередованием местности для занятий, распределением приемов обучения и всех условий обучения можно достигнуть полных успехов и избежать ненужных привычек.

На человека всегда так или иначе действуют явления внешнего мира: шум улицы, движение людей и т. д. Эти посторонние явления мешают ему часто сосредоточить свои мысли, отвлекают человека от работы и т. д. То же и с животными, в особенности с собакой. Поэтому в первое время занятий, когда только начинают развиваться послушание и дисциплина у собаки, занятия должны производиться при отсутствии всяких посторонних явлений, отвлекающих внимание собаки. Наоборот, после того как связь дрессировщика и собаки установится, и собака начнет выполнять то, что от нее требуется, необходимо начать уже нарочно вводить такие отвлечения, постепенно увеличивая их. Это особенно важно при дрессировке военных собак, которым впоследствии придется работать в обстановке сильных отвлечений: движения воинских частей, стрельбы, работы прожекторов и т. п. Поэтому все обучение должно быть рассчитано так, чтобы все отвлечения были похожи на обстановку действительного боя.

Конечно, не всякая собака и не всегда, особенно в первое время обучения, будет охотно заниматься. Поэтому встает вопрос о том, как заставить, принудить собаку к занятиям.

Вопрос о принуждениях в дрессировке имеет почти главное значение. Принуждение состоит во внушении собаке, примерно, следующего сознания: «Тебе неприятно сделать, что требуется… Но если ты не сделаешь его, то тебе будет неприятность еще больше».

Собаке не хочется итти рядом, у ноги, ей хочется бегать, играть. Итти у ноги является в это время неприятностью. Но над ухом звучит команда «рядом», которая произносится с угрозой, а выскакивание собаки вперед сопровождается еще большей неприятностью, а именно ударом хлыста или рывком поводка со строгим ошейником, т.-е. с ошейником с шипами. Наоборот, нахождение собаки у ног вызывает ласковый тон речи дрессировщика, поглаживание собаки и дачу поощрения (лакомства). Все это внушает собаке впечатление, что всякое выбегание причиняет сильную неприятность и, наоборот, нахождение у ноги вызывает приятное состояние. Поэтому, чтобы избежать неминуемой неприятности, лучше смириться и не отбегать от ноги. Вот цель принуждений и наказаний в любой форме. Но никогда нельзя принуждать зря, особенно из мести, из-за раздражения или по причине вспыльчивого характера хозяина,

Мести и битья быть не должно. Должно быть сухое, расчетливое действие сильного принуждения, сейчас же заменяемого лаской при исполнении.

Ласка и поощрение должны даваться собаке всегда при исполнении требуемого действия, дача ласки еще сильнее подчеркивает у собаки необходимость и выгоду исполнения приема.

ДРЕССИРОВЩИК И СОБАКА

Одной из главных ошибок, которые часто встречаются у неопытных дрессировщиков, является так называемое «очеловечивание» умственных способностей собаки, когда к собаке пред'являются непонятные для нее, а потому и невыполнимые требования, в расчете, что она поймет их, «дойдет своим умом». К другим, тоже часто встречающимся ошибкам, можно отнести:

1) нерешительность тона дрессировщика; 2) неумелое и однообразное распределение приемов на уроке, вызывающее скуку и вялость у собаки; 3) отсутствие навыка, в даче поощрений за исполнение и, наоборот, неудачное применение угроз и принуждений при неисполнении; 4) неправильная постановка обучения приему.

Молодые дрессировщики часто делают еще очень важную ошибку. Желая лучшего достижения, когда собака вяло или нечисто исполняет прием, дрессировщик заставляет ее еще раз исполнить его. Затем, видя ту же вялость и желая все же добиться лучшего исполнения, начинает раздражаться и бесконечное число раз заставляет исполнять прием. Это, однако, всегда вызывает обратное действие, а именно то, что собака все хуже и хуже начинает выполнять прием. Это называется «передрессировкой», и при таком способе обучения у собаки прогадает всякий интерес к приему. Исправление этой ошибки трудно и требует сначала прекращения на некоторое время занятии по неудающемуся приему, а затем обучение ему вновь, когда у собаки появится новая заинтересованность к работе.

К грубейшим же ошибкам нужно отнести и неправильное определение способностей военной собаки, т.-е. того, к чему более всего пригодна собака на военной службе.

В основе взаимоотношений между дрессировщиком и собакой должны быть доброта и справедливость: на этом у собаки воспитывается к дрессировщику доверие, без которого нельзя работать. Главное правило обучения — наука в игре. Все обучение должно происходить не под угрозой жестокого наказания, а так, чтобы собака сама была заинтересована в том, чтобы выполнить то, чего от нее требуют. Затем путем многих упражнений работа становится привычной и уже выполняется безотказно.

Мягкое, спокойное и ровное обращение с собакой служит первыми шагами к сближению. Отчетливая манера дачи приказаний также относится к хорошим сторонам дрессировщика. Везде господствует доброта, но, когда собака показывает свое упрямство и вообще проявляет злобное нежелание работать, картина резко меняется. Приказания становятся неумолимыми, голос становится стальным без малейших колебаний, слышны угрозы, напоминающие о неприятности и т. д. Но вот под влиянием угрожающих интонаций прием исполнен. И снова звучит ласковый голос дрессировщика, рука которого ласкает собаку.

В решительную минуту уступки и колебаний быть не может, иначе собака сама становится хозяином, и вся дрессировка сводится на-нет.

В работе с собакой большое значение имеет терпение дрессировщика. Собаке во время обучения легко ошибиться. Дрессировщик, при случае неисполнения требуемого действия, должен прежде всего искать вину в самом себе, проверив свои действия и продумав — были ли они достаточно понятны собаке.

При всякой задержке не следует ни нервничать, ни горячиться, нужно — спокойно и терпеливо — настойчиво повторить требование. Всякая раздражительность дрессировщика сейчас же передается собаке. Всякое повышение тона приказания, которое было непонятно собаке, вызывает у ней ее непонимание, ее испуг перед неизвестностью, и весь порядок обучения сводится на-нет.

Все обучение военной собаки (например: сторожевой службе) занимает 10–12 недель и по неделям распределяется, примерно, так:

1 неделя — Приучение к кличке, поводку, и ошейнику, ознакомление с поощрениями («хорошо») и угрозами, хождение рядом, посадка, укладка, свободное состояние, подхождение.

2 неделя — То же и воспитание выдержки, развитие общей дисциплины.

3 неделя — То же и апортировка, т.-е. обучение ношению разных вещей. Требования к развитию дисциплины повышаются.

4 неделя — То же и приучение к дальним выстрелам, призыв к внимательности по свистку. Развитие злобы на постороннего человека.

5 неделя — Развитие сторожевых навыков (без отвлечений внешнего мира).

6 неделя — То же.

7 неделя — То же, время настораживания увеличивается.

8 неделя — Постепенный переход от зрительного (вид постороннего человека) к слуховому (только шум его шагов) возбуждению.

9 неделя — Звуковые возбуждения (шум, шорох, шаги) слабеют и расстояние увеличивается.

10 неделя — Работа ночью в условиях сторожевого охранения, подходящих к действительным.

11 неделя — То же, шлифовка работы.

12 неделя — То же, шлифовка работы.

За все время обучения и потом при общении с собакой нужно помнить следующие правила:

Никогда не разрешать запретного.

Никогда не отменять данного приказания.

Никогда не запрещать того, что можно допустить.

Как только ты станешь понятным собаке — все в твоих руках.

Не обмани собаку ты, а собака никогда не обманет тебя.

Если собака делает что-либо ошибочно то это доказывает лишь ошибочность способа твоего обучения.

Береги собаку и заботься о ее здоровьи.

Не требуй от собаки невозможного, непонятного.

Лучше сделай недооценку способностей собаки, чем переоценку их.

Потеря уважения собаки равносильна гибели дела.

