Л. В. Крушинский, А. В. Чуваев и Н. Я. Волкинд Новые данные по изучению чутья у собак <empty-line/> <emphasis>Лаборатория динамики развития организма Института зоологии</emphasis> <emphasis>Московского государственного университета</emphasis> <emphasis>(зав. лабораторией — акад. М. М. Завидовский)</emphasis> <emphasis>Зоологический журнал</emphasis> <emphasis>Том XXV, 1946, вып. 4</emphasis>

sci_biology home_pets

Леонид

Викторович

Крушинский

А.

В.

Чуваев

Натан

Яковлевич

Волкинд

Новые данные по изучению чутья у собак

Леонид Викторович Крушинский (1911–1984) — чл. — корреспондент АН СССР, лауреат Ленинской премии, профессор МГУ им. М.В. Ломоносова — оставил богатое научное наследие в различных областях биологии: феногенетике, физиологии высшей нервной деятельности, патофизиологии, генетике поведения, этологии. Он создал оригинальные научные направления, получившие мировое признание. Главной проблемой, решению которой Леонид Викторович посвятил свою жизнь, было исследование закономерностей формирования поведения животных в норме и патологии. Счастливо сочетая тонкую наблюдательность натуралиста, высокий профессионализм, широкую эрудицию и искусство экспериментатора, Крушинский в биологической науке намного опередил свое время, и центральное месте в его творчестве занимает учение об элементарной рассудочной деятельности животных. Проблема разума животных практически не была разработана, поэтому наряду с И. П. Павловым, К. Лоренцом и Н. Тинбергеном, открывшими механизмы инстинктов и обучения, Л. В. Крушинского по праву можно считать основоположником общей теории поведения.

1946 ru

massaraksсh TaKir

Fiction Book Designer, FictionBook Editor Release 2.6.7

21.03.2021

"Собачья библиотека"

Scan, OCR, spellcheck, создание документа — massaraksсh, TaKir, 2021

FBD-19D735-6C18-904F-E581-F55E-800F-66831E 1.0

version 1.0 — Scan, OCR, spellcheck, создание документа — massaraksсh, TaKir, 2021

Новые данные по изучению чутья у собак. Зоологический журнал, Том XXV, 1946, вып. 4

Зоологический журнал Москва 1946

Лаборатория динамики развития организма Института зоологии Московского государственного университета (зав. лабораторией — акад. М. М. Завидовский) Зоологический журнал Том XXV 1946 вып. 4

Л. В. Крушинский, А. В. Чуваев и Н. Я. Волкинд Новые данные по изучению чутья у собак <empty-line/> <emphasis>Лаборатория динамики развития организма Института зоологии</emphasis> <emphasis>Московского государственного университета</emphasis> <emphasis>(зав. лабораторией — акад. М. М. Завидовский)</emphasis> <emphasis>Зоологический журнал</emphasis> <emphasis>Том XXV, 1946, вып. 4</emphasis>

I. Введение

Несмотря на то, что чутье является одним из важнейших хозяйственно-полезных качеств собак и широко используется человеком, изучено оно чрезвычайно слабо. Это обусловлено отсутствием доступного метода, позволяющего объективно оценивать остроту обоняния у собак.

Наиболее простые и точные из существующих методов оценки остроты обоняния, описанные Цваардемакером (Zwaardemaker), Эльсбергом (Elsberg), Ушаковым, Кацом, Леви (Lewy), Киселевским, Романовским, Бернштейном и др., разработаны для человека и не могут быть использованы при работе с собаками. Те же, которые применимы для определения остроты обоняния у последних, или отличаются большой сложностью, или же данные, полученные с их помощью, не являются в полной степени объективными.

Гамаюнов, например, определял остроту обоняния, выработав у собаки условно-рефлекторное выделение слюны при появлении определенного запаха.

Андреев указывает, что можно приучить собаку брать мясо только из той кормушки, которая пахнет изовалериановой кислотой, чем можно пользоваться для определения порога восприятия запаха последней.

Но данные методы являются непригодными для массового определения чутья, как весьма трудоемкие и требующие длительного срока для определения остроты обоняния у каждой собаки.

Развившееся в начале XX в. розыскное собаководство выработало свои способы отбора розыскных собак, один из которых, по описанию Фредерикса (Friederichs), заключается в том, что собаке предлагается найти своего хозяина (вожатого), спрятавшегося где-нибудь в лесу.

Необходимо также отметить, что высокая чувствительность обоняния собак, выражающаяся в способности последних находить вещи своих хозяев, используется в собаководстве в качестве критерия для определения годности собак к розыскной службе.

Подобные методы испытания собак, применяемые в собаководстве, хотя и могут давать относительное представление об обонянии, но они страдают тем недостаткам, что требуют длительного приучения собак к своим вожатым, а самое главное, что они оставляют невыясненной количественную сторону обоняния.

Сказанное относится и к полевым испытаниям охотничьих собак, несомненно довольно всесторонне оценивающим качества последних, но страдающим недостаточно строгой объективностью оценок и зависящим очень сильно от метеорологических условий, степени предварительной подготовки собаки и ее опыта.

Таким образом, отсутствие простого способа, позволяющего определять количественную сторону обоняния, делает отбор собак с лучшим чутьем практически затруднительным.

II. Постановка проблемы

В настоящей работе были поставлены следующие задачи:

1. Разработка методики количественной оценки чутья собак, пригодной для изучения физиологии органа обоняния и для практических целей отбора собак с хорошим чутьем.

2. Выяснение существования отличия в чутье у собак различных пород и полов.

3. Выяснение связи между активностью поиска собаки и остротой ее обоняния.

4. Выяснение роли тренировки обонятельного аппарата собаки к определенному запаху.

III. Метод

Для определения чутья собак нами был выработай метод, принцип которого заключается в следующем. Из двух совершенно одинаковых, герметично закрытых ящиков, имеющих лишь отверстия в крышках, собаке предлагается выбрать тот, в котором лежит сильно пахнущее лакомство (в нашей работе соленое китовое мясо или сухари, смоченные рыбьим жиром). Отверстия в крышках ящиков могут быть закрыты тем или иным количеством слоев плотной материи — ревентука. Чем через большее число слоев ревентука собака способна уловить запах мяса, тем лучшим чутьем она обладает. Наибольшее число прослоек, через которое собака чувствует запах мяса, принимается в качестве показателя для характеристики чутья.

Аппарат для определения чутья состоит из ящика с плотно пригнанной выдвигающейся крышкой и фильтров (рис. 1)[1].

В крышке ящика делается ряд отверстий. К внутренней стороне крышки (рис. 2) прикрепляются два вложенных один в другой жестяных кольца, в промежуток между которыми вставляется фильтр. Сбоку к крышке прикрепляется ручка для открывания ящика. В корпус фильтра, изготовляемого из жести[2], укладывается то или иное количество прослоек из ревентука. Каждый слой тщательно промазывается менделеевской замазкой для того, чтобы пахучее вещество проходило лишь через прослойки, а не в обход последних. При работе с указанными выше лакомствами желателен набор фильтров с количеством прослоек ревентука от 1 до 15. Готовый к работе аппарат представлен на рис. 3.

Рис. 1. Общий вид ящика Рис. 2. Вид крышки с внутренней стороны. М 1:4

Перед началом работы соприкасающиеся поверхности ящиков и крышек, как Опытного (в котором лежит мясо), так и контрольного (лишенного запаха мяса), густо смазываются вазелином или тавотом. Последним же набивается пространство между кольцами. Этим достигается герметичность ящиков. На дно опытного аппарата ставится глиняная или металлическая кормушка, в которую кладется определенная навеска мяса. Необходимо помнить, что оба ящика, опытный и контрольный, должны быть совершенно одинаковыми.

Определению чутья предшествует предварительное обучение собаки царапать крышку ящика при наличии запаха лакомства. В дальнейшем это царапанье является показателем того, что животное улавливает запах мяса. Обучение производится следующим образом: вначале, для того чтобы заинтересовать собаку, ей предлагается один-два раза съесть лакомство из открытого ящика. Далее крышка задвигается, но так, что не доводится на 3–4 см до конца, и через образовавшуюся щель собаке предлагается найти мясо. Обычно животное проявляет большой интерес к лакомству и старается его достать. Как только она начинает царапать ящик лапой, следует сейчас же открыть последний и подкормить из него собаку. Обычно после 3–4-разового повторения собака уже четко реагирует на запах мяса царапаньем ящика; это является критерием того, что она улавливает запах лакомства[3].

Для определения чутья собаке предлагается выбрать из двух совершенно одинаковых ящиков (опытного и контрольного) тот, в котором лежит мясо. Каждый правильный выбор подкрепляется подкормкой из ящика.

Меняя фильтры, постепенно увеличивают число прослоек ревентука, добиваясь того, чтобы собака уже не могла определить, в каком ящике лежит мясо. Наибольшее число прослоек фильтра, через которое собака еще улавливает запах лакомства, принимается в качестве показателя для характеристики остроты ее обоняния[4].

Для установления порога пронюхивания числа прослоек ревентука в первый день работы собаки необходимо от 10–15 мин[5].

Рис. 3. Разрез ящика. М 1:4

Таким образом настоящий метод, будучи чрезвычайно простым, дает в то же время возможность быстро и объективно оценивать количественную сторону чутья. Но необходимо заметить, что у собак, обладающих плохим поиском, т. е. не проявляющих интереса к мясу, определить чутье не удается.

IV. Связь между активностью поиска собаки и остротой ее обоняния

В охотничьей литературе в понятие «острота обоняния» собаки вкладывается несколько другой смысл, чем в понятие «чутье».

Гернгросс пишет, что при оценке работы охотничьей собаки на полевых испытаниях необходимо учитывать, что чутье складывается из трех основных компонентов: собственно остроты обоняния, влечения собаки к дичи и умения отыскивать последнюю. Все эти три фактора являются несомненно чрезвычайно важными, так как выключение одного из них, естественно, приводит к непроявлению оставшихся.

Действительно, при оценке чутья с помощью нашей методики у части собак, обладавшей плохим поиском, чутье не могло быть определено, хотя эти собаки, вне всякого сомнения, обладали определенной чувствительностью обонятельного аппарата.

Таким образом, с помощью нашего метода мы оцениваем собаку сразу по двум признакам: по остроте обоняния и по активности поиска.

Возникает вопрос: существует ли связь между количеством пронюхиваемых собакой слоев ревентука и активностью ее поиска. Последний мы оценивали, пользуясь трехбалльной системой.

В первую группу относились собаки, обладавшие плохим поиском, работавшие чаще всего после усиленного приглашения.

Во вторую группу относились собаки, обладавшие сравнительно хорошим поиском, но часто отвлекавшиеся, плохо дифференцировавшие ящики, по отношению к которым также приходилось изредка пользоваться методом приглашения.

В третью группу относились собаки, обладавшие хорошим поиском, без отвлечения.

В табл. 1 приведены данные о зависимости, между активностью поиска и остротой обоняния.

Как видно из табл. 1, имеется значительная зависимость между активностью поиска и остротой обоняния.

Анализ таблиц распределения собак по корреляционной решетке указывает на то, что собаки, обладающие плохим поиском, имеют и плохое обоняние. Однако собаки, имеющие малоактивный поиск, могут иметь как хорошее, так и плохое обоняние.

Наличие корреляционной зависимости между остротой обоняния и активностью поиска указывает на то, что эти два самостоятельных свойства собак нужно рассматривать в определенной комплексной зависимости. Совокупность этих свойств мы считаем рациональным охарактеризовать как чутье собаки. Следовательно, в дальнейшем под чутьем мы будем понимать совокупность активности поиска и остроты обоняния собаки. Мы считаем, что то понятие, которое мы вкладываем в термин «чутье», более универсально, чем то понятие, которое в него вкладывает Гернгросс. Термин «чутье» в понимании этого автора может быть применим только к охотничьей и притом к обученной собаке. Наша характеристика чутья может быть дана любой собаке.

Таблица 1 Зависимость между активностью поиска и остротой обоняния Немецкие овчарки ♂♂ n = 36 Острота обоняния r = + 0,58 ± 0,12 Немецкие овчарки ♀♀ n = 21 Острота обоняния r = + 0,34 ± 0,19 Беспородные ♂♂ n = 81 Острота обоняния r = + 0,58 ± 0,17

I — не пронюхивающие 9 слоев ревентука,

II — не пронюхивающие 10 слоев ревентука,

III — не пронюхивающие 11 слоев ревентука,

IV — пронюхивающие 11 слоев ревентука.

а — обладающие плохим поиском,

б — обладающие средним поиском,

в — обладающие хорошим поиском.

V. Связь между оценкой чутья собаки по разработанной методике с результатом работы по розыскной службе

Одной из основных задач, стоявшей перед нами при разработке количественной оценки чутья, была задача отбора наиболее пригодных собак для тех видов службы, при которых требуется хорошее чутье собаки.

Для этой цели нами было определено чутье по разработанной методике у группы, состоявшей из 59 собак, поступающей в дрессировку по специальному виду розыскной службы. Полученные данные были сопоставлены с суммарной оценкой работы собаки по дрессировке. Коэффициенты корреляций вычислялись: 1) между активностью поиска и оценкой работы собаки, 2) между остротой обоняния и оценкой работы собаки, 3) между суммарной оценкой активности поиска и остротой обоняния — чутьем собаки — и оценкой ее работы.

В табл. 2 приведены коэффициенты корреляций между этими величинами.

Таблица 2 Корреляция между работой собак — активностью поиска, обонянием и чутьем

Как видно из приведенной табл. 2, качество работы собаки находится в ясной корреляционной зависимости от того, что мы назвали активностью поиска, остротой обоняния и чутьем, определяемых по разработанной нами методике.

Прежде всего из приведенной таблицы видно, что корреляция между качеством работы и активностью поиска несколько выше, чем между качеством работы и остротой обоняния. Это говорит за то, что активность поиска является более важным качеством при розыскной работе собаки, чем острота обоняния. Мы полагаем, что в этом нет ничего парадоксального. Очевидно, собаки, обладающие малоактивным поиском, несмотря даже на значительную чувствительность обонятельного аппарата, не используют его в должной степени. И наоборот, собаки, обладающие активным поиском, даже при невысокой чувствительности обоняния, могут его использовать в достаточной для данного вида розыскной службы степени.

К подобному же выводу мы пришли при анализе конкретного материала работы собаки.

Так, например, чрезвычайно плохо работающая собака под кличкой Тарзан при обследовании ее по нашей методике обнаружила очень малую активность поиска, однако собака легко пронюхивала 11 прослоек ревентука, показывая высокую чувствительность обонятельного аппарата. В данном случае высокая чувствительность обоняния не могла быть использована собакой при работе по причине, очевидно, слишком малой активности поиска. С другой стороны, собака под кличкой Дина, обладавшая чрезвычайно активным поиском, но показавшая небольшую чувствительность обоняния, хорошо работала в практических условиях. Очевидно, большая активность поиска давала возможность собаке достаточно использовать свое небольшое обоняние.

Из табл. 2 видно, что наиболее высокий коэффициент корреляции наблюдается между качеством работы и чутьем собаки (т. е. суммарной оценкой данных об активности поиска и остротой обоняния).

Таким образом, полученные корреляции указывают на то, что разработанная нами методика, даже при разовом определении чутья собаки, дает возможность оценить относительную пригодность ее для практических целей розыскной службы. Описанная методика наиболее пригодна в тех случаях, когда производится массовый отбор собак на работу, требующую хорошего чутья.

Здесь необходимо указать, что при определении чутья по разработанной нами методике, особенно, при односеансовом его определении, некоторые собаки, обладающие хорошим чутьем, могут получить плохую оценку. Обусловливается это наличием пассивно-оборонительной реакции, отсутствием пищевой возбудимости, случайным заболеванием собаки и многими другими причинами, отражающимися на поведении последней в момент производимого обследования. Этим обусловливается, по нашему мнению, то, что среди обследованных нами собак, получивших плохую оценку чутья, некоторые собаки показали хорошие результаты работы при дальнейшей их дрессировке. Так, из 19 собак, получивших по нашей методике плохую оценку чутья, две оказались отличными и две хорошими работниками. С другой стороны, собаки, получившие высокую оценку чутья по нашей методике, показали высокие оценки и при дрессировке. Так, из 25 собак, получивших наивысшую оценку чутья по нашей методике, не было ни одной плохо работающей, только четыре получили посредственную оценку; остальные 21 собака получили хорошую и отличную оценку работы.

Из всего этого следует, что при практическом отборе собаки, показывающие хорошие результаты при оценке их чутья по разработанной нами методике, безусловно являются весьма ценными особями для работы по розыскной службе. Однако некоторое количество собак, получивших плохую оценку по нашей методике, является вполне пригодным для розыскной службы. Другими словами, наша методика дает значительную гарантию в выборе хорошей для розыскной службы собаки, но не дает полной гарантии при выбраковывании непригодных для данного вида службы собак. Тем не менее, несмотря на это, мы считаем, что разработанная нами методика должна быть использована при отборе розыскных собак. Мы считаем, что она может быть, по всей вероятности, использована и при оценке чутья охотничьих собак.

VI. Породные различия чутья

Вопрос об отличии чутья у собак различных пород, несмотря на свое важное практическое значение, остается до настоящего времени невыясненным. Это обусловлено отсутствием метода количественной оценки этого свойства. Существующие способы определения чутья, ввиду специализации собак, не дают возможности сравнивать по этому качеству различные породы. Разработанный, например, критерий оценки чутья у охотничьих собак совершенно неприемлем для оценки чутья у служебных собак. Однако вопрос о сравнительной оценке различных пород собак имеет значительный практический интерес, так как важно знать, каким породам необходимо отдавать предпочтение при отборе собак на некоторые виды специальных служб, требующих высокой чувствительности обоняния и не ограничивающих возможности использования собак различных пород.

Поэтому нам представилось важным выяснить, существует ли какое-нибудь отличие в чутье у собак различных пород.

а) Активность поиска

В табл. 3 приведены данные с сравнением активности поиска у собак различных пород при определении чутья по нашей методике. Как видно из таблицы, существенной разницы в средней активности поиска между собаками различных пород не наблюдается.

Вычисление средних было произведено для тех собак, которые обладали в той или другой степени заинтересованностью в поиске мяса. Однако встречается большое количество собак, у которых не удается вызвать заинтересованность в поиске. Процент таких особей, как видно из табл. 3, значительно колеблется среди собак различных пород.

Таблица 3 Активность поиска у собак различных пород

Приведенные данные иллюстрируют, таким образом, что наличие или отсутствие заинтересованности поиска может быть связано с породными различиями; среди собак, обладающих поиском (при работе по нашей методике), значительную разницу в степени его активности у особей различных пород обнаружить не удалось.

б) Острота обоняния

Как видно из данных, приведенных в табл. 4, наблюдается различие в остроте обоняния у исследованных нами пород собак. Наивысшими показателями по этому свойству обладают лайки и немецкие овчарки. Беспородные же собаки и гончие характеризуются более низкой остротой обоняния.

Таблица 4 Острота обоняния у собак различных пород

В I группу отнесены собаки, не пронюхивающие 9 прослоек ревентука, во II группу — собаки, не пронюхивающие 10 прослоек, в III группу — не пронюхивающие 11 прослоек, в IV группу — собаки, пронюхивающие 11 прослоек ревентука.

Из всего сказанного следует вывод, что при отборе по тем видам специальных служб, которые требуют от собак активного поиска и высокой чувствительности обоняния — хорошего чутья, необходимо в первую очередь использовать немецких овчарок, как собак, обладающих наибольшей остротой обоняния и относительно низким процентом собак с плохим поиском. Использование лаек ограничивается по сравнению с немецкими овчарками более высоким процентом особей, обнаруживших отсутствие заинтересованности в поиске. Беспородные же собаки и гончие должны, несомненно, использоваться в последнюю очередь или после предварительного отбора.

VII. Различия в остроте обоняния между ♂♂ и ♀♀

В собаководстве вопрос об отличии в остроте обоняния между и ♀♀ приобретает практический интерес ввиду необходимости отбора собак с лучшим чутьем. Данные табл. 5 показывают, что у немецких овчарок статистически достоверную разницу в остроте обоняния между ♂♂ и ♀♀ обнаружить не удалось; у беспородных же собак такая разница имеет место — у них кобели оказались с лучшим чутьем.

Хотя у немецких овчарок статистически достоверной разницы по остроте обоняния не обнаружено, однако необходимо заметить, что у них процент собак, обладающих лучшим обонянием (группа IV), у ♂♂ значительно выше, чем у ♀♀.

Это подтверждается данными, полученными при обработке отчетов полевых испытаний легавых собак за последние 25 лет.

Анализ материала показывает, что острота обоняния у ♂♂ пойнтеров в среднем статистически достоверно не превышает таковую у ♀♀.

M ♂♂ = 15,50 ± 0,26; n = 143 } M_diff = 0,32 ± 0,36

M ♀♀ = 15,18 ± 0,25; n = 112

Таблица 5 Острота обоняния у ♂♂ и ♀♀

M_diff (нем. овчарки ♂♂ — нем. овчарки ♀♀) = 0,24 ± 0,28

M_diff (беспородные ♂♂ — беспородные ♀♀) = 0,88 ± 0,14

Однако среди ♂♂ имеется несколько больший процент особей, получивших высшие оценки по обонянию (табл. 6).

Таблица 6

Из всего сказанного следует, что хотя у немецких овчарок и пойнтеров статистически достоверную разницу между ♂♂ и ♀♀ установить не удалось, однако, ввиду того что и в этих породах ♂♂ имеют более высокие показатели чутья, законно предположение, что ♂♂ обладают вообще лучшим чутьем, чем ♀♀.

VIII. Влияние тренировки на остроту обоняния

В биологической литературе имеются указания на то, что тренировка обоняния приводит к развитию последнего.

Обучение охотничьих собак имеет одной из своих целей приучить собаку отыскивать определенный запах, а именно запах дичи, который благодаря тренировке улавливается гораздо увереннее, чем до начала обучения.

У Шестакова есть указания на то, что при отсутствии упражнения чутьё охотничьих собак портится. Это очевидно происходит из-за повышения порога восприятия ранее хорошо знакомого запаха дичи.

Языков, проводивший исследования по вопросу о существовании индивидуального запаха, показывает, что собака после упражнения находит нужную палочку с большей легкостью, чем до тренировки.

Ушаков провел специальное исследование на людях по выяснению влияния тренировки на тонкость восприятия определенного запаха. Он показал, что острота обоняния при ежедневных упражнениях постепенно возрастает, достигая на 12–13-й день после начала опыта какого-то характерного для каждого субъекта уровня.

Веденов показывает, что количество ошибок при определении запаха в результате тренировки уменьшается.

Представлялось важным выяснить с помощью разработанной методики влияние тренировки обонятельного аппарата собак на тонкость распознавания определенного запаха. Для этого у группы в 9 собак в течение ряда дней определялось чутье. Каждый раз в начале опыта ставился фильтр с одной прослойкой ревентука, заменявшийся возрастающим рядом фильтров. Через каждый фильтр собаке предлагалось найти мясо три раза.

Данные, приведенные в табл. 7, показывают, что в первые дни опыта показатель наибольшего числа прослоек, через которые собака пронюхивает запах лакомства, возрастает, достигая через несколько дней какого-то характерного для каждой данной собаки уровня.

Таблица 7 Влияние тренировки на остроту обоняния

Примечание. Цифры показывают наибольшее число взятых собакой прослоек ревентука.

Данные, приведенные в табл. 7, дают нам возможность подтвердить выводы вышецитированных авторов о том, что тренировка на определенный запах действительно приводит к тому, что порог его восприятия понижается, т. е. что данный запах улавливается уже в гораздо меньших концентрациях, чем до знакомства с ним.

Этот вывод должен еще раз подчеркнуть большое значение тренировки как охотничьей, так и служебной собаки для полного развития чувствительности ее обонятельного аппарата.

IX. Выводы

1. В настоящей работе описан доступный метод, позволяющий объективно оценивать чутье собак.

2. Существует прямая функциональная зависимость между активностью поиска собаки и остротой ее обоняния.

3. Статистически достоверную разницу в активности поиска среди исследованных пород собак обнаружить не удалось.

4. Среди собак различных пород имеется различный процент особей с наличием и отсутствием поиска (при работе по нашей методике).

5. Наблюдается заметное породное различие в остроте обоняния. Наилучшим обонянием среди исследованных пород обладают лайки и немецкие овчарки.

6. ♂♂ обладают, очевидно, несколько более высокой остротой обоняния, чем ♀♀.

7. Тренировка обонятельного аппарата собаки на определенный запах понижает порог его восприятия.

8. Разработанная методика может быть использована при отборе собак, поступающих в дрессировку по службам, использующим чутье собаки. Проведенная работа показала наличие корреляционной зависимости между оценкой чутья по разработанной методике и результатом оценки работы собак при дрессировке их по специальному виду розыскной службы.

Литература

1. Агеева-Майкова, Вестн. сов. ото-рино-ларингологии, № 3, М., 1937.

2. Андреев и др., Руководство по подготовке специалистов служебного собаководства, ч. 1, М., 1939.

3. Бернштейн (цит. по Агеевой-Майковой).

4. Веденов А. В., Исследования по проблеме чувствительности, т. XIII, Л., 1940.

5. Германн А., Руководство по физиологии, т. III., ч. 2, СПб., 1888.

6. Гернгросс Р., Собаководство и дрессировка, № 3–4, 1926.

7. Грюнер В. С., Органолептическая оценка пищевых продуктов, М., 1933.

8. Каталог V очередной выставки собак. Л., 1935.

9. Каталог VII Обл. моск. выставки спортивных охотничьих собак, М., 1937.

10. Каталог VII выставки собак, Л., 1937.

11. Каталог XI Моск. выставки охотничьих собак, М., 1941.

12. Кац В. Л., Журн. ушн. нос и горл. болезней, т. XIV, кн. 3, 1937.

13. Киселевский, Военно-мед. журн., т. II, вып. 3, М.-Л., 1931.

14. Отчеты судей 1 и 2-го Всесоюзных полевых испытаний легавых собак, М., 1926.

15. Полвека работы с легавой собакой, Л., 1938.

16. Романовский А. Д., Военно-мед. журн., т. II, вып. 1, М.-Л., 1931.

17. Сб. ДОКС МСМ XXV, Ростов н/Д.

18. Ушаков А., Вестн. сов. ото-рино-ларингологии, № 4, 1932.

19. Ушаков А., Военно-санит. дело, т. 1, 1940.

20. Шестаков, Собаководство, № 4–5, 1930.

21. Elsberg а. Lewy, Bull. Neurol. Institute. New York, vol. IX, 1935.

22. Friederichs, Der Polizeihund, Leipzig, 1921.

23. Zwaardemaker H., Der Geruch, Leipzig, 1895.

New Data on the Scent in Dogs L. V. Krushinskv, A. V. Chuvaev and N. J. Volkind Laboratory of Dynamics of Development of Organism of the State University of Moscow, Prof. M. M. Zavadowsky in charge Summary

(1) A simple method for testing the scent in dogs is being described.

(2) There is a direct functional relation between the activity in game pursuit and the acutness of scent.

(3) The dog races which were investigated show no statistically proved difference in their activity in pursuit.

(4) The percentage of dogs with the presence and absence of the pursuit ability measured by means of our methods is different among different races of dogs.

(5) There is a definite racial difference in the acutness of smell. The best sense of smell have the Laika-dogs and German sheep-dogs.

(6) The males have evidently a better acutness of smell than females.

(7) The training of olfactory apparatus of the dog upon a definite kind of odour lowers the threshold of its reception.

(8) This method may be applied in selecting dogs for training them for special services which make use of the scent. A presence of correlation between tests according to our method and tests of dog’s ability in training them for a special kind of retrieval service was observed.

Примечания

1

Ящик делается достаточно тяжелым и устойчивым для того, чтобы собаки не могли переворачивать его лапами. Следует отдавать предпочтение аппаратам, изготовленным из металла.

2

Для изготовления корпуса можно использовать консервные банки.

3

Мы предлагаем это предварительное обучение вести на особом, «грязном» ящике, так как при использовании для этой цели опытного ящика не исключена возможность искажения последующих опытных данных из-за сильного наружного загрязнения аппарата.

4

Во время работы необходимо соблюдать большую осторожность при обращении с мясом, так как самое незначительное загрязнение приведет к извращению опытных данных. В ряде сомнительных случаев можно проверять работу собаки; для этого ей представляются оба ящика без лакомства, и если один из них упорно выбирается, это означает, что он загрязнен.

5

Нижеприведенные данные базируются на разовом определении порога обоняния собаки.

iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAEICAMAAABGVFLQAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAADBQTFRFCAgIKioqQ0NDV1dXZ2dneHh4iIiIl5eXp6enuLi4 x8fH2NjY5+fn8/Pz+fn5////w8ZY5QAAAAt0Uk5T/////////////wBKTwHyAAAUs0lEQVR4 2uydi2KkKgxAeSQ85v8/eAmio4KOKOJ0Nuzdbre323Y45klIxIvXVy3BW8BAeDEQBsKLgTAQ XgyEgfBiIAyEFwPhxUAYCC8GwkB4/U9AvGMgjyxjvfNh+511YXlrjCUc1iADeWRZZxGNQVom /AJA9/Lh79oelSUG0k4vaXi9tKhcMvyHQaTQBLXmwweUEjqA9Ba1ZiBnF7yNhAtay9OD7oSw ahtEXCr8kso6pE9UKNefpUBrDfFXXPjC8KVBaa1U+E8pBMNAMkUFsPksu7gsMQoroSooJhd2 HDDouGHp9CfpvvDGgNSoZaBolX2tuA2fryM5WpGWItADdGmcQjd+c+9/HogS0vbRiXFT6U+n 0tKDnLxXlJxARA5CmIQxyWN8N4jdiG5YCjyEf2lbWzTxHI9vVBhBLrNthbfdmt4L7ytHqEbV pyO/8RPIGwniL4N5hNGVDL9edngQwsdcEF73RUCcUH/fIdIwM4dCSbRaJpGDCBSD345+EVlZ 4xx59RpI8L4HCPxchsDXfroBNN8CxIGyL16kufU3ADFSILNI5gkfB+KCPXfMImyElmjs8xIS vBHPNGIELKL39TAQL5nH4KMNPvPa/e8MJPjumlkkTRHNhxBPAkHxC/FHmyczJSpAPQgE35Ht f+/vjk+mg+eAuO9MlzwSRqJKnuaDEuIkq6vRoMsp/HjOhnghWF9lPJ4Dwv7VLD6fPZlPAQGh WT6Su7vwNIXwTwBBzl5N7tVSUzwjIcD+1SQgK00hhOsPhNOJ07KrsOO1tqwdgDglgUnEnXjB +sn061BA9BAPRhGXkQ5w/bAK2xmIXSvJ/9mer08/rMySe3cD8ZLNxyQg60DMCak6G3UvBZ+e j55mljnSAlzfOMQpNueTvlrLB0qyrl3jEM/Z9nd8rjPxoN3xPVWWQQ7PN+Ujnd1iRyBKsL4a tVPhoDQ5O/1sCLK/+7bnBflIH+omIa5rumR1XcDTpaxvKW7xhUwFTod1vYBgt2oGg9aG12es sdYYg/QHxGsEUoN+3ukOji1k8eBbYsQqLrgHSPAgoNPDR1cAwJdtWLw28HRgWii0Mdr1BRJ8 uR75K6vCjlvvxldU2nlLVf/qwbPKXFX4RULLuQ5xSPgheihwOVnGV9BXJkiEQbrA+8K5yNC9 mudO8yELxcz+w3oHENfltNbr94UyT0m6eEUw3pUZTIczw0V3qu5+KEIFlckHyP2rfO2BYBdL GqxHfKmo6WL0q9xjwGmFGIUVxBM3Ugq3DV7qg7PTHIjqox7io2cClY+60b0cRkezOw+Tm3Ov PiUvWgPRosuhsCYdFB7AQ7ZqsKv9q4oLhYHy42MhmktpF383+rLq6B5H1xI6Z3JKhZr68w/8 Ry9fkr7y1s/00lJZyKVmiI0bOju/hczRkeCsKRDbz5fxi5Ym5NlDiNHdaDhh/TSiMn2boMhM fB0e2Z6WQGzH6hJYOI8a5xWBWpCAmMUT6uhefz8iPu/xcPB5aAkEOh5/rI4iPRntKUoU0brE VjZgp6dF9Ct/KVy8WKfZOwDxHdOrOneuzVw/pSYLloJ5tJOMdPvxsnuUsBUNQP9CuXvCEOpa QY17FFo7k5OlkXdju6ZhT/oA8Taz5g7tNrtbgAB0Pn2gGHxq2vMaWm+hzsSFur1INaQOlOjy M/q8LYLavonh1S1X2kz/6sTU5Ew7RxY8Zdl9ik2Fyo+nOhUkeZnFH3InXtLrp6QJECMfyBTF hmRyMpmxOx2qhErDOibWfVI6Vrl8z/VeIH2DUTcP3XW2OmgHa0yyGfYtO5LOQVYaro9OLeRG /F4/QS/bn4d4+Vg1tUc6qsVBV01er6QM3lw3e93rkcnLGdx+LOBFcyD62epdC7Erpp+31Bxb uqTTOK11n5/Q5Mfn+OEkBpurLFBfUt2hgzcVww4dO+0p7xF0z0fF5WdPSn5qLImtJUR91eUP jOcjQJ1F+x+jy+wwAD6fHWNjL0vzZc5ZcmR9G+fAWb5pC0RztejbOmcFR0ee1rZellLc+uqt LLPI9cjuONnOqKNidfXefXk8XbK0PK2AALe+mpvmtbOER2sLWrX484Jbl8yeznXlE56uzTsL RDOP2WboXIOdTe6dBGLZfsx9m+xpPZ9ZPgfEK76L8979vFr0gvY4AYQOp9ndnTk3azNdVesB DYBwK7KZfEjM5KMqWF4nH+uBaMPi8balmXz4ysPTy71ONLeSmcXZuTjkIvMByLXUieHWPvPN EOvdx9obdG6d76oDogS3LpnHxit3ymG1db2WywoeHocfb+u93gwj6u9imCsNzCx3hluop/x5 rY/PrTxv1C1Hg291lR/XunO1Bfq028udE5fBMa7Dj3Pa3J9VWXw4uAzP1zxauZ9Hs/aIrK9m vuqahxZnn9eT5yGKD6MWCstkEnM2vXdqSpsHYPmYGdO1PYfT8vHyZ4Cg5GTiQjuZLDw7/bz6 E9leJzkanDv/q5t7F4sL6oEAe1eL7chv41xJJ9WrLD48X+xGpr2tuBQPOF0JRHOxz9J+YOZx XdugOiCOi32Wmy9zhXXRwFbZkJ43ib9/mfzo+vpc37pxFToWEPuXsy6s8Ma74Xd439Pf7XAl 5r8IUnzOQ91Q7bELBGK/wvBr6NYmRWGpWFZMfWCsdZaWMdYZREDqERoW2NcPdBzPp8x5dYd9 3QVi9ct5WvQDOWeUOLVk+MkDmIAHaGmNf5JHXk7dQJ+rKhuy0w3ABMGJuwtBFEgMaMdJJoZF kpLulsXL/XIlXlLRLae4YjsGS1cV6X2FJriWBqSmLiX0FZE6yAPFtA9Wu6DMDh+caSH3WONl QVMPKxidQUIGehjpUTdRE282T6joDVD9gNQjMw1SkXQqnbTnsMLfpg9odNNKqnNc1Fn5Isv8 krtrlG7FGgnpmuLFiGpY4dXbwAuQdjPsLlpvpFjJWJ3a1PQFrYmPARpvoeY4Ib/sbFpdxlA1 kbr+qopRE109/+45hFSFM2nFgZA8hksOepSeAB2tGq3ovkgSOpLK2NA1KFEBthD7NWv1JGuq TtS3l/D6XSd1uflS1snU4tNNDqSRqy9rbMjfzrrn7bs8TCvYMRKPt5ZEk4xafE+/fY4IMu+e 2KqtlXE1EvL/FsX5+NuPu583wFJ3SfmuhHBV9abqbrU1psrLYiC321JVY0OaFsbF12T/ZNYr n9DZLnun1ENAvEBnKHT/g2ktk6uKZg3VoQpIS0m1KaD6jXx+MyC6yu1tCSRJG/xBIL4EpNHe 1Kgs03TsnR0N5L3ZF93e/jp5p4RUAFEtgcD9Kms4HGj/9W2hiqGZhFj9DBBMxX7+vvEiQ/m5 vaHlfqGuoBkQfArI/d4VaWODWrZPURdGXjc7K3T2OBDdEIi5P+qnzBslntoDKZxwNns5BmuA tMtljWdd9j4bosBqSu22V1mFi5XNqEvVD4illCmdNYGRo128Fchw5t9eQgpasNXLcKICCFwE gnRGDhTowvTc0uBNYwGM887vTg2oF8L0XZsD8bnQuVbnIV5VqaxL39SCnfkHevyaQjuPxnrv 4ti7dhcXzSiXzeOQopfVyL5q6Kay5ls9VghLsTSQ1pqTp2DOgtCpEiwImnNmijzRItXCQKs7 9SUgshUQJfsBWWg/s/XSTjnXfqgeElKpsfgh+T12UcTXxhcq7INsFYfIKhtyKXYQeYLAlyzu icDBDQlxpIt2VtO8z6mHmxVUEhTiER0MFaoW0Y8r3D9vpbLyYVX3GXWZJ05KMW+w/ZWqxYfg z2VxjizYdNMkKjGFr9Gq5wuKfjZkri/M6K+UTHjtFS0o7PL4whbljUrZFkRcQcxaqSwjXzVA Lgk8qLe9HpMPxe2pnbZXbCiSLLhbfQxFi34H7r5IHSqAXLQhsTcjYCxBGyWcRkrED8zTQ5UV q774zKec4mLrtKEKwztyNqbVV81av+8nF68BsUpTTWCQFDE+p2bmAeFJIKYIJB18+fl5SIDU 5MaALwBplKCxNUZdtsrQBic1tXqk4F2nNV12gbo9W9dp+ATEJ7uxMP6ixfSffB98q9RJDRB3 Q0HC3MV1o4nRdUDen25jf4kQXGKIL5MfiiLow6EkngSzxYMMJR+ikcoyFUBsUyCDDVlYWDXN Ej6nshZRhtFjHCKSDAZ12WY4byG7o1sds3n9qgHSLvNnIY9DxsOy2j6nI5Bl4bifzohbW/FC CgZE2we1v4RYzIGMT0elDZkiztVh7W2H9qhvBAL2GSBp8xY+zxhU1ybMx09fSVZyrNsDKdxb agdEPmNDfLLmCyDmKhC7jt6cAdf+PARLQFrFIeL4HMOWMdU4nHUBxCdtX3uVUa3+fEuIouet /ZGkvs/LslVeVrtnbfxay8xu0gV40oasXoqJCsC79kCw8IC12piKG1RNRw4nEgs77JPb2ghI igCxORBb0jTNqk5ej0gI5dg9KSko2BB91oYUX5psXolXOjIQt1U1iQr1dulJQLrjvLiLPD7L Z+OQlSZR0YO8oZ2UcYXA0P11IKXcjBpzNHgKyGrn1XB1tsvdevxJINNZQJ3aNxs2hK7d3qJI nC+4vQ8AcbcDmdqeVz3WSpQl5LaVn+r9qoRMxqNq5vTkqfVqzmlvBJIf7jwpIe+fxs5bAw2X 9em8UWmgLmnUPcYOdUTziRm97mKp+4AYKb8JyNyhtLErjHs5g1T75p33Q7c6T10ypNBKAqhF WY/oBaRwHtJma0odXx8FctAKWED78ghUpFgIEB+QENPie/tiR8tHgchW8tUfiG8hH7LKqN94 +2z65lf2FMxzQLDF2Z2U3+b20pA52/bldAJir0snbtSCPyoh4YWpky9N9hv4UwDi3PVnUX1f YJi+C90urxUU07HjdgGIv6qxtjtU75YB9Xi5DuJ1gthdT42N9oa+lkAfKik1ED0naJQk5CKQ nYlVz6qs4dXFqh0cCnfGnrOzHsHUjxZTdR1xUvmItO4Scs2h8DulMV8AZEsr6dgUOELSMXSX MZ0rJfbtKFSSkEs/gZM7Ttr3Aln9NEPTvSdWAcgll1vLvd6JfwXIgysHcukq0wf/8Mls718F cqkYD+R+lL9bBsQwSkAu1djaT6EwA6kFooU8b0Hg41kc25DPQMTSQ7pwUnlgYtHOpjOQUSQW dM7bDyMPKDuWkBog9sqVLE9tRV7ngTgGsgaC8sKQ1ULZaK3bKxTMhqJYGrxBE2/SEB2kCUb4 H7SHn4y6upSyOcZjB4imm7IA3sr5nIDCgKn5xJvl0lSvOEx1oz4xf1tCUF6aFnH0PrDY+Qqp tMICCUMc5aCWczVkeVTK5kgOiD0x4ui9YZxblDSMFaY0acp9MRB97boMHHUGdoHkH4zbZtGE DaW6kPg2TerwENvvuFOj3CiDqyirjlojKBjqaa3/FiDkIMlLau+osqsEsr8KLSiC2tXlgUOx BIty6eXRN/Q/g0zFpPxwQhKz70ktQmcg8tqBmD/unDUFssVoPuwmn3tDcgeA49ybaeqNMUrM 7NdS8qhLBIw9CIZpbel2eiq2i+8Zmlk1/D5vwkAgXDswNur4bJy7gVzE6f0wCIyQOoi7TrsP OPkPcZKXHA4c5XtKYnFSGywgLlacoRi8kPQgzwu3aQDtpQMxVSNe3w3kDMFBHnF7Btjh6WCK zi5JqV7rTKeqcpE/BiTjE2tRfR4TrK2aXGhHNdosKVBd7ZZbF7z8NpA92+YPnED64FU6eem8 1lf+8/8VSI1Rv+Lv2tpxqQzkgJd1wb2qdpd3UycMI+7qaRdLnSiV3d50yWfqKTtxNgY51Zxk E4gT0jCMSyoLzoT3m98MWUAuAjnXmEhs/xgMZHw0z/E4l61nCTkA5Eygrk+G9zs2hJ2sUfWc 2Fo4W5uy42XxsOjR3TzhYJ3ODrOEfN6i6ofd4/nTkx2jrpjFsEW17v/udYPzRj2EIQ4Zx9SJ 8Li6utTffAdIg6t0PwGktvbn2qzRbSBE2TGP6hF5F5sK7ALxnDx51c69tRczTmLXkdass+qA 2MtzAPdVlmJPq27eFEjt7gJCmtNp5lFl1NVllbIDhAP15PYe/kxoECfsAGEXqxKIbtHvYxOI ERwVpi06ts1GyRYKfhuIZA9rWMfKFs2VuzyHgCi2IRUqy7WaRyRuCjj/MyCuWUnIfhzC6xgQ 267FOQP5DOSjqkDRrp8axyHXgaiW/dR2bAjHIcnLsp/ko+VWMZDPQNwH+Wg6EZWBXASihWya 8OPUyTUgbfUVS8hVIFdaQVcCsZw6+QjE3jBhiSXkPJAQfrSf1sY25LTbe/m6NANpCsTdMxFu p3KRgewA8arluPljEsJGfRtIEI+bxgHsGHUuytoGIsRd12e2q98ZyAjEFIGYzkBQMJAtIKB0 /+HEmoFsALG3XhjfBKIEG/UyECnu3BoG8hkIruPzO/vZ7QBhlZWALPbfC3HrWSoDqVRZ8uZ9 YSCfgbiFu3tzQedO6oSBrANDvJ/HXm0vA0mP5ty/uv1+xk5gyMXW6dGc3pHq/od0JzBkICsJ 6TLNcgcI355aAOnUjWcHSBx8YKyzcbgBjayYBlUYajwdfiHg79c3Rj2FslOrkR0bcnBFNrFR OMTW0T/nC9DNVxC9GuxtAvEydc1PM0/njYbXjdjzNvqzruxDI+9x/oiUoP8YMpowLrop8LNy SGNeaOtT8/up7/qhPt7vlvlj3/wNRkPf9/DGPphYU+Chn0FtqBiN9xD2LRoYHN6kFeyQQZkt EZt6R4yeJggAcU698ceRPSRtUUAVkg2zqPU0BibaMuPtzXOX6OHp5+D0bIq1sv+pJbuB+Pg7 iDTJCuEwskKD9TQzyQHpuShRKknkQCwONAA9DmMf51RMtOWgbANzZYOPBJNfEp+UODQI4rDw OCNj8E9yUaXLUR2V7A90KVOaxntHEsNELCnOrulfqpdFiNKrjZY9I7LfahuXdJexWk6Dysiz IInTMM6JGZZ3qA6gEZ3r0/7vPn5kldJcQKldwDg4lGkoU1R7veNjbqw4BsJR+6VZSTKO7pFx fI9lII8B8XryDVSaaaWVYSD/9WIgDIQXA2EgvBgIA+HFQBgILwbCQHgxEF4MhIHwYiC/sP4J MACzQGrtoUFtIgAAAABJRU5ErkJggg== iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAADHCAMAAAAAnfUFAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAADBQTFRFCwsLLy8vTExMZGRkdnZ2h4eHlpaWpqamt7e3x8fH 2NjY4eHh5+fn8fHx+fn5/////BWppwAAAAl0Uk5T//////////8AU094EgAAGylJREFUeNrs XYl26ygMBUlAzuH//3eQWIwxODFxnMyrSfc2ja0LQsuVUI97/NRQtwhuQO5xA3IDco8/BIgz NyC/BQi6G5CfGv5eIfe4AfnxFerb8ZB3eby6il0Y1tobkK6QRaRZTvGTjcNYEwYRIfFAxPAO EN7y0PKu+a0/FD9Wb9XQ9Z54PSDIN+ZfmofyV866ZlK5NLNckZdIzFA1WGaDUUsyyzM9iviS ED83BKL0akrBFwFBuQ7r89K2IuWyfMt8LCIOgjJZvmsp8ofxfKwf9ZfL1/kP05edkaf+6lFe fDsY7Ab+cOFEca6YPPgm03BBIGF8DxCWLl+QcUHwQKi1eYTbI0uNKACLTJB6EljdekIsLQ/D D5vufRlxaaVlttkV/JesN8uz5EuAWND4EE29bH5nbwRpe00ff3/vsviwWn8JEFC3DbGRCbIa /w4gjvXTPdYqXIdNlL4DiNGKbgQaPMTA+s4KsQD3+mhNTs1T1H8FEKvhBqDdP0CMPQ/fAEQp vBFo7N00RcMKcZcDAkrfELQisd8DRN/rY4sH+hK9uFhlWX2vjy0eUIWTLgbk1ldb+wqqqPvV gOCtr7Z4uMfXAMF7fWxUhraPrwES9JW7IVjLX5nH1wAxSqXpMAi9fgStkkb1D1e/rmsvwjtb PylcjDXk+OfGtVdsOayPxjprDNnwHWL4U2fJxAwjhR9S+AP+N5LeMSb8kn+bkmoPx+kAUG0I 6Uqz13FKSFIXZCwA8dWmnJ1kJhAkevAg+Yi2BsrJndj4xqkrzm/EFA8nezLiuE4PGgMgQhHR mBiwiWKP3yT5BemEJ/I1lVlh+DJBa+S8EV+XK5LkhC5xEkaHV6Bw/eElOVsTJEwaiK/RhFuR Z8eLDb8I18HPMTHrZuUnhKsEoQy6EBBKCcslQ7dk53IGLtwlJ5aXXLOG6hulB6lUCQOR7uRF 2+wfZxZ5CgRRBBHy6wEnkoNwICbyyEouy+U0FgOwWXRL0n21DE/wya4EBPOGHlN16fNmHRHP 02B6EIvK8swOa8lIBhDDxIrJP1Pl/VxRNZXsEjfBDTShRXrY/i8rHsnHtxDSXwUEJnT/44R5 +Ms21v8IkL8wPN2A/NYguAEZTVbZMnzUjH5glbuFC+YqDosYTuaVEQ3EyhP4KiDneOk+f/LR ufC9sWXy+N4m5OKmXnic4iuYaKmahmcnTKuFWacjS6vh1VUsLvlYvkhfAojtvwCyVVn2l1ZI NCd9NsYia67izDFfDoXGWahniX6Y5LVw51ohga4InpD5non+Bi3lDWui20Lxqthd0SLeXP4r 3nHlDP6QyjKLSNdUT5FHmpO4pYFSYcMJwdZkcVHyFW2hxblKqyBYZ6OekY+uGcWBfkm3vWES s3NeeYMblWW+tUKIfb6GeRlx0OKqNXzLqERs9mBeNJN/b1itwOjF+/gZQFD947ys/ipCwQKU 9sVB/Q1AUIH7jBBGBlJSTDEOxu8SFDB5gyiUYNaT0GHFw5YmX23pe+UHNY0eJEoJy82brwKi a301BMTlRzNsNDadNRwqEZto2enLNp9kSSYLrZYURMa7DDCkzywpUIU839oSyXTgzSNqBQD/ Gyorx95R6iCSLdTUESSBPZMVKKW1fiKh3g9zEUIqO6gKEkZFCHpLs0/lOmV/i7NltP8vcZIC iPsNQJTx6cI41vrOfExGfl26kSQWw+5SiGGTtLjywo6ijE+M8Owk1u7OvP2Q9k1czKwNIPYb KksrtA9LpXhleeTqnDqkuy7sSLMxGaoDEfvftLn8C4B8ZVPXfzSxXgDZUVm2SunegFwFCI49 9e8A8kfDvi5v6lg57t8ERP/xFZIBwSWWZfQNyPdVFhRA3IbIabMpejIgPSOHsnHxV1XWdg8B 1ZZafg4Q3wFE34BEVUELIBetkL7KMllluT8KCCU/RBdfWTWdLK4F5PHXATFZd/u8QrT/4gpZ zN6/DchSf9ADhC4DBG5AWj8kAPIbKus2e8ebOn3DU79XSNnUlfseIPemTg0gwTH8JiD3CtnE suhHALF/cxPJfkgVXOwAcr3ZC3+1sC0BQj+3Qv4OIOvcZQakyNzqew+5AITC2ua+eQpMpMM6 0im0Tqvg4g9YWVIJ7Mvlb8OQmQNUKObGTE7PNEfXLxEpw0LSKv02KdGrK/ow4dLXVJhbmcDV MFwzEbhqbCoMjPCbSMYCJXykQgOq6qZ+xMoKu3psyBmLNtfNXMudFSoaD/Mgy9uhz5Owon+0 LEH3yMReZ419COFXvhcqirwS19By1SUTVeJHoSMhJCa2vKgCJrYyYymyW/jvtEpkr4VopGt6 0dLzFZDbgvFs4upPw4tB540Dlj2kcQzdVwBRqsMmS+T+frNVgYyFJxWuyFByqbHlwlaTuD4M AmsH+W8Y25kafmPinIvmDZcsojP8mf1lRxLPkQVIQpeiaAJ5F/CP5bqS3wt/EWeyz62DmVzk DixVr3NNeKWyt2W4Vl+vsmCOR+p31XZdGFIWyvbZ/R6wfl/lPXv1l4YtLQKqXjPb0ImrELpo hWwMiz9i8ubCe6qaN2xDJ64yQa8BRKs/2f+SdBa40ks8d2tlOXU9IOT/Hh45a8vdLCqLETp7 CF6psrylL/QjPXguku86de/sIwhZzLyz1/9Gb2lA11FJSVucToW8sapYS9SdZlxxR4KRhfZR jlhItYwURcJNIwjFPDPSWiZ42HObn1G5hR+pdTOmDpVUX9vrZJJvUhyuXh2Mqo9B2B7J0TLn X6Hdr0od9Lp84fAtuNKlmIL53SQIcTN7rjN7YRoQM1NAU3s70DSgWSoXYvEof6oLGnNxaOo+ VIqGKu/uwH1jWt+1sNONbTSGu24P4QWi5+Lu4h4XDz5WndWHcqwqcWMNf65iiDW3sQ9Nipi4 ogWP68GJ2kiXb9oibmXyPUC4bmoaD/UrFaJWH9ZXeVlQjx9IGyvrstAJzOorDlGrH8lo4WHS ZS7O8aR1x/9yW8fwohUCs/3FubIbfgQQPJrJCWa+KYK2/YCKbQC5JnQyvT4cmzX2N1TWcQvL 6SZu9DMrRE8C4iXBY35ihZjDQZ/lGAjU/fiEa1vKXQOIDytzzqlix94HUfzCCoGDBpZ3iV7i 2SG2uZR3FQGA1s65RmUZNckzSSE58wvxSDq6B1LeNQ0HFDkTaaoEJG8uuFWCRl/AOpnuZw06 hhx+YYUcPpe6WABG7Bnoxgy2VdFLl4dPAeJpMuDuTQbyZUAkcWhyiwX5dNIa10fXh9W5cUXq Bds2hMpIre8YPn/0Ks3u58vJYa8AYiXjLQ14kwsvLYBPav4Ph+8BkpZmIY8xc+36qH+gPoXH nINe5Zufmr3eYWyRwm2QberuTaktyikrBI/eQ941zTBBattAVvuDjwBipxOEsAC5u6kb7klt nBECieHUA2FkfUjQi0Ot3JzZvmEX0FESQLB3zShaVe2QjQsCzdz5BCB2mhSHaFwvwLNVVMz0 YRBAXsuEpwnDikOKwkDRGCwceOMkS0MH7V1TwiT1XTSeANIGIPtxQNx0FArqhT4EhOlRJn4h i2LrkHKfKjCSiiI7RXaZ2M/L2rZq7AlsVs5mu1MfUVhzC2RtKfcBYRIbsvvFlLYd3Jn9Jv8A NdqZSwF/9Bkuu1EwjKnorS1qPw6I05MLpCGQ2a6tFM14pgQ+m8POAjgX9BYiHddXR2/BZC29 439tPEIMmtd/HJBZPB7NlO8B4njnJuYpAtrm6IgOXViOXOGjVw5vZUdVXHmKHceGN1B1z+ZS 5+MxuY8Gu8mvFe4mNEexOyDv6NsYhzGdleCZausfxyb88fbolGMfZmxFbKCy3b32ZEDM9IZu WsvMLAcvLhuIgb4FZyXZuwgDTf0sZlwf2Z2PboGQCS604wDhJsTb3WrPBcROn3hrdCv+jh8C MLTwmf1vFwVSO0Jhahp4+T4nDsEsEWE3fqprl+/IJFcn66tZFxn0Flzc4KGHG1RNfjJC4YFq LoJ+2Yxlx/+osW6emjNuGzAZWPXq3PUxV7fmEDorqy0TRa7Z2Px/J0dIycuLY2jkXDhc9aQi dkzMA0sDU8tOI3An00T+Ct6+TucYHA6X5Et34+1zgwcOJXUiIAZxcv9A1eOacpSKBY6xJSzT gjoJr2ALsESjx0HWsIvOFSA1O425UdWhE7FyRz7n0wFMrEXhVsv+KB6QL2R4+6YRvwEY7mkn AjKdUDJdU9FEQPhogcRSxJ7eAW25jMxJ0RjZRPhYxz2c5uVBNjabXZmrK6aWOa5xCx4w3j1b rsduqO88QKb9D9ctYd9E3cK22OPUBC3GpZUp1TAgDwUD7IWoltOH5xTkBIgZR7eptXRgzxQ9 DZD5E1b7ZxdvnYGgZ1zPBQgqDXM7b3FSqI0LAudJ3AsXclRfLaEP1P7pIlrsuB3c1Wl4TGos TknZnvWJW0+ly5kIGzPWbGau61yvLlTO6BeuDvAozbT07XPjgotNnJJgz+I7CRCl9FxJjse6 uKhSHlv/L3iKOz506YzPDhjp9Qx1+Dze6Z07DAcuG9nYvjLtBr8vyXPWR9gG5oo5usVups8I 1pyUWqUa5BtkQPl4o3gSg4XV5i9eG6mn90kTBN5S0TnUh1xb6NdPeqI7TwEEp/cP6q4s3f1/ nmvva4Xso8aQoHb4OcZYhHdU2Z/ij7zgfb8A2dZWzwmpcR6g9ZSf77SnAAKzAZOBb6v7GoB9 d6hKAzyj42MXEU4TbvS4l2rLWL5vnyzUoxmpJUyyM+c3sa3noaUTAPEwHTDp77U4MFHZGyHW ysXaCh5MlnTv+CfJ0LP+o2eXeDwGVzkg438NzU4I6qndoM5YH7M1hLZrm4xcBtYRYa/iZIjN RYP9M27SHHZ8VD0fmG473RNWs/14VWrZp/ZO1mp5Eq/wUtUJeEyuD2+7AQTqW5+cmzLsHbKZ S8auzhtaPcFSPpqSGQ/Jc98Lsx2HwxXRkh6TG9v18ZLfqU7AY7JYFlXPMhsFjHXZQzmS6+KE k3O+KsYnclSxHHPK6fQURaa9eqzjHOSsKAc5jX5ACF/y1N4FxE3rq/6GPorzaJGyT56kBgnw GmZhOd7EhPVDnBThY23FrecuQGXvGBfIOQQ6ftNUXM6hOm7tCHpNk7wJiMNZ5pOHAYmhu7ty mKoYs2Hmc4C99iE4sE5LztBhZC/mBCaqYSABD9u7VZgNYHx7zfp4EY83AbFaT9NouwbHiLPh hDNaFJNFdMHBL5yrWGq72Ao6sUlzsR+MAQkmgj980/lCxvv5ZqK+Whj3FiCo1PTzu8wOg4N0 ndNVIDfWKAWVFBSXfXCwlwnXzCPl2CJKCSyiIcyKimlzA0Dw6AL3Jq9h2Gm0utkvQL+oGNVb eGicVFim227DDfWflWSeKS8sy6BYMS7WYWhCKcCAJeDJ09JxOsj3dwpjD+ORZ5Les6/WeHhH L+eF3wCE5pcHp+Z8T+pDAMO0XCrxUCHnc3HlC0kAw0JFrJXaUdbm8hcdDenhsMVe4rt7dKfW MzuS+FJvLZB506wzu2isZo2ItsS4O/06uktVWLY2GgOdmLeHwxZJTsZ63InFEKzujmuQ7AWA GJhu/Ira9TwQPcwPmWh82XSjWDcfiRQHKwnapITSGrFiidlmaleXcbxrVBK1x51sA7UB90N2 9fymPF8U04+O0njbQ4txSaUYOQdCbEqIYyRVm1Smwy55jBgRxAZJmQPdrmdvjhuIqY+Ppx3j skWejlE/JgExb7QiMYMIFu74YRSXCEVDC7jPg9w3l/paRgdy3RR3Vwl/FTstmWWFbIoej1Nk SkWV3cmJrx2pHr/9I4CAmo8odle72WsoojiEHv2KBIiL1AH/YH6VeXjv7NrHD7o+2QiFlV5L aqIAZHmK29FBDTmLDlPVJgHR8+uju3Xb3QUnDoZd3F2jFiPPFcu1JrlLcCPaUCYHBlZTFw7X sGR/0Aefwo91mq0XhNeHOzupy/Ho9sPc56BK9CpFUKKnZ/aDdU5+F2e0bD7ergFxdJRg4tPq 9HbHZmpKcnb/9kRAaL7p68DieJJy9JgiuMGA1Gy/Eq8X2b81d0gwtZ5HZjoGTS4v5SSv62Mj teqvzGEDMZOl3d5kbPxM1MflNAEIzuNh+/0w8WkAXDK3zEtEazhUEhZUkAxzQa3lwImxqYc/ t7KIvNPwa+c4fRtsNFiRrwmP9tcMetHkONnYGGjIcrwoH58HxNMbrd6gC+UrRbu8HzCf1EWh hIWy5MlNoeci9263QKmAPWgrk3vm45TfvLHxx8/1ds3gt0rNdCs+DIid7/Tmuv3VclLvqUsm azMbnjDorpmaCajCKo1hrtV+fnx9OzR7MypNGbvB43HBCtGH+ZbVU3VXjb2EMFe8QL04ubgg 7C5AJrj9wU20xsWjsaXrDjfjlXBAjBMvonHH8fBlxzE7e10zUWmyNuMgIA7m+4j0faTXGc5E q6J0zx6GJ+EwPDgZxbM4bC9NXlj6cGK90U5o2mTvmp163rZECidPQTsEiKc3uogMqtGONFsY x7DdzqpdFeEe7xTE/YV8jBmOjSbbBDfn5+0RQNj6nKUo+n7sCw9FKN8/z+P45btscpCiMexr POwb/YjUsfUx38xFSYM1Q+HSpakS5SjhUBIzsD98Pr3Fp6/XpdbH13d2ZHdjO01sX89nig6t EP1O073l9KZkB3HVAH8i7hEDUDcGj3HExhr25eybFUfRuYeE3ZmFZYVqIr4JV60ZyqcmSTmb homSu9Kyb+9EgabGF9/pAX0AEPfWISCx8TpLhtL5UuKtOUudRvkadGqPXzq3x2bukLvxp2O5 1j349bNO/IcVicmJRrfjdLfdTd6auK8C4lnbPM4aUa8Ig8pzHS2lDn2lM37s5d5+YJVXesEL whCPeFtKNzEecpc7w7O36OQF5MmzkR6jcVxu0QSOLb51Wop6FY+TurSdBqn3PXr1qcMlkhOT 6Mck6YYQO5/YPgRIysv9rZEMQ7+XrIZ1dsepd0/beg0Q+K3lcc0o7Y33SLlNghDfPv3sNUDU XzzqGUqHBr3jCawkY9TbDVHVa2v3Dx56V04N2Qm2tNEH0G8LSr1yZQr/HhyYFgjsJd9XVcHc tvb9ifsUEG/0H9xASqdG3CkqXxecc+D/hNManwLi1F/EI9/znn/eGLhaTZcuHQHEafX3FNaS ad5bH83+cdLEfQII01/tnwKDnc0ckzA7ZGzXYEVwjuGzC4h3pC88M8LX/re/8vDc5ZR0J+Wi ScY7uZq2uQnBSY7BLiCfiJe0IQ8XD3TkD3z6SewkJtFHlIgVlsZjEmGMZ38CrM6N7J0G2vw8 Pn/pYbYciSjBr+UwRBuMmOdzvi2wBzhLj+wCIuemWo5oy/mNxH2QqJySCSm0F2VW7hWgvvEc Blz9dD0wPuS/ETN2gA+O5MYMEj+vD+MU5EyYuHwYQjWvy/TO0929obFyMH1HORi1Ji/ieYfP PFkhUicmxw2wwKS2Mos2xVtxNd/6g9JxpxHKOC0jxDIr4/nAqfLcpqrYuuStUV/us2GDVFqL 6uXIBb0ZUHx9hWg+mMPZKALXCuUfPSI9Hg+3V26Buu2YYfwVgJCGP3gsvecVQjv9g3ybCCY8 ccnuAfInY7xCsQdNQ/bv1t491S+4AemZMnvGfkO2hhP3j2eA/KtBrE2m0TUhqb3YhF0xqj2e LaOfBGRu50qEOG+5dTVyNaj0tBarzdZ2tobWc1HSpJnz9kKJ2ZnzxUtJ8J0uon2VpZ8KLZ0r ms4WPccGsGYKw9jNwjtUWnqSc3drKUsA40glsgp/6LqQ4gWRQLPjdDfEV4enT9l9QBRo6DrC CrnTjkbrcmFGHMnZTW+R7GHZ+5BuukKSSl6IoXIqaT3S35jkilZ/Ev8bUc1PSYwUJlZb+RRd fhs7buQ+1s5tFNMymSpj1ox6CFciWRNM9PkqZFdl6ezDhRsXnhnfuTPrht0+j8dyCK9fqR1H 7nM+S+QoPvLLRxn7Gb3H3v9uS90mmEIfSdztAbJwX8KdEhp36ZZw+Qizbb91y7pBC6qT7aun gDS9D+2/znOgJ5mfhhiuP4LHDiD4byWmdo929zGouMutMW1d9WdMUDWeD83yDZuHa/WP296m