/9j/4AAQSkZJRgABAQEAAAAAAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9 PDkzODdASFxOQERXRTc4UG1RV19iZ2hnPk1xeXBkeFxlZ2P/2wBDARESEhgVGC8aGi9jQjhC Y2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2NjY2P/wgAR CAMgAfIDAREAAhEBAxEB/8QAGgAAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAAAAECBAUDBv/EABgBAQEBAQEA AAAAAAAAAAAAAAABAgME/9oADAMBAAIQAxAAAAHQ5dAQwABAMkIYwEMYDAQhSumQhogCkRGA EgACQCASCsYUwRDAQHOWUJUjVJE7UFabr56pHQADgEoMAGgFNQcKxQLIiiHTBEIaFMY0YAAE gGIYhjAEYUiKIkiWbICdVCpnrUz1kgIFAAJUhTlApwAqAAlVAIgAARCAYiQI1AAYAqAAAaoU IEKYAdtc7/TzhKEVM9auO3S5765ICnZxaBDJSqWVRRU4RIQhrJSESCV0khYxDhqwGRRV0mhJ HNJKCJKAc0B1POnKAoROtxo9PMVKIlXHWnnt21i7vzsiYG+fOzlRKqSAElYiKMAUAAAkRgEA ANQEBArQCiGIBiFTFDNfHXTyIFrzpVz26a56G/OyQinntUx26a56G/OCPO7xysQgAYEanCFQ iUJERwxUCGACJEQAcKgASSpABiVCGERN/OtHOlYpamOtWejved/fmZIRRz2q47ddYvb87RJg bzxsv5unnTAQxGbqaUrhgIBiFUYAFQEBzWIxDsBkoVRGMYhAAGDvEa3ca0pokS0s9quO3bWN HfmKcIpY71M9e2saG/MCTB3nhZp51rSuEoAGTrOpnUxjAQxCEAwEgoBxlQwJWSGIBkhgAgFH leuOdm3jWnnSQWpnrSx6O2uejvzFTzY2Usd6mevfWNHfmEDE3mlZp51rywTF1I1KGV67wxkh U4QDEADEBKiAiOAYWkAwpowUEERMrWYVtY1qZ0CKme1Pn37b56G/MjrKWUcd6mevXWNLfmEd YGs1NTTxrYzQgMaxTB3mlrLVwVEY0iChEmERpggKUAKZGFTJiIDCCgRIiBt41qY2WBTx2pY7 9989DflDrK6oY71M9euuelvzlB57WKtmrnWvmgUDlDL1ilUDqvFOgDjnUhkCKdZeOk44p0Vn FOoK7YyAgIV0jnUoLCVirgircxrTzoRLTx2p57d9c9DfmR3l51Qx3qZ62Nc9LfnYrPPazVs1 c6186imJvIaedXJcvWdGILYjM1NPN4EbK9aOajnWbc6mdVdS1LmWacoU0kWpWVbOiyOVlU08 2lpfjMudOaCpZ5fWXW3jWnnSsUVMd6Oe9jXLQ35iumaihnvTz2r9PO+vnlDK9nI1c61pZAEN WZWs6EvaUTM1NOWvDrMs0ZbMRMvU1M6VhLRsmlWtCXPs0JppSsvS8QStWrnQI83vG3nVey7m +R6YVXc24RIr05ernz6998tDp5xO2bGqOPRUz1o9fLx6cEjWZGzWzrVzqQAMDA1nbzqFdJKV aObws6rk6mvm59mhFGr0tMtGdZo5sarp5nefU41GvN6z6vGqpVppszVZLMvmd59DjXCy3L5P pjhQNAlNXuHt6Y333z0OnmR3iJn8/RUz1pd/Ly3w6S2YgTCuqhBA6REqVZJjOFWI4ndalliO ZM5neONSOBbGVa5x2EcauRNUnE7Lxs7RVq3LnXN6WnQERrghWj5/d1xvvvlf6ecOsRKHP0Vc 9aXby8OnDSzdubrp3KFmjNCI4FqAydTTl6wGZqaebkamvm5mppyhEoJfUlp2cbNLOg5WcAOV neVlmImbqcrLktOziehxrM1NOXPsvTSijrPmtZDT8/u6zXffK/vgjpmoo49FadKXXy1+nDSz rbzp2czMs1Ja5bM2zSzSqFmhEFy9ZZtY1yOpnamhm4e5tY1lazpSsgU6txyOpxLcolamMq2c DZzadXIoamjnWZrOnm4m5r5qWunlumCNPz+7pndjfK/086OmajPx6K86Uuvl5dOGjnW1mlRM yzXl5FPUrpqZsV5WW4kvBKtaebwqxGbqX86p2WpcHeN7Os6zQlomhLxspWd5bsqsr04q2cqU bWdOxRnamjnVC50JfObz6DOsmy9L5TeCtLz+6eN2d8r3Tzh0zUmdntwnWp04Vunn0ZdrNq1c KZdMyzHs3M2yqAkWIKzTTjG1NiXLNFWQjJ1nXzrhZZKUt4xtZx9T0nPUhVKJW2M1WUbNGWrZ alzrNHNdBi6mvm17Op5HWYLpef3dM6s9ON/XnVdM6ieZ68+SMiMkAhDGI7HOnEyIURAkQrpK kBiETXjZ0ESIRzrtKkDoqscNYV2jknRYWSlR6jGqVmFrPE7LWsR1z0lGlGqgTzpWeY6Y4o6U jVCHYiQK4kRJEgEBEApABIjEgIkKCQEiMIKZEIlURoAIao6AchgRAE6GvjenKo6zSKGswRqr JBCGIdEpYABIQREKYgCkgrhiIjESAQoKQEaQxIDJEBwKrASoIVAomXCzKjrnUTnZCzodJWId AI4VSAkKV2BxpJ1llAMBCBUAwoAQ0UoAwAYAMAQAQxKiNkVinm94ia2d34ZLOgyN4x9Z0c9L fL1ShJFqdzo787TM1nVzSqXP0c5sppkdfNx1z3s60s0GIQlAAQAADAAAYAAwBGIYCBYkRVFP L7zxs18a1ZQ650jH3jH1i/jtc5eogEDVzfnnvjhbx6Xn0q57c5qM0Rxby+/jhrl6LOr0rh1G EClEJAdKVgIYAAwsAhgOgQDAjCVEaSeW3mvZq51s5pHSaRj7xkazfx1u8vVJHcgprrrnw6ef Ir0udc8dyA5TfGbz+/h4ax6POr0pBQKAQCAdRlRNErQAdIYAMBwgCmICKoRFPL7zWudbG9nO kSlkmNvOTvOnm6PL08ZprJkOms5O+K5+jQ6ee1jtGXjnojjnpn+jw8tc/SZ1dlQwCIrEBgir kdJZIHKpDGAARJEDtAAUxBEVKjEbPMbzWudfOtbOiWcomNvOTrOrnW1nVfPSE3zancz1yxC1 x9S9Hh1ufbhOk05zVrfHz/TjWs9LnV6UAAIyxGAIqzrOkt6OdZ9lyXhZEgdDvLWs6xXqzLeg oAISoQiNnmN5q3OtnWznQs81WY2s5G86mbdmmjQWM1w1iry9Vnn2qd/Hr3BLBrrczTBua9ej xq9Kx0BCpQKkAqgNLihnWWZYWRK5bliROpxOxch0oBkVBCFZ5jealzo51u50yedIyN4x9Z1M 2xNY289cdZzTgttcu0prjvnz1zEVct8daTP0qJ6XGr0qJUoBKhogFTAIAAdAggAaggAAABEQ FZ5neadzoZ1u50yedIyN4yN51sXZzupZh23OPqnnYoSQFKrKnbza+uWjJ5neah6XGrsrAAIK xoCFQMIAABhQEAliSAAGIQCAhZ5reaaaEu7nQdc6iZG8ZG86uLq47oV5YWnXl6bOOogosLmp 28m4y89rF5+d6c6ielxq7KEhDAQhAKmECgwBAKAhkViSJEUSsYhAIjZ5veaVl/N3c6S982Jj bxk6zf59tHHXtcuwucHfO3w9vWVSsodvLvXmZ7cMdSzK7eStc+lxq5KxgMQUoBUglAAYACA6 IYlQxohKAACIis87rNDUv5u7nQdc6VY2sZWs3Md9Tn06XMVnc5G+djz+wVqyp18+pvz9Ofph Lyms3v469z6PG7sMdNBVCGIQlYAAAMAQogGAABBQYCFSEnn9Zz9S5m72dEdZt2Y+sZOs3M9d Hl3nZNI65ZDdvh6a/XjDWLfH0w1jr38d/l6OU1xz0zu/ir6x6PG7sSHQIIAEIFQxDGgoAIBR AMAAQlAEKwWCYOs0NS1m72NB1mnZi6zl6ze597nLv23jqzU6cKvL1c9Y0d8O64+d2OXp5d/H t46cM9eM3m9/HXuPRY1dlCVAABGGIFQxESaAlY0ApiAIBiIgrAViVJ5/Wc7Uu5u7nRLYljZj 6xl6lzn2t8vR31jprOXvhynTYYtgcTGa52bWaY6wXH6+fjrHosbuxEmFAyKNUKAQKxIwolBo BQMQwgAQwEKoqk8/rOZqXZd/G0d812YusZmpbx30OXbrrHTfHH1jYzruBTs4mhLhazelv46Z OpV1zrWelxq4rgoADOs7ES5LlWdiobGbRs412lvyiYmpqS94jWVZbiRbXC1nbzrC1n0GdEBA VqMDWczWbubvZ2HbNExemM6zSzrWzqRwsDqTIWZFTRmlnVRLS4OsTWlZ6bGrisAAR53WfRZ0 gPNaz6XOvOaz6HOqNnAsy3oRlanOtnFK8/rNyXWzSvP6zqS5Vnos6AhEFVYVzm6zal38bR2z SsPeM3WdbOtfOnZyK1nY7y59nKzkWCubWbk6lqXLsqWekzq7K4irR0jF1nUzrlZblwdZ286w dZ386oWKM7U9DjVOlWVc+jxqNYtnOzfxqR57edzNxNT0WdAoiJUmFuZ9z3l38bR1zqWpi6xk 7zr41rZ1GyhZNOS6EZVnQ6lKzWlyrL01MyrKlnps6t5roEMCJTssyziNVk7rKIVxOx2isWK4 HUI4Uzodoq2WVrJaUhARFWDrOdZ1l9HjUTtNOsfWMfWdbOtXOs/WRLMtWrRAicbLkZ9iW/Ld zfO7zWs9LnVuVigpgEAUoQ6IAEIYAAUwGABBQAQCEKsK5ytTsvpeelXTOnZjazl6zp51dlxd 4sy35a5ZMyy+TljZQNGXQlF87rnVr0mdW5XAA6AgClAFKABiAAAB0DAAhUwCAQEawbnL3O8e mxshzSMTpzzbNbOuRn6zoy6EvCpSc6gX5cu5sLrZ1wz2rZ6Zvfx1rPS89WlcADogEFEAqIAE VaC3FOy5KwHSGAAEAAKiFXntZzrOx6bGweNqzE6c8vU1M1RS1NKXRlpVbkyq0Zqncs086449 Clnc4vXz8Ln0mdXJSEMYCGFKCgUoIDOuZlxc6zSzZkF6IUAABAIAoEee1nLssHqMbRLOkYe+ eduWs2zGfqaObaWpVvKa1tZ7SteuO0ZoJs4fXhzufQ51dlUskAohDAQUQlQgOdjGOA6UpWhQ MQxQDEFIDC1nI1mxL6fGwedBg9OeZqX83uVLO8veGaUufqczvNdufblOkknZJMXr5+Vz6DOr 0sZWkqYhihK0VRgldRAkgJWgMFEVMAAYQgCiFWDrOVrPWX1WNonnXIxd88vc0c3rGdqdour1 jotY7r2z0r8+6O9iLGuWF04cNTexrRlcCtCmIIAEIBAMQyKsaOgAABHCycvYQQUoKwtZzNZ7 S+mxtEs6jZiazlbzdzWVrNGWCWF7S94lnrVz1456idrnvrla1y87vFazezq/mypwDpRWsjTL ebSsgWl5HImdCJyLcU9S3Lwsty0bGXpa1nM5GlK4QCCsDWcq57r6nGxXmxsxdYytzQzekKol ZLq6MqI8/RWx2hL1ueusWd8Z3n57U42budaOdFhAOnGdqczlZoZtCtKXJ1m7LyLcvMqWVk28 6x9S8VauRxOpA5l+MPU9HnQKGRCsHWcuzoesxsUzVZi7xlalqXSy5lPUZbzZUS9+ferjul73 FzfDhvlzszLOBvZ1oSkAx0zOsiU60sqlaMuLrOhLKLUtWyvXA2c3D3nazrK1mzLI6xVpHcpG 7KEYAEYO85dnQ9Xz2K4VYW8ZWs6edWZYpn2WC9NcjSM3Pbvjpzm+lxob8+LvHYzrOVbmNaUq lY0dIppxIVq5uXqdItLxTnU4kvJIVflyrNSWjZoS51ki/LVS0ufZqSqABCMDec/UlHquexVN JMTpzy9Z1M6uy8bKxxssS24656djhZwz1sravLH3iaZ9kTczrQzWrBCmEAxEFmCRAAAAAKAG KHThUwFAFKEYO80bGeoxsWONKzF3zzNZv51qLWI2RK9W83pz9EevninMuSyM2y5LmazzN7Or +dMAGgAxiEAxAAAIBgIBiGOgIQAAhVhaznazOX1HPYsc6dmF055tmvjdqyBEScKs8+6KPThf K5wTqvYu5uLqc7NzOr+bFZjBARA6AMVAQAqRkQGM5kxiCmchHWGACFWHrOZrPaX02NtY5omF 0znXN/n6NC46scywtWbhjtX6+WVkpZJQ0gm5nXIy7IWb+dXM1KxjSJTqYJcWJl2Uj0Obl6lm XjZo5tauRn6zqZ1FLkvnd52c3svU89rOxnXUnCABVhazl6z0l9VjYRxp2YfTGdZf5ejRm3vz WV4lbn6Jb5Y/Tjq51FI1TpSb2N4HTEAPQZ1clUrJIhmJqbWaxiqmmZW/m8zD3NXNtwlyNZr2 dpdrNDB3m/Lbl6Hn9Z1c23KAKlBWDrOZc9F9Vjao56epgbxnWbGOvXl6Ou+Rrlzx2Wdvt5aV zdmopVqBaiwubZVsZv51elJWOwAzLO8QNCXF1L0uTqehxcjUDXzQ41l2c7LMtqLcuFvNyVl+ XA1nXzqR2GIQGDrOTrNmX1GNoeNGpg7xmWbeNz5eudk9Yq462t+fF68b2XQZXqBclqWWpc25 416HOr8pDCgBnA6E4r12jlXeOYHQDnTiJOiJHCyS9AEIYxDEIwdZzNZ6S+pxsHjRWD055lm9 nXDl6bE0VGOnXzZG8a2bBONchnaWBqRhazyrdzq/KQxhQOFThDABiGAhiAAAVAAAAACCEYe8 5VzNfVY2SuVGB0559mtmzz1ly9Bb1vOt280Utysp2cxjOsuvL5rWONeizq7KQ1EYllYgHAAA AAAAAAFAgAAEAQUQqw9ZytZ6y+o57akqTzvTFKzXzpFjl6RrreeV18+hCBY2VQqBd59e+euR 18vGz0OdXZSGqGNAdIYQCGIYAAAIYAIAAVAQAIDC1nM3npL6fnt2vNSef6YoWbM1E750+fo7 axV6efpETmqsRRrvFzl6upkdvLxs9JjVuUgVgCMBiohgAAIYCGIAAAEABRCAArCucvWei+ox tyylVnnt4oamxm9ZYWXOXfpc1N84JOuK1kuxl1bmrfP0zmcXv5uaemxuyENQQ0YKkAGAxDAQ wEAAAgAAASiAgrFszNY6L6XGyWcqs89vFCzRlvy1bL2dzlrawkjTKhcilV/PTly9VjXLE7eW B6jOu8pAoA0awiVNAisUkMhSGIROEBGpE4BDBUIaACrFsy9ZZ6nntrKUs89vGfZu51EYktLx A4JOplcCzy9PHHW5044XXzcz1GN91UMYh2OEMAEVa7CK6c67xE5kwWJAsFqUAAAQIxCrGsyd Ya+r57FnLGzz28ULPRZ1wOxWJpJZnBOdt+MmyxN2OXp5Z3Y3yxu3kgenxvuECsEYKhjRCGMA AQAACBQAAAAQAgqsxbMjeOkvqsbcqllZ53eM/U9FjVqXL1O0QSSxTpVeW0ULLPP0R592XOnn wevngepxrsoOIjGAK0BiGAECQgGAhgoIiMYAIREmKzE1nI1mcvrMbJZSlnn94z7PQZ1fzczU aChwskd5atkpbPP0cM9erPTfLC6+eJ6nGuykCiAwCmEFOCiAQAoiGIAUAAEMAEIYkxN5ydZn L6rGyVyuzz28ULN2a0s0Mi56qgK9mhLn2XZZTWfndnPS1rn5/rwS+pxqcNQY0QxDAdADFAAK CQAAUAAAEAVAIDF1nI3jpL6rG3LDNnqec3ijZpy0q0osy8E6rIpWTONnJdLNybLC6kYGsleq 57nKxEgQESABhQAoYgUAEKIAUIEhiR0oFESiYupkbz1j1HPcljnU9Z83vFKz0edZ1jAty166 yc6rAaGd0a4XnvTVFMnUZ6vGpyigwQGAhjEMAARBZgCAUQgWJIYkKIFSCpMbUyN56R6nnuSk onm+mKdno86tS49zdWBKWtchbXmU89c/WLk1s3nnJnakT1mNygVJISsYAAANEojECgACACBQ BiQAFSCqzHsx95nHqee5qSxTzfXFRPR43PHd65UNc7C95crWZmvnXKXz2jXazeeuVpfPayHq sbmAQxKxgMCIxiEAAjBQEBACgDECJQEVBjXOPuSj1fPclJSzzm8VLN/HSPP0kdennq7xYjE1 L8bWdVpvzus3ZrYuMw1Y8zvET1mNzGEAWuAAAAAQgAaOlKAgAACgCAQxIUGPc4+8zl9Tz3JX Crzm8VLNXl6rWNy1jlnb6+bI3zvS95ZJdz08/da0xW1mXP03NcfO9OQerxuQwhgoMYAIAERA CSMSgAgAKhEgEIAQCsi5xN5nL6rG5yuUs8zvFWzd59u+eozCatdPPg6z2Oh2iS189b15562e fplrnhdfPJPVY3OAQ1YAMBogBURABkhAAIACxAYCESEgFY9zi7jj1uNylcrs81vFOz0mNTx3 gqLe+FCymnYKROOBqTXHHfpced68JHqsbkAQK0FBiRgAEVploZIYIgAABUA7EEqAEArIucXc nHqsblK4VYW8009DnVqWlnt2vPprHGqzPNUdRFWyrXfOtGTF1kX0+dTgEoMYAAIxAIrndQYw BABDBQQIKAIEBVkWYus9D1WNyhzRUkBWCgkREBE4VMQRGmBA7gOAAHSlaABQEJUAI6YoKYlE YoFSMFQAhSEZ9mZYz0GLJZTSszdZq2MZKnDAYhjAkAxjVDkFYDAkALJAYAEKiCpCAQDAAEAC EAERUwgAtSuHNKzB3ihcxtaIBiCWQDBEshiA6AsECAyNSIjjqiC1ARAmQREiIKgGISImIcAU iSiALGGepxvpEprjLgbvK4Vzz1mMiCpS9FAkjTGIYyMFSIgRGIRIBUoY6QK5ADoRIWNYkghU gGKHQOCkAhysmen56kPOuDedz9QnPr5s7r5hb+bdlztTfzoOSC9U4EVtyxspky0YepuYvOqF mnnSMy50pVWVZpZ10SnZblFrJKpHMkTIpyK9Xc3jZzLktDU0JXFGy6vIz9Zo2Sx0v8fX23z0 9edHSarTedz9LOXXy53XhGtnN0JcazcxqpWZrO7nVKy3KitZzshLel6mdqXsXuYW86mdRIJc mo2UrNPNxNzrHZb8Y+pqZ1UZ6L0OVc06x3WctSyySlo2Rs7S80srTso3NDTrjpo8PZ31zv78 yrpnVedM7n6GnLt5s7pwACzpLpzXBM+zUl7LwkKsys5HU42IFsRVrsARYXD1hG7NTyoalatf F89vO9nUCJ0AiI4WXpaxysuS0bLuaVQsvS8yjc0dJ46aXD299c7+/MEpeE6UOfoLOPXy5/Ti EQIoUHWX0mN8SZVs7HQx7NvOqaSqzKiml1UVLLUqK1lqVLm6zpZufZnaztY31ONko6KkrVZl glWy7NJMbeeNgKCpkQl6Z6aXD2d9c7+/OE5as6Z/P0STl28lDpyJWKyJEidj03Pc15WZ9neW wlGr0rM2y4d5c3U0s3inKrstYo6mpm2Jc250ZrnZVS7LmakK6yaU1TsIF6nErporg6zU1HCo AiOOmd6XD2d9Yv786JzXCazufpE1OvkLGNAChZ5/eepuZvE7LCXqRsRzstzVZOp2MazUiqVa 2865FHWdKWqdItrzKlzbanFe5wdT02Nee3NXN7DinZoTULPPWcbNLN0pqIhEVp569Offvrne 35w6S150oY9EpNLr5EjpgBnazhayWKCpE1Yo0s6zdZiSIjsJdCXrLlayrGRCVnU0c6r2U9RB CqzldacY+8uAQ7EoM1M3YzpBKAUOfo4Z6d989DfnVssK86Uceh3Op08rsAEBnamJrIhKIqCd BuY1i6zE6liWhY638a4RQ1KtjNHNzNxmjmovS4W8zi3LR1LctrNsnn94ksQABhGlLs40KCCK OPTxzvtvnob84ritnpSx3lZpdPLKxDBEK2KMREZxTz28lbWNZOswFUo5nQ28a7nn955BU450 46y6csClrPE6Fexr6PnrF1Ktz0XXzqxKyIEDqWpUAhFHHo5Y333zvb4I6S189KOO0q0unmdy gEMQAAAcLPObwJJY0AEIkOmQCEgO1wHYDlUIBUzuV4Enbuc935UAgAAAAKOO/HPTtvnd1wDr LVzujj0Tsv785YgGiBSxgIJalYXTi5SmIByRqYhAAAMQDAQgABiJCNvHS7nSEMlYIDAAKOO/ HPTvvnc1wK6ZtfO6OOwpUkQAFAQgAE52V982ASsBBQAICAAFYKBDVgAkQ6RFLOO3TOgAALGM kgAlUd9Yt74BOXnNVc9EqGJQigAREFYDCiEoIAABiAAAAAAGAKAJBYw7BYoKxDEMBggCid98 7euIdJUAhAAAFIUAAJSHYlUCggECoCQhDVQCpwAACVEQAYQqAAQQgHakYAdLntrmHaXmIBgI AsBAEoAUxoglAAYhgAAAUxQEgogsAEIYAIAAQxAAxDAQoQHZYCAaABQIAEMQwAYAACliMdjA IKBgADGIBAJHaEIkIYgAAGAgAQClRYOYCAAoQAAEAAMBgCoAQGAlIAGFMARDAAABAIaqQoAB DAQAAAqIn//EAC4QAAEDAgUEAQQDAQEBAQAAAAIAAQMEERASExQzICExMiIjMEFQJDRAQgVE YP/aAAgBAQABBQLK2Fvs3xv9pn/Qf9dNmT4Sk7LUJZyWoSzutR1qOtR1qOtR1qutV1qutV1q ktV1rOtZ1rOtZ1rLVWqtZay1lrLWWstVaq1VqrVZaq1WWqy1WWqy1U0q1WWqy1WWqy1WWqy1 mWqyeVaorVFaorVFOYumkWdlnwur4zfsrfYjfvg+E2DNdabLTWmiMRWsy1mWqtVlqitUVqCt Zk0zLWZazLWFawrWFazLUZarJ5GTSM6zss7WzstRZ1nZZlnWZlmWZOa1GWZZmZZmWoyzss7L