dBUreY3XtNX6SGUbH9lM4LfCJM2E0viBBgPLh+VHzOou9kHYLdIJ5xzJDsrYyckwuwptbV99 zGlWw/jZ5vIMdwMNpmQVaOSW4JXoIvlWOLYmEW0JaRv9HUbiIZ3dkh/rxAYkA3Wd8YDy21Fa RH6R6dryFC7dTa8RrjC1JvK7S2iVgXKgP6U+1Mji7bwgIYJ6c0Ta+sYJ0E3mKM3vkgipTyTf WAyfTy66xjfRnyMO9gEZd7uJFQV5qrNrWzyD4owkpVMf7J4e+buRdPva/ftWmv20f/4EEPtC p7VfkNN1gKw6RLqTA7xPAfmjUd4dC21dcKA/aX6qjr78g8zRHRXgVuRF7tfwUaKzOhZS/L6Q 9hRltU9lC9rVkbZiSCdzmu1CSiVbGGNnSJjtwmQKrh1Ao87gix4C5BxGZGNHLgGvavrlKs5V lNhW31SeSbKq04GDVAksWcsl7KkHpYbzA9f++Wf3TrWJl7xQclL5bXEGJheEpOiZctlfcC1j Y8oHlorN4H/58EPugMHnoUIOiQOHvqU8M/zMWlCfGVqVelG9Im0lXyYVpuayRS5NXQGCxxtg vQmINJZae3GZ71NPyEhbW77WOU4fz91MbhoX3LIjaRO3jblWhMzyylSihcBlMtGLe/o4szCI khYpQfjBiP58VEhmo6YWM/xRrPDXrO5VjdTeYSEfAsSqIvIOo61MnYZ2VYpeWxnV4nhE7ZPP U3ODjfT1iMs1owKELjA/N4D87o7+JTuiJLK91RcIZ7uH3BgMANH6Cub5vUKeAZLd5LcaZtyA nL6H0EWFSy0g7gZko7JQDHe4xtS4V8hzlYVc/3FVYfi9qb+yqcN1hWQtIHgDslkh6so+Lw0g /gZku0LUlY0sVLun/wwgvioC9d/z3a2+tlC/AaQJnsXYoHWPlg54tHOlz0GR3lgRTipWqmm4 JTFI00TZcM2RiG8a9jgPJS6csvuqfqy+ER72tem6BhCrNgwEBCEvy5ER+a5R6x5jZBHFvkjU WhKqK5KOkFoiid7WmWJdxLgk+80mzPirKrLdQ+ypyYQBKadIEnMZ7rBalNbt+nIvwBL835fs /zDxv01QcY0EU5eoYT/lSambYHDueZhm5Dbc3Yjo8QfrFt8CJMtNdlL3KMT2ssUuZHOf+e5/ ioLyFUDucQNyjxuQG5B73IDcgNzjBuQG5B43IH9l/CfAANI23P9fdChnAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAADeCAMAAAAkRKZWAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAADBQTFRFBAQEKCgoSUlJYmJidXV1h4eHlpaWpqamubm5yMjI 2NjY4eHh6urq8/Pz+vr6////DZXxzgAAAAh0Uk5T/////////wDeg71ZAAAsEUlEQVR42ux9 13bjOtIuEXmBBbz/4x5ULijYgk33/HOG7N27ZVliQKHSV+k47+P/1HHcS3AT5D5ugtwEuY+b IDdB7uMmyE2Q+7gJchPkPm6C3MdNkJsg93ET5CbIfdwEuQlyHzdBboLcx02Q+7gJchPkPm6C 3AS5j5sgN0Hu4z9NkN7aj043v7b/Rf5On8fZx98+b29n/+K38PvlxmAdmv74yQLwp9q8jDzL 2FiUdxxSco5hHjHiP+sR+b8I/+GR4O88cq3l6Qv5TP6L+iX6Ssql1vOsG0/9m6OeSJG3dM9w e4keJsOt1ROeCN4q6cUyuCWYf3LJJeEClHOMSfwMr+dy8uf1O9sEmd89fnCEV98L8fsvIXXi XIJU6ln54O115ZFChFUuchW9FhxzLePTrc1dJz/sPH9Ic0+fFV+n+vTVWDYJAt/Jc5fA3QCT bFFlfil8/AzfHOlKglS/cse1R1jpQv98tRXDDkHmnTNXlQAfmdsnhwQ7C45wJPw3z8sGeguu PBkW3owZP18TbBP4Spjnok+lI2T8Z56+wkeB7BmEQ8JtM58jpPnxubnmgQ8VryRIlv057x8v MW8AXsAN5CmQ5r/4CHiDBeUPrBzcd6KXSR4Ez0GrcBzzW/NB4WvwWKmgjIKvV3zKXPVb87RT 8sE/4dgkSOKXMZj0ZR1VAsmSAfcC/45xRqH4UCkjb9VQB8uegOvbEnyPTl5srSKorilE+Hdn +RMOmTIomw6O0eRizfrSnoZuNdWp4CfFojxbkJscZ4/RBGJhNThKlo82XZAO9IePzX9GPDZF VpSTBD1x9QYIL6MuWClPJgtfs50ps2kj2iwfYT7i/EjOavQUVLfzKnMx8M02d9GR+pUqZK5I 9T+PqbH1jZrt1j0Vq65qDUm/l57PPj+R9RxV1IT/bD7yoMdPIezqEL6tFNXyOXLrsvq2wkKR 2h4fphx0T3M3lIaskRPtn1NFaKrOAOrMNtHW71IOsZ1vtxnyKyoACbpuLLN1Dk8n+UavugjZ llmIB4+vvyfB09KuDgGCEM/1OqXhYIbXm1cujbrBsj2qLHLm7TjvKLA4qCyj5t5Xs0f4/SDi KmcRQc5rRRZJ2xSemP2Rv1O0fVWHEZSfbTR3jhDlJDUZHZsRpAhFiEM6SK1tggTkgilVDlsy Psm8GSHNtFXpFirosua2wYkMTAwRj8j3yS/K1J8oClRbNVT+qGyKkAaU/qV2Ly9Dz8nIMNrq puhHjYxChT6Nl2TcpuJp2uxmWJcnIVuTkimXx7X8nCBHaLSrxdIZU8MpEzBDzsXjW3R6XW56 dLYIxvRrumfkMbpYC8oFo4qqn2Y7bTnYR/lKFgl8i6O/dtT9IodF0PESnGb2AUd3Xph8FPPg nlhvTCUqK3Im2nRn3LSyQk5ijkwCZ14yli/zvFlEaFC2CQffVk36WGqL8NZoKnlHJfaZvjFf p9UkV5xmKC5QAcd52o/TKgWur5ngAD53fV5R0wS8Cmxr0BejCope3EYWy2K0MuWCqMJpy9IN Nvg2a8Nesurq7PgiJ2WirPfQijy+t3gyXTlu+iGpw91lMtngRSdFocw31xqBJzWoG+x1wqLK kekFCj3aUjELTtUNsBrC/EMUkdxmTGRAVHG6pgSduhBfsRgLTwp/IQiYMgB7FOI5dce6WiN8 Hx02K7+GG+gql+dnmDM8v4gKH9n52zUZWtaMtehkaD324d/sexxSiHXnLSXcupF8/Q46Q/bl EXkXB1LU41TxVVTSNNlGc8eJIBPTsDE/zKVLsqCHCkW2FRvo/0wav5/fAF7jEWlp3nwqk0CT 44Q1xql8XIRJB5nfaqfobvf7OcVv4TJdRlkap2Yi6uS+K7LI/j94gWCH0dNVYfoqv4PLMm8n 8Jc62/tNzCne62W+QFU97TF8cSa9R33wbA8r4nyaedV++gXQC3sbmMwIVJ1/UlQ3BCeIigki W+avCdKq8b6pbthWjUyWgMpn1zEM66KDqqBbVp0R+XdwbtkIWXgkCY+A2C7ii2dxxnCXTvNG uEeFLTiRYmRnsyovIAg42iBsdIkYcJBNFZsKsEN1Slb4oY1XhnKvRpzIhuSATRv5wWS1wNAV 9XQCRTZ1SOKFhYegW8niuydW3U3hg6nr1RhMQkHxiadFIJ5GFE5iBAXFHrNGERE7Sl3tAXyA mn7PIYGs12h8UYotrmwbWONY+1fMMBwGXfQJTgcCBBAQg5cmrj4Qqd10bnnqkR3JMQQs6LDo g69G7AAWbxTGEP0gEM0Qthm9y04cUe4+0GYaRlNVx0N3Yu+n7dnjKL/lELbKi8FQPfrlVM4Z dg/ny22Q1REcDvTTpefX+ohpNbnpzT3HEPDIQyAZXvTCHsTU8JF5r7iL5SfrXL3aesQ6RFKv H58GAa96Ts+LUNTruYAg06oIhU4mTupp0gm0ZH0VzHQGq8CF7TyMX4szQ6qHlbNqLlMjCjgC RTYI0pFFxD4UNyNXMWUDYzNDKZKFX5VtFrSXjM2BYo91Pt9bDWRE9iDXA+VPF1JLEnfUbwlC tgOZy7K/4Wb7MwoFbC1LYejVvC9hWYCAFb06vO/TzRG3izBwkg9n4W0RZKA2p9vvwWB1EbgA nPC+ptXvzjRRMwzIWkXbAEUAyToSwzFBrFoytXpUOha10Cyana7gkCeAFtXvS589v4ATnXRy cBKgQIYXB0MRg6kZgRmLkb+d4QfQCYLOzhrQKyfxiJr65Ap+DmemT9nWRbV13lpFlH+W0EN6 MAyi3SunB4BGyr/F4WtMT1q5JwfvuwSHtGKMbTVY0G9VB6fZClX1myFI0s7VHMWTdec07gWo DrZXcTOPB6w9OGhXINqgdrjhT2q+B5VemQ37wMaXOpFBTtrTYbaqOCO/RxmrRcPM3XG5IWdV NKU380Hb4Ofp03A2kTPVXzSEojwiYKBq2bPpho17p3GLIJVjwaFWfDkZop4Qk8UUhJNccnzF QTK0ELPbPm11sgaGAucpJqvQ9yCaCu9hpBfTTiCwSb+LeHYJZJmt4Nap8gc6vpKslf7gK2Bs aZyKukX+MOrX+hhYQ4I1cjk4GkePEc1RzE48HcQOvYLA6A9hKXTluotx+e0EuULbZu/HaSZF gFCNbAwzdFdLbzODZckYiEiG4W4Pr5z185ngJ8q1Sbx1s0UranyRmBA4VSRQvkhwiiyqXSFm 8GhR3RUM7pJ1YCYAfkTN4GA6K6jQAIGQK+zMDYK0+jlFLALaTQsUitAikCrBnV9ndWCKWGKb kTJSwPaz/BQCnI08BO0nNvZaDh+mzISYKOciAUMT8maGssnj7B0Lt5khZQIuO8+FmRQZ8iAw gSJjXgduGQwsjD2lrjs1cm4SbCjet5roUwyNS2qGVIfJB8UL9BTPf0KwMypb2B93kEij28kD 7Tva3fBTwwfF/7LcEhCn9T5a+jqJ5+FKYclEyi5zQxVGD06ba0wwfb7HSt8mSIxJLddDExRs /+HdVfW8hCBNrcV2HO5Ow3vbtRaAyv2yP0nQvHycdu4S7jtfwPHMspNhYZvGFF8ljH1xX5xn kdh3GacDcXwmT7bIDyxb1Jy793wZtgkSXAZCMlNBSINpOtkvgn0ms8xqKYpTUSkGicCE/Tc0 SIIIPaXmTUdE8j0pxQiPZanbAxnGM97koEO0D8nVwayobPILUhM5VDNe0DQjQbp3R5QgyQWC HcooFiWKpzilFKXjRv3DejHUn/ghnS3SqvtNPL+RadsOiPSpZXmursqw5KHyzjmVJRyQqtwA kFlSLTW4tHzaa9JvDw6izYXvGFogjrf8wTbeu5OkGb3Dnl8F49WXRPgPE8dP8oybZhw4sHTu 2EmQjzlkoKdudrTzUcEOLl0AYGJ2yNijzKWk6VyCQXqE+4gfoYAlJUpuEIs3UFL2LxwREijV BVoCG1fp63z7juqw9Zzbo3A6LRqKj9dUwSdjoVcMO1CQeGTre4KANPJAWLE8GDMNMxujqC6j ENJFZMojQT7L6RlgXkZFl6abOPr8M35MD8Zv+f9CEMj/LKl+w2j8bHbxMQz16i404tAWRUrK eClD67xo34uHgLXcZI+4lQU8R1ATAulRlEH+bmFghyGO7jyugSjSpxyiuCQ77OnioqJKMiic H9U+oNFUx/JhS3RoBrJAZoYARmRmJ7W8ygNQ1s5Nx7CbIwG3pFk9Nbo1RYyefmcJcMuNDwV2 wvc65JEgFfPsBnHIHxAkfqaDksVi1PbtlglRTPCoBACCzLXSRIHmg/BDYJvw+rHeRww5ae0M utTNhT3UGM1PaQeWHCOWBwZtvTj7gCCTGMym6cjntQm+xcMKnxPEXG/vZjvLUgiSIXFAs2Dr U2pZJ81YP/fUCweoYH+G5ADK6Chd0KaPxhhPCRrFsjYAjf6cIB1T05iC6UjXEKRzyjTk8dRj nyCK9vbsooNZZQmhJuPEp8YIPnHEy7RVCwl9QpDMAa2G/DEcr4vhdbJZZ4ucDOc0M0O3Twh9 j0OSyrhkqbW/PNJp2Yn7HNKbALSjnZbj2jQ9tLd8ENw6To3Wt1zddqoSfKOYYt8liEH5Lt6E Lkhi/yTH4xntTUXMQYG5pylb4xZBcpO8iquU+sAU144c97HIonh+XWUS8UhdUGIR1wxoy86t S5XGOBX6A5iyjV2RdXp3zMdnEKGiBdN08FNhK+9Gd4/27nBIE7PsOiuLQmGFlfq2yDothQTO IvtPQOWTsp9X6EfXhN0WMZ/rHtpbiEPKVBpqbFWCHOiA+rX86P07lW/xHy2dOPYIkk9JLE1H vYggoF07hyg/JUgk6P8xq8OnxKOR3j0BLcBWFnHrZdcRPreyiENwxQ06iu8qF0ejuFFLiihb TmAzLbJHEOBnCqdcR5DCi7qtQ4QxMCuiSbjrWMIdrmwNUzmmL9se0Dfn1wNBav/YUy8SG7K4 cHhfShpiVZyzPJoTUTdP2iAI5aAM4JBxGUG6MbIvK/iEIIduVSFOczlEXr3SxktYHheji9jX RZrkPQ7JHEizHD8kSBSw8sB/McjSSBw2c7AfaJsFvduysoL9k8JFDMJ+KnJIdlLme4IEi9Fa fj76JXKOUJp+gOvbsTLZpWotBClxQ4cMxgtsm08zAkPITYnL4jViXoiWwbSn3TwonwGQtx1P nZ6aIkAlXkSQJrowv/fLXuuQ4pIXTBMspkutziS2CLS1fajOcgu7ub3ev4AwRcRaA8lh0QLS yFlNNSm4nATA8Yl85FDuE4Ruulxa1dZIrkZLff6eQ8C+eY2LupwHn0eKAduUcsIYMoZz3a7K WJcUjpcsenx1F2pcc9q7bH82REfjdZvGnKhxLXB0xiDXQmwQpDuCjIvBRUoNS29E+Lul8J91 rrf6XsPxMeA+AxFmcgXG8AYoWCpjbCp14hDa6RUdUcjtnaK0tgV/tfItK7JLEma0ZHdikfpD DrmWINy0IB0bZi9uNktBOk0gZJe1mLJlxtXVfm/B2cX05bzBIRQzjYtrg4GawnJPdoMLmbko f86aB6U1Uxjq3eWQ0a5V6koQFFmfob3OU+/OydVs2RScDyhqxC/GQbiAqKAupeJ7iXLx8Fn2 wrrJ1iZmDkInK5lPC2bki9gw8XCfICfVmF6m1D2HxB0Oiau3a/73kvJw5qjQdzKcm+AM7U+S S/shQbQ4HSP5lC+ZWUGMwAVuFs8ckFMmiabp0QzpMZl19qHIGlxxcT1ByucE6bYUZtV0p+Kd 9XQ6YMVlrYITQxQcU/WbXg0/IkgWCAx1tHh+jauRULWY2FKsXTuCqBRsGM/a0yGZUgPzpSLr 3CMIKfWqaIfstJf9OHxKvBSJDdzFbMZDDaZ59BsBqkAE6VjPSd8XXUhnrtLRALsuiPkgYjma ILM73sKyyAEhJVSv6q5BEXDKdAs/EFklKGI+XIA6FXlKrREFNaxhqSmu0YRA8eXgvp+ILJc4 yWmJ4VAoW2oznfqX7SE35nuK7GFZga4ZFYK64qgqe7cIIip61GiRHhVg2bpNuIYOEBtJY9ne mDmiHxhbIosK9SfbSXSl1cApP5UWqFdJcakK9FS1eGukbA4IIBf1nD4niIR+JouA64Ve8AVB wzYoE6AMSJQcH+sQlzFqaHrWVlMuAzslXwFn8BGeImLxgG7w7ez3oAKvS7Ia5hoWgjYxg6+T n9SsPYJsG3GmgG24Qm2DQwzxB6AuQmKWpOI0RqUaHwg322t5HxqMPhys0o+tgl4tOB2kBM6m Laqk3H7yM5finz1HpzrVdWmYmBDV9GrvveTXBOFES1c54eIuLMe69PqYxrjmNWjYMGkeUY3P dcEfHjkIKIRoBLcMpe4SiZuBzntp1uV0DH4f9HB8cYRNggiaru2DfOMx68rk3BHXr87yDaLU KzPVpm0WduvUtTKOmjtpzg+bHY16m4iES2pTJsXaySCrrsB9kyBxTU/XDPrkcswnU1pFwqFt Lqdx+L6kYpNDItW5Ktprax8Nfn0RI8xWdB2XHEFckbRd0lad3154BaRp6lQuOSqa6WDNx7eo oWnMidD6TYJYECaiO8K7wjJz4TnDix61yWI6vyNIx6Z2ztVeGi1rULybnLKEr7LYO93hIPOn 7Z6LIerV8PnqY6FO+EEP1U2CGBuIAVEKmRnUsxhRtikAMPUX1GnlCDOFBnEXQHen9FBjUnY5 pL0zUj2239UXdyI3S7a6MyFKqmO/+YyrFwXYp2+Uue22qn1PkPDwvaFZus91AwiuLpbaVJ6o 0waE7sLPOQSMmfjdl4rlVat4wsL8tsoxUSU/7AaEkEgmVq0Jms5ChjIkKau6rfQGtKMNJYcv OxR/TpAO5RUmjKCd7tM9ws08WsNQ0FWxv3A1z7RCl1dHEmiJ9m2WtddjEAOAEMdyUOvfQrcB lpamc4TkhNZYXDStuN7ul6XoRzgsz36pcTiwQ5vbONhAeBIGim7QogmRq83w7xGODVQqP1Mz vZBn4SQbV5cvPH8ercH2qFPixn2UV4VqvrYPOBDsPTSuwdMhQ5vrNJrX9Kz+fyCyOBxyHJoI 5MulOMzjrId+fj8H4HPv7hWf+TUUIyqEEMLrbwVtWPeqs/hnjQgI7/iwZTp15g9coSr2D754 asT4M4JMwTHVp0DN2ZDNAS34EOBK3z7RD0FZfBDxHvBvSJ7axIZhIUjPkYc2BHZXTmqURWFt Pg/+/bz8J+FV4vJtuUgMKgdeiWrt/R7y41psE0RagWet94rpaamv7qt7enhYvOuTCu3bWnk2 TnK9F4942AATeMF4Kzvp8E479W///E74Ovpt+hlPx3eIemuKxpyClhCjzFzLIx3Isq9D+un7 o0LVa11QunONm/9vHy50mjHBp6CBTmhclla+2ff33W4Te/pO6Wv1U/J9SG9qPK1p4gEFVPgr Jjriu+OHIgu8e4diQj2EJalWx4I3h7wkyKMsOX3ZAsPn++2ZrGml8yCGzwFPN4e8JAiDiM2H TGt88G9+QJCqkTKXz+2rh24Oebl2WrW/og4PYOF+M/5sES/LFV/OdOuQr0QWD7KRBQ3eBCj7 HGKA8iE9gIkGUa3MfnPIK8frJQjglw1aQ7dtK0t7ztecXE9uvVqrOIMqj5sGLzlE6jDZqU5e n283Uh6vO6xARqqNLtkP9vxviSzntzWLLZKQsQbHHzuGbliJTbosbg4FuDzhv0KHlNL/PUGy X5jkIdjpKRLKsdPAjDmkN5dDPM5kDVYon/u/Qoe0+I83DaqL6HKHrZPD6DmwQIP6zb5DEMpX hEITNz9rLJfo/xVWVj/Pf8sh0G/VdTstrtAK0o/wB0yr2iAIiqzx4PhZCiEXhtxY1juXYale 89pbwcVNgqDIwiQ/zUKKsVogiAIuN5b1mkMey+X6s49CImtHh0TqqGtkXq5CAdKbQ14YqG1x GeoqLtM65G2/K6lGQdd4nbTMujnkhcZKNlEy+cDkqMHt6n20V1KghCDWQEuzWsfNIS8J4jLc fSOjvHS++AFBuNX7oGi9DiXS2Rj9xrJeISfZRof4ary+NGHGGVRjjyDWyjG6/okkpmRky80h TwQZVSdthqXRV1gamcW9JpjVtwGCILESvViNRPRa5j6EQ4rMVInhtWqRmUHx435ZMPHy8Ene U5VIpoPk40O6a7g55AVBZEBdWPplQ8rMcJYxaoTP/ZDoOGQd4SeFpiVRwvXNIY9KnS2d5Jvt a3kTyZ/JLSkc5dxvYLbMj1mGv7IVfMSbBitBOMIddG4TCZm2eI51bMHv3MCMq28X2dUfXJGb IK/9kOg7o1efljfmtgZapa2IIYusfto0rt7KYwMd6Hxzi6wXBKnRMov7ImROiUz1tDU2T1AT j2DZmKsinJJ12uR9GDtA5qJzOFyHa4dtbTUOQOcvsJAaD1rDOZkt3FbW04H61wVsczjOJ3JQ 2lzf5pDqJZJV/MY7c/ELDgnr7Jz4AMbzT1NkbbSJpfDJWcxYc/UvpUSb5XlzyAsOcS55y0td i2U7jLjbwOxI2RpF5sNHVuJ5c8jbI69r8uCpFRl80bfHd/sSJMMWcSy4zdq5OeRJuixSI0af 0FtswONm8xlCe5P2d7W5AInnFkKbBKjZvjnkiUOCRQUX/AqTcM0diaF+TJCO0L0fWXnKbGdt 20fdG9JNkCcsq1jvt+zDtw8Dlnc4pC9dF6qbqWoRFo7k3576izWNIk1WLWDsAlQKm5mLfsKx ntNhWeEmyDcEWZuZYzuMYaZY2E62jkxLd14/74i6SKUjnrer/rh2iVfLt4E9FrAxHnvlCNCw MouFpS23XH4pNYZu+bgJ8oZD/PQ8RyUhSNgsR6hCkKBTiwBXruaWVPVDboK84pC6OCDF/zTy Oqryc5HVV/BduzsUzm5p6TZ7X3NIf8iWW3+CgVzbVbg0iMLivsW9lma1A8Cum0Ge1jTTHDfT Gc1HR6iiea/nIlu10ZlmURt3NTcp7rayXnNICW6Yb1vazE1rOOKkz+28rHB4/rAJGtUFi++Y +osDmrIvPV/SAm5V7P6wRZBWo2v20s5Stel88/H6coOLryzUVbFCdyTdwE3bm+1xCPVRkcC8 S5Pr1V0t33lZX/khupZx+d34CUGWbvynb4rnYoQj3TWG3xEEGpC6FfLbeVupW59z0+dgBkvC L0+qujnkHXRCOEd40C42a2/byhLBtHSdyc5WuFtrfEOQcebHVa029GWfIDRE3HXVsLEYjWZV l5sgX4qs5OYqNRwwokWaP2itgeDkMiI0SEMHLMhqo98E+VpkecW9ruRx/KC1Rsfp8uLh+GqH wYGpW2R9ySGurB/bJ+d1dsduSRuvvJnXqtohMVVa298EecchoxzrpGBdPnBV3hlE3+gQ6+sH CXmSR1St5f5NkLcckhYLK9iY56lKaj3j6061X1dQVYlSNcIDHmVXvgnywlPneEg0gLcj3kQv W8HhO9CaOfctggTLNYFRuNYjNiY3b/gmyHsdYnX92c1yM4Xftsuil7YD6tEcrtXpTZAXHIIB Kv+em+omfR36VuaijPDq+pNVhrhc1Zsgr9cu+9Eh5I5YXc2hrcY3Stogpu6a1URNgi8lqS6p MAbixrJeWlklFofwuvCUWsI9ve52/j104vHKbHJsMCR8c8jTseK7OIdYqXPIWJaeXm/mb8FF bAnklDjrEqh6iyXcBPlmM+s0RrF4Vdwny9X9hCCBsaxlRGJPvlVpuK2s7zmkIWKiCJZ1Ehjb BAmPdhqZ1uLdgMq/u5K+Xjujx8iueqN4So1NkRWOF7+pbswN8N5dH/K1H0LcopOaYwhcWUWD Do6ypdQDq3Gbz51lRCSd/ybI9wTBeZ48VzNEy3ygmXW1b3OIaxWQXAFopfKEKwhS7Pj/xC+s QXPVii1f8Z1JcQ7tEcqmDhmWzYvDDEWf28jhX+uQ4UdN/QeyUsd6XEIQac80Rs8vRrdBjXPl Tkp7fkhMUROtIUKo8H0SC+z3HJKXOUH/AfGXkx3liu6lVjaFLG95n7qdz4Q5bmlPZC1tqzsY b2yjDV9X+msO0SmV7GW2f9nQdbSHWXC5XXFSqaDyIUFnX42EmMmoMW7qEJcfHK3VUHNVn+PX HGLT1wL3sPuXR3kYV3pRaUXQ+hDRGEt1TjwqXifFXQ5RX7043zMLttioRv53HJJwthwowRKZ J/8Vj3TsuRAijINLCUeBhkvYjsN3JbpkNt86i5rpQ8V6+RlBfPcsxHdlPHr4tdwfOGUWOaRL uuS/Ux9EAurG9riNf36AKIKF8vi476KkWOBUJZtKXbPjQpaM1JosszdcMx0hYkF8OwfxSGj/ iiDByvZW+O7XdgL+rxoJDH1vWdavw0jbHziGCxQwYIR2BwYBE5Hg999aRh0TUon4P5hf/Avm RLaXOcEDBwlfct4zwkOZXZ0PLUhfBhfHTYIcBpio7SvavAO/tSXT9+cPgO1zIm6fDHMz/w09 YOZQSjg2c9omMWEx2AX6a8D8NUtLrNAJ0QwsVzWSdjtb6ymrrZw7G1Dimohhz9xQsDceX37+ A+sXW8Qk7L/es4zOvcDIooajDJBjs4tqaFOIvkvQjzikaPZKi27zcsXiNWhv44Z407XFkcMh /jmXSEuKhKWUJDWvse+k52Inu+F0U0CT534cKb3JIeP0taLFFSXQjPXLwMVxSlfhkZbZsX90 tFOVH7bJS1dad8X1OvGVtmuf6+TDJB+LrGEoPI6fMuyEXZGL4iGkUbHQq4Tw95ode4wltnfD Sfq8XycM0zO2eGLb0O7spPCDos9zGb5qlVMy0fs6+F0aPfXyLyL1xV+CItGXxdm6q7t0rZla 9nU7oD/SNkFw5ldlG00L3CDl3feBv+hJGPzsNRx/7R8CiO2aT7mxA9cSpLvcrAXtJSg970/6 1HqfpqVYA1xDpfu4jEMauWmIAeTwtwRpyO11wSTqeT2HeMev2KKBK599DONz6ITl1WgWDO4+ h6KdF/J6kg5247wKVvpCPJp/fl5cKMllsdSXx/nW4zRNDy3gftA4QBclm8+EnoeNH7tO2veo G7WjkL9w076QjqjNszxpbldGxjD0MXxCDmzobpeXRsp17OX2RuEPL0BSNPwnXTgdoSOSRbZO 5dm9f4JqVbXiiCHXrqHXXCDC/9XpaAu6mDiS0X9QhYsSnavXxP9QXofU+HpholzXHlIVLfTw J84IBUAwmakD6kdb6tLIMQdB3Uw7XxmN3ZXGNkGGh068MS0p8DCwuLaL+/ZmHNU+qGMzjEG+ XmrBSmXN3Ah/UWifuVyt0TYrpRYDflPKHjr5AZY1TP0N190mhmv9EHMQSMCC16TJk++s13l0 /GNvuZ9e5CwMPr9MFUC0+mrYzI36wBUKHpCwQO65l2xdVW9Yp9lSH9fn6hpDdBCKYGXpa6FV cjsh0ucZOFm4ppX0FCHFYcqNPijp4lfb1x3Nq2Ya3th8yQQC4bmXdZJYsBuNpEh9sVWv1YiY PjYw3gZGdfkC9p2/TYsT2d1QLAT1w6NBar2hseA+4xiD64Fls0OnUHccaMgWQcJpa1o0PaZy HIKYQ64SL/fUnU06l2hgXSkaQOMLYwnzVQ51knwIM73w91waIWjagAOv2+W5YG6CQfFq0Ga8 gOxKxw96nbRkfeUDj24d3c78B6mkSfwcIP/b0zfMmY1gvtQibmsC3D6KMXvM1+sz07AT1iwt /BGoDJs/Db1Lf33L8gWptm1lRbIEOhclSGCYuO2vOMRCXggvxSVdYxVtNBYFDlDVhwyJoCRN Oov7Ovn/eTnD36D8JsaXtInRu3AncHf5QUe5VE/Ot+1nrRKI7M6LHpdzCCb05Wk+tApzaTB+ 2F5JhVgfDRsWsp2br5VzjZ8VUiDSrQU4JPxFNrEzdGCkhNy8MzAqho6BQ8YWh5gBMoVUsiYO kpg1Rv+T+SGRt249CoarAmwuOIb9gZxjsXkh6SKzxpg/Dm6HlzvdnljG81QAXwRchjGo0/Qf cUim9cmHRr+dKcisMfa7klourxuphM2aiOwZR7JeHbkYKhLnqXHrB1AWmM0GVi4eAd/El/gL 4pBAb/EP8zf4XpKvoGivNJUxp/pHWJlxiBGhLlOoyCTaF1nJ2dLJlKnavuU4/qij3EHhZmjr kSXr9+EIpDT4dcD/BXoR5RXpkiVTFBYCIkX574LEpFc72BDllb07/af6Iw7xg6Y1PyYHdQ7z 32Wsw7KC+V4JfwBorrAo4xXGmyvW20B7GdhCgy6izLGVICdVy4S/JEgB0egzQsLKHjQgMuwS 5FmZVt+w9yA58AccgvAcqEPx4or4tiFOkTOvi5us67Qn7VkETbxFe2ZE9yoYu5lkm5u0EfKf JUiioROXzhem20vkC48mOdcf6xA32EqKHMQIJj/hPM8/IcigOC4whdwNJsGiMABT4hwVHnf0 LPwp7A8OpRm6dDIcT9e7gxggX6CPPyTIsVb529VSanrhN4l5342rOLNTfjYtkWEZ2KPTRqVi UJiGXOinN0et8BdTIWvFJRXf5llozRPHI2Gl22RMFkzUkJ6k2KBdMUh+WgtV9b74VpNyA6dg JrdcQ0rqKv2vKqa9UWHXXe4V54y7LhjKHwMbbji6xf1EueGSVHt3/QMD5kRzDAMxOnyYwCr2 qwM+QNoX6DL3bmP/zo4aXnwrxiBZwAQKdgSn8LuJfp7HJEhnbxHU+wFTUJmLo9rC4FXScT5e iWwCLE6IyFnfHhnvJMRcsAo9BldoMpz+GN08FGBucIt2CTLt58jkhWze+i4Yw+uc4rF1wBpD aUZkexVtWHjjtWEl//Jl2NpVS5etYMjYNeOXTbC5wPitkPjLQWzmd7d2cE3fu8N+AyAOnBVt uxRXBNmjN2mtCvwJljXVplTGAUkdiOnO+993LEwc/uACUinbouv6lsWT6BjgDdsDXWJ7gFej ZtVLSlHL1zxAFCOaWgFnYBn1N66nR1HVOwXNX+ypZKtYmoOxKVuWc3y3Mxe/QHrE+p1SMQLo il4z/kMiB2FX8a1jEtaXlwF/Da8DfRLNbHwBdUUZsy4z/C5ntHKPQ69BV8HvBrnawVeOgbz1 +Waeb9PHor8dvB6tEXwNDZbiJCZixCiP+M5QqvHXMQuDfp1BUEXBCuiy8vFovoEbYzgNE81n pIYxPxgsael8kPje2WAbRUEVjLQCC3YyLFFNgmLLojN762RJAeaEvwN9m+jTbd5xRZQK2noR XAVG6sA4LBSz4nvQYoW+SBY4XmwauGejM6LphVfDFpD9pN8ngYNbJIV/gqavgrlOOlQ4+eD2 0/j+fJ5GmjyjtYD3CYU1eHEZadM5GEsW4mBrgfA2vEXNMBF8t0OEUtYvwU2Ap76Z/a4Ne6ez XyxLtaq/hjtgOBDK8C5R/0vltwKfahzkrLCYsHbGOaKQHMDJsB3gJy0zlXO0qhM6XNJssiCc s1rtesVs+OpuSG99Gr5SkFRe+MVuh2Y3WcgPb/GYle+z6FKNZMrafp26Ib8uNG/8CGacWNLT oTB/TNNO0XEbHpUEDJRT5wc+yGBEP7NHGB/wszGqpVtwEQTGmIK8Gawo0bIzXSpt/+5N2T2j KZgxtIdoTUqYadq6nGZFlpL6EwPM73I+XW2yva19z/L4abdvr8Rui2EOYB0Y5oi5bBIQzedz l3n4Yn+cjZwkgXsqifIgarXTbZUeXd0FeSAEwAxVNCHJbUNLkBlWhne6LdSslskBSUd6NlF1 AEHVlWzFQbZBm+pXF9LPbqW649Hkqr2TUPhdyv1X5Qi0mG7SZ0uWU4oR6q7RuOyQm8rGhF2w SXJrZ9SNuvnLwJio+HHUtWmPwFw0lo3uag8uM+11/0aVtXPyoUQpOROsBQOhckNqtICSUyIY YV3qQtWwP1TmObjJnLbsLFadk1sRUNsTWbL2tjFcCveJwevxICoIuWn8ARPS+SlTtywZg502 kspi3qzjtFSAYH0MLHM9eswoCUzkJ2omTWMYPsJI2bxQHiQRyWglZpCq2Z/8OsuXzgYW+t0Q Do+guIdXye76LC4VER8SBHe9U6Sn9TKHDR58QNUHYLtKMb05tbmzLgkjTM2tUrAWEQSKjsyh WkjA12LHyqbCWOb9KpM2t/hLBnprymGHA5oewDsXBgVn2ELAVnieXuZyVePbcwG37OOudKC+ Kyn/qtcJ5XL4XW1rHM1Nydb4SeQVtg4eLjRRu7wYitsKzh/VQpISmjzIxh5RS+7L+VIdFc3q 0Qi16V6nN8cyNC247tJalSDxhiTllR1zPE696IshdctJvYxyo9KDYohZ8uyx9di2UscwUEXJ 1GXDOJdnyhc+AIcrFZBcxlHxzQApErlC/AIwpOniFew/OP8tGUFCxH0jAe01W78cVxKmXOYG z036d03qqE+s4MY8ZSolxdNDCIW53fgqBz7VqFKCP3fuZAUWWOxDgg2Owzl5CzmL2uhcTf64 iDekXBS7HTofMkfdbMZP6FqkmDa4YJ1Tq8kFi88hVYaFElQSGOoRPsCUBMgtwAgNSdPQOZMX NMqJXC8BdvF2IKf5Ee3Fd/VNkk+UVV0zJ4gzRpztW7Bl5etowHaU/d2eNgjyW9QLRGNLQN/z lJdgtw37CPm+lKyEzqaBNRs6pC1LjigFL3BgjOIleuvxpx/AUDEcepXAOQqCWhjaQu/qVQT4 Quw4KoklxQG/KvQXONbOgPAHnh9hD4GNGXNWREa+Ev1dOchE/lkAZ0aTI0UsA2PMtnhb2e8I SOpxWBoBsUJ4cUy5hcGElAVQx7uGFQv4D30qvD8Of0H66V1A5ZCP6yfDcfhkhw9ARrdp3l3I nT4cdgE5wW+gzzc9RC7NvmhPZucFAfYEs09iMOlnOEX9MjAf33EqbgpOjQhyTpjqUaL/ePjk 3jJssSNsi4NpNL5OW/6MID8NQP8mcK3eAwCNUy2XaR9M3keDmN5tX14FzIxpS0wjgiNK/Acw Xgnmog2bsMKpAVqJ9kjO1Iix2vXfPtkApAxNm2k2ZH+ZJFgzw9PuB0Cj3/Z3/OMmFhekPIzH CO/wv/rie6xrO+HNXf4gqNwJCR4M6faBiZCqiunXH9wbfGVQUmU3OJuv2RkF791e8akRxP7v JMj/2nET5CbIfdwEuQlyHzdBboLcx02QmyD3cRPkJsh9/F86/p8AAwCcopFiSypU/AAAAABJ RU5ErkJggg== iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQ4AAACPCAMAAAA89MVeAAADAFBMVEX///8AAADbkDoAAGa2 //+QkDoAADo6OgAAZrb//9uQOgCQ2/+2ZgD/tmZmtv///7ZmOpDb//9mAAAAOpA6kNtmAGaQ Ojr/25A6OpBmZra2ZmaQOmaQkNsAZpDbkJA6AADbkGZmkNs6ZraQZpC2ZjpmADo6AGZmZgDb tpD/tpC2tmaQkLaQtpDb29u2kDq2/7aQ27b/27a22/86ADoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAAB+MSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wC3d0oAAAAAAAAAAACcwAAIr44AABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGRmoAIACK4AAAAAAAMAAAAAwAAAAACuZqAA AAikAAAAAAQAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAXACcAF7x 7vyJAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAABghJREFUeNrtXQl3mzgQ RphtsM3ROE7ZtNm49273aPf4//9tkSCxJc2gAYMN0ui95D0nioAvc88nEUU8ePDgwYPH+EPw EKdwjILpKFNo9yJGvCl7IsPBcDAcDAfDwXAwHAwHwxEUHLGMjldJx5xmxk/mPIFNMVe0Jr66 kd/T+uN6U3/azks6suMNIXOaGcY8gU/RZwIT8xcQMgS3K8JhyAYAh5phzBP4FH0mMLGWiqL9 WEQMRy0eqfpUvr7tB0e5E3e33sGx3jTaEu97mtKstTp+wdGKR3mf9INj/WYbVT/fegdHIx6a cFDgKB/qb28T7+BQ4rF+l/SAo3z0GA4pHnnaJwyrrWgzVh7CUUdkv7zZMhzPv6ufLu0VpEtl UeNpWjguH5W24lFwznL8nRaCUeAod3vOaI9o3CcRw6HHHNPbjsXAcRnPwnCwsngAx2tyZh8C HFF1YEd78WrYYuAod6vkuW5EW9BrukumovrqUMCVoXdJkJ4lQ4qleRoiHOuNGXdUByQe8dt2 ZPsIKqXL3pUQUEnZd1Oqntq0pTK1e7+FaoaeO1olB5ZKSCWqPtRfHznukCB9qpXn8zbKA7Md 2Mhq/ZHmNDQ4lLLsgR/X5iQWoggtZ+mX3w+CQ4a+zmVIkyZ3tI1PybEe7dMIyhJTdC4eppgT JfiGRy136YvDHUFZMsqTZjOA4wFOTsovTTdjJFO6FDhaakxuRZ+yDgLJL7BIPS3NsPbIwuBA olJEmYFFVLrz/ib1QzoasouVz8pmpYxKnaZ0vZF/m2sOedFwgAOvsBuLxEqu8o6OaUhwtD1N vVyyYM+CdPDxzr6+SCMWudh74mjPbDvF8u/KXRcPISg4ahtaff317retN8qiQjFTKdAKu7AS wLvbTA9bzOvkQFnNuhfSpEuY0pfGpO5+kQq736VjRDrwCnuQHXy0wh4ooQGpsAegLGB8geYy gbas4Qo7d/DDgyObuFa6HDiqg9jndgBEzVk8g0PtI7wprP0sHRmtz/wOWRrOpTO1SscixA6+ DLeg/Sz1z5ptQk8chp0m72GZUjRIf2xLXYFJB1YNC9N2YCNUU3pmrTQgUxpgVMpwEOMLhAaD Xfnb1hdTCsYXKA0GWCQ2ch4BLVe4llG142IGphSKL1AajLDTnr3z5o6HaXQs49pOec0wDKHB AIt8JhTMcuGEA+Ifza10DHD0rSZK4b658v53Fxy1cKyS68OBxRcYDcYiNPwhGRGOpmRW5C44 oK7TjIqD1NLxtz8PqWmNha0HTjj+UkST/VzhQGgw1iLfJRrddBdVU3HaDuV+rm1Kz9103pJB O+GIi4gGhzVrcZvO252FXeclKJY/DY5yd204Hs5L4Zrwqtx1sH/i1ne5OCDRC31zho6WmOA3 cGTOR6VJh7ldZHFwrDepfWjIADhUaGsdTzUfZXkg1jskbiZkQ6QD9GOz2XQOUmD8T/CxTedk 6fAMjghRlkBrpchGjVDhQDZqBFo6xjdqhGlKo35gBNBngTdqhAkHNxbOhMNrustljmBcXBjG plQbb1k6Tr0tm1Itu2Y4NOfCcLR1maZRzJ6lrUGtfjyyZ3nWkvQk9ggejkILxVhZLiIdkjrj 5oBQ6C4tCcd1zPjxoJhM4Js4YVP66u+J4ZD9gngcuktMOtvtWLKQOxuztJejre9jP6VnUWdu qX5M5zIUukvLNsmcu1mfX0kixUjjYZHCsHjyuMNiTA2iu/zzr1KF+4QIh9r2qv0npg/SpT7r DSOIKvfRsUwPugsgRzAcbV18yKuuBqdwahe+zgsEzKTzHQs96C5ZQYSj7SHFJxefOsFX3ca4 68UZbYBDeFIa3QXiYMwFDimPudlchU5fIHEkSXQXis3V4Ljge+FyaqfZfCXJcLoLoCvj246B cEhBrA6ER81JcBDoLiBfCYajOaZpiGcZDIe8rsmwBuFwKxSN7gIeBzhu3DEcDnkt6xgHc0qN RPXftvMB6HQXSFcwOKRg6AHg9J7FNh72ATBu+0Klu1RfE5JBa2MY03lzJT1iOBgOhoPhYDgY DobjGnDwGEUiePDgwYMHD2P8D1KGUVL+RR94AAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQ4AAACNCAMAAABxPGRVAAADAFBMVEX///8AAADbkDoAAGa2 //+QkDoAADo6OgAAZrb//9uQOgCQ2/+2ZgD/tmZmtv///7ZmOpDb//9mAAAAOpA6kNtmAGaQ Ojr/25A6OpBmZra2ZmaQOmaQkNsAZpDbkJA6AADbkGZmkNs6ZraQZpC2ZjpmADqQtv86AGZm ZgDbtpD/tpCQkLaQtpC2kDo6ADq2/7aQ27a2tmYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAACFgSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wC3d0oAAAAAAAAAAABswAAJmbgAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGRmoAIACK4AAAAAAAMAAAAAwAAAAACuZqAA AAjsAAAAAAUAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAXABsAF70 a7UDAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAABgZJREFUeNrtnY93mzgM xzHhVpJgWFNabluv2Xq7bbfbj7v//58729A2YAmLJGbBlt9b30ur0fCJLMny1zRJePDgwYPH OYbgIQ5xnIXpWUxo70Wc8U3ZhoyDcTAOxsE4GAfjYByMIyocqa6OV9mITWvx29BOYCbDK1qG r67011y9XG/Uq+1leUfx8oYQm9ZiYCdwk74lYCifIRQIt1+IY+AbAA5jMbATuEnfEjBUXlF2 L8uEcSj3yM2r6vX1NBzVTtxcB4djvWlnS1pPDKVFF3XCwtG5R3WbTcOxvtsmze/XweFo3aPn HBQc1Rv15W0WHA7jHut32QQc1X3AOLR7yHxKGaaiaDtWAeJQFdkfd1vG8fQzdXf5pCJdTxYz HvzimL8q7dyj5DXLy896JRgFR7WreUX7QuM2SxhHv+bwHzsWg2OezMI4eLIEgOM1eWUfA46k 2XOinb0bthgc1W6VPfWNaBcMWu5SmKq+2ZdwZ+hdFmVmKZBmqcxjxLHeDOuOZo/UI2HHjqJO oFa63rsSAmophx5KzV0PY6le2r3fQj3DwBOt8QNrSuhJ1HxQ/x657tCQ/lST5+M2kZHFDmwU av7ocBobDjNZauDbKpykQpSxrVmmre+PwSGBDHWpibbNKRLbo304fbJIA3yQyS98gT/IqNUu f064J+JYb0rjhOWCivTh4qT6q93NOEMobT61LlIuYrKU7ZvNgT5ICsUU+yLKLC+w7ZFno9F9 lkuvStu7hAKssFKQsnp/lVMWA0uoOwo7zrWblboqdYbS9Ub/3/5UAH5P8zlbchmGd9gHF0mN X8mRHVMD7W6bxICj29Pst0uA8FImi8CB7eDjO/v9i7RuIUU9+ubSeintnxO3nUzCqHZjOoSO xogqKSAcKoY2n7/c/D0SO1KokXS5k8WUYsNJgXbYhbUAvLku+vcqIBrLKMMOKtNB+kU67GG3 jhHvwDvsUe7gox32SAUNSIc9gskC1hfoWibSLWu4w847+PHhKPz2SheEo9mLGmjtUtcsgeEw 5wivSus8y8iKNmR9h24NS51MrdaxiHEHX5db0HkW9b12Vf7AZdjh4j2uUIoW6fddqysy78C6 YXHGDmzEGkpP7JVGFEojrEoZB7G+QGQw2G/+ug0llIL1BSqDAS6SDtY8wvZBd0SmaWL026o9 egdWX6AyGGEve2qHSUpIUDRNjF5apbZAy38ZhshggIt8JDTMnMeKaZoYo2dcb/L5cSAyGOBj pXxWThwTNDG2N87QK8VkMNbH+o9WRIxvSlIOnYNRDDSylb8zNAepreOv3/b58D6OxkHRxEjo 7M0MvVJQBmNd5Lum4ZS70HAQNDHmU/I3WU49dN6l0LPgIGpiClr2Py52nHjovDtZWDjUPyQc VE1McdTmD7kbdsoSrt3TrnYO9Q8FB1kTIz3iwBItcYHf4ijOkFnomhhpR7RLwWFqotRZLrhx kDQxzV6RaH5sk9knyxtiv0NzW2WEAjwftaFpYsyyEjrE6PvQOSiBiaA5iBw6J3tHYDgSZLJE 2itFDmrEigM5qBFp6xg/qBFnKE2mwYhgnwU+qBEnDt5YOBFH0HKXeR7BuLgyjENpb7xl7zjM thxKD9oRnFkGyYVxvLRmSs4sT7NErH7ec2Z5miX5Qe0RPY6yV4rxZJnFOyCNCtxsKF1GdLkL bOkOpa/+9YwD1KjAxwVcRnS5C2LpTrTqXdQ+MwusURFgknPgoMtdMEtSGZZ6rzssjQqwOX/7 H8GFpshdAEv/RbqepP2tIGgmPzpvoCglCQdd7gJYel/CmVP4/Rho/x7p/BsLWpRHwkGXu0jH kXkfC3xzC+lqdKcZ0qhYNvqckRsHXe4CW3rGofdpJOGZYIVwyL60uIM2WehyF8dzrTzgkNAe 8sjj2tBk/JhQcUyQu4z/HRQPOPSjf5r9+K2CExnZwXcJRZCYgNyZnB2HdsdhNQniIDxkj+gd dLmLHHVcDzg0CesxDkMTSKNyFA663AWz9J9Z7OBhPwCGFl+cOOhyF8ySO+mMg3EwDsbBOBgH 4/glOHicxSN48ODBg4ca/wNr11IG6owfNAAAAABJRU5ErkJggg== iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQ4AAACMCAMAAAC6YLfwAAADAFBMVEX///8AAADbkDoAAGa2 //+QkDoAADo6OgAAZrb//9uQOgCQ2/+2ZgD/tmZmtv///7ZmOpDb//9mAAAAOpA6kNtmAGaQ Ojr/25A6OpBmZra2ZmaQOmaQkNsAZpDbkJA6AADbkGZmkNs6ZraQZpC2ZjpmADrb29s6AGZm ZgDbtpD/tpCQtv+2tmb/27a22/+QkLaQtpC2kDo6ADq2/7aQ27a225AAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAACPoSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wC3d0oAAAAAAAAAAAA8wAAAOF8AABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGRmoAIACK4AAAAAAAMAAAAAwAAAAACuZqAA AAi4AAAAAAYAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAXAA8AF40 WA5VAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAABqpJREFUeNrtXQl3mzgQ RsSbgM3ROLRs2mzodntt977+/19bHRwS0kjCGMeg0Xvte44nCnzMpZlPIopw4MAxYRAcdAxw nAfUGd++vFyEcCAcCAfCgXAgHAgHwoFwBAlHzDLjm51dTgh9p4sSQGY861ju9o79n9CP6Z5+ OlyRdmTS1YByQkgTJaCMKqrL5T0ImYzwFcCh6YYJDi6kiRJQRhXV5ahWFO3HIkI4qHok/FP5 6n4aHOWRPNxvDo50L6wlria60qz1OtuCo1WP8vVuGhzpm0NUf3+/OTiEeqjK4QFH+Uj/e7vb HBxcPdJ3uwlwlE8bhoOpR55MScOoFxXjZoNw0IzshzcHhKP7it5dMilJZ8bCx/OCcLxIVtqq R4FrluErNQXzgKM8VriiHdB4vYsQDjXnWNh3rAmOC0QWhAONZRtwvPJe2YcAR1Q3GGgvWw1b Exzl8WbX1Y385ts03SXjWX3dFObK0LtdkJElA4qleRIiHOl+nHfUDZCPbNt3ZFVkKqWz3hUh ppLy1l0pv+uxL2VLu/cHU81w44GW64FmEsyI6h/pvw+YdzCQfqLG8/EQ5YH5Dmhk1H6YOw0N Dm4sleHH1J3ERKs1bn7NMm19Px2OnM1frCXQipiSQz3a57nGYnbV177AH0XU8pj0AXceHGag rzxJHy9Oyk+imTHblVLlMBni1RpLIew7MdRBYpNP0TskidQQI0bPkaw9KxU36nyufK3z/i6B /8ZnTh+p1pN3MLKLtp5lzUqWldpdabpnv5hLcQOIXmtxpdCAK+zyLDFXqtzIU1QtpggAjrah KddKCDDbSuCAOvhwZ1+aRahFLnsGAI5Ph5XAMaftFLNfKo+yGzZf1tR18UrhoC6h/vL14WfY d6R7qjoGHt4VGwtPxcZGAVbYiZp/P9xnclpBvOLWVbvSvjGp3gZQYd926RjQDrjCHmQHH6yw B0poACrsARiLMb8A1zKBtqzNZRvs4IcHR7ZkrXRVcNQNqXK9QuO1ZtkeHHwf4V2h5dGWFe2W +R2sNJyzYKqVjkmIHXyWbpn2s9CfiW1Cz5iGyev3sFwpmKQ/tdWuwLQDqoaF6TugEaornVMr DcuVBpiVIhye+QVAgzHO8u2wIVdqzC9AGsx4llhZ8CjfKmshtexKgL9n3SnZC1aLulJTfgHS YMhIhyrwW96878ppw3Ea5muJzTRWHTa6uIqnUrTmp2EADWY8y0f4aab7gj/LosPGBkfLL8lc zUvOaEz3yaXhAGgwY3OwXH79i4ChEEvFX61w/PZ7t6D0uM2xSi6fd4A0GJXQ8AdrK1mbkq1j yorcbiyRj2l2QH+4eHHQq3T87c8mUV2x3oWr2vv0gSPz8gm5zyb2M8Ph1U78i6FhpbvUX3Zd VcUNh2GPMzE/p6WMZdamc9bHtcORivMi4iLygSP35JBlpxMzl9x03m4rzGD2T1z0tu4Bh24r kFHdHhaC43HGEk5kVuURZP+05+60OQVxkKZMjwZwuYvBAQVanwW+gCMDIwtHowvVbu0wEXIB OCa2Si8DB0+HYvA21UTTDYfBVnTX3FAk6r8P0YWN5dGn3sFAsx8/MrDznXCIIOTKSvfz6DMn bjo3UmACKA4Cm879tGN7cESAsQRaKwU2aoQKB7BRI9DSMbxRI0xXGk0DI4A+i3mjRphwYGNh Jhybprtc4AjGNaZh6EqV8Ra1Q4626EqlSgNGllFwQTjaqoyo0GBkEVZCbv55wsjSWUki5R7B w1EoqRgay0W0o260ai8ZPZjBk9toMb2ctqkAmi8bU0acrvT232XhSPeuAyvkEoONFtPLKUQa 23xsZ2OWTAq09AKqBSOL/ORBueEEEDstpnvzikyksczHu3WQusE3Ei+XdwCHf0JwOGgxQk4h 0tjm49teVa7Qskk6I66BSisuuoomwOGgxcgvVojNb7CS5Nq6+CmvujptCcd34TfwU2Ibcf9r 3HyM/o0qDlqMfGdZ5dQi0UOKzU3k8y/w+aXbnlK7EzfT8DDfppMWI8Gh9jCvAQ6mjLkaQ/UW c2V0p+bbdNJiBjhS9cUrNjgu9V64XG8fm+FwvGikv3wnLWa4s7hwzzfDd5wCB9PCuoHfkzJc UeylHW5azPBenspjPnFS0ymR5TQ42B91kKvbN+4kvnmHn3YoRJqz5x0nwsH+0OgMB6JnYfQJ xS7y0kQ4dMa2WY4pxoiivGxkGTsP8xGMDqK/cvKcBY5ObkSksc2nHeGGlXSEA+FAOBAOhAPh QDheAA4cMr8DBw4cOHDgONf4H1bpWUg5kfg5AAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlgAAADNCAMAAABTjP43AAADAFBMVEX///8AAAC2ZgBmtv// tmY5j9v//9uPOQD//7ZmAAAAAGa2////2485AAAAADmP2/85j48AOY/b///bjzlmj48AZrY5 OTmPZo/b249mj9sAZmaPOWY5ZmY5OY/b/7aPj2bbj2Y5j7b/to9mZra2Zma2/7aPOTm2/9u2 ZjlmtrY5AGZmZma2j4/b/9uP27ZmttuP29s5OWY5ZrbbtmZmOY+Pj9uPtv+PZgBmADlmAGZm ZgDb29vbtrY5ADm224+2tma2jzmPj49mZjlmOTn/27a22/8AZo9mZo8AAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAAA9gSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wC3d0oAAAAAAAAAAABcwAAIsyUAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGBmoAIACK4AAAAAAAMAAAAAwAAAAACuZqAA AAgQAAAAAAQAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAWABcAFqG exkcAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAAF5xJREFUeNrtnQmb27YR hnnuSivtqrsMs3ETJ77i2EndOGnSxE2btun1//9RCWCAGVwkxUvX4PGzFkUSBIlXwADD+ZAk nDhx4sSJEydOnDhx4sTp0lPKidN0iYB11r8avqWDlY7B4ltisBgsBotrgcFisPiWGKyxtZCZ AUx+qFIVzcXLyBaDdbI/76trwdRqvVd1Tk5WGdtisE4bLFGdNxsGi8GaGqztbXq3Y7AYrJla LLFValNHpFJ++F3TU6b3D0klNj66db+3jpHdqrHYtvJg8V8NW+Iy8gRxrPz4sfxXult2rgzW SYLV1Lio8NX6bleoKq5yoEG2IA0ssnYrcXDzjfO9/TlvhgSm+ZMHXz1+ctt8s7292TRHNTk0 F6v0mXmTad1cqwxs4ZUZrBMES6RajRHvH0Tte2BVqQ1WaX9PERB5VNhkyV3bJ6v1zaa5VK32 F7ls2EqxdbMRhzT7mpPtLevKDNbJdoX3D7I+RavlglX8nrRY0F3S7ylYlQ/W1acb6BZrsV+1 ZvJw+UeeLRo5e8u+MoN1mmBJWqR1BAYSBeuzp59D9YrD7r7QYJnvtUWmELCMLLmr1PZWCY2e OqYbLH0FadyFRhcM1gmAVVN75tkOwZKWEbYbpis039MWq8kpt1us5zAiUGBl+7RYzpUZrJMD S82Qqkp/scvSnILlmNDExvLBkt2p0xWKzBW8YGMBWH1sLAbrpMESf5v6a1BqWpGXzVb5aoNg QcuS0IGe9T1BoPl78+VrC6xaz5IVKYwKszwho0JxNo4KrS3nyucHVqaNDzPRcyZgOb5CmGgq YArCncciU1PReaymtbr56lqTBfNYRaqnYVVHmJn8Kn390t3afx6rSA/v+dy3xdJAZY39cDDf xxwt1hGkCWfe3+z2zeBIwNo+fdjetjXNDNZBwXp2qmAV9bnZWAzWUYCVUR+Y6BIrcJ7l1seQ 0w3sjTRVI5+wgYKHmKuI9lH/b+YmbzbKeBFmNl7j7VqeKk3w0wGLzHR5W2PA0lUEs287tCdL x2upp8jg8ZKKtO28lhzBlhwK1vbrjeYKxjfK5dBka38MOd3EeEm4Ne520bE6PUQ/ZvG5Si1X Xpa+famGW8XbtcQ7F4fIXMThTYd9gkOoKRrhVxsDFlaR+Ct+i40BplxSJdkJfiPx2EylkYqk FdWaYwFesSFg4fiEzMhUMFa0P4acbvJvs/tmEwCr0g2WOUSB9ZkYeK++QTecyLW6272S8z3J H95dix3P4AbhSs92yWWCdfWon6ddRWLWQlWG6lDIzgJevsiJp5RUpD1DF88x3AH3bbEq3RIS r5fKWMzskY9Bp5tsiSJggUuMHqLAei42XvwR5x4h1+0TOd/zxPQAlZ6DbDJ4fLhQsFYvTRVj FSlCVAIMSP3BRL/1eEmdkopqzXEcWNLvAWBpr5cuBCmP9E34Tjc9aRQAC51xGTWxmn1ivujb x891R2lyVS2oPk43yWo+ssiTCwVL/tAMWFBFdIoVwSrxVY1UGxr68ZI6JV7Q1hz1geVAG+uW FiyLtlhBp5uk/X2wxcIz8BAAS7pDjAWmc234+0Zalco1/PhAGvm77zaXCpa0AShY8Cs3z7Py 6q8w7yHi4422WPEc1YGuodV/VFiZFy27bCzf6SbL9y5iY8FncgiAlVSInc5VtUtq+ruGH2pr k3whYG2/xydAqijDifiIjaWsD/N4O20sP0eazxCwRPtRJ8TrFRkVhpxu+mWmwKjQuMTIIRqs 7W2ZwE8EclWbEip5h/J1pwqAurqOv7t+5mDBmB1+WlhF6vXYNzsLA2tUWFBPaXRU2JGjyWcf sIyvsIBJD+P1qnDyinwMON1EHjebDOexoO+mUyXkED2PlV+93kmDCidSZO+oMhUf364tB1lV JxcJ1mpNZV6oYxJfEKsspyj8wvEFWjI5GZ3HiuSoJyDrfW2saKr8VnGfsydwD63WOf2/yC8W rBpnr0c5oaupnNiHAys6M7APWC91v5kXzcj18eFSwSq939rlgjVxqtL7P+XJhYL1A/lFVScP VoUda+X3sUsn0h30ASseG4gBE9T+M1M1PUIH93CidvtQ469mEbB+pHb8n8dxNVFFXuwbpPFZ D/CakS8tv1h36GB/J2oPH2r8LWV+Nfk0wIIoPuM1sytUdxF9Qgf7O1F7+FDjIYYM1kmAhS5L 8JqFweoVOtjbidrDhxoPMWSwTgEs7bJEr5kdMIgw9Qgd3MOJ2u1DtfypDNapgaV9R2jMhFus XqGDezhRu32o0RBDBuukjHfqlPTB6hc62N+J2sOHysb7vOnVZlawjMvSeM2CYPUKHdzDidrD hxoNMWSwxs99pqODBILzWAGXJXV1ki+Np61X6GBvJ2oPH2qfeSwGa1DKppi0i95cNUNE2yiX RO8CMVjjUjGJjmP05qZwWU4KVu8CMVjj0ptdMidYM/XdCzhRzwEs2yemZ3KILCdxhHlxZ1b8 mvanuWGD2pYyBom+yOqHZtSEgRzyUyCmTb631SIAkC7L1RJO1LRXZS3swNy3xaI+MXSXEVlO 4wgLx53p+DUrqI2EDZoawdcX4SLbj9b48iJ8CsW00ZdPT+7nPW2LdUgH5gCwtE+MuMuILCcJ TAvHncn7oC9cW2GDpN9Ax1oFwyc4xdKY8t5zd9+5vmywDubAHAIW+MSIuwxlOY0jLBp3ltnx aXbYoHUCzFhbYIlTLB1PBqsdrEM5MAeARaaStP2DspzGERaPOwPLygS10bBBByx5n3ARfYoE y+h4+jFtDFaoshZ3YA4A6zmxznP3zRHDUzTuTLeyJqiNhg36LZa5iJZV1GBlgRZLGBUMVqiy FndgDukK0Sfmv5KELrbWuDNqY1lhg66NhRfBU+I2lsj7qzMDq9uFlfarrGUdmINGhconFnSX oYutPe6MBLVZYYPuqJBchA4k9adA3u/OZ1TY04WV9qisxR2Yw+axCh3e77vLUEDJizvz4tcg ONEKG9RPlPjY9EUwpA0/eTFtxzSPNTL1dWGlfSpraQfmcc68X+w0tdXe9HVhpYMf7owOTAbr aFNvF9aSYO3vUb1EsLyGvEM0kfTz6O1wXFb+ynKO9KWbyXNpBPzkeU7QhRX2ox0GrFEPPD0C rpZxrHljmg7RRDN+IN4O12XlriznSV/iIERZ12rYkrk2MnFhhf1oA+tr6SjQi3w12XNItIsm 4pjd1rO0RqbuynKu9CWdLCEnELCIZCaVcnT9aCdSXxcLluWQaBdNtIQSiZ5lCKyKzL9Z0pfU IRUECwrkSDn6fjQG66jBsh0S7aKJ1JdE9Swdt5K7spwtfUkzCYGlC4QurIgfjcE6arDsOf92 0UTqS6J6lqEWi/i7bOlLmkkILBJ/RqQcY340But4bSwPrKhoIjGPLD3LAFjE3+VIX3bbWJ4q Y4sfjcE6VrBsh0SnaCLxi6CeZQAs4orypC9Tb1RIwSLxZ9aoMOxHG1VfWdlzSvbqumSwJpjH iokmol/E0rO0XFbeynKu9CVxrugZrjT0BrDl9Yr50cbU1/bWmWlokWpbrQfHMF3yQpgHm609 1C0FuUqylimt4WQxWJcFlq8sXbSuQVkNjRRmsC4LrAK6/8aS+3Kt5lfU2CC3l63GBm7g2qed YNE3J6KLjtED83B0EUSFmQ80A+uM0LJnttuMriFslUOtNDdNLRyB+uUMYCl65BOsMxVKVyvT URhw9xhpR2bPyplaLHteOSgvD1UBC7wFo4t0VBh+iOQbXvaMus1IxFISeHl2SoPk7Fosw0km 1o2p9YiwSus37xvmstxtsYDEBcCyFsSwAoDMOlyh6CITFWY+0AzIGeFlz1y3GbbQNJspW6zz BEtN00pT62MVsVICZmJZho9zr4GiUVdzg4VL+NgBQDZYdnSRKR8WlGZA8g0ue0bdZjRiKekT iMRg+WDp/zP52OQzr9TchmPbLwyWqnUnAOiNCxaJLqJRPAiWyYDkG1z2jLrNaMRS0icQicHy warU8yr0TC+0AZ7tfpgWy/a34QJvgegiEzOBwRM0A7vF8pc9o24z5xX+7kAkBsuzscQoEDtC aUHoGBbxTVWbyfgD2Vi0QnGBt0B0EUaFmQ+RfMPLnhG3GebpZcM2VmfKzApuiXmTfXsr3xKS j/nu/aebIn1rLI2DjAotfxtZ4M2PLiJRYeaDs6ScGRUGlz2jEU0mT108GpS0yKgwGzhpOMb3 Nuk8FuAF9GDQplJqWf38zW6heSziCYvMY63IAm9V6G1x8zoRfIjkmwSXPfMjmsigcJ55rDY7 ZfD01gjf22wz76EbLJeeeY/PRtMF3gZEF80+y53OzFXPRbemJCud62dRYSO1lK+wBSxc4O28 wYr85Puu5lal5YFvqZss9Eov9nZDPwDOGizP2RYCawbf24S31NtEXOx9rH7+s/29bAv45aYC y3e2BcCaw/d2agNdfrth0EQQOtuCLdYMvjcG67zBcp1t0ECldtTzDL43BusywNL/B1usOXxv DNZlgFU5fFhgzeF7Y7AuwsYCZ1sYrFl8bwzWeYNlO9vCNtYsvjcG68zBos62KHsz+N4YrDMH q4+zzbPLJvC9MVhnDtYAH/QkvjcG69zB2p+sSXxvDNbZg3XS72MxWMcMFt8Sg8VgHQFYnDhN l7jF4lvirpDBYrC4FhgsBotvicFisBgsrgUGi8HiW2KwGCwGi2uBwWKweqTMjn8sUrI4YbnH iclqjRE944WChqUipavzkFvIJojyZLDak159C564iI/AZ24Wot4+FcIm1lvw2++T+IlyPYBN cM9yYNnLaJNbGF4kBmsYWIVSUTIAFfD05cK2V9d1FCz3RFF7qkoDe5YCq6DlJbcwokgM1jCw snsLILIaYeK9bGWB5ZxIwArsWQgsu/TkFkYUqRss2UzCysj3DyImpaIy7vefr/VHGS5AvlMC WOq9cNFtK/UrPBXkn1NY0ojcXJWixJbJxMqZ5KcKZcq5CFirdU2QABulDvd91qZ7Im6E9iwE VuELZsgyjylSN1iym1XqZ3Wy+vCXu/ePqgte/ahezVUxBYXUcpRxTuY70YiqsLtCatXev8NT C30nhZJTKxOUP1a5JeqymAm9msrvwRRqh+VcAiwIiqj09X6RZm5JersIWO6JWHGhPQuBZZWe 3MKYInWCdXUtqy9Xlyly3aTk+JgytdB6qYqA36k2dCVXzC7NW97WqfBBEqlIoc/fzoR8ifmZ QmE556iFjCzKEeMDwrmkTGFpGihzYnm8YJHSY6nLmcGCx6rAWn3Y+GApCR/V5kBVq4cF5crE irc5GQX5YCmkSDhVKBNyNcyPFgrVcpdqsexOwmCd2SZLoMUKdIXBLBecQbF/lPCYhxepl42V F9qsyT06mk/QYpF5HDV4LbS2QU4LXaEiqbGW9GoSAbAwE3I1zA8LZcp5CBsLvtRXt7vko7ex nNKbW5jVxrK6QtNZIR0l6QqlKUQbmxpaUkD/xc5usaQismqxRBaRFktnQq6G+ZlCzdsVumDJ q7njpdXPuyRkZVGwQieqigtmuSRYP1sdnriFMUXqBEv2OsbG0lN/ERurkErZaB7J55vBijlq gsQ6tZKSGUAY3IdnY+lMLBtL52cKheU8yDyWDVBhxQwe/zxWYCgrb2HOeSzRYoh6/+uDHICB +yHTSyBbo0KpY2B9J1oRWPF9Bz8JcyrwVChlA7FoEx0VBjIhX5r8TKGwnFUKyEaC2CcBS/yM 