UZZmTmyzMtRr6rLUZM9+qP2wthN4QecH8O3zIbdbMsrq3Xbrv1X+136buqNszZGWVllZSMzY B7dE+Ae2H4k5PsX6m+y/f71vsUTfSxlwj9uifAPOMnIqUWJaQLSBaQLTBaQLSBVYiLtFG7aM a0Y1oRrQiWhEtCNaES0IloRrQjW3iWhGtCNaES28SenjWhGtCNNTxrbxrbRrbRrbRrbRrbRr bRraxLaxLaxLaRLaRLaRLaxIuxKi4sZsI/bonwD2tjNyKj661kHr96ydlZW/wS8qoeLGbCL2 6JsIvbGV2zqjwN8ovVSLdyLdyLeSKWcpU1YbLemt6a3si3xremt8S3xLfEt8S3rrfOt863zr eut8t6t6y3jLeMt6y3rLeMt6y3rLeMt4y3rLeit8y3zLfMt8y3rIyzEqH1xmwj89E3lRe2M/ IqPHKyysrMnAXVVDpErYZnT+b3X4VlbBlbtZW6bdTOzO9uu2ND6YzYR+cGwm8qL2xqORUXXX N8WpZXUkRxrbSO0sJgtrMtrKmpZU9PIxbaVbeVPTyMgjI1oSphci28qdsqaCR09PIvVaMjto yrQlTxSM2hItCRaEi0jF9CVEBiWhKtKRaEq0JUURg2FD6YzYReeidXURWe+NRyKiwfxnqFnq VTvI4Ku9I/SSPUJVmBTRg+4hWoMlTgXrRYQxZHUQMVRhUhmig4cJ+CLjIxBa8V5DE5lJG5VC Yr12FS14MKHjxmwi89E+Bm4vupGbdSLdSIic8KPrr/SLjwrfDeDeHNkiJpWammgd3iTqj9sa fkqnJoaJytLxNOMUMR5wkPJGUwy00fHLpXaGF1JGAS4xyac9OZSBu/rH3DCCo0h3q3q3jp5c 7KPz0T+VL7Y2wourwquVjKPjmPTiid3jrfCOCMyAGAaz5ys1meX+YoGtKtX66pytNhUFkhVP w1PBeyDjqIHmdqQxRDIMieXLKqmPLNGOWNwh1FK1pMLYP2Qeqi89E3lS+yCMjfayJ4TF9rIh ilZ9KoWlOiCYWAJybSqE8E5KSM41G05iVPUEzRVTNKE7LSqkb1EZadWjCSIh3TtoT5n3QtG8 5L+WmjqGMzqQYBlN/wCUv5alCZ00BkznPCLSTSooZGYTqcueqWeqRnPfUqUW4J9SqRHKcupV LLI5sdVYgkkk28q28qKIwbAPVReeifypfKo/ZON5FG95sC9YPTCuZRNaPCr91W8qqWzTY07Z ZcKprwUXDhJbTpeGqHNDRx5Y6ngp+FdlXesVUYtu4lLWO6o+9Qm/vIP7eFXwYB4UXnom8qXy qP2wN7BS9zJszRQ6bv4il+TuwsJMbVvoHpNJpxhXKeVpHRRieE39lFWFqXTytFKN3FiZ1L3j ouKUM8cMbxMT9qbhwqeCn4ZYmlW0BSwjE9mRQ5qmzJ/7q/8AvUk2jUD3HMOao4cA8KLz0T+V N5VH7YE12p2tKjkEEdUGWj+RyBqBDHpDV8QehMxMMEYqr8qSUY3U39hPTRubqRs1YoKco5Sb 40fGpJBjaSqjyUvDhUcEHDUvIxDPMpZdR8X/ALyyFvFUNesTU568rXjwDwovPRP7KZXVH7XR naRC1plW+ne1INopZWiaGVpVUcMRiQYVfsq72bxVllkZ7siezU/1Kl3ZmCojMlTNZlX+PCpe CSRxkiNzOo4YOHCpwml08H/vYuOavd7MMwG5eC7Eh8KHz0TO+rhdeFmdXdZnV3Wd1d3wC7sT pnsrvhmdZyTk61CTkRJpDRPdMTs2oau7vez5zsz2WtIhkkWrIjMiVk0hixSGSCQxRSyOmmkZ a8q3EqeU3TTyuilJ33Mq1jz7iVbiW7es0dk80jsLuL68q8utQlnJUl36ZuRflW6WxZ7J1+b9 2dP5x7Jk/R5TJ8fwysn7fc84ZyWcvsUfjoKljJ9oC2ca2ca2ca2ca2QLZgtlGtmC2YLZRrZR rZAtkC2QrZCtmK2TLYstkK2IrYstiy2LLYstkK2YrZCtiK2IrYitkC2QrZCtiK2LLYMtiy2K 2K2K2LrYrYuti9tg62K2JLYOtg62DrYkti62K2S2S2ihi0m6CIQWtGhMS+xfreUBfWjQkzt+ kkkNpGlkVNd26K/wqV7JicXaR76jq7oTdnZ7s/iAvrLwjldapW1ntqvlPubMqJvpfpJ+a7qk J36a7Cmy3wJsYiU5ZY4StKjK68J2smBE93k91R8H6So5VRY/hV+FM13tgytgDd6wrD4Ub5o/ C8KzCie67KR7yKj4PuM/+io5lRYt2wrsKHzIKti6jU5ZppG+NGVwfzfKn7O7K3eXkVJ/X+3q Ams+LmLLMNmJiTOzp3Zldr3a5GIpiYm1Y/uVHN5VF4wfCuwofKeNZHXdM6f4gPyN/FI9pJLp k1hVruIZVU891ScH24+01K1gUl9MHbaRcMb5qmnez1JscZvlq47E9MWod8tXCVpaRrRfaqeZ UT9Nf5VI+Vt3Gt3Et3GtzEtxCp5xcIm7K+SXcxO2vDZ5YbNPCzbmJTveZUnB9uPOMggYCN8p PlbSJxDOIMBFUQ5o0UJ6TiW5hEozAHhMAd5oWIJKeNw+3Vcyo/for8KLzPTZk7Wdo7rRWktJ M1mRhmWktJaSyqCmsqnn/NJwfpKrmVJ79FdhRYTQNIzsURAeZurwnJzenp9PCp5lScHS/wDv q+ZUnv0V6/FD5I0JqQBkaSMoSjkzdLvZfKYoYRiEpPkJMTVPMqXg/SVnNZUnJ0V/lUzuzjcl 5V09pGmDTMfXGT2gARAidfgHe9Ryql4P9FvuVfMqXk6K7yqckFyZ3wZSfKXolZUr3i84X7z8 qpeH9JWdplSv9TorfKpnsmLthI+WOPu6I0xOLs90fijL5n7Or95uR1ScH6SrvquTql5eiu9l DZ0KbvhUv2BrMRuTwQZVLC0jfKJ2fM0b5ZSs6droXa83KqXg+66bF/8AHWcypeXorvN3UKZd kzXUx3Ns0ihhaNsJI2kYweJ8zIfqRN3RZSUvIqXg/SVvMqXl6K32UKEMyGNSPlAY3lKONo2w nlyNHNZyFjGaF41Rl8CHMnltNO1pbql4OqqmcU0A5Yo3jkVVUEBDTtlimKOZVl2hpgzxNEQS 4VshscJ6kaL1pTkOSpMmCmaQY0bvuSsw0hEc/VW8qpuXorOR1Rszq1sJAztcYhEmJkRZRclx DTOTncJEMWlLKWWNmvLUcypeDqnf+Vj5rFW87d2reClI2gjqBI8Gj1goDwfxSk4nBJrz4Gz7 4/rSUX9jqrOV2a1Ly9Fa3zVFiZZUTsRR5cJizEzZndtU5DaIYBfM7sLHI8xRQ/Kp5lTcGFui rjscRtIDzfXVSGlOzsQmO4qlW8FFwSNnrVUnaNqUGb+tVJ/Wg95f49Uz3ZG/80AaMKLn6qvl eypravRX4UWBFlbMnH4jljlMso2e8nZhtDEIZyAWAZZtQ4I8qYnkkqedU3B1WuttFcIxDAhY m20aEGAUcYyNtoUEYBgcISEigjN2bKz92CAIykgGV442jZbeLM7XYaeMC6XVXyqn5uivwo8J Tzne6H5KQcshtma2mMY95PqFGNlUTZ3hiTMUyYWFqnmVNw/pK3lUHL0V6/5olOWmGftG90b2 j+TNmbTZykOQlGPepls0EeYhHUJM7OqjmVNwfpK7kdU/Lg+Fd7KjVQ7lhC3b2Rv9TSJ2uFOo fqHIekDNd4vmmbKxSXGO4nPzKm4f8FOZSBBIUmGt/I/wV3L3tDy9Fd7Km9JsA8DYQktImL6Q C8ssbNGz/VM/MQtGJyPfLZ5faV/qKl4P8FKIlFSehFlGVnGNnuyv96v5FDzdFd7tZQ3ym+Uf KBuzv8Bf5sJistimPObNphCKN/k/oak7jLyKl4fvOvwEYgwRjGjATYhYhEWAfv1/uyia03RX e6p3spPmbe+dr+U7sKF+087s9OKb6pmXYnT+if0l5FScKf7T/wCmv91Fy9Fd7qD5BJ8BUQ3e 6hG5OeVDF9ScHd/RnT+PwXZgbMM3IqPi/wBgTAYgbGPVXNeS1lE/1eiu9lT9nmd5CHu/qzus tgp27GLu5lZie7Ph/wAiOcWazHbWJUXD1TTaQjMRhDUDK6ee8hSnGhJjaaXSEJ3Nmm+pJJph FM0zTVDREL3HdC0hllGGoaZ09R89xYlJM0bxB9NpAp36q/kUPL0V3uoOJ2s0YWRvZNcnMjsF hAZMxSq/ZM3dhuzfTjA2MZuRmuqPh6q7gppY46emjIpak9OD/wA+1pbaVCVirOCnMQhjkGRV X9enmZhqpBNx9TytUnUR5aC7lVG4xUI2irBvBRG5R1l9RiYISc911V3Layh5eiu9lT3zTCna zH5hf5ETFJIeZAJMpO7Yf9D2Opd8tKxMpuRUfF1VvDSgDwMb09VVjen/APPtaXioBvLW8FJw Wsqr+tQd46/2H1P+9J6f+eqxvp0b/SqeChZVjM5RtqvO/wDM6q3msoeXor3+aga8IlnTp2e9 OzOUoAzRNnInYRYmcmG7E1sG8VL5pS7FK95FRcXVUgRjHrgMdMWqmhOCQ9aVoohiCpApI4Wl jD6xFUA5w0kZRBUwnIQ+pRSPUSXyUsZRk7MTRhJTnI0s7gLAMwGUgNYJIjebqr+V3UXN0Vzf NU72itlEk7Jme7MonZEVy0xUxZBB8w2uDdhaxSD3R+zKi4v0ldyj8lF2l6K73UPGXdrJ2TMp Huoms353DsR/NMWmhk+gxu8A+rMpuRUnF+kreW9njL6vRW+6pbPGDvltbB1k7+reAD5Oatmc icWY7QxdxBvlLyKl4k179LyCKZ7rz9l7N0MQlj2x1QWoDpvHTW8va7c2D4V3uoEXZE12EbrI ye11JP2gFrG9mb4xkV3uohsMUnzk91TcSd7Jnv0VUjxhHADC0OSdOzE1NCDtE38xVgvamPPD IGpUqeLVam7CTfzqh/pQQNDgwjvCp43aMcgKlFtcoo3YByh01/veyj5cGe+FbyKBvhG90P03 ZrIyX5k+Iez2sx/I6krCw5miHMRfGNne7vcnVLwp2uma3RWl9bopeOH+8iFiGA9vNA3xwlky VUjHu85brDvvJJZYlHI0gqnbNUaDZuqv92souXoreW6pu8QexPcrSMn7IG71PYKdvkzqFk76 hXytG1lUF8CjsKfxS8XVWREbU8rHGU95kMxNVU3DD/dVYZicsbS1GEh6cdJHnlm/vVsbZaaX UiWa1ZVyBpUYOMapzEagp4haI9QOmu5FFZpOit5VRt9N+xfknwb4jJIRlG1o37I3yxU493G8 wpyzzA2cpfdUnF1lDGTiIjgUEZl2WjHgQCaEBDEgE0IiK0wvZnTCzYaUaaMGxyssrK1uqu5G Qdj/ABjW8qpOK7u490SbzP2ijHMTeQ+RS/MgfTTfEGK0Yt8ohsEjXP8AFJxfpK73Ufv0VnMo Sywk1pQ8l5jZVEt1AFmfsA/GOFsxz8kiP3F7y9rS+/lUvF+krffw4P8AU6KvmUTZqV3zR2T+ Y1JysNhP2l9YviA/I5CyuHc4/WJ1J7ql4uhv0Fd7NZB79FXzKme0bNYou4f9N2OSP6zeYmzE /wAjm+IRt2lf5g30ibKyP3dU3F+kr/ayBvqdFXzKCzxF3YfiZpu6Kzu/YG+EUPiUs0o9hcbu DInzCDZmk91Bw/ab/VWe/ZBbP0VnOgG0f5Lso31Bf4D+H7nN6h8Ioxd3k+MdlEzZfCDspPdQ 8f3M7Xd7Mz3WoN9QbOYs+oK1BWZlnGzmzFqhbM2b7db7fFB7t4xrOZU45qeJ+ztdons8r3Xa 8bK+eWZ1GPeoe5u13L4p1H6n7KHj+4DODyNdohsIxO76ZWykJsDvMcTkphMlIJSI2MmICyxj ll+3W+zoORvGNZzKj4Z2ySImyvfuXh3yR06f5Si1m7nKPI75mZB2Reyi4/0lb7PZDbO3hNhW 8yo+GUc4QuvLC9l5kqXuh+EMLd6g8oD2jHsGFuxe35i4/wDUXjqbGv8ANkHu3jGs5lScKqQs 97jkYnj9/aSbs0bKb5yWu8o9rdh7iD/EvZlH6fpK7zdD7/jGr51TSAETOzp2u3DJ3Qdo42R/ KZnZhj7vC3eWWOzTsyhNs2Wzk/ybyHp+krleyD3bwr91V8y0c1MBGLhVkyLJUBGSkf4D2ji7 vIfYfiEbHIRAICfd4oTsMj5T9x8j6/6nf7VfgHs3hWwqudUvDUxaZiLSMIFAUg5xf5tL8Yom +Bxuns6G0YFImG7xt2qiwH2H1/SVysh9h8Y1XO6peExzC4uBRyMa7wkUdyqXXgBG8WlkCWS6 8qNk/wAAjHORew+w+v6SvTXQ9iHxjVc6puAZe5sMrWu4mgFxUpXl8oWs0z/ByQ+YAU5/IAyR F7D7D69Fv0FfgPkfXGq51A9oOxO1xKQRka6A7gXvD8jUzfF27whdE+QIvlJmuJ+w+w+v6Suw Z/kPrjVcyhcsoin7p+zzjmjEyEvhK0UVmjMhMmuJj9SnHtUnd42s3/Jew+w+v6Sv8IPYfXGp 5lC14W7ryvy/q4ORMYIdN07piIUdiK7DGAZnBSer+Y/dvH6Sv8IfYfXGq5rKl4TFeWja7qSF 7u0t8om75okxC6dd1Gw5HazuNxf2D3bx95przf5a/wAJvYfXGoEtVoyVO1okYOyjazE9m1QR fJ2cWT/JBCDp4CFEMjK5i7VDoJQIHbuHu3j7wRCJf5a7wh9h9ftZWTsyYWbpsyyAsgrIK0gv +lqoikbbypqeW4+uM1S8Rb51vnW+W+W+W9W9Zb0VvGW8FbwVvBW8BbwFvAW7BbuNbsFuwW7j W7iW7iW7iW7iW7iW6iW6iW5iW5iW4iW4iW4jW4iW4iWvGteNa8a3ES3ES3ES3ES3ES14luI1 rxLcRLcRLcRLcxLdRLcxLcxLdRLdRLdRLdRLdRLdRJnu2NZ3mt9q+FsGV1dXTPZOr9mT4O6Z Mn7pkXydk+W2BWx7WV8G6W+23kOwYSPlGZnI8rrK7dLNdZDWmSyEyZrrIStZWdMzrKrYd/8A B3wt8X/yB7t4wl9cJeNOqenY0dLHaEcsy7Mpe4xgwjdlMDOMACI2RM1oLOpYsys1mbPU5WUg tkpGZ1kFZBUADuNMFpgpoG1QgjFtGNTADFoxrRjU8YNEMEeTShUtOGSGIHieOFk4w2gjAo6o BEhiB2hjAlUxizNDHl0BKo0I2WjGmiEah442X0FU5F+I/azKIBzYzeuE/phSSNlImZgLNUKp 445yQ+ukWtJ6Q+lSxugGe0J5CaZnc3sFNG+aVicfw+eKQxJoKbPpx/2jBjEBGMSNjqVao1Dz igqNSX8FUZow9MtPepJ2ig4TaHM7U9qbiNgX4p/BMOAf2avPlp82m/8AYPLl/jqo08A9lF7Y OpfXCf1xu6jLIW8ZS1LGN1HVWbeAparMMVUwtuwT1cdo6kBbdRqWpAggqAEJKzuFUNtWN55K trRVbJp49bcxonfMBZDaqituYlVygY0xMMr1EVn9hqI2HPTqaoDTimjaN5Kd0RU9oJoxjqZB IteK0M0YqolEluI2bXEZ9zEtzEhnF53nidZ6dVBA+Aeyi9sZfXCf1xv0R+7C2UYWzyCOSMoc uaBFFG4wgxTaQKpiFo6eMCj0Y1oR2p4wJ9vEtvEihj19vEtCFPDHr7aJbWJHELVO1iVVEIKy jpQy7SJS08YRhSxOG0iT0sVoacDHaxo6QMtPTsbbWJbWO0oZD6LYh7KL2w/E3Ycyupozcchr TNaZrSNaZLK7YR+7eFJ6AcTM0kCk7x0kbs8jFmlHNHC5u9QJuMTE0etolCTnHUSvGmkaSY2Z x0oVLaKSC+mp2+umMDepjHKPrUSyDIZTPDuRAU9QOpS+hQxu5/GKl4qkpGML5Kvm6w9lF5xl 9bJvLeHeybv0VXoo3sTVUdtyLyFPG4xyR5dSFSVAZYpgYCq7E04O0LgxSVQi8cwmNTbVpzHS rCZ2pX+qWQ204VKAazyCI0srO0rtfOKbSFVMw5Y5RIMwqodtEffMKqOaldmiIYScjAQpphtn FPMDKUs8ipAE1t41t4lt41tok9LGigYSUfnGX1TJvDtdM1uir9Ldd1FAJxm1itg+MVNmF6Qb PdnV+iMXkLbgKmgePpgi1SenAUVKLB9ij89MnlR+cZfVN5bx01fqrK3VT8UnugHOdRCMTXX5 k709He1TzJu7yUwhHhRe84/yantCgHOU0GmyGbJHFAeeqYnjX46bqjf5dMnlR+cZPVN5bx0u 10wisopxFZBWQFKAZPyqd/pHyJvJO74C13jYhbNlGQs54ZiccIjcDgZ5DkaSc5QYC7i5yGeD XvFcYpZSN8KeIDj28aanjZbWNbaNPSxqKEY+h0zKTyovbGX1TeW8fbm48L9bOTJ3J/sNIQtr SJ3v0d08shNjScX25PKj84zeLpkxMszLMyzCszLMyzMszLMyzMszLMymP4fY7ddsLY2VlZWV umlJtPOKzis4piZ1frk8qPzjL6/eMczaC0FoLQWiy0WWiy0FostFaK0VorRWitFaK0FoLQWg tBloLQWgtFaC0U8ToGyjhdXV1d1d1mdZnWZ1mfGPzibXbSdabrI6yOsrrK6srK2Fv2EXn79l ZllZZWWVllZZWWRlkZZGWRlpstNlpstNlpstNlpMtNlpLTWktJaS0lpLSWktJ1prSdaS0lpL SdaS0lpLSdaTrSdaTrSdabrTJabrTdCGXF/0Tftbf/pv/8QAKBEAAgEDBAMBAQEAAwEBAAAA AAERAhAgAxITMSEwUEBBUSJhcWBw/9oACAEDAQE/Af8A4GlSbTajabTajYbDYbDjOM2Gw2HG cZxnGcZxnGcZxnGcZxnGcZxnGcZxnGcZxnGcbONnGzjOM42cbONnGzjZxs42cZxs42bGcbNj NpDNrHjRnN5JtOMk5T8GpY0WZvN5uOQ5EciORHIjkRyI3o5EciORHIjkRyo5UcqORG9G83m4 3G9G83m83G83G43G43m43G43m83m83G43G83m8TnKrrGi1f6ZZN5JJJJZLJJJZJLvJJJLwkp fgk3G4odqsdO1X0lhp2qx07VZxk8IItBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBF1hp2r6x07VdZL N/DdlhRavrHTtX1kvRJJJJJJJJJJJJJJJJJJuNxJJJJJJJJJJuNxuN11hp2r6x07V9ZLN/FW GnavrHT6tXks2RhBBBBBF4yZH4Vhp2rx07V5LDyLJ+hZsX4Vhp2rx07alTROKzeDvGKwQxDx V4ynGSRGmrV46dtXvJZsXqkXsVo99HVq8dO2r3eLQQRhBGXnGCLeTyebeTzaMfJ5t5PJ5w82 gjCjq1eOl1bVsvW8H7Fd2Yh4MknD+4u9HVq8dPq2rZYL1TnOSshiuxWjP+4u9HVtTHS6tqqy wX4YyV5FdiH7Iwo6tqY6dSNyNRp4zlJObvJJObssF7Zwo6tqfdWo0cjN04v7Sxggggi8EEEE Wgi8EEEEZwQQQRaCLQQQRaCCCCCCMIIIIIIzm0EWj1z852oNsjoRsRCKqBqMEmynTQtNHGjj Ula8/OdqCSRO+oropR5FUOr+IpUGp38lYu2m4v8A9kklbGbSm0yTPhC8dHkr7+SsXZFFV4F/ hWU+WalP/EQiJF/0T/hJX5fyVi7IkpqNyJQ0VmkpZV5H4ZTA/wDs77OkVVyP8zurr2rF2TJJ JNxvG5NJeLaihkm85B1ST8pYuyIstKTgOE4SlRaujccBwnCNWfyVi7K0FNTRTVuzbK9SevmL F2QqR0jE3SUVzi6oK627KjwVKB/JWLtpofgkieyqkUyU9YatqUrVKR/OdtIq8CVqmUqWLDVQ jwL/AAgq7+c7aQ6b1GkrV6hTqf6JyVqULsp6F/jI8Ffdl8x20h2YzT8Ir1L0VQKqUVKGUSTA 5/hV38d5u2mMgqZ/R1401OkrclNUHX/gpXRVM/HebtpDrSHWN+iLKodf+Dc/heL/AAvN2T9r /C7O04K69rzdl+h+hiwjBZLN5uy979UftebsvYrv5zsh+xED+O83ZD9a8lNMFcND+O837Uim gmSjoff40L8bzfsSKehdlP8ASnsq7+O8360UUlIu7Lsffx3m/XRSIVqSvwx/Heb9VCEhW/o3 DG5H+WbT+B5uy9GmRaTdHkrc2dlm8FZDxeCGIYvU836tMm38H0Oz9LuxWQxWYh2/tkO69Tzd l6NNjqgTE7P8y/U/SkLwT5KaiSrv5Tzq9CR0h2knJfFebsllRSajFm/jvN2014KvDwoUnRUx foeX9/A83bSNRX7KVCK6sH7n+55u2mVeUOkgopKmVfifoebwYvU83akXlWStW/ovN2RpsYio qf0Xm76bhlQitj9CGh/HebwpqlC8Gp6dNeTUXyHm8KGPofp0uh9D+O83jSPx6KVJT4K/HyHm 8aaoKnPootqdfIebsvZQvAjU+Q83ZD9VKkSi2p18h5uy9enTaSt/z5Dzdl69Nkj8Gov78h5v 201QPU8jcoblfIeb9i+Y83ZD9KQ0R8p5uy9X8O7P5LzdqTZ4KqYwd0SIb+U83aimR/8AEflD oeVI+7MpXyXm7acFTE4P4VLGkaGdlKhFS+Q83ah26s8UT4Gyjsdqu/jv0opqnwf+lXXpXgmU NwP47zd+imtFbl5xemqBufkP779Ekkk+iSSSTcbiSSSTcSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS SSSSSSSSTi/vUqWV0efBx1Dpj68MjDT7vq4R+FYxlFotF/F4syPTR2QVrCju+rdE+yRixWUZ eBit49ni9HdtTCi+rlJN5JJJJJJJtOU3km82m0kkkkkkkkkkkkkkk3o7tqYafd9X0L3QRfxa