5U9Z6snIWR8xYa2sxe3fdjHj3TmRgmX2LA0Wlh7EccwtjChSt40lXA6/Np2QnjISi7qBB8Cb x1IiY/ZsE/wcyRKF+lSc93qwBNuTcCbWlwWZ21KF0uVM5gLLHyiWZnIx0+NFeX/tMc7WidYk UpaOX/th4K2Y0ks5L7yFwUXimffx6dVm6RNnvKXJysRgjTZOnix94oy3NF2ZGKxxiYw4Fjpx xluaskwMFt/ScqVjsPiWGCwGi8HiWmCwGCy+JQaLwToVsDhxYn0sbrG4K+RaYLAYLL4lBovB YrC4FhgsBotvicFisBgsrgUGi8HiWzplsFQAD9cCg7Vfyup4eJoKZClPrhY8STIIkxouvNZ5 5my35FyZbKIq3HGCJcO8ytg9pZOtuj1nLbQKr5lFx4cLrwXOXAgs58pks0rTowZLRhTl4T1L MjUdWH4oZyHvcLjwWujMZcByrmxvZkcNVjwVi3M1i/Ba02d8+Lv56QwTXgucuWDv7lzZbM4I Vlw9TShHaIuByqO1KaY5Wb7ZVdrCCh6u9IPu/2GHxmJuGdEWWhAsXy4jI4okg4TXQmcuCFas zPOBFVdP++c6vfstbz7XeNQVVWULKKY5WV49/iRJra3rYCi9idm35NwwN7N/YbA85aiiRuGI YcJroTOXA8u5Mm7OBlarepqMYReqaUQeTe8MKqY5WSarfwmNAElk8HBj9bvyI5Bby6hg0lro El4TGl0A1lDhNefMRcFyrkw3ZwOrVT2tAhnRnMij6Z1BxTQnS41i0+i4h6s7KqQyQwCsTAsf wP7DtFjmqVeW1M0g4bXQmQt2hc6VzeZsYLWqpxmwiDya/htUTHOyJGBZh2vpNmgrSirn5uSW 7f0rn8HGkuiQ5zNEeC105pJTc86V9eaMLVaLehqAJfbVFmjWiVSfzc5Sl1+2WORw7Ouar/0W i+Sm9y8MliNJpkcsum6GCK+NsbImkYoMW1kz2lgt6mmV3kfk0dDGCiimOVnq1qvJJ3y4sN/a bCyz//DzWLTFGiS8FjhzUbDsK+vN+UaFbeppoEKV06OItFpAMc3JUo0DZf8QEViDUaelxIa5 mf1dolhTgxXQTwPZw6HCa86ZC4KFV3aF1+adx4qrpzUtzW90jgsaEW0fBRXTnCyVkZQnwcPf rrWSW3gea2X2PywAlj9QpPppANZw4bUeZ841834dFV4rpvC3DZh5H6sAfpDEwmuLlInBGj1n zcJrk4OVMVgsvDY9WNIyrS8cLL6lOVosrgW+JQaLwWKwGCwGi2uBb4nBYrAODRYnTiy8xi0W d4VcCwwWg8W3xGAxWAwW1wKDxWDxLTFYDBaDxbXAYDFYfEsMFoPFYJ1+LTj6aQUooUBkbcur ta7wmtkWL04Oe4NzClGQW7w2Cq8N14JjsHqnVuE1DFxS7jGKTrvwmtlWqiiHiStsio9FQuG1 EVpwDNYwsNy4U63zBQdleQws70S9rVVRygOAZQlCovDaGC04BmsYWI5+moku/Pd/ZEV9iImC eMJrZjskF7IQWCSWGL8qvU+TgiWb+FIElf5XyT02hoAMH0118CiUSfTGMiJZtanN5rFG8Mwh vOYEdhZRqUj3RNwOCRwtBFZApADLPFALrrvFylQEfam53j59h+JqRvRMhPqDQhpoZN1szrjF cin4xQQ4J15P2Cq8htugPJYtD9bV9c2vjpGOCiHF+PYhAhZIM+T6IVREsEg/l+Tq9Q5a1OIj 8dXqf7NEqB0MrC7hNfWdaYZMT9gpvEa2hTrhQPnrcWCJTqgZQCBZKLw2XAuuH1ggNS0acHho DlgwyBb6elK5qvj2vMCKtFi2QYRakXXS0WJlrggdDiiHPLexoiCla8ATHbZsdN8TVZtp7Kgv jORVUSYWWAonVEkppAjbq6/OG6yQflrzZR7qCXvaWAl9rgcAy+mEcWt0uHvbqBB+jNnd+9e7 xGmxmuYyx/FzkV9d33/y5Oq8wQrppyUg8eSMCduF15xtMLSW7gqV5p3d/E5nZfUAq2mg6sQF SwgHQTv6orGxhNrsd7szByukn2YAcrXr+81jefNJy40KQSjYKjbqsBVja7INLC06ZYxOI66m Wiy1LkNVS9te/P7UI9pDterEwLL10+Rcj5imdnvCbuE1sy2f8kH0sVQ7KarWEV4bowXXD6xM z9LAw9MOjAr9YnQeq8rFVvP1WYHlPxPUT8uI1b39etP/RGt7cJ8z9pZEfSplTkt4bYwWXM8W y7RceXLyiYXXFinTXmB1/RgvEiwWXhsJVhVbweuiwWLhtdFgNXbTOXDFL/odsHT8dgPfEoPF YDFYXAsMFoPFtzQDWJw4zaGPxYkTJ06cOHHixIkTJ06cLjP9H2OO7NAAOpKjAAAAAElFTkSu QmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAFFCAMAAAAjCHmaAAADAFBMVEX///8AAAC2ZgAAZrb/ 25BmkNv/tmYAOpDb//86kNs6AAAAAGa2///bkDpmkJBmtv///9uQOgA6kJBmAAD//7YAADqQ 2/+QZpDb25C2ZjrbkGYAZmaQOmY6ZmY6OpDb/7Y6kLb/tpC2ZmZmZra2/7aQOjq2/9tmOpDb /9tmttuQZgBmZmaQ27Y6OmbbtmaQkDq2kDo6Ojo6AGa2tmY6ADqQtv86ZpBmADqQ29s6ZrZm AGZmZgBmZjrb29u225BmZpCQkGbbtrYAOjqQkLb/27a22/+2kJDbkJAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAAA2MSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wC3d0oAAAAAAAAAAAAkwAAAOEcAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGBmoAIACK4AAAAAAAMAAAAAwAAAAACuZqAA AAgkAAAAAAUAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAWAAkAFoB yy4GAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAAIABJREFUeNrtnWuD3LZ1 hnkZcZerZbjb3R1ZjuOLXCdR0rRxrNSx61yaJu3//0cl7gcgQHJGJAiSLz5IAw7JHQDnIW6H 580yJCQkJCQkJCQkJCSkyClHQkLqJQPIjlhf/QZHqqx9FxOAABAUE4DAaAAIAAEgKCsAASAA BIAAEAACQDYKSMHW/srs9AqVBUAAiJuqPL+55f/VqCwAAkD6fJT8w+kOgAAQAOKk013++l58 bAAIAAEg/flHqVh51XRzkZ/d5XnLsg+PctBVSQ+Fln/4l6ecjcnoZ3IuT8/scMvhY4e7/0ox z2Gp7t0lz1/O8q/oG7JLBbjs1t33/usBCABZFhDbsrOGWV1nnC2z8pdzJb5rWvZFLecpnfnr OYv8TM7lQLWdPUujL7OHN5/cvZzfntk92qyq+3dp1Mn68Onu9X33kf8MBubr+8D1AASALAoI e9jbgLQMms72Co4Kf4p/Ko3TZ9r8Mzk3Ezly/unV8xP/qpFdE72ykl2MffPuF5TiPt15N7cD 1wMQABIdkM4yX99zSljPMARI9XNlz/pcfhMKyMNn99bNrSvFHQu3S+KDMt6xCFjD1wMQABJt DkIAeTnzeYSYSmRvCSA8SXv+xedfcDOl51qTEH5+nfUNXF0p78g7CHLzDpBanE9HUr7rAQgA WRaQKterWFYPQizz4c2tvwdRZznzge6p3+rzvzSTHGLg+v6VnsU7PUitOX3t6YGs3wdAAMiC +yCFNmDVUag5CBsyfXXO+A57YA4iP5tzBR90iMV6k7Y3RLLu0l3RUeCfgxSmY/Jdv0lA3t0D kO0AogZZz0+ttYrV/dtNLL7uDJ5NIryrWGzioRZlxblyfPX6X79RgJTsSzE7IQaur+R3FHv5 9s3VKpbYp3l7Dlw/S2UV1vt2aiq1SGqsQScA2QIgcgqhFor0PojcilATjMF9ELNtIW7y+pfd yKqV+yCVmJA0OZmY2PsgcoTl3FBYqprPeK+fqbLUYjf7v12yGaXXGwDZFCCZO0l38Gmt//dY WbEAqWbtnQBIGoB8rVoXgHxsenvOAMjeADlCZTmAWB43avTo9a2hB40zDLkr7zLULZ5/9etH NRT1ueMAkNQBaeYcIm+4B7HWKtRygde3hhwkzjBqasedZMwtTj97MjfzuOMAkOR7kINWlgcQ udpNFpztdW3pW2MvOVsdsHKSMbcQ3UShHHl87jgABIBsBRC+X2qcXpx9GulbEwZEO8mYW5Cb hdxxAAgA2RAg3Kal0wtlwfjWUOcbGxBNjbmF+sQHU353HAACQLbWg0inFwcQuQcT7kG0k4zl N6NuFnLHASAAZB9zEOlbMzAHKcyLZ/IW1ie/Ow4AASAJA6IMlaxiGacX+4Uu6VszAIh2kqF+ M/JT0B0HgACQ9CpL7mC8f1S+WK7HjX4lWM835NaGvTnSWD7/xknG+M3oTwF3HAACQLZQWYP7 pU3QSXIjxQQgAGRJQNjrMQAEgACQvRYTgACQj+ZjCx43ACR9QLwzV49fXzcxtb3y9AQ2ycra t00AkIhG4w9mZfv1SZ896pVnfPUACAA5CCDunlqj1j5lYCvqlWd89QAIADkIII5fH42ZpU9V XnkNAAEgBwSE+PWRmFkGEOJytOQkBIAAkGQBUX59JGaWfNGBeuUZXz0AAkAOOgfRfn2SA+KV R3z1AAgAOQggtl8fjZmlfPa0Vx7x1QMgAGTHgPiDWdlH5WzD8srTvnoABIDsugfZZ2UBEAAC ywEgAASAXJB0GCuelNsMjXYlzuBDRv4y7s1vel+6UnG+Mad8PYv9BTUwvcqDHoAAkIhl1S4x kg+54ECiXakzuv+Z1Z8+v/V86UrF9eXlaEwt9l1jCVAAEACSZmURrTf6HnlmnN/1GcJn4FMr ZH1IKo7Iy7l6ddUv2M7R82+frutAAAgAiVhWqvVGY1kZgzdndJ9ezvK9qd6XDiBFWK+u+pLp onz1bwAEgKRfWbbeCHGb0f+RM9iWTmWpAgWk4oi8XF+vrmLTlPdvvgAgAGQTgJCZAHGboQyo M1gX8rt7BxCfVByRl+vr1VXCseAZgACQDVRWQbctvXMQckbVE14MScX15OVITC02LRlWWwQg uwdkJj2+5ctKtN4y6jZjDJ6c8fBoNK97X1qAaHm5vl5dxfqX2um7tgdIRAG76ZVx+Y+6oC6K mTT0ZtTja/h66NTKv67dbQd8E8vKRLsiZzQlKaP9pSUVF5KXE2th7cM3TAl+4/sg0QTsLqmM i39UPv1JOlO4gjn1+Bo+QlkWkItSCnJbAGQNQGbjY149vuKS3nthQKq8TiI2FgBZARAzuP7Y 9Pa8OcuZ3J3d/HsKYbPyIZNVe/hrAKLcdLxSdnro2c76Wmk+9UeZH1BfYzSV2tfyRPOxZz+1 VXz5e9ix1//BSu3T47N/nP4oHeH11z1x6XHh56iAdMVJImhWPtDdvpyL4ARwaUBMdBuvlF3W 8Ncd6mzW2Db55B/Ff0BfEzKfWtZSL8D0ovnIjkH5GpHiU/+im1s2g/Xq8dk/Tn+szFxlPIxQ wit2yfQgRX7z++65s04PQpbIvTISzEdHCbDM915pPvlHfRQgQuIl9CatWZ0yy5/Cx0L7F7GD 35aZctZw9PjCgNR9QAJhhADIaDG7+vu25t5hawBiCc15pOwMIE08QGzfoesBETvIoWg+PkB4 8Y1/kV7V9+rxXQSIP4wQABkvpgjR9xhaYl8eEOWm45Wy04OQbM5JSD75Ry0ASG2Hc3YBka9I mG2AOjO/yNLjCwOiJk1E888fRgiATJmD8M370OA+CiBFrwfR6nNv5Nhr1tg2+eQfxbuw2QEp BnsQOj2Qbzl49fjsH6c/qi3nckIYIQAyWkxV9TefvEpxDnJ6RUfn0ecgRd5+BCDXz0Gkf1F2 +sN33NK9enzkx9Hf6XdaCoQRAiBjxaxk4JjYcxAlYGfcdHxSdjy4ZiMbdL7YNvnEH8VGnu/u rwaks8feKhZ1S3IBMYt40r/o9IG/dVp79fjIj7N+p+20NBJGCICMFbOwQ74uDUhPwM4SmnOl 7NRofO7YNvnUH1WREDtXGA3ZB+lF8zF86NmGsw3EsOXbIMzs+3p89MeRj/zfkNNS/5VuAPKR xYznzesZPz0/tdb/a1fGpTe4ZCc9WR0mAJIwIF+rR/E2AbnEFwuAAJBkLCTe+yDTCdkaIHwo Zy0707Eb/ezG+qkdv6IHEoRb3NHyilEj0rE/Q714/FGDBseVyQMSU8ou5gtTE98HSVfJLwTI 57dqqUz5vthrAvqzFc5HOtH4HGt0qCDHK0bF+hn5M+SyUNSgoZUJvFG4EiB7razTHzP+jivx faE+LLZBmldppRONz7FGxfpxV6QFR86f6QNi7Rj4owYN+dcAEAAyd1mF/0VjWa7yYfECYpxo PI41einV8YqRu0bNGCDmslDUoEH/GgACQGYuq94eIrMD7cNCvFwyGq3ELNq7jjWaJtsrJtdv B1iTkDx3/4y5LBA1aNi/BoAAkNnL6vi+UB8Wbw9iLNfjWKPDLdheMSrWj/VnAj1IrZnzRQ0a 9q8BIABk9rJyJdHHsbGPNQeRTjQ+x5rCrGpZcxC+FjD+Z8hloahBAASARKss9hJwIcYzygeI +rD4AdFONF7HGqOeZa1iqduSP+Pl0Fzmjxo07F8DQADIrGXlAXZUPHXu+xLeoDDhfMgL1v33 q7Ufv+UVI5e/J/wZ48Xjjxq07X0QAHJtenisk64sX0pvWxSA7LcHeX66uQUgAASArEIIAAEg m5+DNHm9KUASdKwBIIkDwp3/vuShZX+jZPvMLgB5Eb3quf4JN6RN9SD7sQkAEsto+GvkYo9L O+WV2cObT+74jpmJhqXDM2g3P/1yLwABIHsGRC3pE6/V0yvudUejYWlATPwsFaIOgACQYwHC X8rP7KhgChASP2vgnWkAAkD2Cwh5F95MQhQgJH4WAAEghwTkS/KynY6GpQL8EMcJAAJAjjnE koGIjKsejYBl4mfxOchClAAQAJIKIKULSMlQEPGPhKueFQFLu/mJVazT3SK7bwAEgKRgNCqe lUx6H6Syo4JZkbq0mx9fy9K7IgAEgOywB/mY1KiZCnoQAAJAekn5YhVlBkAACADx87FI/zFv WStHaduvTme/vCFjXNmeN/MPJwHIbgHZ0vsgJNCVyQ+KxOloWdTzxjjZABAAsvXK6gEiXrV1 AQmIxOkYV67nzcwOmgAEgKQCSGEJBA2LxJnNHeJ5Q5xsAAgA2RkgOZHBDqjTkSBWxl2AeN5Q kToAAkB2OMQqQ4C4InEmxhXxvJmu/gNAAMj2ABFBr8fmIJICHeOKeN4QJxsAcjxAjLCAHFeU OwOkMsF3xkXiSLQs7XlDnGwAyAF7EK2TQRQv9gEIDXSl8yMicdLP3/K8WaBiAMh2ANGvfvDg bDU53m4ckB3aBACJbzSn/5RipcXPn6jgJwABIACkS41cralef2eFyrQBYe9Q9WXXAQgA2Tsg D9+cuTj68/fifz8ghXSAv/n147LzFAACQNIymtPn7OXB8uGRRU6nu8V2D9Lk5ds/dT1I0aIH ASBHAqThfkhlU4rVTN1h6Fep1JHftt0J37ZLBsUCIAAkNaPpRlh8MZOLUVp7IFYPwrejG7Hy OatTEgABIEkD0o2wGCBC3MxyN7IAaZTs0sJzdAACQNIymkqEY9BCSX5AuMIsP23hERYAASBJ GQ2n4PmpFvMOPcJy5yCnOy6mzN+TePnTZ1jFAiCHAITvnd/cPv/qViIRWsBl4yqxC1LlmIMA kAMNsXZXWQAEgMByAAgAASAoJgCB0QAQAAJAUFYAAkAASFxAkJCQegk9CHoQFBNDLBgNAAEg AARlBSAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACADZfmUUuRWHyskCEBTz0ICc7tgbrZV6+8jJ AhAUczIghXzXrRh6521rlcHe4mNJqhg52cWMprLDt5NsNaIRU7gxT4imwIziMlEBMYXIaNCj tWxiQmv4exARpV6Ev9zL06JqrQ9OdimjqbTGq5vlb9/Sp8/pB5sPFtDEENLok3sXbgcQUwgp F7KuTQy1xjAgD49i5KH+3wMg71Tphe6Ek13IaLh0sxG1pNnKtQ8bkEroZNBgpEqKqVy+shZL qhC0K1nLJgZbA4BEAeT0R/GkantZIsPkBaQQGuJlz7b6F24QkPiGlQ82TrhSJwHC5Ey4Qqno FY0MkDya33zBJS/4x1umJEQO6hPN8E2E6Wik6LxQySj4cNAoZhQv58Lcv3/TjQyxxMjCrnye 7WtLWYA8P5X0gUs+zy1KtQog1bKxvi4pZqA1LgGk4rJypRDRykTQP+toqc/sPj7/+F/dx9Nd 2btcLx7JqU3F9ez4YkAr64wPvLmSfP7yU8sCOAduesUk/cd7+r+TXdRoirqf/TOfhdchQE53 /KuGlFXaVv/C7QHStfpf7vKokOSDjROu1BAg6nURFiHzm7M0y+pnrNme//rINBn1UdGWvOTs o3gim4PmRHHnUo9A+TkND5DWiq7u4ZHD1HIK60zg47vpNZWx2jLv6Q/3/uzpTo/I9fs59Rgg 1oUbBUToExYxCclHG8dfqRN6EK4ex8c1VcvKV71/FKq+8qgNiHwi84NFzu2bil7Lhi/EGI0J PPIgzq1ZMJOyp40chrXem15VGTJqWyC7mNHwJ4Q/W9HBoq8H8Qyx+hduDxBRuqgT9Xy8carp y7w2IB/OerjOxkHvfskB0UctQAgInXGzg+ZEMvhs1NxEjrW6rupvcrLUVj1A+je9ss0f3twO ZBcymqYNZu147tPmIP0LtwqIeEyuC0iwNS7qQcx8thsDffLqQfQgrQ+Q+nTHH8pSNp73IK31 ZCz10IFdaHZa3CGWAEQM4Xo33RAgTR3OPn9/DgDCa8K7itW/cItDrNKzeLECIOHWuAAQ2RN+ dWYzgSr/3Zk3njnqzEF450AOmhPJnQshC1xnZvpe8c6izSxACo5i/6bbAYQ3gdmut7P2qGri Pkj/3O2tYon/iohbhfl443grdXgnXeu+t1lT8vuxZ5oweX1UjJoKccx8S5a25ImSA9ZJcOsX 61YKkIbH+y/53/zvWzFJl7N3z023AkijhMO5ngHN1kIqJDBJ5xXNOxBxIVkAohduFRAx9Yy5 F5IPN06wUif5YtF9kKZVevBkH0Ru2asti7wc2AfRGvGNJTov9kGYL8Jf+ECqeflJ/JnATS9u 80rbYOvJLmQ0jf4bfCvKZAdciUkr1Jnew9Ir9eMXpguI2W54eIzs5ZcPNc4kx+6PrShO4YxD k494vKQ1Sdfp3X3sC9PrQVZLCbi7n14BkEXqZ96KBSBrATLzYHVngIhlqZgXApAdA8JnreWe ANmd5QCQA7c5AEExAQiMBoAAEBgNygpAAAjKCkAACABZFxAkJCQI6OCpih4EQywYDcoKQAAI AAEgAASAABAAAkAACAABIAAk/cqQAQMCWQCCYh4akNPd37/9IZgFICjmoQFh0VGq99rJ3ckC EBRzGiC71AfJhCbIw5vbt2dvdhmjqXovthhdDDsikpt2qA9ygTpKLJuQbaAjRk/rQfaoD6La qLXCVTvZ2Y3G0QexdDGc2t2/PsgUPY7INiHbQESgerkuLtauAGFBkMg73k52dqNx9EHscJtV PgDIDvVBJulxRLYJ2QaNCNNXA5CKhcT+n1B2dqNx9EGsCn3+8bsBQHaoDzJJjyOuTag24CFC OMBXAbILfRCRnAg67+5jGI0JsUl1MYq2CgOyV32QUT2OuICoNjjdMZGBMrsOkH3og4hY2XUo u6TRFCZcotHF6AYZA4DsVR9kVI8jKiCmDU4huZLj6IOIx3jR+rNLGo2RoCC6GEzRQQNyHH2Q UT2OmIDQNqgCoRUPow+iZoUSCSe7pNEQCQqii9G02YQeZHf6IKN6HDEBIW3QDa+Ka1Vu96EP omcb4oOTXdJoiASFeTxwGq6ag8ivNwrIqB5HREBIG1QiCnR5ZQ+yA30Qs1TFR2tOdkmjoRIU RhejMUNYLyA71QcZ1+OICAhpAynHcHN7DSC70AdZDRBbgsLWxaiu2gfpn7sZQCboccRdxVJt IOq2mQzIDvVB9FDq07Mnu5jROPogti7GwCR9l/ogU/Q41gGED1G8nj+H0QdRs3L52HKySxmN ow/i6GIMz1J3pw9ykTpKXEAyZdQTe5Cr1icS1wcR67p6z87JxjAa6IOsmKAPMloZfBxTh7LL Gw30QQ4OyLxpEX2QFY0G+iAAZMa0kD4IjAaA7KUHWbXNAQiKCUBgNAAEgMBoUFYAAkBQVgAC QADIuoAgISFBHwRPVfQgGGLBaFBWAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAAJBNVwYEdAAI ABnAAwI6AASABPGAgA4AmQOQKs/7gZtEvBorVtO2KmMXAjoyUuVsYfdjhx4dEayJahO6ccKV GuxBeIzhxgm7waJMV1FjDs/e5psX0LGDwWwNkFHBmpg2YRonXKlBQBofIDyodfqaU3sW0JFh 14qNhh4dFayJaBOmcQYq9TJAtj/e3LyAzj/+Ka7dZnT3ccGaiDZhGmegUqcAolRtxqVy0gdk +wI64j5ltklAxgVrotsEaZzpAjo2IErVxlLFuVjVZvXK2ImATjbvCCuuyu24YE10QHTj+Cs1 DEirADEh10ekctIGZE8COjOOsGICMkWwJjYgpHF+vL8OELF8pQEROiOXq9qsXBm7EtCptqlR OEWwJjIgpHH8lRoE5O2ZzkFa1YMoAZvLVW1WBmRXAjozjrBiqtxOEayJDAhpnLFnZRAQOsTS AjaXq9qsC8iuBHTmHGGtEN19ULAmLiCkcQKVGgKE7TJrpTTVM45I5QCQUBPMLKAz5wgr9k76 mGBN3HkpaZxApfr1QW5uRdcjAVGqNq7g80WqNqkMsTYuoDP3CGsdQMKCNTFtwto/H12vya0L 60zuxHOVZqFq49kHuUDVJpFJ+uYFdOjCy2YBCQvWRLQJIugTrtTjePNCQCcJQJKyiYuu2727 OwR0AAgAmacoENABIAAERgNAAAiMBmUFIAAEZQUgAASAABAAAkAACAABIFsEBAkJCQI6eKqi B8EQC0aDsgIQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAbLUyCjuOtJMFICjmoQERr0DrkOJO FoCgmFMB4bF4542xn0BliDgtOoiFk13MaIL6IKPBNwP6IHNLa0QFpFLvgKehD2JXqnc04e9B ePCNrjhRg0MuXBk6vo/44GSXMpqgPsjp81sneP5EfZC5pTViAsIfvSpq1Pr6ILRS28Crm35A 5LkPb3YEiI588Py1J7uQ0QT1QXjV2mJdE+NizS2tETl4tbTMFPRBTKWKhnh+qi8EZFfjzVUA GdIHcS1kmj7I7NIaEQGREYyyRPRBTKV6IiFfAAgbLGshNxb3TDs6tmQsWbyc1aBZH5PKb/nN 70nwrEZeWYneVt99n0MsYQ5efRAXiYmxeeeW1ogIiIntlYw+iAVIM1mjkAJS8ci8pej0eUQ8 0cqFGgOw2NYdEy8/tSIcsTomZ8D8bBp+sVLxz/i91N2Xn6TL2Kvyfye7qNF49UF6Y/Cp+iAz S2tEBOTPOhpeMvogolLlnLu4ABC9iMXjwzPT5iM0ficTjVeN3Vg4f1bezgDuyTE+kOGA0AC+ su35Q1LfPUJlrLbM69UHseJyXaYPMq+0RnSVW1GMRPRBZKUWzNapfuSkHqRQQyA+KDITRmPt Jpy/bMqGnaePZdn/3g4Dou8eozI49qZVnOxiRuPXBxHNQltkqj7IzNIasfdBxIQsFX0QXanu auOkIRbrFU4f3EjLxNrlkJotV2pAyDEeRF0Cwn+ABEQgwQH5cI5XGb1lueAq3fL6ILJ5aP81 cQ4yt7RGbECen9qE9EFoBXslawcBYZMD3XHIxv3qbPUgpRoISEBezuQYD5rp7UFYtHjRg7R7 B8SvD+KZhUzUB5lbWiM6IN+fs2T0QSxdu6eL90FYDyLHA1+dxQdmU3QOIlawdEz/7hM5xrUF /EOs7tbMWvTddwvIkD6IvRM7cR9kbmmN2IDwYiaiD2KpEj29nq5RKGAqVNz9lq/INXk3U//+ bC1JVWzYJvvLWnZS5hjfF/KsYokeRK6IybvvFJCQPogQyFADzEv0QeaW1ogHCN/2YR4EqeiD UECa0emoxxer1MuKpVx4ECgQRRD2pXgavPykvGvkMePS1d8H6c6Mvg9Ct2962YWMJqgPMrBC oNsuoA8ys7RGxB6EuE+noA9iKrWr49CPmc2bt7/JoveJm9jb8mlN0nWCPsiKaXV3dw8gyvyi u3SlCQj0QQ4NSJGQSGGKgEAf5NCA8FlmCUAOZDkA5MBtDkBQTAACowEgAARGg7ICEACCsgIQ AAJA1gUECQkJ+iB4qqIHwRALRoOyAhAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIBsujJU1CF/ FoCgmIcG5HT3929/CGYBCIp5aEBYrIDqvX4LxMkCEBRzEiD7FNDJhGjOw5vbt2dvdhmj8Qno mAh8Q3EbHAGdgsRsyGeMeBA99Cgv/foCOibMj1L18dbscQR0lMG2Vjx3Jzu70fQEdFRcbyOl o01nUEBHZ5uZn11xAZGlX19AR2vnGFUfb80eR0BHluyzexoEwcnObjQ9AR0ZZyzzBCobDByn szIGXdFuExBZ+hQEdFRILKXq46/Z4wjoyAaqRcRgf3Z2o3EFdJjcwndCGaIX0n5QQEdn//FP cZdtBq9WpU9BQEcColV9/DV7HAEdkZwQU4GIU4sJ6LAHlMCl6sljDAWvdmNZV5sU0DGlT0FA p9A6DNQC3Zo9joCOwLUOZZc0mqKm9c9NxJbS6QPi6IO4ciHzjbBiaxTK3jQBAR0JCFH18dXs cQR0xGNcl9/JLmk0RkCHd+CV7Hm1lM4EAR0nO+MIKyYguvRZCgI6JLC7UvXx1OxhBHRU1ymR cLJLGg0R0OFaIZVYUqzdifqQgI6TnXGEFRMQXfokBHSoNIieJfZq9jACOnq2IT442SWNhgro /JBZgFjxKC+Yg8w4wooIiCl9EgI6FBCu6uOt2aMI6JilKr7t4WSXNBoqoKPWN9iAtXSn70MC OnZ2zhFWREBM6ZMQ0LEA+T40dj2KgM5qgNgCOqYrdqR0sqn7IHOPsGLvpNPSN8kAouq+X7OH EdDRQ6lPz57sYkbjCOgYE9FSOv5Juiugo7Nzj7DWASQFAR0BCFH18dbsYQR01LNBPiuc7FJG 0xPQMZM5JaUTXhy2BHTIWiRZFdsqIOsL6OjtD6Lq46vZ4wjoiOG+HvQ72RhGAwGdFRMEdEYr g49j6lB2eaOBgM6hAdmEgM6KRgMBnUMDshEBHRgNAFmrB9lVmwMQFBOAwGgACACB0aCsAASA oKwABIAAkHUBQUJCgoAOnqroQTDEgtGgrAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgm64M COgAEAAygAcEdAAIAAniAQEdAPLRgJhoC1Fj3y1fGSkI6NBgisNhPWwBHes+w8o7SQMyVT4o jk3o1gjGCh4U0Jk3QlkaT4uVBXQa8tDRUjrSYIYEdOh9XOWdLQESlA9axSZ0a7C4P03eTgZE vwf9f3sDZH0BHROvrMoHALEDx9H79JR3tgRIUD5oJZuQwbHeWGIsFwCyu/Hm6gI6BhAlJuMH xBbQIfeZOxb+KgI6swf0/zhApNHX1wGi9HBMwLj3bJJSs4hbZS+KXJk2IKsL6JgmUWIyXkBc xRxzn2pmXY1VBHSquOIgkwAZiyEYAsTo4ZD4oYXI86i7Jg7pEmI481VGEgI6loTBACCuYo6+ j0d5ZzuADMgHrQ5IQFJ0FBCih0MiUMsgvC0NS72MGM58E7IUBHRMk1AxmXEBHXMfW3lnW4AE 5INSACQYRnAUECJk4QAiuhV+0JbaSRKQNAR0TJMk0ixDAAABXklEQVQQMZmBHoQOscR9PMo7 mwFkSD5o/SGWX9BnFBCih0NUcNiq48vfZFm777hYyIdUYismK6BjmoSIyUydgzSt88DaGiCD 8kHrA+L/ORN6EK2HQ0U+MlNWRpBQ02nTBSQNAR3TJERMxguII6Bj7uNR3tkKIIPyQQkAUl0F CNHDCQCiDi4jhrN1QHoCOqRJqsn7IOQ+feWdDa1iheWDUgDEt7cxvJMuSqT1cIgKjngi1I6a zgJiOLMPsdYW0PEBMi6go+9jK+9sFZC5C/GRgAg9nw/niZN04YtFHX9yMTEnWx6ZUB7Zzj5I IgI6lmx9lY/4YmkBHXOfCco7GwBk7kJcWUzVGtzi/Xvjx/HmhYBOEoAkZRMXXbd7d3cI6AAQ ADJPUSCgA0AACIwGgAAQGA3KCkAACMoKQAAIAAEgAASAJAsIEhJSWB8ECQkJCQkJCQkJCQkJ CQkJCQkp6fT/q1nFGmN7r4oAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAFJCAMAAABUyrnhAAADAFBMVEX///8AAADbkDoAAGa2 //+QkDoAADo6OgCQ2///25A6AABmtv///7ZmAAAAZra2ZgC2Zjo6kNtmkNsAOpDb///bkJD/ tmb//9uQkLa2kJBmtraQkNuQZpCQOgBmZmZmkJBmZrYAZmb/tpA6AGY6ZrY6Ojrb/7ZmADpm AGY6kLy2Zma225CQ29uQOmbbkGaQ27ZmOpDbtmYAOjrb/9u2tma2kDqQkGa2/9s6ADq2/7ac ZgC2traQtv86OmaQOjr/29s6ZmY6OpBmttuQZgA6kLbb25AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAABUESKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wAAd0oAAAAAAAAAAADUwAAJmQEAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGBmoAIACK4AAAAAAAIAAAAAwAAAAACuZqAA AAjMAAAAAAIAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAWADUAFou F6y8AAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAAIABJREFUeNrtnQl/pLiZ xgF7PLaxizDtwen0kd5OZjLb2UxmcmeTzT3f/ystktB98IoCqkp++CXTrirEKwn+6AA9T1Vh w4YNGzZs2LBhw4YN295bjQ0bNmczATkLSjdNUZ95WS4lWNHRoqEBCABBNAACQBANgAAQRAMg AASAABAAgksWgAAQXLIABIDgkgUg5QHSsMdFV9d7lEWE+mxRwHp5qAUBl0S7+Zz957a6u6/r FoCU04I8PNaHncoiQi0KWB8RKj/gsmgd42PcfnSLFqQsQPr9AOkXBqyPCJUf8Jho1d0X6GIB EAASqMOufvVUVV9eAxAAAkACdTiwPtbzjzFIByAAJFSHfCgytAAEgACQYB029dX16ycAAkAA