CCCLwRaCCLQQQQR6aO7V4ad9T8bwf4osh2foo7tXhp92Y/VNpJJJJvJN3g7J2nOcV6IIIKKL V4afdmP3oeceiPz0Wrw0+7MecEEZIeaHkrP81FqsKLMfrjBel++cYIIIzotXhRZj+UvZRarC izHSbTabTabTabTaQQbR0/uVJtNptNpGSKbV4Ue+rycRxHEcSOJHEjiRxI4kcRxHEcRxHEcR xHEcRxHEjiRxI4kcRxHEcRxFKi8EEEIhEEIhEXrwTg3o3o3o3I3IlEkk/Sr9kkkkkkkkkm4k 3G43G43G83m83m83m83m85DebzkOQ5DkOQ5DechyHIchyHIchvOQ3m83m83m83jc/wD6B//E ACQRAAICAgIDAQEBAAMAAAAAAAABEBESIAIwIUFQMUATYHBx/9oACAECAQE/Af8AgVllllll lmRZZZZZZkZGRkZFmRkZFlmRkZGRZZZZZZZZZZZkZGRkZFlllllll9L+xcLVwiiijExMDExM DExMTAwMDBmDMDAxMTExMTExMTExMTExKKKMSiijExMTEoooxMTEa2WrhfForSit2iiihwtX C+k9HvyhbPdfw2WWWWWXFllllllllly9Hu4Wz3Xw1D0cLXlC2c+DxpRRRRRRRRRRRRRRRRRi YmJiYmJiYmJiYmJiYmJiYy9HC15Qtnuvi8tHC15QtnvxLEyyyyzIsyLLi4uLLiyyyyyy4uLi yy5ej35QtnPg8DhaKaHo90OV3PRwteUcUUUVL3WnHRaPRiGIqaGeS2J6srSip5QteUcNnpRU JDKKFoproqGKGJmRcVp5hbcoWvKOE2WWWWWWWWWJngstRaPBaLLLLjwWjxHg8RZ4nweDweDx HiLUeItF6coWvKOHatFC6UPVFiGUUIpFQ49aqeULXlHGHo4uHKGIretnDEOUOMi9vWqnlC15 Rw2cUUPaxRWlx6i4cUUOVChLb1HqL0cLVpmLOKmipoUMoqaKFChFFFTWihyhyuj1FaOFqvnV 1YoxRWq+09bLLLLLLLLLLLLLLLLLLiyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy96/go r4y3UcizIssT2bMjIyFD+Kt1HKK0QpuKKGcfyH8VQ9VHLZCLHP8A6PzCh/FUPVQxrVD/AA4v zP5px/Ifx3qocUVKOf4I9D0SF3ufeilnqH1qHrxhmJiYmJiUc44/hRgYGJUv4qh6qGKHzo/0 P9DMbuFyozMzMsbF8dQ9eMOLGrHxrf8ATjxlQ/irdQyy4/TlxrVKxKosuX8VQ9VHLROHpwhu EKH8VQ9VHMUof5rwHovz46h6qOWiOcLiPiUcXrxh/FUPVRzFKORx4y1ZVC/ByofxVD35ihRW rViVDUM4/kP4q3UcooXRY4oXSi5SLKhRcrRi1e63UMrpcr+FQorRyx+J9Q91D1UP+F7qKhaI cos/ZZ+qfUPdbqH3qH0XpelvovS4vdbqH2OV8dQ9VDF0rVfHW/GGLsbEL463UMXU2Nwxfxsf 8a34w+qxwxi+Ooeq6UpbHovjrfj1tjliF8db8YfQ9aEpfTUVpWlRUNRRXWoevGH0PVLR7oYx DhiHCGKaGIYhi6VD14w+jlqhih7ocIcMQ4QxR6hiGIYulQ9eMPoaEh6qHuouLlShi0fct110 NFClQ/irfj0M99Ch/FW/GHs2cfnrfjHIWjZ+iQ/4EWXLH+Qh6M9CG49Fy+hbqOZxejEtFD7F qz1o9PWnrR9C3UchFw2IXW91FSz1C1YvwQ49CHDK3W6jlLjj1Ltv+pQ9VDOQhwupQ/irdQzk hDELqXx1utGvIzj08mcZfxVD1WnJQunkKX8VbqHL6WMQofxVuoctCXQ44/IW6h9jjj8hbqGL qc8fkLdQ+lRycr5C3UPraKEcfkLdQyuqjESoXyFutK7V8dbqGLpbFK+Qt19hbqGWXot18lbq OUIT0cqEOF8dbqOQpWr0bF8hbqOWi6HK+Ot1DlRe7RUL467Fvc0V8hffRZeqKKKKKKKKKKKK KKKKKKKKKKMTExMTEooooxKKKKKKKKKKKKKKKMTExMTExMTExMTHVfeYuRki9rL+q54Sy+t7 OX0ouLHHkei3pzyLFo54aVpW1yh6va1DUVHkQxHnR6ufIo5QtHPDbEqKKKKKKKKKipoaKKmi hIZUUUUUUUUUUUJFFFFRRU8oWjnh0PSiumyyzyeYssssTiyyyyy2WWyxsssXQ4WjniWWWWXL 1rVzUIqPMPpqKGXDFC6OULR9KmiiiiiiiiiiipSjyeRQ1FFMSlKKEM8lDRRQpsssssfKFo/4 mLucXvfS9nC0fVZZezFu2KblwpuWxdL2cLRwuy9GLoXc9HFzZezhaOF2r+59jhaOFNlllll6 WJ/3MssvpcLR96MzMzMzMzMzMzMzMzMzMzMzMzP9D/QzMzMzMzMzMzMb7lrRRRRX1l/BUUUU UUUUUUUUUUUUYlFFFGJRRRiUUUUUYmJRRiUUUUUUUUUV/wBg/wD/xAA0EAACAQIEAwgBBAIC AwEAAAAAARECEBIhMTIgIkEDMEBQUWFxgZETQnKhI2JSYDOx4XD/2gAIAQEABj8C8+04NfBa GhoaGhoaGhoaGhoaeE1NTU1vqZZ/9Kyz49fOGvLm3bQ075+XffgXZypNqNqNqNiNiNiKYUC5 EbEbEbEbEbEbEbEbEbUbEbTYjabDabTabTabTQ0NpoaGhoaHU6nU0ZoNW+/Auz46ReRVfNn8 +BdnZvg2oUpKCIRtRtRtRtRsRtRsRsRtRtRsNhtRtNhtNhtNpsNptNptNptNrNrNrNptNptG /W1XgXZ30RojRGaRlo+OOLLvczLuqvAuz46SYJq6kqnUWJamiNDb/ZhjM2m0l0nKpNphVOZt I6mVBsIcpkqk2s2snCzYzYzYyHTqbGZ0xJsZGFybGbGTVTerwbtkfv8Awfv/AAf5LU/JT8FP taj5tFVUM3lOBzldlVqqnq3atvpd+qKb1FPwczg3o7LC5ztQ4yVn7KL1Xq+e9y4Jfc0lPxej 5tzOmfcyVLQq6Vr0E6nm879pwdp8jwlU6FXwU9WKodRVGpT8C/UMkjs8KjPgqqqMVRgw5TA7 tYZNptNvgHx8vQp+BspbKP5WmqnMinQooWpAqZyt2vzb9NW7Sm7tSVWp+BQ4gy7SDssdU52V HrZ+4kYssXzZrwPLaGaEI/8Ap/8ATOSVP5NX+TP/ANnN1OV1fkh/+zJ/2LH9Zmv9iVVTz9zX +xVVakqTFGZ1G6Ps6mKHJNWh+pSvu89pJNNIk8kYVzEulwZLI0/o0KXWvg2/0Kp0uUaClc1J t/oiHiNGPleLqbGbGTVTC8BNqrvgpKY9L9l82ot2VPB2qvUfd3Ihk+pUU/F6Y9Tnpk6/g/xq Pe7XtbtPi78FUQTim2BEsmlyL5EOo5qfwdm1OtliWluytoot2s6ibITRV8H2OlOCMUjFeopM 2zVlGbedsTXKjQX8bfVq8s2JmGVJV4KpW5mZDqHSRM2RD0MqTs/myxdbdlbFFo97Ym8hj+bc zHh1FeopF+nP0c1Df0dnytZ8C/jbHHLFotiekyVfHgFnZ8E+pJkVCh37L5tRbs6iVeqslkKr O1S97U2pKPRleeSKin4v2f8AK1KWrdl/HhlkKrOz7mr5NeDU1NWamprbV31dtWbmZs3MzZuZ m2zJs3M5m2craIxu2+r8mVTN9RzVN2hVMU1aGVTRDqZGJm9m9imo3szcm4xYszeb2Iq7SltV QQ6iVkzc+GXw1fPfZ8eXFr4LLg3M3PvZzOpqzVnU6mrNWdTqdTVmrNWbmas3M3M3M3M3G9m8 3m/+jebmbmbmb2bmbmbmbmbmbjebzebzcbzebzebzejeb0b0b0bkbjebzebjca8PM4N6OV9/ nUjeiV5K+Zm5kuqeGmz7h3yIt7lUvyd8dNnPFAxO3sZ6+hNWpiqyRkOy8lfHTZ3hkXgTEe56 1E1Zsmqzdl5LVx02ZKIZFpXBBykLNmebJrs07U95uRKvnUiZUGTMmZuCJzInM5mkSnJvp/Pe Pjps7ZW0sybQexFH5Ms36nqz3KrLvO25ZHn109LVYdYKl+6HKKHE8pU9uUYTtsnvKMOmIT/0 P1fXQr7RmFfuUnb5N5m6c/x3btHDTZs68MU3kzZqbzKo3FT6WXedo3Q+Y7SuOeroKdSTtK6q eevRFHL0zQu0awpIrmh5uRZS8eIpqw5RBXTHJORVyzS/Qfa1KMoSO1bofNoVOrWp6d2+OmzM VOpmampqa8GttSCa/wAFVl5K+Omzt7mfc4aSas6rVWXkr46bMhX9uOEe5laq1PllNnaFoRSQ zIz4VhOUytVZeSvjpsz2IXcx6H+yMVOvVWdl5YrMhcUI5rtGWpiWvUmBxZeWU2fBFopJq1Pc zshepK1OZDiy8l+uOmzvPS0UnvfO6PStGeTHnZeS/XGuDO+V4WoqXmQz2IPch8w4tTx4KNTN 1P7Ks26XpbB2e456qnV6yPsu0crSbSnGZiqqqn5E6am6eqd1SqsvQTszmqnIVNG6o/ya2wy8 6vUc6EOpx88f1Zcbm8WytI6mvgxPcx+g0StrG7Oy43/Lgz/53R9iw9niz9TA1hqv2tf/AC2l VH3ep004svUdTywrJXWX7kfp/tW4+uP6suFWfBmcrthJe1HsYadSSWQtDEOy48fRiqRT2dP3 Zdp0bklaHLt9bfZ9nJ62wrWrIjm/JlpZlXwYlozKzw7pyIPrj+jQXDTZ2kxdT5Ipt8i7NEsx MxM9jEzl2oqtTx5kw19nKrRUpRHNHpJFKhW5lJsOWlK01KbTVTLIWhBNIsRCm2LDn6yQTSs/ nj+rLhps7R0VvYxGeg6jHUe1sK0Mde0z5aCEVWXkq+LLhps7wjlIqcknWBUK2GnUl6H+ivVZ eSr4tTwqz4ItHQjVjdsdRhp+7QjMqtT4Gao1KsUZOLfp9PAq1PDTZkK8mKjoSPEM9jAiLUiY 7LwOdK1K/wCRLKa3TnS5J8ArU8KtkZ8ERkZaCMCJMdV0Idl4GKVByoirQwvQhaeAXxanhVvY noZEWXrbDSN1E/tVlZCH5PTan54VZ03lkksjVE1CwoVKuhCH49tPJak05rjXxanhptj6E9CC LYpMxRabq0DnTuZwyYqKJ+yNH6W/T7NYqie0oy9iadCYkmnsnHyKiqh0yYoklJwJOnUTMGFy Or0GqU8rYezpdbI7Sh0Wio5KoT9UfpYX88a+LU8NNmvUgxE2VNS42jMlFRn3H2c1WZ+rhhTK KmtStlU6QOidVJkJVP8AoeHoVDyqefRCyqWXoIbazTRVrp6HaTnoQtasifVk+hh/4lEKcmJv ohY1EtZcatT88NNk+h8kWzF6ELQxk3V36D7n7OalMwUvknQqK/Uqn0HV6I+xWqKv5FPwI0/c ir4K/oTiYZ9lUldS06FPsmUzsp/tiXuuNT6DKfnhVmYnaTO2ahGehFOl07QUpdB9yqaF1MP6 c++I/U7VqfRWdXZc1L/aYf01Qnq2yKTDR6mHBS/sUpU0+zHTTqxqr1FCWS6ikx4HE+o8KllW KlqSGPLHSxLDgpWcswoTVOS9xLQdap6rjQin54VaoSvqS7exkiFwSOofk6+B5lOfXhVp9yeC L+xiYySWP3EkPydWXzwqzpY6Oq4myBUmZgMMis+6zqSMu6z4OVp8W+n8m+n88asuFXVa+yVb O0mGMjESS7aWqpHZcfLqxTSm+smKjR62h6FTanmI93lb9Slv0YvVCXRLOyziB0TtZEZSP1eQ 825tga/cbY+BU+ls1OpnShU+nFTZcKtJBhehkReBUoS9BUjd5XDnwr44X/Jn27OljpryHW9a 878m56nSZWcC/V/bdxE4upNVKdPsSrNS/opqxVZer41anjdoZlUo4JHUOpjMNo9eBceKnoLP Mpo7Nz625q8s8vQT9cz7dqVS4RQtYXNd1Mfa1ORfKP1OqF6rW2uWLMw4lLHKiXZtuFmb19GK I4lanvJNT5FTwx6Hsh91LoRypK2KqnMg2K0VKTlSV+ZJnLSl8E4KfwZoySt/46fwZUpfV9Ea Iy4lZcKu54cj4GzCOR1vqTdj8mVlxr5PngwpGI+SR1EFNBTTbIfk6suF2ZTV6CdnZUipIGyX bEN+pA/J0aCy4XZLoyqn1MPpdMn0HVaOBIQ7LyVWXHhnMVRPraRs+Rsm/wAkel3ZeSqy412i Paq0MYiDDabIz1ZFnZd7Emdon2JnrBDY/wDXXIqz26n1InOT0Em83oTOUwOnqu8VlxwOjqrf Aj4JGKmypEhXdl3tSwzNUydcnORn6yVYsljxFWX75RXyziMWi6+/odrk89Mzl9PyREZCyitL +yumldU0VONYz7xWXcKtGWjMVvm0jJMRN2h2XkqNRdxA+zdsLEYbSRwyOy8Xl3SMhdz+pSYl Zuypt8CVps1deSqy41iZkyDC9rs2ybtmI3GlmOy8lVlwu0rU5Wc6OXUw1aq7dsyJcERbEjDX kxiF5KrLhd8SPcnoY6dT3V8QiR8KF5KjUWfC7IhkaPoYatT/AFYqqRK0Wy4HU+lkLyVcbvDt hqyq6Mwdoe1kuGTCrPydWQuB8PuYe019bTx4mMYheS02QuB397z1MjPlqNxhrvJhVmMQvJVd cDsj3Ju3SR2lLP8AHU0yO0X2f8qSVZ1Wmy8mVkLgdkSiVfF2eTP8iyIwwROJHK8L9DNR7o1l EK02XgMEeGVkLgqyNGJWyvqToiVUZ0wQ0f46jOj7ROaOZEJjF4B1dX4ZWXeaGhpxbUbUbUbV 5MsJsNvDGE2m02Gw2m02m02m00ZtZozRnU0Z1NGdTqamrNTcbjcbjcbjebzcbjcb0bjcbzcj cb0b0b0b0b0b0bjcbjcbjcampqampqSvD6cefEr5K+fhVwTqacWRtZtZo7aO+j8rXdTUZIji 04GKEaW0HkVGiNEVpo2o2oSp0ZGFM2U/goihamyk2IcUoXKaUjhQxTSjSk0pJdKKYpM6EVTT 1KYQuREdDYjYiIyM6aT9gsEfRrbQ07rCzUm+F2xdL8smbhe45TIhjMZyWdFPUil5nPP2VGFk IoS6WcSUPtalqYadLVU1ai+Dp+TlRSc0SdLc0Wq+TO1QsIsQjm0OgsEd/qSbSItzI0ZCRFSO p1MzqQiGchzamJvJH+M/yDqnKDcPMTM2bhYWS2brLmP2/gaTkXMZwftEnUiiKjcOaupThqNw 6ujNxuMT0M2dBYO7XcI0JaHyozg6G1EdDajJCmlGxG1FWJGw2lKjI0NBKMjaaCpjI0FhVlMy aMbSE4NGaMzOplqTUdTqRw695KNrNrNrNrNrM1ZXZzHT8HKOplOEaP09IFgObUryzJYoKGjm eRr/AGJ9mc2rtQ7QmmzFGYiKR46cimlZuzoqyH8jbf8AZy2USKfFJ21yMqjNo6HK5M6iEk0b kVVYkZZkykZCloUOTNwQ2joUqmINUOWUOVqbkSsJhTkWaNUOGI1QzUlwaoabg1RuQ3Z4kbTa aGltfESyOLFU4RNNRHFhRD7TMmZXFn2hOLuX492VLMr8ox3xJ3Z8kWSJm2GjViqr0OXTuX4b RGhobUbUaLgd83NlOSORqpe43XCG7w24vI+0qMlCRGpKOa81MeeV5qpzNpoaGlsvFvusn3MU 1M3PijFl4nU1NTXi1NfINTU1NfH6mpqamttTW2pqampqampqampqampqampqamvd6mpr3ehp /wBJ0NDTwGprfU1Nba8Gt9f/ANL/AP/EACkQAAICAQQBBAICAwEAAAAAAAABESExEEFRYSBx gZGhMPHB8LHR4UD/2gAIAQEAAT8hgRLiEhW80ToQnokkTN9ZJGxDHBRKK8NydEySSdaRKjS9 EMT0iSPHehrSSdOoQk7RAw4FAHzCDv8Awr+r6J6Wn0HQdAgSkTCdMTEhLxATCOwScHUR4FxH TodQ0awI4OpnUzpZ1M9c9c9UlxMiEqKrFqMLpRZy2dUEJtUJzkGh6kO3JJs0nyjSJ8e9InVr WBoWkeEEaQIz4svSKIII02HIaIIIME6UdJ6Q6TtpElIEKaB8jEvI0jI4iwTM0PYIiVk7h8hU GnFm5K9JcsFwt7Q7ywS7OoLMjtFGRrOCDIBK+hJOlEi+hK7FvKBK8QPeI7kOaCRaDBOEBc6G qGj1CEleDWmDV2lwYMGj61uZhBy9IjcekdkEmH8idZhkgiCNz0ERU7HqLIcSRzJ6HuWiXJL5 LJZL5L5JEvklibJZLeksl+5aMJJZZZZBucOGbkUdI6xiEZFoLRoajJsFrMeRUHL8njRNGnqO 9Jow70Q7ZuS5NzbRlsKQ3pAyBxHZhLSD00T0YRelmHRekDvkIZBURg8GbNMOrwxQY+h+oX/D P0R+nP1J+lP0pDPyg4ieD9KfrddxLwD0QHoHLcDo6J1zqHRFdp0CvAQmZTpv62d75KYDlN+f yLmfJ2Pk7vyNyx8jo+R/Qz9gdz5FS7CcFQWYRA0NSJAn4VjLRpi0QQJANVoRpBBAkZombgjS GRCIIGiCDJBBBGhDQ7aoEiPBa4GiCBkLeRhYRgaJJHpGUU8DM1pg8FpUN1WsxIrQm3j4I9l8 HWvggz8Ap9ABIqa0lPpSjQfqpDkK70wo/kGFHf3HQ+RfsH7I6vydvsT4/I977H9rO/8AJwfY 7fyT7/k7RwN8neO98kYV3oN2/k7R2fkfJ+SrYlOmF34bdHnTItdoas+KeDMIg/WC/wCYfqBb DXsIQybZsyI3UElMZ2aNptiU8xY4DfOxFif1jZBhgVJM4saoZEmEsSnA1dOSHpXAgtJXAzPY h+hmhKjbIlphMmXQ0L8nhnpj0o9BuOtCSUvBXHiMS0uuyFREvUXpK2UyMQjsN2gwVk3+4j2f IjmQQXutWRr/AGKI/wAxG6CzYjmtlm9/kN3eEKzglODhsKpZByQ03h7Ak7DTIqR76JvZC3E9 JyLTXsk0LKeAmf6BambBPcTAcy5yIJP9Iv8AkDS+kR8kZF+b8FgkZRrQqwUiRszm16EjuW4y h1DK0czUqGbFdBi2Xh5gjR7HxGB1PgTXAlOkCynoxU2IGCiRNMyrVL0bg/w6/VGkD5JAQCHP cgWC5RczpHJrVe358YZJj5bM0QXELIV6C5l8EPHwNHkMG6PGNORuNn1JEe5onoe6XKxTbRwi rEj9BNmFOiaQ8p6To8tDAnO8cEMlHAwOGnBRESVRMDkbC1pkqnU7SIJaXQx5T07GBNyd12NM Fuhp7gSLH5Q00xs3dHmTDn6mf+45sSKcQbeH6aYNbbJub6GjDVWraSW4QrppQqSMXDwh7Mtr OhTgcpjbyxGXCELAIvYkPWxIGp0mZfYJWzYQ0y3OkRUCpLt0PB9PRTbe8nEDxT2H+LwvFrxE Tusc6OhbqR1WhqWtjKOr3pk9gl3AskpcGA28FlaclhFECQXGvkQ8zG24fIzvh9M7mPXEuo9S VsHojyANUlShyXKLGxEgG/UwpkLCMBduWEtzKoB4ISrMUUPh5Ewh2b8vMyTjbj8j9xtvIhH/ AMD+szclc16ET4Nzge/6H6voQfYFaYmdGNQnbIbpIdlybsYWZwqEdsRZf4KEmns3L8hxcFpH d+BnS4lA+UG5bcNCCJRJcE0syoIBmSY8jFE2xmLxa0xEa630ahlSHR6c0p7iSjoWI96QTzEq US0IS4bmStjYnzDZELWAcTr6aszTqfg40XbFZZclvjEM2llk8l8jz9YQBi87kSuL4CqGo92R mmcw70aIi7R1picpoxJ0Vkx+Lla+2nFGXRkwy67J2USPbIMpOq7mx4akluRwJ0JcPooghTBd 94VCndaO2keHh02iC4gSNJjcszUIeiG1YybJrKTwLCGUMuRuPrNP6FNXQwU1DwJJKFgaC+mQ 0RLZD2l+4w0w950Ihqh9nW+CKjSQmTd/WNJmpISQzYU2j6iyLPp6TZh1nqxitHBZ9ZFa2bCC 7J236CyRekTuboG5bFmfDPqjSuWLNM9i49CcYbH3ySTWl3GwlHqtDoaUWmOyRHQsI0JzikYQ zbLgs8jT6gvxj/lrYLYQbC+9eNJH3g409SNEQoLQUbJyQINQxZMOs9WOtyI3KNEjJZDlHBTJ TQjtCaLINZ8aUKLKZEzg1AslG7SwSPQZ0mA66YtTJTJFPbcI6ihjwIQJzdDtM9ZOuW5jAp5t hjjyIRb0xIn1XBMxhS9jbRNjOnsFinshIhubCS6Fh9iyYTbxGWNhSJe7kaMl4MX7A3ZH74um Zwt8jWuXuTG5gFJbDZi3HLG4NqSm3LgxMZIaLh+QZtrglX85kBxyf9yPzRckWSXqU/zEVAb2 WYCcSNzM1cSMdNNprdaUSnvuxf8AcIlQPI/cJyZLZMsU9lkjYOyWfJiVIpI/cD2Av02nKMR6 BM5yw+CbeKxasJjrsL/YB+xwei0B6Zaewkugwz90NtjeXokbk+40rNI1Q0LYtDOKFyZC02pF DVEEpbCh7wfPINzyJwsBfAJ+SgT9GUlBC9BqGUkG+DIZUYgSIVnY4Jx/I6wxxNFRTNtjPbbo hAiYmCZJzuO70lQhsTzFCHAUTZTCwJX+0nUSe+k0IeqUGUkkWji7m+zt1TC5B2B7IVh2DvFe fGMVFJcATKwWeIlyTdU49D9Qd74KcvgtyHZ+Co9r6tMs/gJf9RF/q0mLaLL+IbN/wdr4O18F GXwNW6+hP9SfD4LsPgm3h8HU+BUIfBC/4BvNJ8H6g/SCh/gH/wAY6vwQLD4JcPg/tBJf8ifv 7CYLaQPS8RLTMCszrPgkbhPwudLIokykZEproVo2vR48H5M2GJaIjwvzjRj0e4uUu+SV/OWQ 9Wu2oSEsjcSZTKEZTRl4O8vjoRIijkqdG0ksc4rkisvkcJb8iXGW+R/UJEQ7GKfLMGdGP/2M etPVOwmFrGmI9CTcjWwlZC5WC4sgqkSInB5JqRjiFZJ2DvjbRBNCEYwz7Wi0ZP4X4P8A8D1+ 2SZPWdSmL5hR3gxWzP8AWOTKEhW8jF3LdmSWLghtCv8AxKxt+j6OjLkLZCaOSaoQxPDgjyek j/8AK9Z+5puHokIWmZjVYqfALEsrcmVO6MSwlr3KrZGeWrKJUSHuxruUzPRkKmt4RJ4CQI1A niQOvKBtXLN4GRImnutZaHGbHEtMOck1E4yYAccMwf6mbZ6SVYpYR9ijIgk5RE4cwmVKcr8d DblIln4s9RalDJsOO8ohHI22qZJx4LoWXRLcialXItR6sJQdKn1RdnfIl7g2asdufbwYxkaz pJhNdYMCOWcPporo6wm/CSQzJDLEkQSS5Kxl9kubLWkOSzrYlsn6EY5L+BG5mYXSFORU71JP 1SXqba4F9NJJ8Hkfj7XqenA0W/l+hbb+B2P4Oxk27+CTf6JvyQSNitsFAfSNsK+iH0SgvQ2+ cwJ//IhQ5Y9C+il4vxSOpqhoVhGyVOkOzliFoQ1prgUriI4EQSySqS0ylKSTdsS650iBdCmy JPA5itxLTOT8EXtfXA3sAswQ1bT9jHaR00n8D0bM2kjEYaN6Ikj0FNUSsoJgn01RpKmYMDhl aTRuLn0IyX6CEBNI1K8d/wAsfmfh0ZtZ02hOCzbSaRAgUhHmNpJZH0T+kEmX2XnyLEsRj/wN CTXn6aPR50SM+u1kaFaDByDMOyHtE+QhQ8+K1lmJsmWd7GcEfZWsknFiR5/9OZlCeqnfzYl/ QkZtWxmF1qB6RbsS4iZK9G5KropXJwCdaycXgZyZHHuSyhrLDjgSmrf+Rm6o0v4MeDX/AIIk YVLSNzcmNvB6MVzJTQuYkeeOrxopxAxOBUKkJNtbs62ILJCYWPCeGdsEtnFfYZ2UBKsaGTht EOevPpm/g/xLR+ck6PBtoxpImYHK38KiD46HjoQ01JjEcs2hYF9imNCWsg9aI8IEpiSYWNxJ nRfsadlMCD2nAiu0cpeh38GRq/Kfw48Y8Vo3wI22luMrZexJpOqVeAjUh6EYTXsLipdkBpEo rhXFQhlFNBJp3N4jYxs6FyhSNDIpeBftqdxeK1iV5svJi130aJI1Yx4bkTK3fuYqHpUCFsJI IuzsWWThJMlSC21SGYlUTzOqO5ckHhk7lzJFybLI/wBg6jESikiKFa0YvVaLOj8Pcrwn8sav RnIJY9R6OhYwNn40jLHIPTkTDMErkiqXryqHTJ3kjxI/lXzJ24irY5DKFMCUcPwg3xOpb4RA TPbiKgUyeHokRSy+DKDzIRwtwfbjR5BdZJke3ZvePaimNYkbKYCU7nZ6ciKyPSeilBmx4RCH yq5jRZ6SVE/cZo8IrZKVRTEtdh6MVZjrTPRpikakcDFBCSi0tDhDTbEyx0U5iVyzdBQIOptj MU+UOzv0EcZHIbUw70NG/wDF40RZmHxpejd/9p0rXhOh5T3Rn9BRglxJUuB6Nomy3T0LAu30 Ejw/oc1sVBd5f7N6uRNGaPQalzvz0ZYxLwejFlJFghFUPSRkTJ2Nsyy2tNMtijtWSaYWutKp hZ06LPZg3qyClDbJy0jYI2FJmw9mYY0OKdaMbXrI3itrZjSM56FtgnM6HJVPtDFh0spTGP2H fRaPf0Drfukc52pjS9LoCLL2ONQ4K/pmVKPqDzXARrrdPtuhK20p6OyPiESerfLHvW7xY6Q6 jIaIdIpnwQljYisyRbWJO2WCum+zIhzvItrMeZeY3Kckhk2HZ/owYGRTC7CttWRPus75GD00 C1ZjRojSJp7DqJGyCOtd7jyM6nAyJQh2YINgU7i4oitWf2N6gF0aIyRCLrDeWJSuEpISdsNQ yObT9R0K3GLMF3b0i9RskU9sOhccSdvFCGENLnxa0FItBMoPYJHT4JveA1OwhGCVjkkBJM+l CrtUiQa4C42B8IVuyKEIQljx7FrGjEvxY/Ah/ghpuYJe6RRA9GM0qzEpbDtii128lD3BiFSS Do0KzwXFtLBXuRrXhHNAm6UyRXsrkiBpTnRPSr8jtaT4T+Lc38WMZApsNR34nce0EdlEZx7L BElAiS4DkqeCaaDEc5CYKe0a4EhsPIRCsIU7KUe4uwZ9D8L8mPFDTckqED9GWia5JQp8sWiX jHg/Bn0CEk46km3zv4/W0enkRt7CGrgil2G4zdkKaRPBbgeHwHq6RKd+gWUJL3Eulgg89xIQ Lnknn/xF9bEvlCpQYmLdiSkaEvWnyLUjpqUbC2i/FNaMRzdEseZedJIqtGlPCHSZMrmTG4Us QJLFuJjoMVqSxfJXucIrIiS/QtedlGDe7L12LEqoSTG8iPOdMKFdh3aR9sVNRJ27khRPCYG6 1s2LmNi50haT4vPjeklDuEW5Ae+fBn0hG+3FrYwVoN4G4JaUKavTDkcPsVyDU4rYoYeVE59m lRE/UamieG+jFpA0C0f4ttPTRfg+sN3S07bRxAk7cn1RCrdmzG3Jawx+3IWfwJI7KJs4I1xM SjI6GIeJQ9EK1jyEWrY2PJWJFt6i8npGtPTHi8/gwYyNnZaEu/MfBE82vk+Q1Y9BgV8JkdVw wI4hCSvuImDfyY5z3HGBnrZABpZkmzgTaK0xTJuUW9xv42RTMjcZ3GiC9Fj8sp3aK7CXCRUT u8wLLpYgHdMZJ/PKA5sNg3uKc7IswOiRORiJwpkgKJUwOUW4JcTaSXByUZsdiGygzFL5Faw9 8rSLjhqZGpGxOUpGiMmufc35ujSN8xsQPT6A70J0oVLQlysmBAu6RU7GdmwblEas2Hu2aaKe oIlRQivu138N1bIIEaRuVv8ABM1szdzsN2EhCNDuV6isussmdC9gyc90qC8BL3G6ifLRuev8 lXzC2KHNSbJp6Q7uS09VsNKTnLeMyZNuXuTJhlhLN4IdCW8j21tvo3EKgYHCSPPkOWxq/D1t EpPf105Y09dFn0Cl2InMkUJCDD4CEtILqpyRtkRmC4HSkGjcTD5A5FNJbySptS4F+UZ/lEOR eEWqjaLcpLltDq42RSfJVNrMNuXwOk9JU6HbJAVf0EkhyreRIzaSTeT/ABf8jNt5YXdix9c9 5m+D7Yzzx/I2kWokjENNKI8Sv8lKEO4kPNpuVHIxhHCon+lCFCvNq/BU0MKweVo22slD1o+L lWOpRFIm02OMxChU0pIVwGhJusE+QhqC3CC4jX1RuCQDmRJb11WqZNYybmIJNVs3NBmcSkGp UMT2shnAzXMQEAu32LiFNrE6k4j/AANX5JdjEb4Mid1cqYxnFBYRpSQ4seJ0LVdjdxVKSDAR Q20x5RKZBLb9O0JFLch+wgYEIRNEXAqqiwLSNSK1sLy+oIiSvcvB4vgyLGxsuhlIRoLUgR3t jTFITUhQypHPLHOXBNcK0StzBM8bHky5ssx0Z+xT3/jm9Z/HH4Z1eLQigbYKj2DbRvZEpNJu 2fTE+RHThBYFHJmwJRKhgdbUle0cAogJ0NiPLfBcnY4OuBYesuVeiJQLBEH+fxnSRaOiPKfO dZ8JH41pToUVp4GPvG2kQNHL2NxWZknTQInAhaTPmIERRyC6CLtiGVFCOWOBJ0E7vgX5zaNH YS9uox4oqn3bEJLJroaWWleM6MmWS9RWiVpOUmYYiVyhtN0KIobSUtwhpz8Q2TvYQsvJ44YI slegqp5FjSyrT6ejVIjGJ2sY8IokZCwjLlgY6CEwX1LYmxi3t+xF19iF6QqQ84PtmxGjSBLw IWVgWiyQBo+om7qsk2LUqFNJo8plsoq5WSkWrXVjjYkVXgBMvdIhiru1/EVCcy6STbycQhb4 tESlw/clicykgduVKiDw7UHNHOEjsedKSKNUQ5OalKGWRMInSfD6RsIafXNtOBD0v6AkXBks DcrwKQXR9xxFLA07E3uG2KHvUooQYhIsDUTyPK+hRMiZOt50YtELGDFLCx4JSHNVgXgsd4NL 0uT5IMbDUEhIYf8ADH7hfDbVWTQkWGIpbdYn+sUY6aaFFJTh6rsTAUqbIlj2ttcaLd0J5QOK SPOTzf4TsPsGxJEaVT0JaU0CiJRFudho5lvcew9JLXSEv6i06JfsJXbmTV0JgmReKZY1GwkI x29ZeCTnzXKJeRKoakRmxdXo8K60bYhg6yT+xnrN3yPA2y5Z7ElcpHWBKFQxO1lXbHIiGI5Y 8K7/APA4tMHqXR7WiGwztpJWRBUjuzJIdZYo22jeMkobPkR9RzHlX0NG3azbRowhZT00Y3EP ayFwRLItbI0WjgZFuFSIKrdkjSKhWERtjlbBLbAxNyiEY/BIFfMCWEnS0ihfIShShIaaS1ul oogp2KIWdLWOpeRDCHpA2szG8thqUP1QylD0RBf/AAhvL7oQNTkh/wBR+mEiQkLy+qM+FYrl 7MWGjNhvgNzOc+JjMNaFktiGLSCN3wE4wwTpE3G9h9wBErLIpxsbPkgaa9yILHotF5P/ANdH 9DTzDE+cSpaOh9Dz7CCTia4WdHYLJyMbEJk5e4g4TpuImiFkgsthDGrCWRNri/rCUrZjXkrz pjxX5t/xX9Alhc1kWFo+9VL3PRFnKOY0UOGXOKCWVzJBWWPPEGgUTTYWclJodko3kRyx9smM GPV+BeGFpH4Hj87I3jRtmx1XuFhaXonxCaTtSNYKyCWcC+2QqQX3BNijLsCGhf4Q1HcjUndL BtMvQBKGyHWEtAkePsZQq0nznTcYv/CmMTO4IPXFhaMgz6PPQ2i8zuNCuMiKSaQiRBpJgnHv ogsylXshE19FlyImtgiGewlPWFbgn4s6z5t/GdH+f2kDe6UYNTYsIvXN6aKVLTsaT6U+5LMT wguUU0c5KibDOCbluRxjkaTljz8EowTYXeqPvCp0fT03GLwm/BWbNmYFzNApE05RLRmflwRt gUlbmdDLrAn1btFg1pnTgwNbSbj/AADU1sexFswhofGkcbicg+StH+PtdpHhPZg1g/xjEP5D G70meWSu3CETkoz4Fzc9iJEVDTREjkWSGUipzeULLlyJcn0zCERo0JQvHOjotQbLIemg+QZF k2+TFDKmXI2yzmBXKsTOmWLV/wCRtZP4kQmedv0vHZQo0lNduBaliU7W/wAjWdzTrcS45iuv 9DZJCWb+G/4VS5kf5TBpIxrzwSjAPrS3HDuwxPyJNU1WxRFyJhvgXLrI3WRJsQxsku21FzwW cDsDx6hNn19GLBj8EX5T4RuQQR+Sr2YsvYx85MJA0kCW9DYxCWMQ7lYHvIW+7sY/BOSEGclp t2ULLM7c3qtiZDVilDwfaNp9HwYvxt6zt4zrLsFjxbgafByfI3/Jg0TlUJmZdG2bMRuNWi1k re8QT3QnpiJ2PEblS6KyWBXSBILksyPShm9SzRT0/HbWbj8E+eCb/FGqik7IuvcWBJ6aPadI SU2K5UxbmFLegHCYfoO8kFB4+EOfoNPi5MIQaSOWsGMUeSySpo+aHp6n1NZ85r87/JVuLaQ8 vjcwaJq7afWIoUJVCOsT4K2fsZmQY1iJWNPcjP0WEgdJjy4NlYAgxJ5H9QYk3sVjSfYIe8fW For8N9Z/BP4GQE14evgzIx6MismTHotzHgdC8FlG7GyBx2RBSfISrHK7xmQyRGWQSNzoZsVK Egsk6R7kXDERxQnay3Z9g+p+Zm2jLnxx4NT+PwwPmDDosa9NIlwWBBlyJIYMcn6iUfqWEhXM 3GlqwRIwRMh7aSIdozHRnJVcn1Nb0bjSRfhf405/Eo2ESWuzD6aJ+BqhA41vJwMD+DfJIw5P to3LlIFETDHQs4keJLyit3g+wPT1Mfp4uQiCI1af5H4OxKPxqO7k+hokMQYkYtonhtjioTja OsdMBbUnLQzm3Isb40mfSy0IGzelghG4PtH3ivof+OdZ/A7MLzk4HOR7n0NGMfTcisEk7IUT uslFooioTPLgZNJwr7TGJ3o2TA5CAOVCFQmkjeD7h94+hovBa7+UaSJ/lknyaGp6n1tXp7J0 laGhKpSfU3QlMBEnEUKngXV0I73GOj2SinPaiGwDq2MhaMoZKaZRkkh7hj1S/Gx/kf43LPsH 1tGbCOMbCBC94b+wLEaFpIMLidEQkfKHdRwMde7MC7yfbGox6tES1M9XEP6YMy7FanW5j8M6 50fkmBJYnVaV4r8ppsXemz62jFgkSdz0IvF7DHFMdjGcNFTMxRTEjcfKyQkE4pyf5EWSZp9G c0jmRNwpOxjgPhm8XJK+7Hp+SdcrOTbVSX+RefR9wwaNQ5WBMnTHg1OTrDChoYJfGTKRN/oE vHwDe/4BwnYjGBsX4s6MXrJnynwnWfwRRmBIEa3v5EhF4THLg6fyc6/JPh8ib9hI/wDsj+5/ czsHeO5oS1wg6dG/2I3xTdvif0I7nwfqBcj4IMt8C/SP7kYBBtE7acyHWJdpJtNiOmJ+0rmJ 1NCfB8wCFgOqdXwKn9iO78Hd+D+lHd+Ds/B3fgSrA9dxqOEMRfgmVomSzETjkTNyNNI5wP3C jsOtDujkaWyjqFJPYplWTNCIiLGVwka8KBsqg9UJc7jOQRbr0HgJudx4FmREUwcjrDG2J7CS XW5J0MZoS3K1hwQhxA3OxS2MkJDqihtrZR6F5kSVQsDrTYZKhkiwucO800hoerHhJZ+qP0g8 r4h+CbP1xNN0S96McOSbwmy1yjjcG9jl0RHI/sSeWNcEKrOorTaxeo2exnojcUDLN6RFFJHY knvekCrBDi0QRpQ3Ow3sTKExjvLIJZL4LeoY9JrTjW3E6FO1wMPQx04WBvJRAVSEi2JUje2k k5hSQ4RK0hcDDJjopkWAXhqToDa4Y4Lgkz9EN6/iIAGPhfYlW36C1cPugGtCLdGbUUfxH6ka qT9BxrWYF/0CfQHAyW21mBlDSxNxngWK1S9CZfAKyOKCsWpex1A4JOCS7ISQP/glNWywxVKS 9CNuiZLN+0TedQYSVMeAhFFJGJyIY/toKjYNjIyhYjBpjJoQn1aYh02KdkV4exMOhh2VEGyk iYMeiJjq1UvZprcJHojnLD4NsPbHASj6D7rzsSoothWgbgKWo2impX8wzWJ5Z9AZaYS5WsYk aajPaSNmlMRX30+gMl2N4Nyz2fSLhXwY/wDC0xeJ08HCPoSowTZYvakS1kO6OhMoaKdr9NKt Ep5J2PU6ww38B0t8D/UHGWWKbXIxYY7Q2so9A+jxQukpfaGk5RxCE8y4Dan/AAKg0NjVuUx7 AfEH9KEEluRcSSg2COm72kRTk0sIXHIXxGJVrMYGEs79CVj6CAJjaU0nZxIhiKQzsQ7EklBS pO8Sf8DQg5tjYK4lXocS+Bij2RXJj8aZMQtVjJI9Ekkl1MZSnwJsqJf4AWhf6Cc/9Rzf0DTk hWTC1prgaTDG8HIgkilwzoDdtEkbkRcfc6nyRnYrsm/6Oz8mXadn5FdaTGkJumZH7AfMldjE NLXJ+0Ev5AzNXKcZEvb5Ey3aTsasfB1fIe2T3FOuz2M6tEpEuSHkx+IknajkyWFIWLlwiT/Q L/iD/wCUfpDl+AeULX49FCMop9CZESFmWwmnIyyTSdqRiASMGQrJCCgglZnQsZ2M3w3GR7Wh +UAQTtCa5kpNm7BPQ2DohBSoI9j6Bgz7EKC5iIsnKRsEYeiMoTMsSclmFRyciAq6GZmcGQWa Ib4RhluhjPUwCx4OC9y4lBaCMhoSvDPpLmCKTbGYvaBGMwUufiIupHQuJCZ66gSVoY8CJfJB k9rExug2PI7J8CykvVkM/oYpI0J2PMBep1/MoAbI6xUuSB6Z3Y+pVyP2orKL5KdM+B1bXI2u RfgH7kfcFAv8xFtTlC7KDQl2+zHpJUhHJlSftxXL9pkc40aQGP8AaP7Gf3s/sY3s17lGbx9j /OZEswG6IVEEeEgaF2VJC9TJBbFspEMTYlwUrIOxUqsmVA8gOPLYjDKGiXyS5JY5E4wxPBxo 7kDZb6OnCZauSWMYsJbldC+BydqRjcmtymhZNyH+GZfHkt7hUYjB5LJgkyS2IIEhsWRz9spi nCEJDaZFsFECfoNhEnwIlCPAsS5MxKExQJHNAyGeA6XuHKyPSu2R6TEldoiFczKw7skU9Qxk bwIIY1o60UXg5J1cerVC/YVmAweSEtSJf6jofAxlPgX/ABD9QJM18QwxWTQ6fqHsSUk4Zl/1 HsIS9YQMWT+kBHYJGjmC4ECngTlUiCsYIy3dMiNtlkTRllEPKYLZU5ElJuJstj1kU4gajAuo MP8AeG0q/ZuNmxv/AOx9UmvcnbN+CSoIF4YyTaUYBIWglNZJ85GBuzLJKkWhSzI5gl7kUZQX uZRt+4k0S4LLLgQldkEBepb/ADDGbbst6e4mlpjQziBJt+JP5vTEzQmgeyGqD12nedx3Hcdu ij2HeLbJDzk9yiUVptk9WerTO5BHZBBabIYg0QMSJa0CTT02F4Ow1bDqlQwzIconskn8PvUj 8D0vVkCFy1BAd47npIDuIiOxw8VfMSMjIrmOwQMOZ0MxIT4CeHI2IkljYkS1BB2jtHaHL8Zl OjpOk69F2joJ8MnwS4I/BesaRpGsaQRpHhBC8l/4jbxjyhcELghwdR0eCW6zpOvT9c7Gdx3H cz1juZ2abTkjyLQI8nq1htsOxE+B2InyiXJPgdyJ8rSlyjsR3I7kdqPROlHpHejuQ6zeqbkk slkk/wDjleE+LwSi/OdI/LOsDekjdDon/wAmUbQKP5J/Cl47+c+TpGPGdJJ/8jcITnzkn88/ hk//2gAMAwEAAgADAAAAEBlcvl9s7FmwLpM8wIFtlktvkpDbbZ9T7AVxCW9AA/QEbF/QTvSC BT/ATIT0IbSYZnS2vavUg+ISpDZN9v8ALpb8iUC6JezLTBnZ6vWReKbo0V5ccm9UBiWvUgCZ S/KLAvVTZm4U0QU0CYUbtfgdvd3L9uHNFs8hEwWoSrJJRuEAX8yASCSKQUG9gRLDVOCKmkQ3 d5tv7dvZM7YlvM6ms7CWTBiDqPKXinJxQOQapAiAmJL6FFKgABIE5wbcmbTUEZvaHutBHs+8 G/rFu/8Am3BIsSYdROqiNMnKk/8A19QpJ3JBgDUnQhIIFBtBdq8b2HQIOl3Ks9Ere8y+K8e/ O/oRzuFPXHSc5jGjJkySr4o88nPyAS8X8itCyTwtXq/M1HUitSetTqSpozdcuZgYF6pMlutW JnLiL99CIBstI1upHycX76j/AHc9LdtCnLY4n+dfIjE/skAsamtm68fLKvi+J6BhEJhUgNOa UAZtSuUUw32bpJQ6fh5p6mKbo0T5BbYnBK4cglongK1A0Ed8XJOAeUIdJDXYdJH4IXq+UUuj l1Pb7KjIMBod6bIjqavgS6HHXpAO9qoSWKoWN7zSlBcGEFaOqlGvftbpSIMv8Z8ty015XI7A NFYHvGBfLGIfZGkYJfbrASTNYSCZARCd/iCAAClHpbqjt86k0hO7YUYDKADlKSW0lqkDCbE2 bKdYSsDFH6jv9tCIAA7RbLJbv9pWfuUjdCL65ZluL/8AL7SG22yWCSWWb7fS0sDti3Qda7qk DilPD+m7KOySyN/5NpPShmle20Ct1+IyE9kcD7/518b5pNtf9NIAgaWjQpiZiPhVW5EE8k3N XdBpNtjbprwUhN0b2DQEa7K8UIkk0G9OYKpNRZTJP2ysJIloshOoX1nHHzA16bqdFRuW0S5f eWRBvOTVW9cZO5Nia532fdNf/Nr/AFtlsltiD6avHzhZEfpCek9iIX7S2/8A09gZJLbZWb2z WcJLluSq4PvrpJ/09ZJ+3sSJ7LZIyMxYZUG2HvaLbvtZYdm7bbL+5wR9LZLXRkmTh44ewSys jfyw7/5ITZZnNv8Aa22kqPjgXtYVUisXaCbAD3f0EDST9zf/AOksQRf3Xm3FUqM4IYP+bIO2 gAP1vyZO2+kqDI6h2F+NVbh+8un/AESwd/burdmiHt7fmVw6Q+ACCW5Y51/h0CK0Q7u5NbzN yyzPyQfGcg1RGWYrpqoEQQm2jgzNucdaEWRvBOr9JJFM4MnujYhziGUkEn3idnHasgP5i9VB hQ153/linF0QSUcOsovFXwReebv01N0Na5sWK/8AqHAPAiZ/Lb//AO7YBNJN/wC/jClLWiKf gnUv0P4TYP3/AL7/AO7AJoJnncbFddskAZwa55HW+E3W7+3A3nxABNm4zMZgLG0CPZY6IsT/ ANfu+lCRsluOASN/gmpihef1SfXBjOynNl9vlqAW1s1imH98Wk6WqjExvnhnZAU7kkAK9DZv PtekCR91nnjTMBihrQ2olSF5wTdN9t9wOkmiEGu8EkNVD4B69eXE5D38Zgp+RKLP4m0Gqvvj s1IsPReiNdQdY6vzRH6UwYfoy0ldy98XUhWg3ksZ2Z4nmv8AgpHWNe5TItrWKJ//AKn0TaV3 8rNGyaQUuI/cPOXmagYTHCf2+YWBrRji6kFEDeut6Nm4mb/3/bC6oT/X3nYl3pjIvDEsCQtt 9kne/wAkvt/dsBttukvqIrgD3emdV6VrL/79S/it/vd+SQ/t0lUTxAd7JnOWpY+LPiOQYmFj HfngnX/um/f/AK4/vSjo/NSu3/X7jRYz1OfMFrbddbeDp0gv/cPXqKlSJp/e0ZP5xh5ghWpt JvH9KZAhn/Ol30LdkADHD37mUSYgEppNpxLRx7iQHgWmbE/Zni7bffbbTUltppvbaOKu58wo 2iSL4nz+En7f/wD/ANtk0kmn12ldHzLM5tieRRejqJsQt9//ALf77bbt7ffK8HyEvF7xo9Ih PyXfZ/775/f/AG33622fzUDpWVszJ0S51ehOx/8A99u9/wD77b7X/KdOByCoyYoeNNtnQ3Xj e/YgET5Pfa2fdyPkKySZ0RJtQJQe2r7boMdffy1yy2zbqZcFyMAajixJV+jy7Vzf7bf/AO/t