SLAO7+7rn7zZoGzj8eu6f377BEAAyCUD8vxumuldN1rDj9rwKQAAcgJA8BxklWj8Uj6sX5HD RN0AQE4ACJ6krxXtmpPSrl6Rij50sU7SguxYlksJdl7RxoGN7CGOXbj6vWCR/dmyRy9s64fx Pz+9r+uD+kPuAEAASOHRxmu+t1qTYRyMPL+7uR3GntfDBzE26fj3IznsDzaZJncAIADkZQHS jv+5ub27f/V0d987gIg/xp3Yj2IHAAJACo9mzjEoQAbetTpUD28kIGzjf/zX4/vxD7kDAAEg pUeTbwmPMBiAiGmHj7deC8J+ZIBQ5iUACAC5/GjjcJtd7Hc/uxYPXNj1z/+4+zmb2PK6WHwM Mu0AQADIC4g2TP0nBshX6q/61dePdXQWi+/wBEAAyEuKxrtYxsdf8L5X168RGoAAkOIA+VBN gxMAAkAQjT/8q9uNQr8EQLBdusT6Ca9HtCCXnKzgomE9CAABIACkaECmUaAtR7BrtIKLBkAK AETMt19dnyxawUUDIBcOyN19v+NVFIlWcNEAyDkA0tX9cFgW4uHx1ddv2HsO9J7B+tEKLhoA OQNAOvbKdHdYGIKdz4dvrk8ZreCiAZDTA/LwgQ0P+c1r4Y2Pv9ZAvPFtEa3gogGQ0wPy/Pbp 4c3zu6tF5zW767xFtIKLNn+K2QN09t4h+/fqWiz9qP/bXn6r1oSwtxnZ03axMwCh7dukls+s PvmyQbSCi0Z43Z29vS6W2TZ1/+n67v7q+u4LY/mt+F3+0In83d3PSxABEPPEHhaHmF6KI/cM 1o9WcNEIsj8Mgrplq2inpogRZiyeEr/LHyZA2E8AZI3RHiVZYPJm12gFF202WSMA6Ic6DIj8 XQPCGykAsh0gjVu1ocmbXaMVXDRyCyIF5CgtSMNWUwGQjFkstn26Xnheg5M3u0YruGgZY5Dx ymeraMXoQi2/lb/LH6ZVt7/EGIQOSGhsmHFeg5M3u0YruGjzp1iunp3+1f98ZX0//Sv0TG7+ B7NY+wESnLzZNVrBRVt6ZTqrC4++HtHFIvYMgm+cBiZvdo1WcNEAyHkM0uPT4nXOXfJE0Qou 2sIrc5XltwDEmj+JqMBscV7XjlZw0fCqyVkA8vyr6/F/tJ6B9cZpw08wm1vvTxit4KIBkLMY g7De85fUsaX5ximfQOyyRrIbRCu4aADkwmaxHuw3Ttl5DY5Nd41WcNHop/jbWwByDoDYO7NZ +8n7e5OriBat4KLRTvFQ1/Ao3LKL5Z8X6thyqKXafn+6aAUXjXSKWbqb2wqAbARIaEY+el4/ uDuLp1vunOKu0QouGuUUP7/rN78e0cXK6DrHL4ITRSu4aJRTPOtjAEBONgY5j2gFFy09qSwW Cw5tpxcVss/K5aCbYgQMELr58ABE3cvos5PB89pkTN9vEa3goqVOsXxR9+PnN7fihd7pxV1p 2jkIr5y28m089U8AhLDv1CFe2DPIfcdu9WgFFy0VTS71aNSSkGnph3SUYu+9mIBYNp7yJwCy 7o3vDW3yZtdoBRctvcBXLyZk/6rFg8q0c5DDfs/GU/8EQLboOrfLr6INohVcNEoLwpajB1sQ tqTw124LIhYZ6p8uFJBOG0QkZrhPNYv18N2Tl9fD6aIVXDTKGMT91+1QOV0sPgbRP11qC3J3 z3Jv2mBv2MVKTDiGkonVzYtHsqtHK7ho6RHPoymJpT6rqapOCGWFZrHUTwDkyCKGz+vhrKIV XDS8rHgGLchj6jWetUVutohWcNEACAUQU13SaoTrQL90HLMEl7Wt1TPwuwF8cOisgtg1WsFF AyAEQAzlli/43F4q23f3r77/TR4gWVoD/ly9GOsN9t1z12gFFw2AEAAxtL8YIIdktof6Nz9X MpQbTL584P+YU5H8q220cYjRCi4aACEAYqhHzgPS1T9/aup+q1ms0Fx93lzoBtEKLhoAWbkF eXi8umZC35uNLUMnMUsbZ4NoBRft4gChPcBbB5DeHoP89t3V71qpzh3L9sAEKO9f/b7dbBYl MFe/4ZwNKVrBRbu8FoQ0/Xp8hjiIr34vQJweAHWTdGRqFqsbczfUWV2sfS6HLZPBJ/3lAbJ+ ihlbi/6IEHkPgNePVnDRAMgZANJlGCOJsZA9tsx7S3uDaAUX7bIBEQ/wnj0/uKmmev5WzOya sVMDkqc18N2TmAmYSb9rtIKLFp7JryeS5PUm4Lr5A7/o2JetHCz3g2FK+Ef7SmULEa8+o7V5 iwCRD/A8PzhWVDY3y8rf0ZuaUwEi3igl2lrc/enWkdfMvIo2iFZw0YLROvd6Ey1Sz39gc5jD za30JKxMU0LjSuU7sYv09dNmLYicfvXdfCZABNnnDkhWz2C698ym3zVawUVLAqLn/ydAGjGH +XR3ryzXLFNCdaXKnbrUmqmjAZEP8Hw/uIc3EyCsEs4ekJyx5bRq7tMRb2mvH63goiUB0U+Q jQHMIClTgGhTQuNWLnbSvoUz716s3IJ8vBWAdAya8wckZyn1CmIcq0cruGjkFqSS3ZVBHtNo QaQpoXGlip2Sk02LAen9MYjtB/f89okDMmbxj+/OfwzyIXAv2+wq2iJawUUjj0HUD/xq1GaF limhulKnnR6++XNiVeHyJ+nOAzzXD24qO+97sZmF9swBgXDc+RYtNoslxK3kkkLjh94xK7RM CZ0r9X/lxNeaLUi4YiwGHn7BX0Lp+g0v91MBcpbRCi7aus9B8ozZtgPkg3mPOH9AQrOL211F G0QruGglALKKH9wpAcnWGgiOzb44XbSCi7YqIJlXKnSxVuoZDIH0u0YruGhYD3L5gEwr5TdZ l0qLVnDRAMiFdbECi4LGrvfQug5gu0YruGgA5GwAoSULXATjV8+/uiYrG2wQreCizZ/i9b0J AUiwZ9DSzmugG9HVr77P7aivGq3goqVP8TbehAAkdC+zVWKzzuvD48F7J3PXaAUXLXmKj/Em ZK8qDlB3J+/rqsRm9AxOH63goqXFq4/xJuxmWx8AYp1X2lvaaeWOE0UruGipaFt5EwKQ9UPw l6lPFq3goiX9QaQ3oVy4qqRp5R+DHBLp17c8H0MAMr/vkVoDQ31oMpZSrx+t4KKlkklvQr1w VUnTyj/UelZpUmh5iDQw8STt22QthPMuAuFOcfez65NFK7hoBAu2VvytADH/cAAxlpBIs0IA Mj/58oH/82mx5vJ3T8NhG2UDYrSCi0awYOv1wtUAIFPvS5oUGj6Gk1khAFn1vIY1l9mUzJfX J4tWcNGSg/R72RrIhavBFkT1tZwWZDIrBCCz++ZoDYTO62PWO3YbRCu4aBSPwmnh6rOUpn3W GrWmJaG9CBFjkI0G6V3I1iLrvK4freCiJU/x5E0oF64qaVr1xyBFpL1FiJjFWuHoxLFl8JHX rtEKLhpeVrw4QM4wGcSrAciWgISs8TJCBJ8J7xqt4KIBkDOYxQpZ4+Wc16yewRbRCi4aADkD QD5UvjVe1o0va13qBtEKLhoAOYMuVp6k7LHndYNoBRcNgJzDIL2Jn9YNegbrRyu4aADkHADJ S+aI9q86tlwWreCiAZCLA6SrKes8d41WcNEAyGkBaZRCPvUB8POP/W7AqaMVXDQAclpAptdy aGNLsdrav/GFpv93jVZw0QDI6QGhv4R6d98Gu86B6f9doxVcNMopFq9k2YsG2RIqY3kh9wY/ SFcr39sKgET2ZbP2oq2nvaXdBfrMwen/XaMVXDSSICN7271X7+dOn6VJ4WRHyN9vrz5+zokR 3wAQwr5DLf24elIy7n4XGm2SVopuFK3gohFOMVsWIlKLNYLy8ySwIu0IP3025uwvHTPOkS6G AISyr1jZFm1y6/Bw1DvE4YTRCi4a4RTLZU9yjaBaBiUAkXaEn355f/XLv3aTOTnFOhOALEvG 5M3OK1rBRSMBIrpLco2g/KwAESB+umbLRAQgs8ZvAGRRMrn02e3AjrU+HE4YreCi0UThD0wj S49BxOfJpFB6FrIxSW+7GAKQjH0fvpkdWwq1JXYC7bnIjvW7u8PpohVcNMopFosEvUWD0sBQ /nwYgzW8D+hYGwKQ+X3HUzb/Eqp4V+h1QLV//IWuVrN+tIKLhucg5wDI3T3J90Xf+Oxr4u3T w5uM2cn1oxVcNAByekCm2RfCMoZJtjJ8gMPpohVcNAByYkC07dcR3pPk2cmNohVcNAByWkD4 Gp2b27Fx33Dya/NoBRcNgJy8BTmI3u8u53WjaAUXDYCcfAwyHHvjC76jt2u0gosGQE4/SGfd 57Hr/GknrYENohVcNAByBoBUfH5yRzGOtaMVXDQAch6AuM90M0OwF72ztAbWjVZw0QDIuQBy XNfZm9rcNVrBRQMgBQDyGDAj3jVawUUDIGUA4j0W3jVawUUDIGV0sU4breCiAZDLB+T0yWB/ AEAACAABIAAEgJwrINiwYXM2tCBoQdCCoIsFQAAIAAEgSAZAAAgAASAABFc6AAEgAASArFMX nbU+oLu6BiAABIDIranf/99t5BMAASDnAwhflH/3p9tdAWnq/vnt923wEwABICcCpFGPEk0P hY6ZkNBksdcC5O6Lqhpa9l//UzDF3b1WVXLV9aM1PQRWIYSTGRZ8ZqRQuGi0lI2fkyxWGu8Q M8bMsZNWR2rBSsPFEq3X0JOXbBO9QupwLQxOBt0M13NVaGbQPStNa93iTW8GXd6o31S8BXn+ 261vyiuMrXYfg3ySxkWBT26KzpAdE9r3hKuIyYl3cUKMZF3LXVrcSMFwsWjGMQg4BkvjHyJ+ yfJl3hTncqMW7DS+60cKEK/WI0VTReD67sZ918twPVeFRga9s2IC8vDYj/9vvfLa3xO7WD+6 Jbo3bA4IazC0TIb9yU+h8/z8t89pgHDghGfeTKbu/lpphzCndrxwkWjWMeaqIFyawCHil2zT 0+rbrAUrjfDbtBTbE4D4tR5MZhSBW7EZPXcvw/VMFVoZdK9ZE5CGRZINnFFe6/t8QLiiZD+J QrLW7OozjviIsP7qejtAGA7f3oY/pQBp+u6Kbpc6xIvgJpvM9ZxT4YVL9kO6qPZ+TS2NdYg6 0YAkTk4drAU7zd+f5P2W1KHrOxr7qggDv7gO8QzXM1VoZTABiBC2s+6EvLyB73MA4ckb1hTx knD7N/bX3T/GX/VXmwFiLzLzlpxFAbn751MGIAP9Knp+1wdOhR+uTs539FUWIP7h7UOk5aR7 YtGmWgil6WgzI4FajyebimAPKPzgNakKpwwmABGmhOYOorz+91mAsA6awGtgvTz+HfuL38b1 V5sAwhonPTawP80AwqRnyICwI/fUTEmTYqvYgXDJ9urVUxYggcMTbKD1SIbkGmjWgptmvPAp 0UK1nmivpiIMTjAneE2pQplB46xMIltqfkG0EXoHWV73+wVjEJHjQfhLC0BEhvRXWwDC+4aq 82t/mgOE3TkyWhDuyUXKFJ++8AAJhEt21GlzZonSOIeYkXKL8VhHa8FJ09DmzEK1Hm+KpyI0 B7f27eA1pQplBpMtiAuCiLsIEK79pcYgrWxBuptfixZkupXrrzYAZJi6MoIJ+9McINx/LmcM 4s7YRZOpvoZZo6FwiWhdW2UBEji8c4j0s4KGNM1r14KVhohjsNbjM46t6ucw3/JohmtCFYZv W+EuVu+UN/A9AZC3T6qLdVBdLG7uJloQPvowvtoAEGnQZdt1iU9zgMgHOXQjP+KwWVe4WexQ uMTEUlvlAeIf3j1EGhC7gzQ7bPbTOAeYsYGO9SjqUC08vxMugn00wzWhClWCBCDiJ3sw3nEn wwWDdH4vUOONwBhEzLJtOQbRjzsYG/YnyixWXgtSdaQuFm/JxZNKr9jUFsQ4Bn0Wyz68d4iZ FqQnzyv1wTTOAdIVSWtBZBHEhfT8ro1muCZUoUpAnuY1yps9zTti1bW6AeKmoe1r5hJqzmLd c1IOm81i7QYIL0lDGjaLW6R8mnYQd0DZOyACYh4jGxARzT9EHZ0ua50p2lgwXQs6jSzbXL92 ASC6CPwaamQ/K5DhOl6FfgYTg3TeTLFbPU9lnHX5PRmQho/JhaNWzz5d/XkkxH8OUn+16XMQ 1an64H+K1V5jPvMlAsIrsqdkyrTgk5HG1IccQNI2foGryCoNjxY4RPK9lgOlvo1aUGlk2bKc y0mAmEUYamXWfAhluI5XoZfBxnnm759pecrMsz59nzWLdZotNEjnE2rup0XZ3uhlOevVlxNF 2+o9wLOPFqn8ZafswgCZJnbl8K0JDObOApCPt6ePttUle/bRPi56uZya6tzXgyx4ULg7IOJF hVNH2+aSPfto0cpfdsouDpCVU2A9yEtKtvb1CEAACAABIAAEgAAQAIJkAASAABAAAkBwpcP+ ABs22B+gBUELgi4WAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAigYE9gcABIBEMwH7AwACQKKZ gP0BADk7QDqxGF0sSm9PCkiu/YFlZODKA6bsD2qaNm9nLdzuQz8ko2l1fs89IZAsLtDfUNek +94F8TyqLPlKkw2hX6uSx9wEwvYHTg5JZgtubTfG+nZHYStuf6AyHK+jWAsi9cNiJ3HfMUiG /YFpZDB413zU/sAR4I9nSuvuOwr8AU+DUDStzt/FtBTqUGlcgX6CRYBx6cRvc3Uwc4MU/TAu pXlAVPKom0DY/sDJIcVswa1tVR2+kUXc/kBnOF5HcUDCUtknASTD/sCU8B98oZKoY4cjwB9N pnX3HQX+kKdBMJqu0Vjd1qHSuMpN8xYBMorvXRBPpoSMennXkDlxPA3C0ZROakxmKmh/4OSQ Yrbg1basjoCRRUoXa8pwoo6IgAwcr2Zq1braFVIVrVMztVO8Z/aTx0m3SLSFXIpR7RW3Tjje /sCW7Ca2ILYA/1wyrT7oqDF283rSOYDo0rgC/WSLgJB3wSwgUqvWUFzvOzogcTeBoI6jk0O6 2YKubbs6bKH+lP3BlOFEHdEAabhaESNkUmZq3f6JkI5rxh94y9zJLou0ThiZes+8EqQdRNQ6 4Xj7A1k/3dXvPImHNUzRTN19R4Hf+bgKIGGBfqpFgNklyQHEsQPwPA2SgMTdBCL2B4EcEswW jMRWdThGFin7AyuPXZsFSK1VVh9+cStGI8N7hsbHP9Stl89haiaE0ipvxTqu6zWJZw9Tb7Od sU44WtVEDi8nbbAbogT6kJqMiNgfeAr8zscVAEkI9JMsAvQFngfIwYrmexrMANISARnCQsA0 swW7tmV1mNMLc/YHtvx4sI5ILYga4w//Ylf/6++tM8MvczGqZ3+K3gpvVKYq5VkXeZMYxa0T jrc/UJL2vT8OiY9kDwvsD1zJc1eQf5UWJC7QT7AIiI5Y0oCMp4wbivXGTXgLQIwKc3JIMFtw a1tVh3MmU/YHlvx4Xy0FRLVZQzt2p+6+GAKA8IZjMFU5X/1bdJ6FdYLIG79qk9YJx9sfKEXh wFmKjkECAvzRZLopTnULVhuDxAX6G5pHYdKNJAyImOeX9RHwNCB1sWbHgLrC0rcaiv2BUR22 kUXK/sA4BZE6ogEia2pox8/f3rqA9HL8M/CmQuZTdLEm6wQJSDtjnXC8/cE0egt2hGMmnu+C mo3hZLrCHQV+z9NgHUDiAv2zFgHzPawYIFYXP+BpkAQk7iZQxyos2cMi2R+YiboIIF7G7GHW YkAmIl8/DeM4/eY/lQ3Iw6MYuUt7hE7+ygBR1gnTZOXkmBC3Tjhe3b0SkvbionfOUhSQgAB/ JJnW3XcU+H1Pg7UAiQn0NySPwmQPKwGIO0G38jSvXWHJHhbJ/sBM1PV507yJOqI9KGzG1pZd Po240PlQu1GU8PF3p2ex1KNf9rRAWif8cH8wxwVR64QjATEk7dmfrsRkfJr3kHBhCtsfOAr8 AU+DowEJCfTTLQJ0yG+uswERkypRa4c0IFE3gbD9gcoh3WzBrnxdHbaRRdr+wD4ZkToivmoi hg38Ocin627yRGiNGSDjiehUow+PMg23Tri7fz89qmyS1glH2h+Ykvbs0FTV/iH+MkYVtj9w FPhDngbhFy/lE9uoTn8dLI0U6CdbBBiFSzzsrUOZ048VYtYOwWi6RDE3gYj9gXZwJpotuPYH pl1D0sjCtD+wTsFA0Ffe9JWwsD3JzAmD/QE9GuwPsrazsz9YBAjsD+jRYH+QtZ2d/cGQavji mYD9ATUa7A9y2o+zsz/okn38ozKB9SClFw0LpgAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAL7 A2zYYH+AFgQtCLpYAATJAAgAASAABIDgSgcgAASAABAAAkAAyA6AwP4AgACQaCZgfwBAAEg0 E7A/ACDnBohYi14HViftD8gC+wO5oNqXpg/VtKGX30RMEJxkk7rDIvuDzlwzP788yNjdzpzn TzBjSBArW8T+wLWDoJkt5Nkf6N2dqvMcDObtD3RALzTF/iAuPZuW/UkIju06BsmxP9BGBgF/ gcDRDb18z1Igdl7F4ZfYHxh7UewPjN3tzPn+BGlDgmjZ4vYH5lCPZraQZ3+gd3eqzncwmLU/ 0AH90BT7g8DJIwEy3qzPAZAM+wPLyMDX1fGPburlNyThuMkJYJH9gbUXQfbH2N3KnO9PMCPE Ey1bRHrUsYMgmi3k6WIpIUa76gIOBrP2BzqgH5qgixU6eTRAVHPbqlZdyuzVXPVqWkirzQ0q 88vJlkT7HHwm0vEuXKuPPFPzOfYHppEBBRCRiFeNbykQTGY5AeTbH+i9cpQVncz5/gSzSlWR soUBcewgqGYLmfYHtha3VXUDZaJSJdEBA6EJ9gfBc0kGRHofDFzlqpd6iEyKV/oeWOYGygyB +5IwGWtR3zxJo+zLWn3kmZrPsz/oTCkpGiDT2fAtBULJLCeABfYHei8iIGJ3O3MBXdWZe3qs bAlt3t4agVBGPJn2B2GhU5+PWfsDHTAQmmp/4Jy8WUDkGF16H0xGBr0WDLV8D6S5gfFl9fz2 SYmNSpnfiQfGjXJVSNTFAlUTbWRAA8Qc7nazY0vbCWCB/YHei2qgIw9qZM71J5jvYsXKFldW tPcmmS1kqrtb3RSj6ogTEIZ3ggpoh86yPxheZdsfcB156X3wg+yRqqvd8D3Q5gbGl7w3mQAk 6Jx4tP2BYWRAbUEMvXxHCNVPZjkBLLE/0HvRADEOamTO8SegABIuW+SS9e0gKGYLywFxqs4J Pmd/EAPEb0HigCxSd2e61LK10xLvNiBcJFqbGxhfchn2CRCpDj5I4c7xaMPsjOoC+wPTyIA8 BjH08pt0pmwngCX2B3ovGiDmQY3Mde4s/Dwg9GFz0A6CYLaQaX9gNm9t9IxU8/YHOmAgNNH+ IOLBNTPNO9aRBENZ/hmAKN8DbW5gfMnnwAItCBurcEBCT1mOtD+wjAzIgBjjs6AKvqfNK2YE F9kfNOERYnRKoLXHP9ERDwGQUNkiJp4BDUuC2UKm/YHhKNfGz0g1b3+gAwZC0+wPGoILsA8I m/GX3gdfi3//oq92w/dAmxsYX/L5pgAgbBc+BpGuCrEMLVB3t4wMMgDpoxOaoXmAaVC/xP7A 2IsCiH1QO3OUKTO7BekrKiABO4iGjmPeNG/Qy6CbieZUzHHTvMEcEAAZBwm94X1QM1paw3pT +x7cmeYGygyBfezULBZP0kwtiJjFmo68IiCWkQEFEK2XH7AUSAKyyP7A0vyfB8SIITMnez4D Sd1dXfEtwcXVnOadajHPbCHL/sCZYlM1aTsYRKI5la8DWqHJ9gdN9L2RmVdNJr9xkVR5ICjT Aul7UGlzA2WGoI7hPgcZc/vbd6arAqGL9cH/FJ30UdUR8BcI2bWpGcyuJjzbVoAssj8w9yLY Hxi7mwL/h9BjjbQhQbRsQfsDXYtZZgtZ9gd6d6cmAw4Gs/YHRsBY6Mr81bE/CJ28mRYkcwvc LmQPOe7bNH8twv6AHg32B1nbzvYHIUDeTjd8/hx/YRXC/oAcDfYHWdvO9gdUc4PsKoT9ATUa 7A9y2o+d7Q/I5gZbXMJYD1J60bBgCoAAEAACQAAIAAEgAASAABAA8iIBwYYNG9Td0YKgBUEX C4AgGQABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAkE0Agbo7AAEg0UxA3R2AAJBoJqDuDkDODRC9XHa1 dR6L6yJX3Z3vFVLcStd0TNjdTWYe2pNnbyiCgFVCS9xLpvdcprdeLiB25et68lTnSOruXqq5 FkSpGJ8cELZlqLuriye44Dt6gqLC7m4y49CePPsk+z4bLa4l7ibTey7TWy8XELvy7Xqy2aGo u/upqIA4GlSnASRH3Z1n+juuDPzNNf0ENT0tU9ahHVmSSfZ9NlpCS9xJZuy5UG+93BbE0oxU 9RSQvSfI/gRSUQGRzQ8/sBQnufl8/Osnj2z5q6tx0m4BSI66O9v+zrtWw4F+guLC7k4y69AO IJbs++zl0EWXYAbV3Rfqrb8MQHQ9BWTvCerugVQZgGi5di3S3qkG35C8Cmi1r1IXeeruVrNL PUFNTR4VGIe2z5El+z57OYS1xEPJpj2X6a2/IEB4PS1Td4/L0RMAsTTcpUAib6U6SzQxqNV+ dF0sF22Y0RANdWpbaqb+GZBnt2XfZy+HIb6GP6JNNFrfAAAKlElEQVTuvkhv/QUBMigFw2x1 94BYPh0QQ67dAIS3KhKQ53f1IT5zdExdLFB3T44qUicoLOweStaE/Ecs2ffZaClzu7C6+zK9 9ZcDyFRPvuw9Rd3dT5ULCJcz1iLtrIV/9e8JkO7m10zKOtWJX1gXC9Td01dg8gQ1lGneKuJf YMu+z7dXLfVymPZcqLcu71tU0cjLSeYCImvUk70nqbt3edKjNiBKrl23IOKgk7OB0NQe1nHE PVLdPd3DSgMSTuInU/uZ56gJnOHEU5eWWgWN9G5dprf+YloQs0bt8R1N3T3fYeqg/lJy7WFA lNZ7QKv9uLpYIl6dnrdNtyDEYbPaz+u0UluQqJa4l0zuuVRv/aUAYtWoPUFIUnePTitSZrGU XLuesRLECUAOSrjd12o/GSChhyBVwjUwKuzuJ9OHVrPosvEkAtKkPehD6u5L9daLB8SX1h9M d2iiursvlp8GRLxq0qu0tdLCls88RHDvOcjx3ayj1d2nPOdpWHap5+juwOhgXr1aKpwMSEJL 3Elm7rlIb71cQKzKt8Tek2PhsLp7ItV5v6wIdXd6tBf7suJFqLtvBAjU3enRXiwgF6HuvhUg UHcnR3uhgFyGuvt2gKycAutBXlKyta9HAAJAAAgAASAABIAAECQDIAAEgAAQAIIrHfYH2LDB /gAtCFoQdLEACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEABSKCB8UVgb/gRAAMhLB2QQS7EPoU8A BIC8dEC4mE4lF97bnwAIADkZIJ1Yky7WprenA+TLaaXw89sn71Ok9gyJTl/nMVXTCWnFZYYE +0ZLCwFHo9XVytGSygTO7c84P6bGV0eQVXX2WWZ/YJX35jYDECnis4KW6FGAKP0Szob9KZzC sBbofCGG1HlNLPZfZkiwb7QEIKlodbVuNCZp0VEEW+zzYzpH+O4QfjRnn2X2B0aqaK5n7Q8e LwsQy1rAz3z8vCadgpYZEuwbLUVjT6rvNaJxLQRDmS2ZzBCANpwjAu4QvquSvc8y+wMjVTzX RECEs0EzNUhd7YrEan8E9hfvmQl7BNFLE8LXg+GiwMi1ZYTW6mLxDIrmjw6I0KQk94FphgT7 RosCko5WV+tGU3MpWYB4zhG2jFskmiP1tsD+wDxIONc0QKSzQVMLlUW7Q6v9EZrxB96+KXsE nqXm5nZk6v1hrHdZ+3f/YGqllhDdeoN0KSJJB6S7+h2960w1JNg3WtzvLRmtrtaNluQjBojv HGHrgEbkl22t0CX2B8ZBIrmOA2LICStng+E9Q+PjH+rWy6fyR+AqssoegbPMkB0mpa5JwZQ7 4DhSptFp3qo7hD5Fa2949ZQHCNcRe3ikXkVEQ4J9oyW8gVLR6mrVaAm3vzggAeeI4dXTbDTH QWKJ/YE6yGKPQv6vcjYY/sWu/tffW3Xl+COI1lnZI8i6FXmTGAnZZWWdkKiLBQ8Kg+rryfMq 7izxvvoyQ4J9o6X7c9FodbVqtOkk9VmA+M4RjjZ/MJqzzyL7A+MgkVyTAFGtz9CO3am7L4YA IMofge+r7RFGAFqWL5E3frYGraI6WSck64KPpSKfwr3otsoGpE1OSCwzJNg3WhyQZLS6WjWa NQVKBCTgHOG4QwSjOfsssj8wDxLONQ0QGW9ox8/f3rqAWP4IesJOdLEO4hxJQNppvN5XhnXC qoA0QXF7wj2deMmSDQn2jZZuQYiArGS20GUB4jtHNIS3iZx9ltkfNO1crkmAKGeDYRyn3/yn sgFx/RGUT2HHBa1bE5BmckyQyvCzY5B8QAwhfDIg4oKgzU7SDQn2jRadeE1Hq6tVo01nPq+L VTktiOcOERKvtvdZZn9gH6TL62KZDwqls0EjLnQ+1G4UJdofQcxiTe0Nr2WWns16vf7h/mD2 h/lxtXXCeoCYQvg507yHlBzlMkOCfaMlpnlT0epq1Wj8vDZELzsPEN/LIBZN7XOM/YFKlcg1 8VUTMWzgz0E+XYspQA2I5Y+gSibsEdh3V39+ZOOQ99P4Wj4Hqb+afw4yWNZcQ9Coq/YrTg+E 6rYiXkUp/4NlhgT7RkvPK9FpPC4avySJdsHW+emmBwiHkDtEHeZj8jtYan9gpYrlereXFeM9 irmLKnuQnnX0VZKVbH9w9tEKsT8oGpCS7Q/OPloh9gfp148uGpCS7Q/OPlop9gcd1UL9IluQ c0iG9SCbbFiTDkAACAABIAAEgAAQJAMgAASAnAwQbNiwQd0dLQhaEHSxAAiSARAAAkAACAAB IAAEgAAQAAJAAAgAASAABIDsBwjsD1A0ABLPBOwPUDQAEq8L2B+gaOcIiFiLXqf0MfcBZKE2 r6feP1fTShpvPlPq0F6aDPuDpGh+HdzT9QTIsj8oEBCnCqP1lLI/SKSaa0GE4IQjXrc/IPn2 B+IidtT7Z0/QtH6fIMSjD+2mybA/6FKaDa4/iNjT9QTIsT8oERCnCqP1lLI/SKWiAVIN7UUC 4qr3z52gh+/YkR++IYiSq0N7aTLsD9KuEnVgT88TIMP+oMwWxKnCWD0ldbESqYiAqE5FW0mB X6mDV3PVq6mLoc0NKvPL6R6rfQ4+E+l4F67VR167i+Wo98+eoL/z4w0UbRx1aDdNhv3BAkAM OiPRAEionqq0/UE8VQYg0vtg4CpXvdRDZFK80vfAMjdQZgj8JtsIHbJ+SiJlhbn8ojzy+oP0 WJcy7VPWEjs9dUjbNcP+YCkghqRmniHBCwMkKj3qybDGU80DIsfo0vtgMjLotWCo5XsgzQ2M L/mdvrE1RqVqKeNGuSok6mKR/UHlq/cTTpCtqxtPZh7aTkO0P1gMiK33TzYkeHGAqHqatT+I 1y6pBeGK8HKy5gfZpVdXu+F7oM0NjC+5OFcCkODU0ToPCn31/vkT1NAEAa1DO2lo9gdLAXGn TOiGBC8LEKeeUvYHidoldbGYLrX0PtAS7zYgXBxZmxsYX1YPbxQgUjF0mEYvDJCBNhG7QPYn pN4/d4JSM3Z15NBemoY4zbsIEK8LSDEkmO5CdWze7GKTxQHporrvnv1BqnZJ07zjlSDBUFZ3 BiDK90CbGxhf8jmwQAvCxiockNBTljUACar3zwGS6GFZT4jMQ3tpSPYHCwFp2mSW0YJE6ill f5CqXQogzOtDeh98Lf79i77aDd8DbW5gfFl9ug4CwnbhYxDpqrA+IAH1/rkT1JCsYO1De2ka 4rh5ASCeJ0CWIcHLAcSrJ8I0b7B2CYCMLV9veB/UjJbWsN7Uvgd3prmBMkNgHzs1i8WTNFML ImaxpiOv38WS6v30ExR/COJO8+pDT2my7Q+WAGLr/efYH5QNiOzuevUUGqQ79geRVARA1Ksm 7TRtc3NbGR4IyrRA+h5U2txAmSGoY7jPQcbc/vad6aqQqIts+wMj3dystpPiQDxBxqEHZRWZ aX/QpB7b+5Ydraf3n2V/UCQgsmJEdQTqKXZnyky10suKAe12Oa0c6ulk1QXsD0jRXuzLihdh fxACRD7u9i/p4gAp2f7g7JNdhP0B1dygSEBKtj84+2SXYX9ANjcotAU5h2RYD7LJhjXpAASA ABAAAkAACABBMgACQADIyQDBhg1b3P4AGzZs2LBhw4YNGzZs2LBhw3by7f8BRZjb8CrsJK0A AAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAENCAMAAADAA/GbAAADAFBMVEX///8AAADbkDoAAGa2 //+QkDoAADo6OgCQ2///25A6AABmtv///7ZmAAAAZra2ZgC2Zjo6kNtmkNsAOpDb///bkJD/ tmb//9uQkLa2kJBmtraQkNuQZpCQOgBmZmZmkJBmZrYAZmb/tpA6AGY6ZrY6Ojrb/7ZmADo6 kLy2Zma225BmAGaQ29uQOmbbkGaQ27bbtmYAOjpmOpDb/9u2tma2kDqQkGa2/9u2/7acZgA6 ADq2traQtv+QOjo6ZmY6OpBmttuQZgA6kLbb25A6Omb/29sAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAABbsSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wAAd0oAAAAAAAAAAAC8wAAIwBYAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGBmoAIACK4AAAAAAAIAAAAAwAAAAACuZqAA AAh4AAAAAAQAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAWAC8AFrV S5EXAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAAIABJREFUeNrtnQt75LZ5 hQlKlmdEaRh6ZU42e+l24yRVXDuOc23SNG2T/v+/1AFAXAmQHzjgiAMdPolXlAgeDIB3cCHx narCgQMHDhw4cODAgQMHjgsfDAcOHN5hA/LihK55PdvyJ4HYFtTmcgBA0GYBCABBmwUgAARt FoAAEAACQAAIAAEgAASAQAyAABCIAZCiAKn5k6Kb20tUrJT6YokgW66UrrdE7O5L/p9dtb9n rAEgJfUgD4/scKFvPim1RJCdoZSst0ys5Xycjp/s0IOUBkh3OUC6ZYLsDKVkvXPEqv1XGGIB EAASKMGWvXmqqq9vAQgAASCBEuz5GOv4U0zSAQgACZWgmIr0DQABIAAkWII1u7l9+wRAAAgA CZbg/p797N1K5XjSYKw7vn8CIADkWgE5fhhWevOr1eLOtVgGACAXBwTPQTKIiWZ8WKcc+4G8 HoBcHBA8Sc8jditIaVYpR00ghlgv0INc6pNAbLHaaXKjBomnYRz7KHnkPzb88Qs/uv70n3+5 Z+ygf1AXABC02cIBObX5zulN+tNk5PjhbtefRl4Pn+TcpBW/P5HDf+ALauoCAII2+7oAaU7/ udvt79887e87DxD5w+ki/kd5AQBBmy0cEHuZQQPSi6HVoXp4pwDhh/jhXx8/nn5QFwAQtNnC AdFvCp9gsACRKw+fd6MehP+RA0JcmgAgaLNXDshpus0b+/7nt/KhC2//4of9N3xhazTEEnOQ 4QIAgjZbPCBiGiLGTxyQX+if2JtfPrLoKpa44AmAoM2+AkAqZw5inf5KjL3aLlMOAAjabFmA fKqGyQkAQZsFIOLhH2vWy0HhgOC47tjqL98m0YNk+8K8aLJyxbAfBIAAEAACQAAIAAEgAASA AJCqqlPfAV1drVwxALIJQFrW9YeLVWx+tXLFAMgWAGn5+9Lt4UIVu4JauWIAZAOAPHzij1r5 q26XqNg11MoVAyAbAOT4/unh3fHDDbFip8YRhJytoVauGK2G+QN0/t4h//fmVm79YP/mbr/V e0L424z8abu8GIAQLq6n9s6wlHEEJWcrqJUrRnzdnb+9LrfZ1qx7vt3f39zuv7K238q/qz+0 Mo/7e1IYIgAia5Y4uQyMI4ZX4dy4zBM5y69Wrhgx7A+HgDV8F20lmz7vGqzNU/Lv6g8DIPxP AOTsT8dmxxEPctPBze35YgvVyhUjqdUSgK5nYUDU3w0gQgaArAGIP47Y33crAkJUK1csqQdR AeQoPUjNd1MBEOoqFj+eiZNLdxxxGtv+8p0YKRCHBmuolSuWOAc53ZDvopWzC739Vv1d/WHY dftrzEGIgIS+uegSvEIfvr2lJltDrVwxWg2r3bPDv+afXzi/H/6V8Uzu/h2rWJcARHzzib2d 1B5kBbVyxc5pkt7uwhxtEkMsyuqLc3Hy2HkNtXLFAMhGJunxNXE2+zWZXrG51coVO6NJ5tp+ C0D40UZDwBAq9pMeQxNzllutXDG8arINQI7f3Z7+R0zFnSjdWgy8NTGVs+xq5YoBkG3MQfiX 19fksbN/ZeiticlX+nKrlSsGQK5tFYtf7A2zg2+x5lnrIaqVK5ZWw9/vAMgWAPFG2cG3WPM1 I4JauWL0Gu4Zg0fhakMsfiQtTzpH6C3WrIuhc2rlipFrmPNxt6sAyBqAhN4ijVZs6OLAW6zx ZrSCWrli1Bo+fugu0SYxxCINDSi2l/kGIgS1csWoNUzxMQAgAOT1ATJsFuyb1mwq5Ofa5aAd dAIGCG3y5321Q6yE5Un3ldNaFC8v6Y4+xMquVq7YXA2rF3U/f3m3ky/0Di/uKtPOXnrlNNXY xtP8CYDMXRyaMkZT2a+cDpWRNrnMrlau2FwNq60etd4SMmz9UI5S/N0XGxDHxlP9CYDk7EGc V055xQZXb3J9z5LUyhWbq2F7MyH/V28e1Kad8uV27Zhu2XiaPwGQ1eYgvEvnr0wkALKCWrli 1B6Eb0cP9iB8S+Fv/B5EbjI0f7pKQFpjERFf3375SXrPlOUwdaS+glq5YtQ5iP+vP6Dyhlhi DmL+dJ09yP6e5902wV5viMWPr1MecFkXy8dbfjlnelpAUytXbLaG1RN5FeVqONdLVa0MlBVa xdJ/AiDnfDqW0grOLsplauWK4WXFLfQgj1Pv8OR/DpJfrVwxAEIDxI4taQ9TWWhUehrNBje2 5RlihSq2TnsOkl2tXDEAQgLEitvylVjZm8rw/v7ND79NAiRpchloBWkvK66gVq4YACEBYkX+ 4oAcJjPcs99+o4NQrgVIYL65yjIvTa1cMQBCAsSKHTkPSMu+eapZt9Yq1uNorSX5QWF2tXLF AEj2HuTh8eaWh/lea5IuWsHDj08OkklDrPxq5YpdJyCkZ3g5AOncOcjvPtz8vlGxuWMZ7nn4 yfs3f2gyLYiEpzlrTS6XqZUrdqU9CGUF9tzMCArf/EFSODz+aYfAkVOrWO0paz1LGWItqdgs vhbZ1MoVAyDnFUdGf5Bu/fawmlq5YgBkC4C0Kc5IgVYgpkheOChWXVCtXLECAJHP8I4jQ7ih uDrxWgwlivaLAZIWtn+8WC9feOvdGWomkwCaWrliMbV+mAMfdHOTt7z7o2hz/JeNmit3vWVK +Ce3ofKNiDdfxPu98wFRz/BGhnC8vPjyLF9VaqldzcsAIpdSlgVdVr+ih/1ZQa1csaha6zc3 kVZsBOGN8m7X3+2UJ2FlmxJaDVVcxNvo26f1ehC1Aju28xkAkWhvGZCkoUHoazJteXIFtXLF ZgExTwAGQGq5ivm0v9eWa44poW6o6qJ2Zs/UmYCoZ3hjQ7iHdwMgvCvbNCBJk8tQLaaFq8mv Vq7YLCDmGbI1bOvVvTUgxpTQ+iaXFxnfwvBjnNV6kM87CUjLodk2IEl7qadaAS1n2dXKFUvq QSo1WunVpNfqQZQpodVQ5UVza00LAenGcxDXEO74/kkAcsrjnz5sew4igy4/32bJEmEqm12t XLGkOYj+g2iMxqzQMSXUDXW46OHbP0/vKlz6JN17hucbwg3v2oixF19aaDYMyHneelXi6+4r qJUrNrWKJYNbeUF+5XNk16zQMSX0Gup/qIWvrD1IuHQcBh5+JV5Cabv1GvyLADJ058+Xed2d qFauWP7nIMnGbGsBIkejgbeatzjESlie/PFJvhA5kz5TiGeaWrlixQCSyRBu+8Grq/1fdp7P 2IqvuxPVyhXLDkh6Q0VcrMSxs3xKO7dimWukTlIrVwz7Qa4NkCF84PPyPekrqJUrBkCubYh1 flSTFdTKFQMg2wGElioXIFnVyhWj1fAq3oQAxKurhlax5wY8W0OtXLH5Gl7NmxCAuHXlbo8+ u0xmvmfzqpUrNpvsHG9C/qpij+jutIv97dHrVmxmtXLF5oNXn+NN2FJ6HwAyVOzhPIn9V0nN KKtauWJzyVb0JgQg2VL1gfnmeluwA2rlis36gyhvQrVvVQenVT/0alpkXt8a+RgCkJmLzws2 MFQFccvtGmrlis0lU96EZt+qDk6rftDbWZVJoeMhUsPEc/7iOmUn3Dg62sOn0xeZv9Q4TWNm tXLFiBZsjfxZA2L/4AFibSFRZoUAZGYV65P453lp0OXTr47f3a4StIGoVq4Y0YKtM/tWA4AM oy9lUmj5GA5mhQAkIyCBB1wte/MDeey8hlq5YrOT9HvVG6h9q8EeRI+1vB5kMCsEINMXJwUb CFTsw+NhFJciU2gDmlq5YlSPwmHf6lEFpz2aKLW2JaG7CRFzkBUm6RmeAOdXK1dstoYHb0K1 b1UHp9U/9CqG9GgTIlaxzrw5dXKZUWyhWrlieFnx2gCJjb8f73YrNCOiWrliAGQLgIRiwqZI 9OxQ0zf6rKBWrhgA2cIqVigmbDzVaKAth8H7n5Mt2LKrlSsGQLYAyKdqHBM2mioQdPnHp/6Q FrQhs1q5YgBkC0OsM2PK8oBp7/wFmdUi2IbUyhUDIJuYpNfxeqVU7GPaS3b51coVAyBXt4rV hnwtVnubl6ZWrhgAuTpAxpPL4DOvXIuhJLVyxQDICwNS6/D4l/DWW0utXDEA8sKADO/kpHjr he9BSraWWrliAGQDgKR56wXuQR4arKVWrhi1huUzFHfTIN9CZW0vFO7gBxXRcRzXEYCwYMHe 3B5/embFkieXa6mVK0asYe43WA8GhbXYNCjOlUnhYEco3m+vPn8piJG/ASBzF/dMmXF11foV u5JauWLEGubbQuTSmNwjqM6HICvKjvD5i1Pu/tpy4xzlYghAZi+Wj3Sj/W3mocEqauWKEWtY bXtSewT1NigJiLIjfP71/c2v/7MdvMmJzplY5k1N5UXtzzq5XKZWrhgZEDlcUnsE1bkGRHZL z7d8m4gEZDboKQBZmKplqeHGVlcrV4w8B+F2td9YcxB5PpgUKs9CPifpXBdDAEK9+OFb2uRS TkXP3QmXV61cMWoNy02Co02DysBQ/flw/O62FuNAz9oQgMxcfPrKmX8LVYadHX/zhfZBsOqC auWK4TnIJgDZ39OMX/b3TXDsHNgHwaoLqpUrBkA2AMiw/ELax9AGuuXgPoiZKHV51coVAyAv DYiJd0lzRgotntO99VZSK1cMgLwwIOLh1N3u+P6JnKoef0UG9kGw6oJq5YoBkJfvQXiNpFSs iG+2MGcrqZUrBkBefg7S07/5VPxXwls8sZytolauGADZwirWqb5OY+f5l+zkOFt8U363fP1+ BbVyxQDIFgARc0bK+r14Wejt+REBc6uVKwZANgJI/Mss+M13ds7yqpUrBkA2Awh17Ey0HM7w xhJdrVwxAHJVgGw1WbliAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASBBQHDgwOEd6EHQg6AH wRALgAAQAAJAUCAABIAAEAACQCAGQAAIAAEgZxSH2OnchM8ACAB57YD0fO+N3Ow8OgMgAOS1 A6JCp9bN+AyAAJCXBaQ11jxUK57cgKgASzISgHsWKT7LJG9/f0go6zb6IVn4/r0XIq32zicr lqZ2dWI9Y/EoDG4yu3bs+D8jl0MW/VD2deaUB3d0buB8obq+Us5njuY81oOoYPTjhnYpQPSm ZcGGexYuvrYRHirDh6cDMhUMnwXvL+JxtCaVmB8daDQS1a5OrD9d1ZLamVM70qFgVIGTat51 bu7dFmsD8vDYnf7fjFNN5TwOyMH59woA2f9nZWJXjvMdr1nWkbJk3V+Eztz/RZdp3SXQSFK7 OjERrl1G3Z3vQUztHP/2pQbEqcAJNe86c3r80FVeNCEbkJp/NtVhWakmc04EpBcjrXrok1qv H+MdmxAf4k+KkdnPHkXHJX7u+B2a3lx14PCKH3ha9VHPHWKJvMmejw7ItBUXC95fNLz6YH3N 3hCjkqepXZOYXklJAqTuWi+NE7d3Qs2L78tPZSvnHUUIELnC45KgbxLNOQ0QXmKtIITfR8bh topFdGyy7Teyi2tVTy1yVd/tTkx9PAxeWbwS9v/1eJC1oQ3lskzS5ZdICiDtze+JQ1Dr/u4g uGbEsXOi2lWJTfIRA2T/9ycPEFWBc2rudfJUfiE4VW+1l8Bf9U1oZLuAqNd9T/d7+NVOzkb6 jxyNz39kzSir/dBNnE5PDV50ZPyjC5w5tb0Y7tUixP3pP9/vKvmDnePAMm/VHkJn0eJT4fPJ gJw+KDdcoQxB7fv33tzXmwvHKjZN7ZrEAhPkeUB4kCAPEKrZgueTIE7l9MN8t6smrKbTjd8w evWXeM5JPYgwfhAmPf/NW//bH5wiE81czup7YUfdiT7DTL9EEcvsKYxO3xyV4olFAFnyoPD4 t12VBoj8XumJ7qzq/vVBuHg596EMDZLUrkpsqKIuCRD+/e4CoitwRs27bjhtRdtjXaQH8QEx N4nnnASI7oD65jSc2n/VBwARHYdeI+Rd85v/kc/2TjjcK0BEnelVtVPK9u43sR5EzaQiZ8Hi a5sqGZBmai2CBe/fi8Gj+9VcUxZDk9SuSsxZ+yQCIsbNLiAt8V0J7zp1Kh5PRCbpaojVhW4S zTkNECXZN6fz73c+IJ2aAvWiq1CfWA6xDrKmFCDNMF/vVG/+kBGQuqmqRT0IsRUN9xdfBu5k UAynqV/qNLXrEgvOnGcAqc0oPvTYYkLNu84+dScndeOJWpP0uiHknATIgNfbp/40T7/738oF 5OFRztyH2YWYzWtAxG8MILW05W3kIt30HCQdELEmuf8qCRDZJEirfPr+MvfHD83oj7OLoXS1 KxMbqjxtiFV5PYhVgZNq3nXOqdvSo8u8/k3a5CGW/aCw5rHtT6VWy4Yuptq1pkTMv1uzijX0 N6KweXq+6vX2H/cHe1Qs7isSxlax0gGRX0hSPWWZ9+C/4xVrRfr+IuO1Go2I9tTT3hIjq12b mKjQOhpRdAYQOaqzK3BKTV83Ttazw3idSS/cdKL5eqmmc0581UROG8RzEG7Hzv81gIipx8Fr oSJ/Ms3Nnx/5POTjMMlWz0HYLyafg/TM7oDds/D4xzLJqxn91d/9/UQoZRa+f8+0wfBBlhbV OoyodnViojl2tIcuTu20w5ODQ8jlkMX5YGIA7yQbP7UZ57GpAqmIy2+rvhkWf8g6kYHkSXrK zfOkkobfecRmk5UrtlQtnCxjKgByZqrPuws2o3LFlqp93i3JTUKqiwEy+VrQ1QISG+Gv0ozK FVuqFp9gZUt1KUBaRvCEuMYeZAPJsB9kxQN70gEIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgEBsi4Dg wIED9gfoQdCDYIgFQAAIAEF7ACAABIAAEAACQAAIAAEgAASA5AbE29RPDiAAQADIKwCkZh// uYucARAA8soBqVl3fP9DEzwDIADk5QDZgP1BJUNO9I0KPOGeha53wtj7cf8nglczRospa8Jy RuPvT4qZwOORoPks+GHcqP0JjgQ64N/8R9MZ8qMM0sR0cj+v0+XoZXCcX5r9gcnkyMhgwv5A Z3qymLZrfzAcz7f2BmL3zA+eaYWxH8f9jzUjP+B/PJUJmB+Nvz89m9IBENpILAUW+jBu1P4U R4IhMAHNH+SgS8Ouc5qYTu7ndaYcvQyO80uyPzCZHBsZxO0PTKYni2m79gem23i+DZ/5wTOt MPaBDb7R4NVewP9oKhMwPxp/f0bMFGakWFnow3jhnOiOBA8/8u+4h28J7KsMjQwEiGI6lqiX 1+ly9DIYyC/F/sBkMmBkMBEXS2V6upi2a3+guoxKBroOnAWDV4t7heL+R3sQN+D/XCoTlywQ fz8fIObD+FH76Y4E//ekuiIyIL6BAFVM8zV2GJgoRy+DgfyS7A/cTLqB2qfsD4ZMTxfTdu0P pPyn+Fno+qF0QnH/42FeGTkquR3YMhR/Py8gNuyWo0aSI8Eoiu0cIMvEIskp5RgLszvz0awb OJn0jAym7A+cfLbJBjovbn/A+xbTyN2zyKR+mGAG4/5Pmus1VEBM1P1Q/P2cgKgPEwhBTXYk qLzAugRADovEvA7okFCOXgbdU6r9gcqkvcQwa39g5zNaTNu1PxAjRj0ydM/iPc4j6yJx/+NT 2QM5bL8VMD8cfz9rD6I+zLjR0R0JxpOISUACBgIksVRArOLyMljTKs0rb5NJry6n7A/sfNZn +YO8hP1BPzhFSSbcs4niE5wG6yk6BwkE/I+mMh3x1MAg1xxk+DB+1P4qwZHAb0hzgIwNBEhi 3hCro5fjki+a0IhIZ9I1MpiyP7AqIV5Mm7U/UK6dD+/GZ1PF11ptigJIMOB/LFUdDp1PDduf Coj4MKOo/aMRAVs0wooAMp5dUcTUgtAjbZJuN9upERbV/sBJ2EYAGWXO+sy0geiW7A/M4w7O hns2DUgXifsfBSQQ8D+SygTMn4q/nxOQLrJ0SnYkqInxpJ14694js5q+/EBZ5nWLa3KERbQ/ cBO2XdoyL30guiX7gwWAWGHsQ3H/48u8h3CdjlKZ4PUT8fczAWJ9GBW1P93+YOIhSByQwUAg Tcx8n3bhKMzhctQZVGPc+VmmcwMvk66RwYz9gVMd394mAvLy9gd6UPVpfBad0+oljEDc/8lX TSi+FiZgfjT+/rSYifpfR57csuCHGaL2L7A/iD8ECbXZxn6kkCRmPo/KK6kcTQal2ji/FPsD k8kZCwbH/sCphIli2mx092FaXv1kNz5blGHYH2xZDPYHyfYHtTN5rkNTadgfFCMG+4N0+4P0 B4WXBwT2By9ajq/e/iDn9dgP8moKJOeBPekABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAgtkVAcODA AfsD9CDoQTDEAiAABICgPQAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQPIBIva/NOEzAAJAXjsgVlzB0RkA ASCvHZD9N/Jfue3ePQMgAORFAZF70dl4i9IFAfl62OJ9fP80OpsqvpibQaysEzwC9K1HaciO BNPx8sOOBNFg/68XEK8Qo0VFsj+YDD47HfZnIuzY6oDo+CWCDfdsoviibgbREEtkjwBzaz8N 3ZEg6nwwSqYvjAb7f72AeIUYLSqa/cE4FRmQqm+uDZCom0GkrBM8AvStR2nIjgTVtKFEMFxu LNj/a+5BvEKMFRUpLlYgFR0QPbJoKhUZuFZvcYmoV8M4w5gbVPYvhy9a43PwhUwnhnCNuXPG IVbUzSBS1gkeAfrWfhq6I8ECQCw408VeFyB+UVUk+4NAqjRAlPdBL6JcdSoeIg/Fq3wPHHMD bYYgvml5GGvZtESSWnuYNebOWSfpsQHlZBXRPALcW5s0SY4EiwCJBfsHIFNFVdHtD/xwqwRA 1BxdeR8MRgadCRjq+B4ocwPrl+LrvnZjjKqopZwb7aoQLg4ZMrs9hM6miq8nuOT5cz6aR4Bz azcN3ZFgESDhYP8AZKqokuwP+jdL7A9EKHm1YvMPNa7Xrd3yPTDmBtYvRXyuCUBGa0FZHhTG 3AyWRbBl0Vt7aciOBEsAiQb7ByAzRUW0P1ga3Z3HpVbeBybEuwuIiBRtzA2sX4pY7AMgyoun V9E7T3frZ302xfwpchabg8TcDCaqiOgR4Nx6lIbqSLAEkHiw/wmx4fuHxZbNWMZUF042AUgb Dbs/ZX/QkhyUAsu8p+agwNC+fxYg2vfAmBtYvxRrYIEehM9VBCCzgeDSAYm7GbAlIywnnrZz 61EaqiPBAkCmgv2jB5ksKpr9Qd1UywDhXh/K++CX8t+/mtZu+R4YcwPrl8JzMwAIv0TMQZSr QlZAYm4GbMkIywXEvvUoDdWRIB2QyWD/AGSyqEj2B4ECpgFy6gA7y/uAcVoay3rT+B7sbXMD bYbAT1u9iiWS1EMPIlexhjtnHWLF3AziVUT1CLBvbYftT3QkSAUkFuwfgIyMDEb2AiT7g3rq pZGZV00G03GZWnsgaNMC5XtQGXMDbYag7+E/Bzll+HcfbFeFcHH0zui0D41Vo6+ahJYkJvwg iR4B9q2dsP0pjgT1xGP7oCNBNNj/KwbEcms4BIsqhlV6qkwvKwZit6uV5ah5E6E4FvQgl24P BTsSbLgHmSmRjKlWBEQ98x6166IAKdiR4BoAuRb7A4q5QYmAFOxIcA2AXI39AcncoMwepHpl bRb7QTaSmezXAxAAAkAACAoEgAAQAAJAAAjEEN0dBw5Ed0cPgh4EQywAAkAACABBmwUgAASA ABAAAkAACAABIAAEgAAQAPKaAXHDiLaLg9ICEABSICA1+/jPXeQMgACQVw5Izbrj+x+a4BkA ASAvBsgW7A8qGWiib1S4CfcsdL3lfDA2GQhHeNCfsA5vS/ZTDTEbvPimLSkaqHVVxAOBha92 8yZDJM+2IiNB+Wj6at89gua1oJN7DgORZDHjgd5vcfHo7nYyIzqSL9j+YDieb+0NxO6Zd73l fBAwGQjcnEdeaFWEi3DwMuY3BHl7N2D+OH5+MO68uSrmgcCCV7t5k7GPDwQaD6oq5z+avtp3 j6B5LejknsNAJFnMeMCqj0lAvGRGdCxfsP2B6Taeb8Nn/vW288E4uM745oK1YTd93VGydPzb l7zteAHzA/HzQ5/EvioS+4cFr3byNsQ+vpudirlRn+Y+mrrad48gei3oCDpe6KlIsrDxgF0f U2p+eRvRsXzB9geqy6iq73fhs1EPYjkfUACRiUTBjD0Fgqnqzvpy9QLmt6RwucNVs4BYV7t5 UxFmO2qbpX00dbXnHkH1WtBxqg5VMIJHGJBQObrxaCfmIDqZEQ3IF2x/ILPxKX4WaE9mLEkF ZKiPsadAcKD+9ycDiBcw3z2NVay6igaIvNrN2yiI/+yXOumj6Ru643Gq14L6Mh5nbhYQt+C8 eM1xQEwyIxqQL9n+gHc5ZiThnkWKz9gT0ACx57ttcHZppzp+d2sNz72A+e5prGJ7HeSPAoi+ p5U3WV4JgJA+mnW17x5B8lrQgDTJgNgFR1x/cJMZUVe+dPsDMWLUUUHds9gSk7EnoPYglp+B 6ykQSMW/jTQg3vqFdxqpWH0VCRDrnlbeWhkOtksAZP6jWTOWkXsExWthOSBewXniUUCcsgkD Mu5BirI/6IeGLplwz2JfuJY9AXkOMkTQtpZwY6mEyZUGxAuY3zYUMX0VCRD7nlbeWn/9fR6Q +XmznoME3CMIXgveEKujA+IbD1j1MTmXC9kaBOTLtT9QMd85ZP5Z5AvXticgA2LNzkIuCMx9 IqCjA9dRG4oJsTo8P4wkc+7p5o0y4XEkZj6aNcsOuEcQvBaG5COHgVlAxsYDpMUOd/VWiQbk i7U/MI873j75Z1FALHuCBEC66JJmaB1gmNS7AfNH8fPD3lfmKgIg7j3dvLWECY/bg8x9NA1I wD2iptOYtswbNB5oCUMsr2zOW+a9TvuDBYC49gQEQESmRakFPAUmAXEdCQLx80MVa181D4gl ofKmhj49Kbq7bvKkj2aWeYcyTPNaMBPjLtiBRABxy9HUx1xP7Ba/EXXkC7c/0IOqT+OzWPEZ e4KAyQALTdCZXnWef7ZtAPEcCQLx81msVpkBbLKqxlO0AAAAsElEQVQZWVfrvAmxwGMNFm1E DfWj1XZls+HpC91rwSQfHAZmBo9hZwerPubVLEMISzQmX9l/LcP+YJiWVz/Zjc8WZRj2B1sW W6r2iu0Pame6WIesB2F/UIzYUrXXbH+w4EHhxQEp1/7gsl4LC9Vevf1BzuuxH+TVFEjOA3vS AQgAASAABIAAEAACQAAIAAEgLwYIDhw44vYHOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHBs+vh/dMo0 HOIPKfUAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAACGCAMAAAASAx40AAADAFBMVEX///8AAAC2Zma2//// /9uQOgAAAGb//7ZmAAAAZrb/tmZmtv//25A6AAA6kNsAOpDb///bkDpmOpC2ZgAAADqQ2/+Q kDpmkNu2/7ZmZmaQZpA6OpCQtpBmADq2/9uQZjqQ27ZmZrbb/7YAOmZmOgAAZpDbtmaQOjr/ tpCQkLY6OgBmttv/29s6Zra2kDpmAGaQOmbb29tmOjq2Zjo6AGY6ADrbkGYAOjqQtv+229vb kJCQkNvb/9sAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAABkoSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wAAd0oAAAAAAAAAAABcwAAIsyUAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGBmoAIACK4AAAAAAAIAAAAAwAAAAACuZqAA AAikAAAAAAYAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAWABcAFq2 EcyeAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAAEoBJREFUeNrtXWlj47YR Jdby2iJl1ixX2TTbtNn0SNM0zbFtmh7//3eVxDkDDEhAlh2u9PDBJsUHEJjBIw5Kb5oGCQkJ CQkJCQkJCQnphZNCQkKKEiXIeWj2rHAkpJcdNUAQJCQQBAkJBEFCAkGQkEAQJCQQBARBAkFA ECQQBATZdHp1AxuAIJeSdrfz+9vXZ+rTd/dTYXtYFQS5lNQq1TXN4UH1Z+PHrx5hVhDkcvjR B548OQ0gBwhyYfMrM7maDs7Qt+9+DX6AIJeUpqmV5cWo3hzbeTHyiVlEDHpdEj7RRzfTFKrX 19w6ozVfQbVnh7fzuR6KPGY0iJ4cDeEWn6jzDF2XTZDRGm4y/5sjCPKyM6y990E3ddk3RzOW DKrf3U4MoZ9Mvnn16f3rm/HN0RDFEEGfmU7e/kZ3/5kMHrP77NEOT+7IX5vnd9OHcMPqCDLZ a3LG7rYb6ndAQJBnIMjd/cSGMaLMNMR0d/dTB1f7mCD2uaZXMu3sy4AxtNiTo3Btumn9E/FK CTK54PDusa3fTAFBzjbFCnRo6WzIbEwNZH9qyhYIosIsqZ0Lset9h0kJEq5NfseWcDlBhv6p JYIgT1ukU4J0foDw1377YDr67etP2QjiV/iBIAGTEoTkHzCClBPk7vNjeCj1fH0XrQeH8CkI 8tQhhGzz+t7u34vwKdZg+n48xfL9XC9G5imWx4yvf+cmVu6I5N/9/gFvTQoJEt7mzuuQgTxy vAX9ejAgQJAzrELMi8KO0UHPuNp4DTIdaRfsw4tF+7H33cQJs92iMbvbN1+812fhKOSfHokt 3ruXjiBf3hsrawocHuZHUhid2XqQIECQp6dRudVF64QD9ubTvbTN++Y4XfrDH+0czGbx31Rx Y7vDDGbFPn0Yjty16f+fbvHNlOIp1mBMpR9p5omWEMSsBwkCBHmONKDLbpEgevwWCTK4HRUz 3P8ZBHnedPceNtjiLlarR3q70JtGcr++a/h68AuHAEGQroYg8yx2VOaLDPNgQVZ1lCB6PWgR USkjld/agyBIF0MQ91WT+f2RfSWlieJWdX6/xa0H5W1eMw6FvX0QBOlCRpDzlAiCIIEgIAgS CHIWgsgv5EEQJBDErFPEF/IgCBIIMhEk90Ie+vpI1xr+gBEk90Jenczn84I3U/SG77HZ9rxQ 0SAICAKC/KJTLOGFPAgCglwgQV7dlBFkXp3bf5kX8iAICHJZBIm1+qyWQJeUYt/HD+6rJvIL eRAEBLkogqRaffMXUsgn6trMBoKAICStavWBICDIFRNkXasPBAFBroAg/nshgxWRsR9wrT6m 9QeCgCBXQxD/vZBh/lG//l2U+SBo9aVaf2ckSJtRMFMpsHNLo+QbkarJocPBetFzOIKKooci NK+CPG1dqD750UHhPTLfGF3KZX/O0JX7rHO+E9XU1FKOxNsROnihxNPEZ+ue9uBVT7MNWvO9 EH0wEl0Gr9XHtP4OD+clSDsTT2KI0LbOVLjTmVbN1rGDgqJ3Xx2n0ouLbmcFkf16G2kVDg9F BAlZ5m2R2DrL92gzv1hbyjWqXKASyWfBAtO/2R3l7RG9zdHBCyWeDugCT3vwuqcVfYCb195t EMtwH1gpMqL1N//m9qwE2d3O79tvhW6ToA8PnX8Gj/u1oi2aHKwW/ZejPuzLit59PVdmjU68 Cruv/lo4grgsY+lT3WUYcnJwC7nMarPdF4/69mbj3BhJZiJrM9HbHB28UOJp6rNVT3vwuqdr CeLnFOqb806xTKMG4eGV6cV3972Q4SwEsSNqX8y9yX19Tedthm9u6wgSVOIK7yG0dj3X3x5z XFwhiP6xdl/eHtnbwj1mL5R62vusxNPEwYuejqZYrZk77dkHXquPaP3Ni5FnIEgrPPbUko3j DGckyOfHcoKM+6qn++HbXSVB5kfS2pw9eqj/PRNnapm6U8O/u6klyOHh9U3huFPnPO2FYrDz WSFBnIMXPc0W6VaGQYuMa0W/3q3ajVafoPV3RoL02yJIuy/tvCULTpZh9/1NLUF+kBaqS5Ol ecSRVyFrBJEVuRYJ0riHajlB+rI+P3uhnCDWZ2UE8Q5e9LS4zTvG8rvRlWfZ5h2N3PLNRggy deJigjRBY7KoGw5dU0sQ44Wu+B7m71iw6ZE0/KtjPUHufnwo3MVyA5zk7RStvVBMEOezIoJ4 By97ejsRpkyk15KF3osQ5MOxqvO2NZ33bXMSQXa3fSVB2hMIcnj3WE2Qwz9udJcvb4/o7RT9 4VgzH3M+KyKId/Cyp7cVgu3wz2MxQZ53kT50dZ032eRc6IZOPKyrJEiyen4WgmQCYCwv0vdu K6umPYm3E/TQNRWeHrqm3NMevOLpTRFE3ErP9uLx2bZ5bS/56VhBkM+PVd3wpBHk+/I1yO5W ayxLN1nbgD5WEyR/s6X2pN6O0c4LZZ4OPivwtAeveXpLBBnkUJIqu/NZ8KLwNIIMSqWxxhcX nJXbvLUE0dwYu4p7zLUqfOBwK8kzrOURZNArir6K8MPqe1vvhSJPE5+te3qgMbsWPb0Zgtif Ihagx2CHgm94ePSYGiJXNA8atFa0/jFAybYJrUIpQWwWPWWvu8f86r0rtX6oWS7EWGZjxWYb Sr9qEmy2Ot4QLxR4mqDXPe3B657+CMJA48uKv+Q9Ntuej/Q36SAICAKCgCAgCAgCgoAgIAgI AoKAICAICAKCgCAgCAgCgoAgIAgIAoKAIJshCBIS0suFP8AIghEEUywQBAQBQUAQEAQEAUFA EBAEBAFBQJDNEYT93JP/9hMEAUGunSB39//6sRNPQBAQ5OoJMgu6/PTbt8IJCAKCXAhBEiXy QVY1lkr5cGzu3u8+e0xPIngsri0Jtwd0VAOndy6DK9GReLpVRs+A69BZNXptV6Y6x5RgufKJ vQeFq8SMUS4L5p+mit2+Vl6kPVWpE3wWOW8gdeif6OlERsmK4RO7KzpdIUWHxspFV4HzBEmV yEUN83wpbUeifrIT6lguri0Lt3t0VAOndy6DK9GReHrr1FdFcBU6r0av7cplzhWjoGKu1Pdg cJWYkedyYP6pip6De9YrtdCDoJKQ+ixynrM3U3o/0dOJQLsVw6d2p12e1tY3Vi66Crw4gkRK 5LKGebaUecTwYirshMITcW1JuN13g6gGTuRDBFeiI8UQ1wUz4Ep0Ro1e2zWSOQ9+jHTW7T04 XMVm5Lkc+EtelpLqbprlRNoFOfXUZ9x53t5M6f00TzexMIkTw6d2V3x0cWUEE8hFV4HLCEKU yMdiyYtZPfDws3SSwKm4tqQJx9ChBk7vfAFcjubi6V5QM1N0HTondKftGsmc+1yRznrQwO1y jZ3L57kc+N+8LNXk+qETaZeU2jI+48ros72Z0vvJnuYVs12Q2V3xUl0Z3gRy0VXgMoIQJfJx X7wEYkHVXy1KGlHNNUkWkM3993TKq4fbPLgCzcXTnTJ6rug6dEbr0Ng1+jSyjNdZX70HFSt3 uRg4lMXsyTTgnUi7JMuY8RkTzNP2ZkrvJ3uaEcR1QWZ3xaGstnNj5aKrwEUECUrkuRBpjaQ6 tBdPRDgV1142G6uB0zvPtq0GzcTTvTJ6rug6tEwQa9dI5pxbxuusk3v0OYJ4M/pcDBw02/nq lmnAW5H2dYJIyujO3lTp/VRPM4L4LsjsvkSQYd+UEyQPLiIIVSJPNcyFUozCXtunJ/JNmaDm 2ggS1WDQIX6yD9U6tJf688roC+AatEgQZ1cuc84t41VAg1Y7gyvJjEQ7lIDJp0nNgga8FWlf JUhGGd3Ymyq9n+xpShAmhj8km3FpbXVjSwmyAC4hCFcib2WtPlaKFcs2Cn3sRL4pE9deI0hU g5l/S724Cu21Mz1mqegKtNQob1cuc875/e4xcSuDK8mMRDuUgMmnSc18d3Ei7asEySmjz/Zm Su8ne5pqXLMu6O2+QBDd2FKCLIBLCMKVyGWxVz5qv7cH/7mJTuSbDl1604V1d1SDxfVVLZov bts5tFYeXIGWGsXsGmTO+ZDWy33Aw5VkxuhhZMFD36wTxIm0ry3Ss8ros72Z0vvJnqbR7bgY /tgtLtJ9Y0sW6Svgwl0sQt9Ew1wgyH/Jxh47EeGRuLYk3K5y6zyn6ZwF16HDvMGLlS8UXYHO qdE7uxIaK3GGxeXTA1wJZozU2S2YfqpoDagse6YleZ8lyuiTvXmRJ3s60p8mI8j3yWx0TPbP j/miq8A1BJE1zJ86gjhxbfcOSRJuV3TNOdfAvKbyeufyO54qtL9s6uGV0TOvsarQSaP8+zLr