tsls1dWVfZRI9zkIeb/S/wD/AH77b7/77Sy2yWyJKOk6rp0IFzp57LT75LvLb6/ba2SySyTp 11v4BcSSRLbKXWz7/wCbb+0v+0tsv1tlqzndrvPliB8AjFgH+33be+kmW8sly880KxiMjFBx NS4xm9A//wBv9v8AyTdf2S96a+hcrWQ7S+hmtZwe7S22Wab6Sz/62T7TVQPg4xezxtdCdKhP 6WSWyWm/2f8A9kl8naxXJWidgoTCBu0KX4lltlgJzl/28ttk7XSwa0Ffi8zHtZxb2lklkhDO 9t+1Iktnyz6pe6Prqf7iBfW/lss/1IIltv8AoTJAf3jnQPsG0tyvKo+UtdbdvvfZJ/ttbWrb +uM62LL9RhBUN/lvbJLd9t7JJ99pb5Ld3IhiPESsAImsoWlts5/0vLcn0wn7tZMm1BoW9c9J a9snifbaZi8Gs+t22223MiaFsly7y0m5JPZYAbbQTNwQCE0gAZ/182FxKeeoz8qR+38+Fh9Z oYwRoNWQKSByMwSQc+iNp+7FPpIkJn5M15nlWoW19vksiFvQekJqG3rA4AqSf4FotxCyfCLl e5BfHjjeiTjZFD4jyNWwWAOMRsZDJw7vWNyq8UT8RB79ckgA3YfwMmmgSTFK5+RtdL8m7C3y f05GvXCXMKIQNqaA/XthlNCMIaSROYIF9kXt9N7C3jIJv7G3vcZj5H8XJK2zSf0DdvZPnmw7 RJF3Gk5NGDRhzbGC00OuRx7VmvKQp3gGoxAdJeD8wmTkiQQO3z9KFEosVPgkUYxUToptDhJK pWddKkeBbIz8upxE3H5E/PqQZIAb8JNDKQ7jLrJP7EkdhgvbP6klgqLR8/svt9vNrJ7FLK34 a1TA7umnCKbfYjf8SEJ/GVyGXCKL76gFkNZU61AUl/NoOAnfEU/8l+tQUYyxwYSf42KRfbRA dkzEbPJmyGzKM2kG2BHIj7ijXAAZJLE0paA3bZbJbaBJBW21ZQk020wG9uFZ/k0mmm2Ukpak u0m0LJLgaQZZZNt8panbSk022kkiCkkLJAA2mSXuj0k02wSgT//EACQRAAMBAAMAAgMBAQAD AAAAAAABERAgITEwQUBQUWFxgaHx/9oACAEDAQE/EOFL8F4UpS4n8cyE+e7OXXLTlJOUYgkg gkkkggj5F/UUUUUUUVwKsv4CqquQzN1kiRr49xSlFFeKU9LMUUpSl1SlKUpSl2/JS5chFipe d4Ust8L7OFSymTVlLJfdpLQmokJJXeEkEEkEsggaiQSMaogkkkgSMaoSsaIkak1LwXwXwUo/ B5SlKysrKUpWUuVlZWVnZXhRWVlFFFaFFZXhWVlFlYVlZWUN6FlFDHnnm8kIMfxPZl5T8S8j Jr6PPHznnWPEhCIhCI6EEjoi0nwgMbwR83v+Rl/CS4eeMx8FKUpRhZS5SlKUpSlKUpS5SlKU uUpfkLwXDzxGPgZWVlZWUX6IAAEuwG78MLh54jHxXWhCE5wmz8GfBfC/grzrH8YhBorhKKIJ UohBoSIIJiEIQhCEIQhCDXN4GeR8PIhW/BqelGx8XZRU7xiGuCwqLr1CCVIQTrExk6OiobRC EPsmND1eBnnj5xxEN2UvwrhcXX2QNQSx+CcXjZCYy9HgcOmONfh9iPQ0PEx4MQVzzwR52fFh MpSlKhqMNwo3SnWNl6LpS4uso2UTG9NXDt36PvOi0fFe6eeCPPCmJpRCEZRZBUaZGNQg7GmQ jKKIyCYRkEEeI0dsjR39CQaHf2JBoTEZHSCMrDWL3JnngsGez7xCYn2XGhFLhcTF4PXix8ZC dCYXhSoYTZbYveBe6mL3JnnlM9D94vWJIYnrFlDYicLuP0RR4aok0YtGkQNQhMXvBe8qwxe7 eNejVIMfuLjE7yjYiCUGIaINCLB4iMfp9CU4Gx9NXRGKob4fefefYiqMYvRMeNeKKM/3PMxF LhMo3ielEylKXF6LwH2UpRcRsTGNrKPPvh9j6xRi9XMMbjy5SlKUpfgpS4nlLtylZRsR2XOz srKUrKdlOyiYx3KMogg3/Y2Tvgz1w64zZs/Bn4M5QhBOLTDUgghOAgghGITEEaQhCEJyBMQT iE+ABCE5gJTi3hOjde4hRGtuTghi/JNn4zHRUXIxaxqgwQEaH4WTPvGHRBWMMSmf+AKTpCF+ kY8XB6XuiZdngouz7KfaNwT7EpFUVdLwp0vBoMTseOIX6Rj5HhlBU+yp9jf0P6x0DVjZdjRl 6r8P6dIr+EVdA0ygkYQv0jHyPTiEuy99DU7w3YaCDDoNBklWL0fglU6IX1QiWjJohfJeFKXj ZlXxsfI+F0Er0sJngj1ejKf6d4LEwP6P6FfbohNdngzovMIXyrGfQheiOyPsX9O3Z9i9Z4+J j5HuA0IzS8ExQSDyFL6K+z+mP9HYYhfgTJ3RE6PsXQlCd0Sgl8THyPSDE7FLUz/o/wCxL/SO YgL/AEN/6Oe6LTlEsIXKfnMfI9NjQawSgkdakT+CEqxnQT+jQxC5Uv5rHyPDFLCUI/sYVE/Y y6tBiR2IX2Y15hC/SMfI9IZIf9C9hAZOhT7ExUZ0QlKJ99//AEQnYscEL9Ix4uDwzsxU1Jds brp1ZKRQ8KmI67mJL4Qu3g3aFjUQuKH+cx4tY8MRtknWe+j/AIMy7p52K8Q5MJSrJaQdofhC X1DddGI6ueOK/PYxCFj4lsfQrlGbcF7WU6R/0g1+xHVkulf0JPX2KyrF+hC/SPSFxM9jxFPs moJrsxzUQrr7GAt6WjXr1h3Tsh60Qv0xCFrw8OBbXR/QSrJBDGxMfZ0EySj8Gp/yMasQubZB KY3/AAgnHHngSqJHrC1MYs+8XvwEIWvTkN3H2SFxvUyiQ3Qux4ub94fees8CsFqUbgTr37PR e/AQha+ZRD1DYinokPFzQTpe8fTuevPB4H7jx4+B9Pfs8PXwEIWvgsfWr0e+IWMSPvCF8EEm xa1SImS5FqSQ0mJTIsnP3i9PC48PLG7s72D7Ehif3JhC+C/mMeL0918NsWTaIbEvs9Eo2XuE L9L6xC18BsXFIeIT6DWr8OxQghfgrsTy9/gPSFjfAh4uCQ9axSVKRoaunkhfg+NP8MhY+BDe LVlp4NfguB4PZHuIX4KUJCfiELXpD4obIdiDolokMjZ0YesIX6cha9IfKEpRVi9Cyn22Im+x qHrF+bRP4SFr2hi4LLsh0IeCVjOuwhc24UTuX+FgnRuCdL2NwTo44E7l/hf7jcEWdfCQte/A xakUTuPWOkdgqoncLD5eBOIS+x+Zfh/J4E+hOj8Exrj9G8MeDxhn0ffwkLWd8Q8YtSg4sNdj tksIXPwJdHjPGH4J2eDxnjgMPZeD8wz0fvwkLzXrxjGIaJkWWF0UTQ6nD0MYhC5MVJ/cjXh2 xKDVFUdjVQkGrjTtGJTO0dvHjXfJjxC16XGlGtUah2IslMddlrEL9OQtZ6xcrMSXePWMoovW sX6gQso9WRNhD7zpglGTKLSF+bUX4SFr2phcINTE2lKsbgiFGIXNsSJHqQvcQT6H28aov5h+ CUz7IhYvSIXwELHpj9CZTzEmx22Hokfel6PzgvkIXuMXQtb7H6XvvfsbaE7i9J8JCxjwxoxQ 6aW30QJKDVi4pFGtXNBMvfWXsXgvcYar1uCXdH6IJ3PsboTF6VC+Aha8MeDi108akuMxHusY hfBFsWRauM4RE+Uha9dUWUOoh0RYXFZCDEL9OQtelidlTyQQ1YuSZ2YxPCFxQ/0JC16XgnOz q2PGXyYitCpUMQv05C16Q0RYyfQeofBiGfQiD1kehC/TkLXpZex70O2ayaxDLoL5wfbEL9OQ vNekIZQJw8+hajXZKqdgxMX4FKUpcuX5yFr14+FDIVKfQ7TgxC+ZiITJ2QY+zsgvmIWQfEL4 Gy4sg19kOhiF+nIWvCw1xYhDPs+4nZ2TRBBiF+nIWviNC162JH1j7wekWYYhfpyFj4EUfh5w +z6xNFNL0JtmsQv05Cx8C8KJ6+DEpIPsTg28Qv05Cx8RBEeThLtVRDxC/TkLXwJSQpMeQSF1 Q3ROtMQv05C16RXsd0hg894FiVD+hOTfZIMQv05C16o7EaCovYeFGIuFC6Qw19j6GIX6cha9 dVZ0V+YG7B2ZcQ3Z2UclRCQ7uh+iF+nIXmvU+h/+hIPpU9jQnClGg12Xk/w6MIX6chax48Qh KEmmHkDGnkxOYxwsk7MSF88/IIXmsRiQkLsMenmZRiITEg6MTvUhfPfyCFwp0XOl8UyEJ+mQ gkLWN8QpSlKUvxGPrwXf87AAAAXQ7kEcHqfhP9LBC84Q/wAD/IZ64QSIQhCEIQhCZCEIRkZC EIQhCDRCEJkJsIQhCEIQj1IYJhY8LSj9n2ISGEJDWQhCEQ0hDQxIkGutSiXemuzw6IhIgaQh ENBDmEhj6CQmJ2RZCIqQ9mv8FpdIWLhe9YYQhifYj710jLBaGM+z6GF6SoqQ32ejY8Exsoia HPsoQxaj7GneFD/zPAR44exdDPfFOYeKyiihNh4NmJwouNiZcMQow2LF7EKh0dEQRhhBB4Ls TwEDeeAvDxk4DPfxINCaKhoXokNCRCExA0hJDQiEhA4eGkQSYaQkfpI0EiBhUJBoNT4HCfR5 4exIY1ZCEIRkxCKMThUxiQxiYjYl0N9iYwnnRRPH7iaGLwrGUT6GxDQ+jxyIQhCYI88So8Hd kGiEKMYi4TIIGjEiPRehD0TgyYioiIpcKSVfQ2JnQ3iSDEzobGKijxEItIYj0kPPER4PXJj+ BEeil1MS1SvKUXZ0GoPgkJDGy7eC5J1njkeT1yaHohCb4PWJIaWIfaFh6xIaQ89j90kNYmJU Y+E4IXHxnkRc9iPJ6HyhCEw0PGH7i1C7PBryTguz0fRRt6n0PShFiCMQXBHjPHD2I8nofxsZ Pgvw0p6TheS/CjxnnWP2I7IZSiiyyiiyi0WxMPSp98IQmQmzhPlcyyyykWQj4uqzxsovYnjS IiIiIiIiIiIiIjoSIQxoR/Rf0P8AQ/0P9D/Y/wBiBoT/AEn+k/0n+k/0n+kk/wBJ/p/sf7H+ x/sST/SSRwJQ6IiCCNqdqCJa8KJi2FyAinSlKio6OsSOiIiOjo6Oio6OjrIdHRUdEREdHR0d HWPjS5S/A9Js2lZ2VlFFFFFFlllFlllll8HWlfk7AoLx+W9NhCZPmpSl50pSly5S/rpsJ+Av 3/8A/8QAIhEAAwEAAwADAQEBAQEAAAAAAAERECAhMTBBUEBRYXFg/9oACAECAQE/ENhCcYTh CEITiud2l2/xNbd71ufxe78gnDygjeCCCCSSSSSSSSSSSCCCCCd5JIxBUU6IQnA8nCZOcyE2 E+S8blylylKQnCsoowuJ47Y7CYbsossososoorQsosssbFFFFFFFFFF60OBOyyiiis2yyisQ yZNL4VeiE8hCHR0T4Ojo6EkREREREREREREREREREEEREREEEREQiIiIVSNE0vh16LaUvB/N PgnO7OPvXhCFi5qFrs7OysrK89nZWVlZWVlZWVlZWVlZWVlFFFFlFFZW9llllll0Xaz3xoQs W3woXwvI6JEITIQhCEIQhCEJ8MIQhM+zx8OWLPXGhC2iCCIiIPgEEf2gDQAAlNrj9as9caF8 FOD0pS5edKUpS7dvKly5OBcpYs9cSF8LoNCg0EJJIxGew3CS4TIJE6NESSRicJ4TILquCuFC Fw9b6xC4oIIvW2Jwby/SUTiRZRauNzW74jfZGyMScKUZ9DeJi4ITKwuRTXYlIIJ8Q3wM7K0d kMn2L3l+tlQ1BKnRnoSbwaBj9xiJURR9KL0WOsQa4C4esTrm7IyPSMgJ2KhhYXsTaO2JEOtk 6EHjUxrrV2Jo8QP/AALSCfR9niCUZ4LwfAWIZ6EecbwghJJBBBJJQbrsleZJr6wQQJGQQQNp FH+gm3g2kJmir6IOxEhNMbrsppreFCaGxVhVCirKS0Qz1pYhnoR4x6hrohGIZCHUfeRYeJ2L rg+yEOnChnoYbsTvFCwYf8CSXEfhCaZ70uHoR54keMoQnQkecBIlBlz6xLCiQ/SCynGNdFno 9Cb+ihMxql6iGofXBKsj0z1tYs9CPGPUeMVCjC6G6IYisMVEF5lH3ijpcCoTp6mH6Ovscfgi Ph9Z/jEGRBCGe9rFj3eDl7jRWIxpvHTKEGEmNMrCEEg0xNKGuhI6DGLTCVGohuxOyZ4EQ9Pr ijZX3iGP2LC1CdEITZkIQmLkiCQxIhN63rIQc+yZF9ERERESIJCSxERD9E2JLIsg2ZOCajx/ ZDv4rzupzhcpS4pdTossooooooooooosoosopfMCyyiiiiiiyv5gAxQ3eKWWoXL8id+DZDv4 VxEDSHwWmHtbjROn2NdCGyJ56x4HbXY2MP8ADWGPgsLLj6xMgwg10PoY6P8AQvu+A9D/AA1z FpaJTJ9DXA7dCDOhqdhn6FDyfZ6/EXMWFsRRk+xBoLhoaOvA2/WNP07uH2evkj4RkJxlyP40 LkXD9G2l/mWkDxnov6F/wiX/AKSsgdFj9+R+I9YvRh+j8H9HRi8H10dEkeh+I9fEuYtLRCit FI/ePR3H/gTCVDcWevkZ09v0OFig4yqn0N0bqG+oPsbvxLmLgsXoZj2zZxv3F0w8DH7yv9y5 i4iYQg5jwusok2ErtjfB6/EWGMfwZBPs66PBCa0LQbH2FQvBnr8Xz8K8E2xL/C/5gu12OqXG RB4OoaHgZ6/LllYa9D/5iDQN95GMb6PGP/hcGPi/w54hYQ6E19ao0UPWfcyy6GyZBjXQ+mPr tFQyaz1xfZPwh4uFNI6D1xCV28orwNmGoVD7FL2Ikus9fkDxCEITFEpOhQ6yjxdCBMWLf/RE /dPX49j1HbHEmxBBuFuISGjwWDQrXYkQx+80+3hurKdvDRqrPQ2OlNUaj1EkIOfWLzPHwmPV paLCyYj0XZ2GmhsTsfQhj5rzh9Z4z0OUerIhfvfAkagulTx8Q9XOSGpizwQ2Ts8LRZ65t9DU Z4uNVMTiz0exdLPRRY3yLRBunjn5xj1cdd6xb6x9Hohv6R4sP4VjbfuJlDdxNrKtjE2sr1sx NrwbuVlPn5x+cFwUJQZS9EEMXQ3RLHSO8MfxMX9jwLUd9pj4NQn2NiDf0eZcMfxMX9h8EeOK xi8KyNjcQlrcEju94Y/4WoNTJ1f4z81C5RsXZIUp6PIYyMSMfoY/4fWl7P4781Z40ljFjgnR KCH9Bs+h4PIxj/gtLd9/i+NXCxdY1iGrhRn1DDfR6h9ngYx/jX4LkYseNC7GxPBh9n0NBKjy Mfyz+BqDTXwGPwWrgIfB48GxsQ3EKkQPr4SVIOM8ViSfg00JUcEEq4NQVEF1olSGf6Z/xiVG +yXvn5zwLh41SiHno1miINVHQSC+F7EbY3UEryvRfs9iVjUPQgkxWCbKdj9noXvHrF5rFx+B Ys8cCEPEhiEIfZIxMeNwb4+j0eqnrK9H6PZ6z0e9oLb0etn0LzWLj8cEeM9ahiGz06sEJ4e9 i8PrDw+TJDjH0iyGuzpDdGg4zoaMajJYmpBejXG0xRD7E0MTUnw34PlfFjQ3CUXQ6cIMeH+M 8jH5qeeMe3EMPsJdZCdn3jx9/gL8B+DyCPGP3xuSD6FiSJ2MYvBj+CN/POUZGT4L84I8Y8Y9 Q+sRA9HVpdvGUnQhjHySsbHZR6zGw/0JGJxYnD/WPRTL6Ew+8borG/gvzVw+8LcfQ1eXiGz6 14F7rGPknXH0PC6Gqj/GpVdiginXAkmNTPBfhvwWIR5xT0IXJKxRsYzxYxIos9D5NBqM8V41 0eh4VQTi1KsaKYf4EjyBHRu8TooanwH5wR50+mL0Y9EEPEPV4fWn8FY3lLK8sG7tg2V8Kyv5 Xjgt+xDsMJCjHnh6e5S4+z1+L5x+D1cCiOnR6FEHrFn0PpFwx+8WL8G/OC0/RqkAneniH7wk NWLPX4/xwWnlBenR6/D6FiKejqxZ6/HMerXrGJBLUMXWIeDU7njPXG8vf7DHq16xFBhODFj0 b7h6EMfCE4LhNhCEZGQjyMnzGP3VwPoWIfBixux5Qx/KxDKXL0J+CguipFQ/PmMfurDw3Jn0 LHiG7nToQx/0T5zHqy8IYtSGPDyp9iV0Qx/jmP3ELD0meatXQyx4Fo30IY/xzH7i4EKPD1CP vi6O0LqMYSMQx/j2PFwN9lQ0ZJiPseIbhaIcJhj/AB7H7i4jDLq926KPT8H+NYx+4s8DGWC7 IPsvQspRqsSiGxdnjEMf41jH7qPAxxdxC3waGIPL2JDRBD7EMf49j1a6HpSIasQY3Q2INBYY /wAaxj91YY7EPRWjkTI1kogn1MXRRjCGP8ex+6jyMTsSG6LCZKSY0R0SH6F7ngY/x7H7qwxB qD86FrF0R9lT8LkeUodBKngbH+PY/dQmioZKNMSZBKZS4TOhoxQJobH+OY+EJwm3Js25fxmS JGo8QhL/AEQf/wDq/DHmwCACTUL1l5wnCcp8EJs43+Vj91oKneSR8WRilKUpUUpSlKVFKiop UVFKJoqKiopdqKsqKJlKVZ0dFKiopSlQ2PEeRuCWEMYTDdW0uUbI2JNYTxvotF6Jnh4yifRa RnZWyDMbFYmp6IyYJ9FdHqxFbKys7wSf3ngTDMW+R8TQg+liGky9amkNGPtEx4E1Ren0L0gf gnGdsSi26ZATP9jLoogYjx4WfQmiKQSIEeeB4XA888WrhTkEkEEn/Of/AGJENUSDQhJh4EES jygJc/WKPQ7ZZeEGWYY8DfM6KKEnngeVvkYjxs5GXoQ2KF0PwdExtlZWNxFFCYbCYbaLKF0K wo3pYmG96LwbLBOMRRQ3XClKU8jwt8jEdSCCCCC6eIl+xt/ohsTWeBNIbrOyGoJRjv6Ewu/T 1n1jQidiiOnhrsWVH2ehCaudHR1ngeFvkYvRebCCR6ENXSiixMW80Nhf7G4hqjEMmFQSGkZQ 8BojY1DKuErIgmwTFCDGyiiiihw3cLfOrzFwQucGaK4wb/wrXoshCZ0RWKshMbOxCfKfCW+c XYuSYtFLw9HjG4JtiGLplhOsf/BNexZ5E+j1jYmufeDCY/kPKwuBnoXOlKXCbFidnjiyw9Oi GxHWMao+jwTpDopRKxJazKyisrKO3F5WFx+hfOv414WFiy8JlIIIIIIKVFQ0KM+uF/peEEYv N8Bb53srKXhSsrK8ePFllllFFFlll5ssvev8KLLLLLL4CwmUpWVlZWVlZWV8C1qjcssrEJ8M 4XKUpf4rxn8aEIdHREREWIvzgeA10QVAl+RNhCEJkITIQhCEIQhP7J/9N//EACcQAQACAgIC AgIDAQEBAQAAAAEAESExQVFhcRCBkaGxwdHw4fEg/9oACAEBAAE/EKQ5IWMCUZcZmN6jgh9T BFHn4ecsC6qeUQ8ynEQblGUgJiotZQSWpmHlFFMtLJiFzHSnUwwUepYVKHM9ziWEUymfEvF/ BTliOJhlINlv4glbpiha1LFTHolAqAhbN7ix4le9TbeWIyUhSIDqIViPkjVwS0VMniLGnEBW o04xFH+iUG99QD/CE2rcz/wU25pZSPOPxPN+od5+J5T8T1E9f4gHIeyc+PxLdVjxDp/CFmP0 jYlFw5R7lZpAXITuaiLfMRyDxuLlg+mXijUW2fzG7Wvcy4P5ljy9wRw/MbnP7jry9wXf7TsP zB5f3nYz0wrKf5lLKYVVb7gWKuBO6Q5WPuBXgwz3i6mXh9ExcPolaB+EhVgt01AbsvBHX6xs UHC6IOQryMNw31U5NPFR9jqmFo/wYyMPSEwVU9mGIUKTq0gtPQFwshH4YDDh6ZT/ANoBVviF LOuI7IBq+PhfNRm2BEhKBx8CN6gxbxqHPMC3DPcALxsmzBEvRiO/1LNErGtSujZMolwExeSJ 3K6iESFHEBfmUaqfpBKtSYlVgIblfcOP6gMUOZ4OpXbdS0OeIIeY7PcbvnBKvJgUq4tXSstt mfMu4uAipZ5jvLGCHEuvcp/4TA0/EomG7mDb8RYhNcxWIdnBpwqPFS34ndU0bP1LygWHUEYN ujBs26D3H6H0i+RDLPxLxKTknKWGRNRSmfbHXRuCtA58wWsD2x9LVjBrHLpmwr2TMeEhLH9z aoeFlVQru4ZZX5j5niLXf2mCZY0JE/P2Q3n7TO0eiRyHsKQsVlqmMAo3VXBhsK87hCC8WvEM YnbUDLG3qcA9yur9pMq0hxZFbJ6sjZU+bgd2mTuLgae4L0sL6jipfieCanC7mKJiE1EmrI0r OYiV4xMDMq41VSwB4ljt0qWW+4F6YtZhI4/MLTLBZYacrEvQUXXKF0GoMTTwRQ55ih7lkEgR Bdrgp5CLRgcM5ZYpFmUMI3c5h8QoKljUXKJfLKXMt2/3KdIlvO4XyrOO2Dxbv+bKXKzJhTBz UsYamy2diC4tleBqZqWFK7gJB1vMtaNxzzdwdIUxOwrqAsdARtwwPuWWBGI9RARiiXAHPwlq M2oWCOIsJ3DQghuZTD0Rq/MezUA4a9xM4zEUySkKqNIFNkSjB6IYzDUFD3FbW6+rg5uEoUAN EWzBQRSDXkmCzXB3Cy6zwzr3uZVUHGYK0ui8PUcC7I+QEeiMsQuh6qAXQdYgaFfqAuCj3O4Z YMsIYw+ZRMzAA/KW5FvMLGzEtZemXQ8CNmnMWnArz1GlZFc4lORzLSixsyk2gpKp7IvJuOdu Z5QICCzBUp9wWM7lvEUA+DJz4jvDKWq4gYGcaJCfqRsdb5hOXMoShxS5wS+kt3+FKNfizPb+ DDlT6zjwespRm8FXqLDkDp1AlpPdoocUHLV6jcjR6mQtRLba7xLsH45qfqmL8W5Vsa4ijc02 F82qv2s4P3sax+Zmez7ll2X5mLMAsFuJ00+2DcjvKV4xRSMmdq3ErMOrYXGBKrIXW3JqCwoK MscIdxzE9gWOQBrB3KQtPqd8BH5hajhlgGhH8TyTJdwNoyHiAc3NU4Pill3ElvUVqmeYOKuZ AQUWRVVUXBdxG14hLEIolNzL45czNZylRy9x/iDFgJmDEvgg3n4p3BvMa5gCq9QExiOZWVu/ hBCOYK6lJqCvLA+4X5hR7jSsslIAtVAKS6vEooEwYgQ8wEAD1CfSPzNI3PNcRWrj+kXEeEo4 gGSUYNxIDBxLmmu4HPUxDmFeYJLNysQmuXUvrhK3lzDMthBZBgPSBVZJ6amQmS+V/sM3le0G jAGRz+5wj/T/ALMgTcYf9iopXxT/ALFEN7VP+xJYfyTDcrpZnps6tm4QWgW+2bi5jXcSONf9 6lt4iK4h8N/96i2y/wC+IhrL2f8AmZML/nqYt3/PEAcj/wB8R3H3Qbn0Tk/vj5V3DWH7IcVZ vCAuT2QuHg6mH+wl5+XCVma/ZFdfjRxiARshT2wqnEYaWLUUZ7i5wfAJUI4tT0l/X3Kbrc1e CpQWMpsYgDNR1OZKcI+CCNrvUuc+6kD/AJJ/85EIZ7E7LcN0yhd28NS1QpQtxMqoVsGNjGOo HENYqWy67yxCWV+iNtV1EXCPAwWBhuYZZINtlNYpEAscnMGW5alTzxuGlXsMxsV4hANXC7pg 8BriKL3JahD3UtvGDxESsQEg5d3KtO57TF7wXCiXAXoS2663KMhXMl4+4CN1HGh6gYtvMQa5 NwLXdSJUIk1dSsYmctUPwOc6dxASURhpGNJmUwGDmUSo4GXeIidnuHbzMyl5h5+DbWeJYLOZ +ochQRrBNhUQX9QfoA5NkAQljDcVDwdYOc2OkVKfKkGiGkHXMuhK+BC/08iLQSXBHNI6s0xt 24xhmDAS4GyNAWOLlrliezPu8mlmyic0zxwITQjuswzYPJC+kKyLKNLyTUJChYhxF1DF2SlQ b7I0qqKbjKY+YG2oAQpi/wAktUaI3J3HpUKc1xVZtDweYYFbZSYZb1UUurJr8RI0G5xibBAa gxuJfwyMUS64j9CWrNNwHqdwAJn4jTLCjUM009wBh3LVAsNcSppl7v8AUo8n/eI0Eu2A8kC/ KNx7r+kupkEY+oiJnqbjlg1BZ4WhkVySrKi6s/1Cyv2P8giSNBVSseY5anlRH6mBjSXKeGY4 FYTwRWGpcNb2rgViFq2YlU9FGszdlJFZxuaMzDi0/cTG4RYYllxbq4KzcEBBtkyslMRyQVMD cK+5SlkU/CzEcRA9YvUavGL4jbSnuHJGYLlBq4CrzEs2xY38ouLwePgbvMStCwMUQoApzWPw faIoyyTgFuiIDczJF8wr4CUgYxGJUHOudTBdH8QTiLqZBRpmJdgIZhxgBSGNVEEfuFbQuAu4 0S5lwOiKoxKUjyQ8Kn+Ys3zDluL6bEzNwexyiknVnoeQ/Usr7QJxrF/mItj3Uc/BxCeAHjbj DppCdLPp9z31xcKeGKcziGdI4KFvEIJ1RvKBCLQhWJkdB313V17i9mn6laSJeVsxHIGValQK K83/AEisAv8A3xKuh9qy7NGhl8IbLeZdBLi5aXEecTLkxAKzqdUt2w6lCKZujBIvEwYmPsl2 wQNy+0EvcKigAZtYDzDXhZW0cP4mc5yvbKmCr2mBnSAAJkJTmAIK69MypZRa/wAy5hoQ4tgh lCAnZdS8XVwA7wxxJsv5zMWIqBs9TLb4zFSCi8y1MSqBTwEeqBp7iLF5liw4y9d2UYPc0DQA DFnUqgUKYiIoU0Y9sPlKMn1TJEI3Cv0RL8/8RbhTe8Zzcx9kxPMqObFvLur3OUzZxK6XOZ9x Ecm4VhVXAYRFHe5ZoW/Me1KXmUROp0mJZuVNkGPZjo8kzMMvSYiDJlSCnmojgfSBAcNMxQ/Q j49zhljlyc25tCJ2loBc1LSUn/D9x5E4cli0XA0YXoJRVAkJGwsB/MPlHQaEabzq2zF9h5o/ 9TWFstEnSmaNxdW422Yea7JarjkU4luKn5ugpFfwUVl+4Wud+0znnaqNRZq1P6ixHtYGYNwA 45IW9fQ/xCpo44EajiDxHmRxYMR8mSDEzoGaMR/qoQalpZ76Rz6J4xiQNvSF1h9Qen0jm5cD r3O65h/nF+XwiZjsm/cLUAAnUUBdDw+onOPnGpaw/wBRLpRC4VgRZM+NzZeoUnyXFXMTMBil AuctcQL21KPX8Y3BEBxgIWdhVCg2EFsB9MtTJaAPRQKYUfMQCXlIOVBj6lBllHUo4hWj3LMO Ykylh/cLpBprkH2TAAqiqgXa48ShETcERQKBxfwEQlWgh/cQM2McwooEzMFYcC1+ZTgvC+o7 Hmv6hYM/+o1p0gFge2G4r9JkC05LdQieYAVT+51YbZReUKov8IktuitsCoxFbbkqjuITE2bH 6JX5gw1PPin9y4LGZh6pvx8T8NHj1HiED1MaRjk1iZQtZivjSegorHmM+qqsiIA8M/XZlNDu zZFdaJm1NXwYGNafhHX/ABYjW6OL1FGA3yV+mAMgDjPzFriBUZdlxDBSSj7motTn71G099we 4EGLlTO/EDUEQcM1+HBfYh96oSl7S4DrpdU3DNqsEohDgo2khUvb/MpICsIw+YDAHEup1/cq 8eOIn3BI5DHbbQWIjK8QIP4pUYHTWfSF1A10JRTC2Cu4VQ9X852bxEy9AMGDcPGiU6Yugw3V f4lcNyNMLCiolv6mt6nLcRLJVaxFLCc1Mir1AUrUFBRxErSsS7am8QFeSeGGUMJGq4GVGvRW EUFruAi8dAukbgucABX6lrlhYFR5P8QcJKRj/tWX8zCDHEPUReYigXVhqbCN3Crb6fccFO45 WSxcm91OBiuCO1cXPVETCWiqgpySjm/fUzRtE8BPMqdaCAu5XIxwmaG7hSA5YBtz0+5XY5rD 2AV5C4WUDeQwLFFtxPpgWD+pmq4lFeZpX/y4QaiJsVXrhVfn+Y8ZmemD/olTDrBC1ii3ZXqY J2pcdjMhWIqN6iecTORmVC/uK2AF3VguAQg2Ac8VBcJEDv5R/wDeiE6DmUCJkibZhOEn5h8m 4CiEdEIEUq4sKygIrovIwzXgLl8xEU5GUdMolMTUMFrOBjVdDZ+yKteidE3sCoCxJlBrkWrN Os8P6I4VCq9E4MwFEoJOJZ2KIIbma6LYNC04m4KW4aaICZzKteCGh3LB6Je7xBCFpDjKDVTI iLR8ssEbQLYVV/5l0HiD8D0qEfiiDuHavEC6QHcsLkSJW6RBhXEVW9TGVwQy4aU1BcYSXbLw R2cvFMaLSmrbgHNwrNF9M7OELRrWYapA86+WVwjV4e4oG7HVwveKjF3tjaLLoa6NSwDjdsQd pKYzmUhXctsx4JeMomWfZm6YKJYZ2md3ctdSxTUcXlMagtdS3RGKrTEKH5WZhKHbjLMQWMDX uLmgjbUVs2EpjTgH2zB2C3A8sVd59ZwYU0vqIJTRmmUGAR9N5WyIyDLgO2CYVkuHPagviVNf lgh/InKjRwwerV58O4Ndjtujczr+sIfDDSXZ1BcFiQKl1DLLYL8wzaa5YaP/ACH3ilOyLm0C N3F1DJ2lrBpgAAo8QJfD1E7A1US5eeJWyZvOEfuIJdxwwQKGOGANUW4g5gi4lhdEM4F9xQZ3 BsQjFG1HcZq4NBzAyuuRMacrTBXaHHcsAFGV9QTjlupmmyt1K74Cg9wEUpeOpRvbFExNC2dx EKw2zIymOnzLbFI3UwnDdre4paXgSioAeLfaCC9BszqAIyOFiDJutE5K9VzNgCcoCFi26GOQ cygsBTdwa1VRDkUrvUWxtMZ6nKxRgB5ncD0x1t7yl5SX6IG4kNg4uIgCjjxBpmzxMNjCjPEc RyZFZm3coUTcIrd0Sl4moFupS5PDFi8x+BNW4ll5xLHBtof5M2Pzn+RRtT2n+Sx/TZ/kBhX7 i3KeyI0/GIYj9aSj/c/yd/5z/IYWL2f5Bv8AQ/yP/on+RtEH8RQzbLQNXojXwNYIVgvoh8Ec YJ7QvREKCPC42NBC5/T/ANgFD7z/ALNjg6f7LcuTYf8AuUi2ewCVDgJnCYWjfRFDaHSY4mE8 IIso9JmQAfULQWOKhmK9xvD9CGUMvjCyv1/9lSNjN4lS4pGIqCgqpzlN4BeoWS8ZRAlWvdTa VU+UGqPVqKXf5UC6PaBFbe1xK3d4UdF/2ghdjByfRFh0ixiVPI9oQbL1Ev4LDmcXBAJpcx5+ lhCgm6ggwn5lHDmD5lOz8wy7m4eY/Epsmpncq40w1CYGY4MNi6glrD3LFXyrmz3LTNVzjsgr AzLalFxjzAeZRM3M1BqWcyhjExuJu440zLcKNmIvUMvUDgjwNw1mGvMr8xu7Y3ULpNeoKo4e pkbmkqGijCLAqCOYvtFd08KFVKO5aormViYfbO76mN+YidEkQhWlyFVai5lVCYz5MJckQxao gpN24jmK1oJhi2VCDYc1K9dMwruLtxAuMLtF2lBtbp6mbrFmIfCW1jDNKYrMQRMSomZiKEVq DGj3C/hyziVmG/irlXLxiC8/FZv4Nx1UqMbgxNI8xwM1MBuFBlcEcbmJiRoNx39sMO1x5IIw 9Sh1TuGG9QSWMaaQbNg9TO1NYnKwzAVbirlQBp1zLFZ9fE14dR4lhZyV3LCOgCUCXvhjbPWY cnaY5mlTUbfiFGq4uUHG5pi+Jh3KzRHxOSCXmI4jBlzSGowm4QCVUIzhhqOAiY+EvNwRuJYz CYZLPXH4ysI44nUWftEMWQEcgxBrVpKvbwSlJKO0siHRLCwpNw50YiTKiHCBEhqMsYEu1Wop fvIS2iZLRe0f3xUDN4OCZBjRdRAqEoxJa1ExDv8AUWyphgMRq2S7NRlc1HvUD4N05uXmHExD 538HmAxPMNTiHmVGDOIy4x2y1RIkGRmKxcbO3wQm0dy2VzVzANzLHxFXs3FbFiZSzp6oCaxv 8wWNDsgpelDGW4ggGQl3BIV02wOnlMTfdOwRERxO4VChXVRcdBLOYYXNVi9s5Ftt/c3KhElN MHBj7gxLjiPcb9dAD9uoXymEsZWPhcdiEr3Bv1JWPTuPBXEDk9kXRfYBqKGS1QXKjmiyi36i LBK7cp3UPEl1guF33SWS0qWEriBISaRsYSueZxmXxHE2TPqOorUdVGvM5jJQPBPvUb+E3abi y2XVMsqDNAoY1AV5iWitCczKEJhxCFkkoGOIjP1fMxxxFd1CqQbcC2JAqmLtaIKm9laPU3W3 LiG2dP4hq2sagvhZD1BjKqK/gLmLfxgjFXdxGSqqt89pApoUsL+0ymYiFNDvmMUPMrZshFvT FLyF79RUInTK7tx+FgkIW2qL/MoCJ11pwxaAErZy5gdRtnddV45fuMMEjH9BDHAoHAvP4IPE RlXnD7gVZabbPs/P3GjUwfELafi8S7+DRJWImYIinwpPg2BKziWV0ptnOIZpGw2wOgXp+Bu2 n1ObI4SyGqbHTPepXKocCtakGfQVFhId2H9RAnOCz+pcQC1Rb/EoKNOsv8hb2iJ6g1prUah7 ZniIbbmtsvOoxm0S3zEpzAiRyEr1d9sopLmBf85YGtylw1kgjIF0LXwEsYKCrqoLfr8TP09g ADJbSb5iMlCCuctYDMWa97Zj94mECfqNatqFh3Vcwrer/wCuVh1NSuxV6h8/ikV5wn3HXXtW FsrGRceDOVWXzMG8Vthz+8/qWXfU8IqaJda1BMy1/Mat7jq4i1MJh8BV6ZepTqaBzUVGC8zb TueQpYcIxAqKme0ZCWdk/E/Kf+YPp9RYf5hHTIQldlHiKaAPRLlDzY3MuAdVqZh94Bthnq7T Ne4QAoEwGNRyBb6hLrwriWJqN5gRMywMxS9zeUx1GoHic/8A4S54lQoJXw2e41VQMyoNlTT5 jLvJLxALZpl3qPJ3LQjuHN6gFy1ON1Di5ZPwOIbKY16stTMTqfzb4VAcDH+IPWGYMgwuJW4D 9QKiTEdJR5gdarWOYOEL+PgaAvNNeI1bV48TfTuXjXxx8C2otUYOGBDUutS+IaYPEWvgl48z KE4jAwTZUporcdNxe7wzfuLUuvg1AtzHaKnuIylQmF4a84RU5MRlZ1KupREQAhR1cyrYVbBy XScVuZ5oicnPxGtFDacR2RUwkUWdGAFBG4Hcump5uX9ogWML40S9KQtYejppmwy0vDY8QBj2 xqBaqYfZ/MeIfxBsl1j4xHqXwx3iMDNy6Zhl1rMsWPxdFy7P/wAW1HXcsoeI1aiFXFrFZmLS /EHDLx8JKom5WcmaTBbQeWFA8RmZZjZxLWUxWLtC2uWJ5ZRTRGCB+wi+yncScYbQQGrlldgr gOJnFbUCDLFoyXCVXPUqA0teWMraD8kNTW23l6y7vg6RCW1yPE1Vn3FbeL/mXUF+oeIQ/FZu WTXERdTOImIFeYwu9fF+JsqF1QYmvgHMNZ3H4AtErGZWKdIg5XueZrMUTMyhieUoRIbGUCw+ 0vqDDiXr4Q15jwXmbLVMKFzXEDeRmIRG4nM6gwAqh4eYTU2hfggsVacERUhghqyCJGo7jql1 QQPkDwjaewBDi0TaXr1GZqN53Bsvyn7zUcwINHwoFwW6+4scRPMo6ioYaiOz4IjcCBNRzqWN y8kSUmZbwwAJrMWMt1G1CSwWE2fBVjPybaByNRUOWOYicBjgjxLmTcLN1LopsiUDStPUq3VY UjOWMFoWeXcKuT26m2VNxnLnmIPUz25YxODDDrCMZ62ZImB0uNkSWeEaswVqFnK1G4y9kGsi DK8rLQFYh3CXM6O4Efc1BGWSES/E5+Fo1C2oPwsEmbuczUrEqAvUdQqKSm5hX4dnUXiB1FDx HcC4hbuLSliQtYBAwHWMR0fAgIl4u0j5OGGqfqZkjKo5hxWAiGMV+pVAaO3uOdoYdplmyWmo bYmh4lxADDAlUDp5jRpqaDaMNAC5/qlgfzeUDLfiEix1UqwoU7jxh3/M3UGqTCWQcXMxupY+ 4xuqjsRw+fjRqBzcNS4KFQ0X8Y4i5+C1FTUbPPqVbeTxDZedEcPMQbqFmiCHMpjBeyYagXLE KpqOK2dtgjsMEMtzj8WKQU8QbOMJBVko4rUCND+UqMh7YEVwNvcer4BNgMEYockgZAu1mK3B OIoAOEdwG+GOFA1RzK2oDD5liTxF14MFyOUdy0bsY91nuAad/wAwKKha0QaviLUWfErEsq4m b+DcR7ldym+kqHEucRyDuc/BKJxN6fgeJQR8S6xthk1DCLH4VBQytFFgoSXbmAeT5AsOb5YR wp4uY/ItiAnGGBZ0eiPEaqcZeJSCAGogBXbYGBwyzzLxqXPRk3yGuomEE+yOwUcDiXVtWQSl hoT9VpqM5QpCCTDYS+Zzn+ZeagV8VK6lvDBCtM/+r8yg1G1c39SrIuSyamAmBY5C8tB59xB2 AJZ8FxcuxBTyfMuADUpReHGIJIkUVBjuXDMRqDyPOagdxxzM6V4Unt5uEUSWF1Zh3njmGNS6 AlahslZw2xW6zL13B2mgzX6j+xehsHSy4Fa5EqFNPNy8tj0EArkVQpq8/DiLcaXM3iKIukw0 hLEpiVqQutj8LiJVvUvrLU24uoiAfcKpo8fFFkmYMJQODctta+GnACXxLoSB9dGDqWxzLbcq DVwkFK4KQ2IIo9xJABp7jw+v4jTWG9dxuF3/ADMDUbIoNS8bmGO4MZW5K6ABNNyll+pXDKQs 1PxUmCBdIXcAN+X6jbQD+pYza/slNW0AnPSSnntefq/gQrgMqwC4tTrhe0lqwf8Azf6mkJb2 /iX4RcRQvzuGGUN11bs71+YRIgOLU8rZma3WGrcX/mNFFaHR8+IMTRU8IOEpCwdnPXMYiddQ EomGoryRg6coIJyJmXFEK4mGAAOMEGaU2nRBcuWob5cEYM+aapq0nEbItwBKlFOXqMM8p5Iw KBzKVo9nb3CZaadkDeMWQUU0Rh84v+Yzab9xlu4FdkMxN5mKMVwUxfhogW1BTlckyDUZmqGi V+ZUpKxwIp91/MOf6YQBsgLMaH88QKoMAUQKFpQPMKcLNjUSwO9HAD/DBRzLoQL1O/1/M1oC mgPeJuQVy3e73X9Sw0sSxJXIcv4gMrQjV5zvPuGYgENK/wDT9QMwBE5IKQ5u4mdlQMkz/Ute 22stvp/sSi/hj3AOZWBKCr+ErAzrKXNsDFJFJZAsB4gv1M12JG61xEGzBAOolNBC10p6IeXW uAokGCy4uUxBKhmU2E11eCU0Hu3E+U5tKcFD8TNVVA5glVG1mC6VvTfqWWZcSlbwGEfQ/wAw EZfLqIsvmXtUadw6oUosSWltZUD4lf4V2Xt3GgoxFQ7YWQRROzY+oUCM0dxvEWrhRYz9QNUH /XmXtylKGX73CqgRo0Nwr6YAAugrLHZ6Fr/aVeDkXRMpL2SmnzMGOSrojvD6PxKo3oFAhpUd F1TN1xAQMDTZd3csTptTTURLlif6fL1HTHiWDCrmjIWrzKjwM0ZiyjzEsuZ6i/UTU2v0ywxC J7U4lGwZ33KwYwJ+CUHSZ1iWMwNeZVBYolkHF5g0wMAGoWLlUrBjmIyTIXi4wZBpwPmEDBoI Dk5gwv6jvw3DEuzEw4nT4V+IguP1EO+JUolG4xtlRKzcxMfiLfFxMjTOIbiX9y2gxSCrnUDc 4hdzNx3UwmXPyzivh8xaOdpbhj3UoMNbQw+SWhXWYVW5mFPMToAwJzAMFAOOIYy7TLdiuUHt eFy+uXIwi+GoNeAmiVv52riOVeSDfdlTNvJUdAInudwB3QRAGjYQ4u2LH3zMh9wFVuGIdy7h rMcwKikXiPuEU43BhnFTCXGGJpBjmWk3zA+DU2EcMbAdxugOJkgY3AxuFt3r5TZd/wBogGGt 7llp8OCNFS/EeayeSDjEe/SBAYX0yqa1uM0X2NS9KQjnZcGXaZswjooGLyLyN5IGi5ULqt7l UsvgmZfF0xBKksv4gYQCc0moiYlZl+kYXDw9S2+C3iEBhKGWYly7UpxFRdfUC81V8TUbZnmH XMF5IVyU8MQSgNeuZuIJuLrnfmU1Bq/hmWoeqwfCqicV5mahfc06i3ipbuFYZTVwJbRuGcTU YO5i7IigK4I1BaJklMqVR3ETUaonKHm1iAGl0LBV7sZhLGZiwp56l8uBcFkArzEoaNCUkAct w4qnEbtZoMXCF3UGVC35gAr1ncLmHzaX0NtR0ohUz+2po+MuoTTEIVZEjjz8eoxv4uEc52UX EpCGGGjU2KJfUwepTlWfNa+iFeTIcjFgrtKVcrEvENRYMbufcuXUbfAfmdPOMqd6mRLecXE9 I5KbjiXLq39wFpGsUXcNya5QmItxM0bWCNF5uZvvxGMbKa1cBTt3eoYnbOohJzIlIQ1h2ysu nwPBLb2IASMsBemlzc6hvKWIZvMBM4UnEE5gFY+KsgE3EpmiDFi1Lxcpc3LEMg5FNMYEdpdn 7cRBDaF2e8suMsui/hDEQ0BFnsggppKp9vxzMKMEVfiKO+INxeoe7YtPE1OG+PhIdIl7jtFW D5zEF2fA5gsBdWy0qYg006iIQqvMoN5m/jzcSjlODygHAQctwSiiblADmVAtDolrcVmOKF0s pbQyxneJg7lc0tWJVb4ig7YtbzWZltuKS6B5hKEpXEtHgZd4JYVdQ4mz4IQ5mBjMy3GNiEdX KXdbgjZqDvULFoolURihuWVj5UqViFxRefhiiLMXonE4SHwj3GIyVFgRPFQimRpipwuXHalX BKbODqbLz/eA3uLQEVERXKWAm0gu6m0mSAKY4gE56YhbihGpTVVsGZBBS9JhirMywray2tqA cwMRzrEFSq1ygeXCXRVH1KqHDCyxLgECvgx8KKmUcYnccVnmUJZELNWsoxCpV/IMJozMck1L KJXcx7RQKqAtYo4NiyjP+M37lPY9TdMfE5xKj1ErMDTbbnzLY/SNkdFLU5ioEt6hQ+5gXxDf oZVLYfaX14fATAgZYk6l2I8WColVQaIxubXmJgsscxhpqkRJtINo5mcGFeIoDFWbGGg2BCVV Jc9Q7krkNx5DvczIwaWDeYtxKYamK5VABTF9GNxLpWFlY63BhOtHfqJccUq7uD3bzAeqPrm5 x1Yw3dNqBWF/qF1KzAL+6h4kVoiC6sjM7KVsHFxhy1dS3qB2rBSpfKys2XHZtZKMrrmEuqDa jcGEBdADrmCmbnLGdB+0YDRY3HdZTWyFNO7zcG31Fyk0n8Sjl7xXRd68NwBXvhWgrx+OILRZ TyQhQx1L7i9zISwUF7WM01qVKsfDbxAQRZgGKtuIXqIpgqqXnRzGqijB7jWTl1AUrDglMo8d QiYYcR3OFrzLeKL8MMw1VbICWViWp6XUP4rMnUPYukvFGw4thMHLhqGIteEHEJcsWQVDdJvU GbF13v7Rda1rQWMOTO/9iX1QnStX+5QhYBc0zH0ssdYnRw/Q1X2J+IEoa1Du4q8NFJYt8HmW ctBgZrgcyheQqyF8IMYVngUxjkzCEgjYXkraYuPR4/xDdU4bvBRS/wATSUwTrHrEV+CwGdoQ pCLVRzn/ALcwOU5OjB/cxmwfvD/P6ji4AXtr+GZIESryYv1L/wAh84NQuVbFQxX3/wCyr+FT 4nEZd4gbQLYjqWkKBZQxMt2l38FwssGpjiUOqyzG2qIQlio+4ySKqAiY9A/MOjvUq4DmwzK8 G3/jAJ+5NMfRB49RSNzDZDAUmj5gtKwJ5jM1LQB2WlKG4tQauVGCYcti46Y3KpbLmK8wl1JE sb0y5yGGrnuITwXAKa8lxD5Ys8CL+oLRqk227V/cLUKq5wymWanypX8M5KoAAQqDTV4lN07B lruPK7r+CIBaFfNERuo6N5MTLNdnP1GBDJlZKrD3A1JfEemZM2QG/wDnEZvhkmrEr/IeWCIV XP8ACRnKdgNYpAVI5DNFuXnZMLJkPTkycQESkCsO/X8olitbBqg9zZj4OO/E4ImIlmIywGh4 bi+ZannXSXhLlr1mFLriI39Jhzced+n1A7SNDGgYomDU3tPcA2jrOYHAxHmJVACPJ0eI5qpH coOahMjcQimalGZFUs0Fr5eIGrViWJdEBjzrNELu2DMu+J3MiVEwqpTg9+/1CoegYK5yb3KV hXkt4t6IDgIlI8wkC1Yg8L1KuioNp0BMSltvaYHHS6AL/uorbBbpZ8WgAHNogZrULAoMqAsf 6ghzRQTQV+oiqltiw/AkA2DUI19wOKZq94/cFNEQgZTtZXXZQyXd03lV1KxzpJYL10MXh2/5 G7ApRQ1h1BtaN8ryvmPKzbKVG65queYjJpleIPFA5si99h3z5i8I9RtzNxGo9RcQZ3rGJlFJ /mBQlKZiarqUwU3mL1pgLXvWIMLZiQpSZyLS2C05jgiC9xgur4lzHNKzA8wMQ4R1HG39TXxL CVeUC6MMjiIs5M1MuLRP0JbKS2S12y7bn2LSxahmFfDnECO4MwxW2cEMk9RyqszKZhcqVKhd JX38eJUq44XDCG4b1GVbnREoxDUWnMqdLI+fgqCOVe4S0vBS8ywXAtNQwJcsYJKcB3MvHjMi 5QHESni4XJjER863HcOeZaqbj31Hi9yygX6TKg2ZMAIMVVEaeXKY5BOhGNRJYxUK0ugVKeep HjmI1lGpc2cytc5tAFuXUuDmHhBxcyuszLePhGTKJdQwHuLnEq/i/E6VPMWCk5uJm5qHhOJm 4BNw+HBC0zMT1ED3GcQikjXPEVqBZ1KWcBuXh6lypxzBoUz31A5KODK1sfMFAOgwlNfRfUuK U8yy5HMUHGWJMM3GhEtcS6eLITS7buKhzW1IVdeIlghcNwbgXyi1NzjiHR1WXaqYMZMcQ2AK y5gVhuAdjEU0wFLcQr4XgiC6KYudICMGJXKuYzSNB0S1zFyTcY4LJQ3LuVgvaqIJ4ZQ1ZFrb UdyXVJp8zaH/AKEEyXthWinOIjEBarQSrA3kEv7heGKtpsfmWBRHIjYwwfDH1HUe7naOoVQY O1w9EMXGoMfUqBpVJqcAtvMFP3A0Xz6jjvpioLrHkQ6FotjUKDcD6svZMsuSjUZDRq7hVGtM tS64lVuZmQs1BSKtagDuDTL8rTGIMFgLI1UotuWXCZaG2GVtaZpOIkRd3KCSOVqhtPOj7gsK HIaZ35lU7TaBxSHwQUlJzLzJBfABrj7h51myVS32zT9TAhMlFhCuHD/2JgJCN3Yb+yn7nUtN oc4f93DQAoMEEVMUwDZWRitV7vg4+tw+yo9Mgv8Acd/SGWsqv4uUpOCwCuiGFOYs5PmisoV1 /wCRlnSjKJhE1FyXj9QARLHCQ0AxBCIY/MfceBZxSQymSC2hqLm4qLib3HBDfki9Mh0EOhYJ ovUNfUuZEAValRlFnY7uKca5SutFUxV3Oc6Ycw0tvbqXI2I1PVmJch4CBVV0ww3ZtEll5I9C xiIYcZXCwxVIpS2NxwWW4hCjMSWnLANxqV7CDRoaJvJHZ1KNypecJSq7/EogjhIAS/j3Rfuv 6hgb6bLb+Uf3gC25QlRVx4xmy/65ji2y744PxUpCZWDwsDwq6vyFf+Sg0LwgUoxd1XaBpzQt IYed1nVw8PxyAdABjmsu/wBfhCeCXZfdksu0Nja5GXBs6trUEqk48SzMWjFPvUuMcRbIXFxK O8cBzca1XMskueMHC+paGBd8wbGoyldVljfEIN7ZVjjMRrjj1F88I5CC52nlNrjCS49ygZuK JWMRRsNxAo01YuVOV6IbXLky1XBUQmSaIjRQkyLuXElC1DU5lvcvi5QkTMuLSo97PumJN8nk Vi5T5Z4aurn3K711IHkxbULaGnCVhVfqOkpp5dRZodzA5QGhtWXxiFoE4Qa+3X2QCAUcdTMs ldN4j9BL4jVK7uz+OPMELVzOB/4fiVy2d3g3WvMJhpVXnHP3OKgrkCseBDeuZWa2gtQI216m 6prsKiBYAFqw+ABnKxmeERFZ/EoBJoW2hT+pzGMdTiNWOZDNMIgEguXh6lnUs5gQocuLHLAC trLm+5d92MlsJLKTj0ImKXoWoHRTVGxzVsvShhhH9psBlZddogju7mOrK3XLKMeBqJm0S7zm YNw/UKqGYErzcqWcvKjb77njfREcRYn7sl+wcxWIAoPEydgKCfGSr3RumLEreK5U5iqM1DYR W4ZQA/iIjKwFX3CwONgDUsZewGUuLK0e/wDynmZgDKEAoBEpHmBqAOgRv7vGBCBoCglS/ij4 vgLkK5tMkI+C4iH0fFHP/EqleeofoP3FE4ojzjTbUGLyCEZpqAo+ohUYgMciDAS7bhgrTLeM Ghj4Qw2JXFo+SJiVNrSEK87LrAuwQrCIjbdptksSBG7Y6g85j4igq6qLQQcVLvUM+5f6hmYv yzTUxUNyj4cGZeMRV1K7hRE4n8ypgiwZd8xZz8Et+prcd4lst6Ry2B5YivFZR6pUVuEiUBUQ EKcGajUQHA1YROgjRHcvk4ZQEUjIFOYTzTMy+SNFhqJmFoRWdMogsKuZQ0KQm6VpiSgcQWzi K3AR1QwLU2S3qcQLxqeIkYVUNSoEUiksq56iszV/GCEt5mxuHEefisS/ik5izYiTiG5mDfyz UNulg4jHcVUDDRHfq+BZlKCFTt0TIX0USvG0iLzlUsr5IDEXiNxNR6VFAdpGUmmGQgDzSY0O EoY7sYxiU5OI5doG2E2rxFs9kQWl5RBtVE3rbbCfmKjVxXNRNZ3O2YRlMolFAT6hQaNwXmVe SHqvirmncu2Kky1B/MCyNxgyqj8LC7zqJLqLiXMoFYrEw1i7olOAaR/ilzCrxNjcDJmx/E/E UszDF9pi/mQjKuvWYUCc1FYMAjk9kd28FE0H3hjxMpUY1pxqVZ3yxWmGJylLUXTAXLzVZmAN u3KCprcAwcXBzXxpjkgVF4Pgt4gouINsxXxzCgxGhbBHTCy00iqo5nGYYHMzFyEyMWGsxymY Ubv4V4l2R15manEsey1om+E7mz7GJpeJUGOqlE6lyjdEaXLmHyIrVyJphDgUrwTc8P4R0R5u KfYRRq8CVYgOMUi7BW2UxzBCYqDy8yr1vKyqdkYBa5xjQuEGLvxCASmpRUNyu5nMBx8BiEOY lE7MvuZvUGvghp5gFURu9ziIuoPc0h5l1uJzBszLwzOLhGOSvisfCzZmAHc8Etn0iWLmAtck Di6lQ5q5zBg4pEBrIRnBTV8RBV4StHP8xACKHUqsjGPNxi4nJ3cMzAMQ1TAdO1iVtZ3bDMoY JQAVJhjgl+hcKtagB9qNJWZT6UrqEK2oEKYY1DNS8QdipvxKvbKqJT4iNtEI6XR7jUpwW9uo DJOSCgqXYa9nfiKlW1Wx01H6KFAmnbRj7lhVSWQfVZ+pRlSrrL8TOBLIQpVr1sg9xRE2dSyo 0oc0WxDWpRPpg8xeSQm2B1nUqnxBepfFQ+HxGcVCu4gk0Sri4lRXNqtQM9dIvwS4jyRCWQZU mkAxS5LRTc+3MC6hFPhjM2mp8y92HNAawQqjzmJIZGVKgduYWHRsgHOB1CJRpGI0G5VfaJrq J52ImKczMnGEWCWFM7lXLeajbIYKiHUDm48YZUWaNwoOgEwV227P6hZVGEXgPMXilGvQiH7l 6kVA61nOLJp/fVZNuj9vcYIyAFIVVnX5hVwUCsjL2W/glBpqlAoXWGzmWRJBZVhbPR6lhDBQ 0zAUKTvWYvshaqAU3pr8MtQDcsqLYXtP3HlS1hmXbj3K/cMTbhx18iiNSpxPMYwVaxuMAMku 9KfpS4Zbj8QihdCbHMB2lsyuLVZsVAfTGEvo+I4WBal722iFjDAWVeUt18JNXgJYjZpMyyNH uZc5igrmMtqp4GqOGmvEsWdJippiZU5g0ywzDXw2N1DUqIwGXMrqV8FQKiLr4x8IMNyjmiU6 3MPi4Mr5x8Wd/DK6BUAUecKVGk1jcz9E9oibwky5lLZVH1E4EB0ZYI1qYit725dDNdJET2N+ yHhRcs9vcthWGIyA3dOLAqNZGbAOVZ4oUamLXED7DHVhi0KcDVzQ8Pk1LIncwMziEcvxcKi5 mpdwzEFqBzKttibpbHxHEXEFOJvVZi3DE2gI4Y2llNZhXcajKjDUbJjqOo6taIo2HqEAtdJp eJTBwJsuKs5UVApZHA7n7jLGkywvTklaIjgywms5LW5MYp4KuiG+pRCMVxZN2Q3kCLLbqQdB Mbl97NTJ9hjaelFhPM/FJdJF6gxxmPKXLlLciDe4Ym5WM8QcQqpiYOYZMTjMwGJpm5ZdMPaU xinHwlk+owMQ18IVCnw+Yai60TRr6MdAjHcdN4+IjpR1LssWp9KI1a8cXBFE1KVF5GGRYkAN a+hCAyVnMM7W47S1zcYG4qeBINZtZYUp7YzY4hmPFPMyjmkKaICCTlCTMQTP0l5+DtOINlQj fUDljq+oWg4hjG5p+GupioY1MQobl5JkjnPMuIKNZJbcPi6nmHyx1GMsFTspjZUeYPTF5jtv HwTDhzKqG6tginAhFZnxtlZU7QbDGKbjhhZOyKi4d8xdRwCNuiRXblYgxaVUNKANEMGxzTBy lbtluEgUaVUsIBmjhgFxl0x2C8oKQ8MTHuBNopUd2xKlzUNHUVBTZLlwEJzGbNxW/EG+JdfC 7nmOWXUq9SkLYUmYqMQWEE2hHcpqZIfMv5WRPMFQr4LlACyIr9MuG0WSUjcGqD9S5hiGmhTu DbRLxxLHzkADHBE1DJjmHdoiNYhqWSO44dVupbJoY6AEYGNc7WHqX1HOWUkKDY5jHemBNjKR RnlhcWqQ0XhA5iXCvhb+E8RuoGbYAy4bwfHhDFmGDO5lKDHTAolvM5lZI5YmeZbOMwVrMCiu PjEzN7mZXb8MwWA73BOj46howqjBBXplROsvDcQiVo/iUJ13cpQdwsBExM7FYeHUQG0I8xus ogDbOnZKg1dmJkq1eJtBSFKG1yrtAi65sdXMWTimyFZd1dLB3hbqL0+Ld0iy4FsNE1qCi4N5 4naIY2z6+Aoi1FxmDWtS4iFcxgQPMTM9vw4l48zBmALGcS4Q3FzHfwzA92KNidRp8CLKiv0v jAzfqDX4/iOo8HcS8URCYnTyQFgrw4uNdFOk1FKtMniDSGO8QhwiyePiYn1LDygAO0fN+Uas VwqAtcrLEl3aYM6Q2vh8JCAfEFFTSocEzWIajtMBNzhi3OMS8xp+NypvWJXm5SPuGN5lZtgB VwBROJzHUuh4Zlz8XU3Bj3YNGHLxCOroNXHbeEtjC53MHWJRqzX8QqrmApaMHMQPCCUCyjdw b1PtpWcdeZT1HYlBGBAQCfVogzzFxblTGkO5yi68o0RVaR0QYtHfpTAeEPm/geJdTcbCVLqP axzgmtxb1L8wYRh8RVmGZecy7dSsxutwySqlwUqBiu5Sty7IYZdziHHswBir7hOiUo+MqBHW ZcG5yfX8QobYAVHxxK4Db9zFZWCLamx9WMSsyWp4MZM+xMMrbDqJ+CL5E3S7IqOLmbVVRCWr ccwCtO/cZSEK7ryh4Qxn6iL1NPPzxMGoAzmV2+GjcHHicbiXzAmblt9wFsDUcxUnMQ1K6nFR wYzNkWtQUcwRlke0I4gjsmozZ8stWoZahhs+QrPmGxEllacV/EwaauLWEPcD8xIoQGYrcuIG jUQ+hYjDxPHVCxEG+Q5/a1sIWBbZDZLIVVEzbhcFrFeoBqCmMUVZl1u6zCnolT1GG1uOyXG8 IhHFWyvmyV8eE2qVheYUHmUjqZDMUTzPMx1BqX3HxKxPWELlhGG54iQjmUzdsCEmSc0g/C+B TEuAHeRr6iVXNblbXuNV4bqcVppBp3UGqSyNE9PDCAndQtnhqMTKg7+yEvyLvYgAqXyL3F32 XPF9QgErMtqwGyXTc5QaEcqgAw0qfrnws1NMkojEARcZiaxmWwD4Yrqb1hyZsG/4gtuCU3Fc LnlMcfLF8OZqcSh4lRJj4uNMQ3XviCQqvcqAGDXEwB6S5kFRLV3Fk6lJasSy+9aGKh3ACnmM bbcEqXNvcTayJdLw7lgwPBfqOWTQXawgjdVuGiDvyTPgPeQFbuxUwxHVRpCvTMTVToqHY0sq K0rAn4oh5j4gTTUv45iy6II4mok5i3EOoDrUo9jmo7hYM2UkockM7nMcQbIZvxKo+MVn4Jsa lql1uWfF/Gx5gVsIL76T9GXEsXwgbpuU5xMJojS1UW2yYjqCKFkByX+pa8Oki9lfBCjg/E5w EvuBfEdxeyOyr6RmwPYJZG70i6pmKKhQoYmKkmJB7nmGdku7mGWG/jTLGIbGpUVEaLdDn1LN IQo5gxzBCUYpUEl/BbIXcMqZiLnE+5UvEWPmeZEzUwdlPJDtALOEsoRCklk1d1qOdYlSly1e yUa+2Cz9OCApZ/GMEO/+dRFy47H9QKZ/KS1/vIcg/ZKzf6Itz+Eh/khBWk/ohfX10QfFH1Og k0Uc9E0t3UD4aVFWEZcVwtWnfeF4/IxJv+UU0/yjkZF5a1Gp/BEn8ifGUsmWVk19TnX+Yg0m CKWdRyp0FZYIZH3D/wBqWs/HARb+eJWn540n80/+3E8fi+DYyZkfiYP8s6fxIbFflH/1ky4T 7THa/wAoLj9yf/SQtrN1aIhYWL8F3qvEy4VL1VQUSlzFmGfqIVjfqWwUbgl2XKU1ouEEbbqi CEbm0OXiUBcyEhvwStTT1LpeHuG498dS+ZEZgvgxD7BEgbgvqUtZliWWBnxDUM7XMhbTvUQA sM0wLJqKAS6joqrLYOqAarmCV1H5T3JbUBkLV9Ygoim3UMswBbzAUXyaqoA2xlPwMxTDTxM0 AC/iBMVnuWNad4uC5LRuogBpfbFcjm+Y44iJnbzAVtsgyDrioIBAHRA7Eq2WiJhEVgyVU5gj gfcOwSgA0pc7oUnrZ8IKzVxAmWLy9WSIwTNXjlJS4ZjNzmXU9BK4C/VBykO2A09UXGysPtMI 2ecRwC/TMBY/ii5J61EQmeoD00MXYryhjIr1CVrqF+GOW/tLFDXcC1DnuJ0uYzjmXedtpRlr 8wtWXuDA/iS1rIGiMJawp0cTejUWQ57iNgkSgi7ydyhQVvzDJlXolxoDGNxES5kNPvMVEtWv c00M3MsfziAR4JVayR5VTCRVDuWGVnkgqAMS/CZIrb0+pbYgxscSx4nEj8QVWrpMT6JcBGYv a6mzdMCsMdezKdM+YtZ/aZKvHSOTkYRjvigEQy2DywJCkcYmdty1Lsr0vMq8BhqAbT5S54T6 lgWx1KHXJxL3lK44heuE6lABScNP44bIlQMHFkEzdGMfiSgULQTBD5TeROe+wIzi/XUC4bYl Yu/0IOQroSyH+Ixts/FhlIYQWRgVFfxH4LLr/txp89jyg/AWjbKgVw0R4Laa1DCW+U4uWity DcC6GHsuSxoj4cbpH2K0zCPlRcFykflLlPifGbACosJTwOUkxWLfUJtkd4RFAs65hIMiHP8A gi8utNSgBqYiFUO4rFOnUwHmZJ/cG1tggxEthcACHuC2Fd7ijwCCAhoDSaqNKyNWzIOyAK35 TA3qGzZLqFUlbgNZMstWzpBoc9xlDlMzw4bhVjEttYj3FKYywLhN1KI2KTbnMIIi3dh9waxh LK8CXapIoer2tmZbWDaauJVm1QoA5UmC9NvDJjuUhcXKZY6vNSvUNIMOZQK3h/EXTMNmo/dR FoFdBMaekb8jm1lxG9NZhPAKor0HT+pQtQKxU+xf+Ygso4kCitQnnpL4m2W0bzX5pVO+cCwA 7uBQfllUDyTLNxhLgl6xyZZR3CV2iNt3uBzApIafRctkFkyoXkKPiOEg8sI8BxAg/lihx5WI 0LHGI5V7mLGj8MJO/IIt1wljw+oYBaoMldbxA8go9gkICYOi4RzcpL9iZDCGXAaJzCTI50Qt JQE3UXbcThCnaL2AGdkOK8qElaspYg7p9qD7V0qWJl3Eosxqob3Jo/cMwCIeIqnIzkXHhz0B xD7wB6RG2bWF2LU15Tr4LqaGzHEKJwVDO2EvnMewyKcQZtUQWVlUNStnfhjmCuiKNMpMp8bY 4QIqHcmcZxQEYynAme4sMRlQ1dTndzZvHRDZiqhW7VweTERxFbdwo44mGSNtw8qitlly+HxD TN6Kj4aN0ho+0ZqwXeJJAlWJSIUFOHUXp+mcseBO0sEm8/DMQFGGWNfC+IsH6bgGj7YTUSp2 xA4B9JdyVJb4pBbM5y+DL4Ou4V4gt4VrzcuhQHEEIQqNS3OZ84FEWFTGcwKj3Kv9MQpgLLcb bTYWongepYOyy7XEtUtAal28U3wMdMWtAcPiJnASb1g8xG036huswILPVSmxuGzRcwgZ6ixn HxyaOpas2aeqhQXlMQPaF7+cIY37Etf3J/6VOwvtKeBGdG7ScwC2sw164VAWviYkVzd4ogVr /hA49wjZKWGFfZCp1/7DAtTUD1pyOZYCrYNMVewZuV6rfpE8NmIKgpw7JmYL8EurTu6iDFvM 38zs4IN3guJzT6mAm2oHbEpM3tEVxSuFwP04dRAYMri5glophU2ANaJdEpS6gArhE0wXRVWp PcNGdDixJXFs3iokuMqidh6gtXFcDZxUTSh9wO3+YJX0TYqrwQUUFz7EGymeJhklE4zAVqLR LlbEYD3qFjoDuYim71G1cQm9IfAM51KJXggDEZI4bIOgmCAqOoQyBzUCJaYxKsfkQFs/cE0Q oBOdFxuC3QBqHFgyXFvWC+EFmx3oiAR4IywQDeUbTVoCX8Q5LKgxAbVTw16sKP5JBfpaHE4a EUJUeDYNUGTDUHc6Osw9/BBl5ulawIUiQCNElkMnKkF1sVQY2agU37guo6TOMOyH41eWKWq1 xv8AcTGEAeKh0VZ0XOdbzSIUa4sh7AcSqLmHB1cStn6UxYp955f5Szb/ACgDXrQDuA6YYKI6 M3KmDuxCbMH9IWNj4Ji6u4MHiEK0hUYHyJFVe4XLudJT0xU4QaC0PUobshEcVAFZSmtxeGDp hULBeaG0mAShFgRl+StPE30IrbQblBK4cj9y5kKlel+Y9r8y12xUzf5iZhbKebeXiLL8bzCQ 1VsVEaaCu4krZO5r3LsW17jtvaJEBCa2Yx3kutxVIKjVMsm8O7jgW/cGGcRU2x7nmuNkVQvU U7xncJzNMuYyNx0RlSo4VHTiMFtJmo6wLmMU8SrZqWxmeYg9QfA1OMMNhfiPQfxFdP4iXqYK xDsszB3TLmqoHDbc8yA0xD3QsxXoHmbtsEzCW7UEwo3FwAFGGI4alhtWq5bYlarhli00MCsW oSPRFhaUQwqXQRDgi8Suou2HStwjiVrF1fMwZpnjCl7DEBAC2tYhQTN7NQUg1zLGWO0GoDtg qlSntKYuX0KxPMx8dELEquo5glepcsuRAF4tv1MHX1Dg8w16pczfyyuEPJc0IehM154FpcDK r+suN/1geTXAhtg8wIH9Q6oNRBM9oqLVvUzk4HqZqr0JYrLIDNNLqCKhwKklFYZI4jaWJk5H 8REMYgYy1aOmG4qtXmHEcncY9WniE11QFEBHTPVMUoaG4YKw1UTQMpoFtiu5s75bU2WGjVUC cGfMXiO/E5QCbixCvpS0BpyshaoDeGibNnqKcv2Qikjlm4lfDOGolS3ADhGYRV8Eo3V/ENoZ LiXbzxNB3A+iJ8IdSnHwy3qXNQbmEq9EqTXMBJGo7p+Y7jMSWtTK5gHhLaBg8xWTUWxPikIC +7sTYfqZGIPgz6zdr7lqw59xXIXCvVRQgFJbezcqxUu/3Fa3+4qmBGgIjYxaSmS9wtepcRje mYgrn4uphLuZnmE3KiYnEOVQKN5hosX4YxwynNM5gKcdsGqwBcEHszxp1CdBYnxgvGePPFl3 CMQ13Warq3BxgTmPapRzLGn7ggb+4o1Z3pesQtlskGrpI3C17Ip4SzzMeZgTVNHcC4i8sVOD 7hjbuWFgX7nbR8VjJ/MuOf5l801fmWiyOsUSkyzAZi3M2Emu4WpCzGj9zh/dKdIDslPEvzLi 4cw3FZlKRMymIQj17YlOCGUMMS5mUjuUvMp7gpEwfMrsynllPcvtUwX+IhYsj2/iHKvxCQju WLCr1KHZPEybkaNohsPZOIK+pZKpfdSx/wCZatK9SvGXqX6P2QHZrwRDP8Yf/BE568TNVMRw L7IN/hLXoPJL3V81MGTfqH/gRTEoUSXBu6vxKtEW5lMOeUZECDZu3udhuHAH3P8A6Us3+SPK twMwS/AsviJyF8xUUHu4m4/eJu88qJbggZcp/wAojy/EA2vxLdRV3TKThgPTKeoeZhh1UscR /cb+ABxPSVKRJvZKXZKIgyR7YlYrPwq7mKzEEoMwSVUZVHPFT3FJhgKxEKqIcQvuV3ArRMVq VmFEKhXMxePhOY3uWh18NFbzLKxF8xMSmW3D4xMSjqPW/E8aeHLOP4nafxDoTxoWaRbjPHjw 0nifzHxPudYRTafUW5fEFOVR5vxQtu0U5YrI/slZ/mBf+JXp+J2frK//ADKRV0PxOEfZKv5p n5PUugU0v9TwZ/4hMmJW7L6lhwPxF9N9fGWGYIQzX+2Uc/nOpfuAN1+cuz+yf/djSB9QbJ9w siOWIAYhdplouWy4rLlst+Ll8ktltTj49wuczMdQurmWEYS0Zvc1OIG1NMIyWzcqVCVK8xpx KGYTEf8A8cZhTKlk3CERc38UgGJfwaEBat6npUu4TcqV8Pr4qVCqmPm4RCV8JoalO77hNRVZ TcJglziGvg+DBBh8NMWL7myXUGMYW3c4jDUuEX8HxfyuXGMqEVSKcLJh5lRjZrctWZfyblSv mvkiy4z7l3iGJhiRxCBYwxiLn54+DD8LX4l9fGOo+IkzEl4j8O43xMVmLRbCx8NxlQnMSOJW f//Z