dSpzrpIZVnQPBlexGaNcAUw12/mazpRr8F6kfelFYaqMrjN7ezOl99M8TQYYaioucZ++KPRF v3vMF10FXiJIrEQua5gLpdiHxOHb5CSFe3Ftu8MtCreH0dHWQIOJ3rkErkP7y7YeXhldLLoO nTTK7+bPdo1kzlUyw+L34HAVm5HnImA674r2MVy5fUNE2lM59dRn3HmhfwzSV02qPE1F4HtC ECZxz7/YQA079E2+X9SBn+PLivr9rWMjO1m8qZ+NFbxkqQNvpugN32MJX9BRspk/fk8/x7d5 K9+DSJOwFXQVeDNFb/geS/iCjpLN/PF7eiO/KExiuS+hq8CbKXrD91jGr7p4IfPH72n85HYL RW/4HpttD36TDoKAICAICAKCgCAgCAgCgoAgIAgIAoKAIFdGECQkJKi7YwTBCIIpFggCgoAg IAgIAoKAICAICAKCgCAgCAgCgoAgIAgIAoKU375VRI2MnYAgIAgIYgT2rPQGOwFBQJCLIYjX lLIHsX599vatyWcCHrATCc4CCfiIBTkxeieDH50FCf9I3a0UnTQuBBsokPJfRjf8ApF8TANK qFweapAhkbomJbU8YoL9eJRr5sBDLo6BFJghZGNVDJEE5BgFF0YQL0DvDiL9+nyJnguz1A87 keAskICPWJDVmLAy+NFZm9G6LEYnjXPBBkqk/FfQ8YUQwUAIKKEyeahBQqvSwBAsbkCoJ7Ny GmSAV8THMcgEZgjZWBV9JAE5RsHljSBe9sccJPr1WYJ87Qr4OTqR4FTQPkQsyInROxl8fkYl /LmwVCk6bpzDlEn5L6PjCz6CgRRQQsl5qEFIq6TAEERQKtRz7HKPp66JI0W4s1xghoZrWg1J JAE5RsHFE8Q+yPrzjiA8kIC2er+gc0ciMYQzpjHGdHOq0KRxHlMk5b+OZhd4BIMxJ8rK8lCD kFZJgSEixTWdlVs5o1/YR4XlAjMQgtAqkkgCqr9egqwrK9atQXggAb+mzyilkkgM5IxJ+FPv V6Fp4zymSMp/Hc0usMbFASXUah7aKikwREKQqZ7cyiJBeEXGNAaCQBBWRXOz724yMQquhCBt UQi2il2sH5KQcQtBPEIkBnrGJfzJVLkKTRtHMAVS/iVoeoEEJUgDSqhcHi9eTVslBYaICTLX 84fcpocDt1FEuflsITBDCOcTKToN+1yMgusgCBe7z5cy0Fcfw9p7ECq9aRT0c1FuqAy+P+MS /mRwqkLTxhFMgZR/CZpeYBEM4oASSs4TDMJaJQWGiEVtXT2DlcURhFdEn+UDM/iYWrRZDVEA HjIBQy+dIB+OpbdnolyJQlcmkIDfvcko1zMZfH+WYVMdmjUuYEqk/AvQ7AKPYBAFlFBynhBi 4W1u4exKigji6xmsLK9BeEVaTY5cYAY3xWLNaogCsKDNy/YtdUpjzaingZ+l6BqCDF3zHATh eyxGSllapHMZfH+W6fJ1aNa4gCmR8i9Aswsmk5tzRgEalJzHG4S3SgoMEQX361IrywThFXFn cmAGt0iPmxUUgMdrHEESsftzjSBs4qYXv1kxerrs9pLGGb39KjRtnMcUSfmvo/kF3hujbQ+V yUMNkhlBbEmMIKSewcoZgrCK2LNMYAa7Oxw3K8RYEGIUXD5BiMT+2QjCAwmECAvZF4V2oc3i B5DQABJBitBcnN9jiqT819DhAg9KIAWUUJk81CApQWhJNG6Aref/WNgAKfYVjRRBCssGZnjo pGbpGVYuRsHFEcTr09sDKrG/fHs3DdBWYyfCc5IGEiARFnJi9GEninQVH34gQ5B1dCzO7zFF Uv7LaHKBByWQAkooOQ8zSEoQUhKNG+DqycMGiEEGBC/kAzP4rsGraMarbIyCixtBnnT7qjWI cfJVhD84JcjAy4Q/eEquuvAHIMhJBLmO8AenBBl4mfAHT8lVF/4ABDmBINcR/uCUIAMvE/7g Kbnqwh+AICeOIB+X2c6N3u49Ntse/OQWBAFBQBAQBAQBQUAQEAQEAUFAEBAEBAFBrowgSEhI +fAHSEhISEhISEhISEhISEhISEhIm07/B11bjVUaYJ0CAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAFXCAMAAABtFtoKAAADAFBMVEX///8AAAC2ZgAAOpDb /////7ZmAAAAZrb/25A6ADqQ2/9mtv//tmY6kNvbkDoAADo6AAD//9uQOgBmAGa2//86OpCQ kGY6Zmb/29tmkJAAAGY6AGa2tmaQOjpmkNvb/7a2ZmaQkDq2ZjqQOmbbkJBmZmb/tpCQ29s6 Zra2kJBmtrbbtmaQZpC225BmZrZmtttmOpDbkGaQtv+QkLZmkLZmZpBmADqQZgCQ27Y6kLbb 25C2/7bb/9u2/9uQkNtmOmZmOgA6OgA6Ojq2trY6kJAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAbAAAAAACMAAAAGPa5tr32hHcBABgAAABNEeQA AHcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACgAC4IrmYAAAD2pAAMABgARwAABzkSKAAYd013 SSobACBmiAABCK4AAACuZpj2yAgTABh3uOC435UAAHcAAAAAAAAAAAD3TACZABh3SsYY90zG 8wC3d0oAAAAAAAAAAABcwAAIsyUAABgAAAAkAAAAGPcAAEAAAAAQAAAAGPcAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAADAACAAAAAAAYAQFADgA8dkwAGPcaAGBmoAIACK4AAAAAAAMAAAAAwAAAAACuZqAA AAg8AAAAAAUAAAX3eABGABh2TD8AAGAAgAAAwBAAAAAAAAAAAgCAAAAAAAAAAAAAWABcAFo8 DGGSAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAASdAAAEnQB3mYfeAAAIABJREFUeNrtnQub27aV hkl6NFTFy1jjSdLOJl7XqZM4lzpudtNNmna32/3/v2mJO0iBIHgAipT04Xmajikd4pDES1xI fV+WoaCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgXEbJUVBQBsUGZFH6NnhDuIpUVgm9zUoBCABBpQAEgAAQ AAJAAAgAASAABIAAELRVAAJA0FYBCAABIAAEgAAQAAJAzp9K8eIu292XhNCxyIjQ0FPniM+X jlyuUgCyrVT2vzvYFy+vsjoPbKu7+2Y60hHa5nn+cJhfqUl1MuncHbl/yd7rKGdE6tC6C2xm VMoOsgo9UwBkq6m0/aaaHR+769rd4UKOovtuMx15Glp0X9vdW9WGVWpSDUg6d0cWeZ/NqUgT 2nYturBb9UQor0mdn8kzBUA2msrwXj7rKIr+LTU0tLuLl6zmZl6kSTUk6dwZuXv1RKx0d9/d 9rvMq8DQ/Sd3LFhiMHmmAMhmU2nttsaGEQ+futqfq/P57KW57OORJ6FdW+u+VOi2FlypSXU6 6dwZWffGVyGRKrRm46Uu8zIw9Pd3vKcQgEyfKQByGYCwm14l/jMZWpd767KPR7qGWHn+h5fl 7EpHAHHGOwHhYxv7e9ORFiCNafFhod3Xy8AzBUAuBBB+oyxCAOnGEL3LPhrpqLXoj8FDKx0D xBXvBERM0a3Y6UgrtOwBEhAq51khZwqAXBAgdR4ACBvNn1x2Z6SjVt5Qn5/mVuoDZBifjx1k b5Q1HalDiy5ha4gVElrz0xN0pgDI5QDyh3/7PACQWv4Szr6juiNdQ6yKDXbKuZV6ADmJz8cP svDXPFZpcdL5TITKRx1BZwqAbB2QVlxDfmerZwEyFekIfeb31OnQKUA88R5AWMMNjuyFtmL5 LSz0+FiGnykAcjk9SJnVQZP07GTg4I50A6ImsHMq9fQgJ/EjcxB2Gz9+cQiP7I/OzLBwOrRg x7d/HXamAMhmU+nPFmesYg0ue/gqVjeSb7pY+8YcVqlJdTrp3BVZ8zFS28yINFXVvRXiydDW Xg+IWMUq1PisdT+GXaw1Fj1RiWYNQFpdfYIjp6UiUtA3xlnPQXqXfcZzELHa2pujh1RqUg1J Oh+P7N3LJ56D6NABHpOh8trKJPcRz0HEY6OsfvHv9/7HlKlv17JilvCi7dOX0psnncbGOzO8 zXu2Sk+fprAGUlTHxwQNZUaKsuKTe8P5AXl+AiCo1A+IfklGd01WT8S2Pf/RbO2GkbxRseX0 wc0/AhC1QN6KekWr1avmrR4LOWpNAYjabe8IVfXqTVL56pz4rhokPn9ujdMGL1MAkCsBxEyc ujYjFg6suUwhXt7RW/evi6691Hw5vUwESM0X4FgjK3L+4qZorWojy4tn4Ko1ASBmt70jVNWL GVr3XcYJW4wp8vLtgT+9On7Jbhsy2koYgFwNIL2ZkwbEeiLfinuq3vrmqeWflfaz/zhA+AvJ fH1FVMTrsTZmf3rizdFZawJAzG7NEVrV1+/Y1q8+1VnxJXmRkQxpu2g7YQByPT3I14+GkB4g 8ok826Am892G/TdyNMbaVH8ATwaEv8ks7sK8er7uYG0UPcjzk7NW8ll7f6cAMbs1R2hVX3/L 3nJ4/10uXrpu9FKcBoSzYScMQK5oiNVdWDVDtwFRT+TZ0KKbhMitpnWysXgiQFSPwRecFSDW RtaWCzNbSAPI8fs7M0lXuzVHaFVfV13lP7yuRwHJh0cBQK5rDqKnljYgvSfyeuu3skkdH1nX c6YeZPdn2RxdtVLPGtupBMTs1hyh3YNU3T/4GkUlf3A07EH43AU9yLUCwmYibDb+cLAB6T2R 7w28ulskawfphlh84D6cg1gb60o0R2etlLPGf5hcKUCs3Zoj7FXPm73KSlVvA8KQtiIAyJUA YuYWD4euEXz4/s5er7KeyPe3liyQPVwkA6Ke0LX5YMGK773tbzx+yRsxf+P5tFbCWWNTht2P dyoNa7fmCO2cuk2io60k0jzYBoSvZ2AV69oA0a+asD8auVw1eA4iOxDrOYhcieVPR3qtYe6r Js8/vFSLaLV6lNAOnoPI9VWZqKtWylmrc7l6NditfYQ6p5qtUvyoPtPTlFZ8rN4XrTLrKADI lfQgaUuKnben737s7uULa4SXUiAch0qvH5A/yz/eAxAAcuuAFGnfHtwoIObdGb7AXNlvmdan r9bm5MiI0FXyXb3SrQPSJn79fas9iHp3hov8tWpBpJVPZodvVufkyIjQVfJdvVL8YGobqah3 Z46PevVL3OiqzPHzvpwcGRG6Sr6rVwpANtSDiF+H6/enw67gvMiI0FXyXb1SALKNVNS7M/rN FWu1uO7/Zm8QOi8yInSVfFevFIBsIhX97ox+c2V4i+stVuTkyIjQVfJdvVIAsolU1Lsz5s2V 4RWs7bWKnBwZEbpKvqtXCkC2kIp+d4avqTTszZXWXMHWc4ubGxkRukq+a1cKQLaQivXuTHb6 bo8cLjtb+ezIiNBV8l25UgCyEUBmvjuTkyMjQlfJd+VKAcg2AJn77kxOjowIXSXflSsFIJeZ Ct7FOlulAASAoFIAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAjaKgABIGirAASAAJDLBgQFBWVQ0IOgB0Gl GGIBEAACQAAIAAEgAARtFYAAELRVAAJAAAgAASAABIAAEAACQACILB/t33UfH5kL1u8OAOS2 ASn0k8UmWYqF2J1w0602A4h093Va8bT5ictHwTxDZtj2zL+A+5clLVS6g1FCC/+V9uVb516N 8XyJyJjQRD3I8bFi/yG3BNfOd/eirflbwPl7kN29sH6rnEgPTgFrhbF8TN2baIDs7hstUjAz tODiUSWplZfipjE/lB4ZE5psiNVyQAg+NT5Ayt7/bwqQDtvhwdbRIJAuoP/0jIe2XNrGk/No 6P4vmf9uOF7p8Sd+6qr5ldIjY0LTAcJG3hwQJojd5sJqTZqRcfV4tYEMiN5TI2+cTX+gYcSM 2F98JPTtfa6cRoVZm3TZtPJRn80GZHf//CSUk8Q+quzt14/GYa3k7tB/1H9JkT7r3JhvPZnE zgcInx3FNJuCmK//TpIvFBkTmgSQtxqQh08b7q2w/4/uErSl9IVl5syf3UcAovbU8sY2HOHU 3AFatP1KDMp4n1rw9ss8oh8OHVPvyqyW5oEiH/UZpQd5Zr6+jRznVNnuPx/ZjElYSzSyizF/ iSztc6M/sxM7GyD7l81EsP+CHx+bBVq5P5QeGROaZg7y5ZMeYh2/v2Nn/w1rxz8fxByiu0f2 l3eCAFEz/9Le0zuGxlef9gARV6uW3YRIhI8eCq6y2ohbZc17sFaorIp89GeEOYisjA9XOJ/C I72Um/nXzF8yUXNuet/SiZ0RkCoKEJ+2Wu5dU6DO7+mRMaGJAOHmxmoO0lZdI9h/IxPLhQds tf/kLmIOYvb0gdXy/rteaxINlc/qa9lfWY1WjMgq2SYURjqfwr2Y4wHE8qa1AXlxJ4fmAtK8 zKy/9FxNnRvrMyuxSwHk+AV5VWjcD376UKmRMaFJAOGXXAHCx+TCCFx1bBPrbNOAmD1V3XBq /7p2ACLnQLJu7rX812fes3U4vFSA8LGFzkd9NnuIpQ6L12YA4X1Wl07x8F+yB5F/2avEakai PrMSO/sQi9hsCuICsb08SWnm5IkPJVTelfPxhcJgQNrKAMJukS8bcaNWVPBpaBMDiN5T1f37 42EISKPmnTXvKhROYogl26Bqh5XJZ2faJw0QYdPFAJFXQADC5iQCEPWXbpbq3FifWYmdDRA1 k6JN0tsqowMSMb+nR8aExvcgfIQlAWGDDHZ7Em2TZ/WeDbG8T0kmATF76ubpD79kfUDYkpKU HuYfFOpTeT+3AeFzE5WP/owOCF/O4gsCDwcLUuccxD431mdWYpewzNuFMcD3r8ltlTzaoUfG hMYD8vZgejF2e+SLRKwPZ97l7CGi2FDOBMR+UKj21IqG3gq/hkq31FLeI8QqluxvOAQsnq16 vf/1ZamGFiof/dndHED0vaiVPUghOGODLdH0S72KVdqPTHrnxny2N4mdDxA2uvJ1ID62Tr0S AiP5kbaU+T09MiY0DSCF9SP2X5j7iFrrF6ON7kSqDXPWaYavmug9sUUg8a6Dte5Ty4Fi79rt 7lXM89/u2VzjnZxcm3zUZ8FnTeTTWA3lxW/iOUjvWYzrOcixd26sz0xihMFOTg1lZ4c0k2jH X7aZpnLidaQ8fWRMaCpAJJ1dC0j3Llb64r1frpNSWGJ4WfESKs0Dpj++p0cABIDcKiDm8tZb BqSe1b+dEZCpxADIZQPyxgxGx1c21m+NRe5732lFQCYTAyCXDUiCgl8UogcBIAAEgAAQAAJA AAgAASCoFIAAEFQ6AxAUFBTYH6AHQQ+CIRYAASAABIAAEAACQNBWAQgAQVsFIAAEgAAQAAJA AAgAASAABIC4C+wPAIgqtX6guIDAP+wPwi7ghdkf0PONqDQm3yhASiXK8/MC90jYHwRe+0uy P6DnG1FpTL5RgHx1UKozHxcBBPYHARfwouwP6PlGVBqXb+wcRB2vLeEvnArqD4+yY1N6OOMy /7A/uBn7AyrQUZVm6ykryuO1JfylU0HNJakq403gkfmH/cHN2B/EAEL3XIgJTdWDKAl/5VRQ V+IyGG+CcZl/2B/civ1BFCA1XR6xXktZUR2vkfDXTgWZpY3Lp9zjMv+wP7gZ+4MIQCI8FyJC kwLCbo9mslpbrYjd1cdl/mF/cDP2BxGARHgukEKT2B8MAamMUwG/OzeWN8G4zD/sD27G/oAO SESlcXYNCXuQ1vY8kIuhxptgXOYf9gc3Y39ABiSi0ki7hihA1GM8S8JfOhUU3KCgtLwJxmX+ YX9wG/YHMUDTK43KNw4QYwZgS/jLEb6W1FTeBOMy/7A/uA37A3q+EZVG5Rvdg/RXRajfgbr7 QqngZcWzVQpAAAgqpQMS4i1AXOlPVWB/AEBWAyTEW8DzHdgfwP7gynuQuIJfFKIHASAABIAA EAACQAAIAAEgqBSAABBUOgMQFBQU2B+gB0EPgiEWAAEgAASAABAAAkDQVgEIAEFbBSAABIAA EAACQAAIAAEgAASAuAvsDwDIaSn0o8UmVYqwPwg79WQ7gSnZ/HyRSiOcCFr6D8sjQseEBWf2 IExwxKugPb8JwP4gsMHR/TaogERUSnci4IqWNCHIiNDae/lmDLHaSkobJgQE9gcBp54uxDZx YvMFKo1xImjpv0umh078GnoGIB8PEhCn6M24y0AwILA/uAJAZDdCOdSuF/Degfx9DzHUI1Y2 F5C3CpCh+D8bKXlcBkIBgf3B1QBCcyJoc/LshR5aPH/uU5ybMwf58skAciK86XEZ8AEC+4Or BITsRFBQ1fWood1VZo03TJPRn8DuxzsbECP+r8/l7BRhf3CdgEQ4EZxO/IKpJIUandpoQPg1 14Bo8X/VAYy7DAQCAvuDqwEkwsTAJ7Y9NfGhhE6aqIQD0lYWIEb8Xw+xSsoQC/YHVwhIlBOB 7vbnA0IJnfSpCwaEj7DG5yAel4FAQGB/cCWAxDkRtHSjQUqoaNCehhsMyNtDpiYBPfF/uU7j cRnwAQL7g6sDhOxEwJ9E1yWl0ohQdmWEH3AUIIX1K/bG+RRg3GVgdOewPwi7I5PtDyYiI0IX cSIo8ph3Bqih7AIFouVNQN4iuyaQ7F2s9AXq7mcKxcuKQ0D0mMP3DAiAAJBbBcRc33rDgMD+ AICsA8gbM6QcX59YvTXC/gCArARIfMEvCtGDABAAAkAACAABIAAEgAAQVJpB3R0FBeru6EHQ g2CIBUAACAABIGirAASAoK0CEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIEEF6u4AxFneHtI2Aai7 B516lg/td7MTkQupuy+mRr91QOI02KHuTryATBqSq7nMDp2KXEbdfTk1+q0D0vokTImAQN19 8tS3XCWCIoIwFbmULtZSKiwbB2T36nPF90BEnQt3/B3q7tkS6u5CkiZQuGleJABJCkjbCGFz 3nR7IupsqPQb1N1FlqnV3WdJ/82LBCApAdm9Mq1lIKLOjgvq7irRxOrus8Rj50UCkJSAtI3S /8wGIur6uKDuzr+ZVt0dgFwGIOpm35hTr0TURQ8AdXd7lTidursaKDUEQCYirwYQeW/1qCvm SSK9+pdlpobl2UBEXQ6xoO6ummVSdXc1H5o/SZ+MRA+SrgfhEwQ+WGmybCCizo8L6u6q/0it 7o5l3ksApCjV/fFBTqVtb55u7PEr1N11T5dW3Z2NkWjdwFQkAEkFCBtW8wYpvRIHIurqgQDU 3RdRd2fHSGvlE5GLqLsvqEZ/OS8rztOIjj668ALx6hWaze1UCkAACCpNAUhN8AiBujsAuRVA Zoqon681Qt0dgGyiBznz0d1ASgAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQFAp7A9QUGB/gB4EPQiG WAAEgAAQAIK2CkAACNoqAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQABJUYH8AQGSp9fPExPrlxy+f avPL8m0BsjX7A7opQOGXS44InVB3p4ZeHiCl0uT5+ZAWEKFFWOfl9gDZmP0B3RSg4PJI5RKh PrTooZcHyFcHJcXyMTUgVcDNcVVAtmJ/QNcb/EsmZZHSh3qUIOmhFzoHkZdHSv8wsUBby19Y Fkh5nO4L7dhwbADIT3rMUlmmBXpMV03uudXjoFp937Y+kN8Un42YD1yE/UEWqRZVeH7qSw+d anARoZcKiFKubhtby19ZFmR1I28bY/IEIyl2g6yeN8DuxzthVjCx5+P3d3zk//Egv3jiycAp KuWwyGk+cBH2B5GACFX85KETDS4i9HIBEUKa3eza0vLXlgXZ/rVQlh4ohvp2buTcLW8A1vCZ dmHInvnU2LgmDDwZMvPZiPnARdgfRAJS+7Qi6KETDS4i9IIBEdLqPS1/3cYpgGRqTGJ7A7Cx V8vVREf3XCvhw0K0V/nFoSeDheCvbvOBi7A/iAPk+MVhkdCJvoceesmA8Ov99mBr+ZtZq9WM 3bOQkRRbNhyxvAF2/xCAePbcB0R/cejJYO1kxHzgIuwP4gApqmyRUH+DI4XSPQxWtj/oKZf/ wDxpjJa/tizo3+drByH5yGA175kWZHUlAQnYswBEfXHgycC+qT4bMR+4CPuDKEBaup5jS0cr IvSyexBxwW0tf21ZwFb3TDNWZobjKdaNGWH1vAHY2D10z2IOor448GRg31Sf/eo2H7gM+4MI QNpG3GDSh3rRoodeJCDWowq5vG1p+QvLgg+PzceDXmuqnMs1g5230iPqxV1/f3zoxFexJvcs YVGuCT1PBvlN+dmI+cBl2B/QAenp4KcNnZJop4VeIiC2F4C68dta/sKygD05rfXTCueCf+6c CFe9/amXPCwzhPE98y+XOoWBJ4N5rsInD07zgQuxP6CaArSTLwnRQ6fQym/oQaFd3h6yjCbu 7tu53p9aPlfP2WcVT1YjH0HdHZWmBaQus2UB+V72D/x9BQCCtnpJgLR6YElxP/DtnLS/OXsZ +Qj2B6g0ISDaFpDkfuB7c5S0vxl7GfsI9geoNPEcJFvlOt5ASgAEgAAQAAJAAAgAASAABIDc JiAoKChQd0cPgh4EQywAAkAACAABIAAEgKCtAhAAgrYKQAAIAAEgAASAABAAAkAACABxF6i7 A5CT4pM8J6QIdffwC8jyqUihE5FLtVWyGn1EZExooh5kVPKcBAjU3UMv4O6+6f5H+Tn7VORC gJDV6CMiY0KTAuKQPCcCAnX3wAvYcpUIkn7CRORSPQhdxytCIi9K4TshIEry3Gh68HsqH5Y0 MwCBunvgBeRzHN9v2nNyJABZpAfhTVKolv+mJNa/ZteifSDowELdfeLUS0XW8cufkyMByCJz kKavJijlDZsp5Q6ou9PU3cVZpQFSAZCzAtKTPFeK5noBpyCtmEDdHYBc1RBLNlGjaF4oScFq bg8ipxJQdw8aYjUEQCYilxBavzBAUqi7u1tNNRhilfOHWLI1Qd19Yq2WOkmfjEQPsmAP0p+D 1EK4NhwQqLtjmff6ANFrMJaiuWixbOLKHqy9D3begrp76AVkYyRaNzAVCUASAjKUPJfr+0pi vdv0/Lf7OW9EQN09vNVQXzWZiFwIEKoafUxkTGiqHiSyQN09W6Sp4mXF81W6PiBQd0dbBSAn BeruAASAQN0d6u4AZJmju4GUAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAoFLYH6CgwP4APQh6EAyx AAgAASAABG0VgAAQtFUAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASDBUR8PAASAABBZitwS3nUYABBT 7Mmis59Pl6u2Sv1T9DrFz1NSXsDWazvhv/bF8r/UHpba75KRLxEZExoLiBASYdI3GhaKyLlr 5/uXFneLKacHpySFpL4RKkObAYTLW5TEZuM9q4sAwsXICgrQ9MiY0FhAlEGBIKROZKAjL/1/ /4/c3+7nf569UY4A8nYNUx+vYAf517rL/dDXZ/LBlZzGLbfyBSJjQiMBMUptXOdcGwAYW4Ke GE4je5kmDJAfv1PyOr88avuDSlsb9DR12P83Vt8j/tEPeMpOzRCyUWsGJyD7T+7UsGZg8dAT /ZH7Vpt0vTLWnAcpZVSZnE1M0AXsOhBiN+DR4VqyB2EH2VJ6PHpkTGgkIELRXPz14s4yALBs CbRsrRgnuV2o3ID8xveQ7V79nQMi7Ao+aGsDy1uA1aK8CMw/hgHZqRnCcdSawQWIvgudWDwc 7OOUOnXWJuXWYMaL4jwU3X547SpnExN2Advcb73iuSM/f+53uVvMYYqWb0RkTGgcIEbKkI2x LAMArZkrxKyEqvo71iS++jQckDsxCmgbvivjeSDHk0a7UxosNDIV+Y+TAIcZwrg1g1PLrtIH PpBXtY+TS5u+uDObrESy3nngdxOhpSpytnaz8Ey7Oxymd+khZKEFpZoqdBcRGROaFBBtAKAB EQYBXK2z/sA2vP9uBiB8X7tXT3xXxvPAAkT6B9jjS/2PkwCXGcJoC3P0ILaG6MDiwT5Orkfa WJusRFisdR4YqdzPQeZs7Sb8AvqM7ybU3X3zkIWUFUthrTI/lB4ZE5pyiGUZAAwAEX9W3fhh /7qeAQi/gG0j481gWwOiXAbsG6H+x2mAwwxh1JrBNcTSN4QTiwf7OPV8R23qL170zoNczVY5 W7uZcQEp4tV0f5Ao+4OaW9Y9EObL9EhyaLz9gamVjyTuXYBw4xuueV51l4PNHGYA0nUhf3v1 JHdljlABYvwDGsfs8zTg1Axh3JrBOUlX85wTiwf7OPkchDkPqk09fvvnofuvcARqrJUl4R8Y DohcOiD0IOc20BHoU/xM6JExoQmWecW9TizzGgMAbUsgPuB2w3XVzUd/yWYB0n37f5tM7Up5 HjjmIPyjf8mWLP9xEuAwQxi3ZnAv88qptsNmzhynmH1XZpOVSNY/D2wXlp/Dv6zdzOlBCKMH 0WrO7Q8ixt8edeU8fWRMaDQgctAhh1rKAODYsyUo5UJ0K8xw2lmAiD5K7EpZGeiVMuMtwFaG dLPS/xgGOMwQxq0Z3IDIae2JxYN9nLwH6Tbam2QiPAnrPDA4pJ+DyNnEBF57RmRJW+YtT7qq cyzzlkQ/E3pkTGg0IPLpeWUGbXxOrG0JxCOAUq3/v3lyr7i5XzXhLn+lXMsstZWB/Ki1n4PU 9pKl/kc/IHOYIYxbM4y8asIqrBwWD/ZxyiPXm3rpWefh/7qZo/SQ1t+oHSPeibVPovUFy395 1wzHepLvXZ18iciY0HhAkpQzvxk4Jae+QkoLpYKXFc9WKQABIKj0RgAJsVQAIKj0VgEJslQA IKj0ZnuQC0sJgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIKoX9AQoK7A/Qg6AHwRALgAAQAAJA0FYB CABBWwUgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgqnQuIFJedEMBMmmKiKueltFn7g5quH9pS TQH6QnizKqWHRlS6bg+ipJWKcwGSqMq5KW3T/oBpWhQ0/dAJ4wRPqFQDp8jo0EMjKt0GILt/ nB2QqCppgGzM/uD4U0YWt2qp6u5cj4kpws6vlB4aUelGAFHdoLIAUIo8xoJAa/SkAsRZ5cM/ u7++vecjD+1tYGwG4gDZnP0B3zlpnDRlnDAe+vs71XfNrpQeGlHpdgAx2v1cFYHLBSrlf7Ml KSCuKgtlKGS8DbTNQBwg27M/mOBjasjS0JtNQddkpIcW1SUDMrAA4J9YjgOVRwqWCoirSqGh VxhTActmIAqQTdof9JyDZp7YIsIUwKMHPKlGTw6NqHQLgAwsAMQ9V609LAOIq0p+S9a680Vu 2wzE9SDbtD+IUPb3GSdMhLZ0Qxp6aLuIC86ZAdEWAHyNRPf/SwLSr5IPHl78VdzXlbdBzzSX PMTapv3B6MA1oK1SvV+PX5C9qeihtEi6XUO8/cGwtfYsAESTMv4IywByWqUcPvCBi/Y2kDYD sZP0bdofFGRAyGMWX2DEOGmxSjfRgwwtAPgcRCn/LwOIq0oDiPE2UDYD0cu8m7Q/KMjmSeQx S0uf3tNDIyrdyCqW1u43/ppK+X8ZQJxVitk7vy8rbwNtMxALyMbsD/jMv6VMJCaNE/zu7K/I Duv00IhK1wNEv4KhRh7aAsB6DsKXMHPfk9D5r5r4qhRLTqJW5m3wrWUzQDxrG7U/4EtrtPvq lHGC/wUXcmREaESla/Yg80qd4kHhWQpeVkSlKwCS/QmAABAAcsGtEYAAEAACQAAIAAEgAASA ABC0VQACQNBWAQgAASBQd0dBgbo7ehD0IBhiARAAgkoBCABBpQAEgAAQAAJAAAgAASBoqwAE gKCtAhAAAkAACAABIAAEgACQGwQkqQsB7A/IZ8dvYkC3E1imrd6U/UFCFwLYH1DPzoSJAd1O YBlAbsr+IKELAewPqGdnwsSAbiewCCC3ZX/Qk6e/9DptAAABmElEQVSq6oHmvy3z37cLKLtt ZQpAsuzm7Q+mTAzodgKLAHJb9geWjGGev5PKtbYNgJH5N6pu7K/9Z/epALl1+4MpEwO6ncCC 8+VbsT8YChyypmHbABiZf0tXkf318ZBmiAX7A3l3ojabhcRuYX9wAohSiG5sG4CezL+yC+j+ chwm7A/o9gdeE4OlZHJjGtzN2B+cANLdAm0bAEvm39gFuF1ZYX8QYX/gQ59uJ5DIFGBmrVdl f+AApLJtACyZf2MXwKfzTTpAYH/gHXnQ7QQW60Fux/7gBJCWKZQbGwBL5r83B+HK62kAgf3B xMiDbiewGCC3Y3/QA4Tfq5ueDYAl82/sAvgq1ssyESC3bn8waWJAtxNYCpCbsT/ouRDsX75T azyWDYCS+Xc8B8krcoqwP+gvYeVUkw+/ncBSgNym/YHPy37ZFBcreFkRlQIQAAJAzgJIHfli LQABINcMSJFHvgQOQADIVfcgV9QaAQgAASAABIAAEAACQAAIAEFb3QggKCgo4/YHKCgoKCgo KCgoKCgoKCgoq5f/B8mHTtgiRuEVAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAACZCAMAAACi0/c1AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAADBQTFRFBAQEKCgoSEhIYWFhdXV1h4eHl5eXpqamt7e3x8fH 19fX5+fn8/Pz+fn5/Pz8////wUxungAAAAx0Uk5T//////////////8AEt/OzgAAGptJREFU eNrsXYl24zgOJAne/v//XRRAUpRkW0zsdDJvre7J5GpbKuEsHDK3z7F8mA8EH7A+YH3A+oD1 AesD1geCD1gfsD5gfcD6gPUB6wPBB6wPWB+wPmB9wFo4Ssk4Ch+11g9YT7Eio4d1zlGIqXzA enhkMtYqVI7IhwQh+4B174iMk6HoTCgpkANsKmbWks+lfsDaVNAZ44Ihb43PKcbMH1LwG2ZA jXUz/Xdl7X1gsbmyJRrvjY1s3FOKIaTEigjEJsiAWCy1/Aft/7vAqg4Y3ZIhsiZk59m411JS apAwfOwpY8fN4ij/n2Blb13Etedm4CE+RDDzauU3KWLMCn6dfy3/m0usPv0hsKKDYunnk4Fy TfkAHKAj7zmYAGyZLZo35t9IVmT3kv8KWJWs80NyIjSsmyYIFgBKYsBC8HwUgMvfZnfwT4xW MpY98x8Bq3rrp6uORjRMNBEffcylBfQa3cNveobRvB+sfEeAijXxFmz8G2B5uztf2wTLiRU3 ZgobLBSTJa3eaoz+/WDxfTqj5YwHYu5PgBWt36kkQdnYIVrjPD4Tw2U7bCpzqXA4Yd8OVuL3 LGfBSnJH6++DlTlg2Fl63zDbyw2rYPLwAhLYM14csf6AzeLcwR1kyxuvmNFvg+UhKF3AcyAf 5fJrmL9/L3h1ARGsf7ctl5gk7C8PIsXWkt4Sp3wfrOpUsxpwQwOCqtxDwbdi0Oj2dqgiVC7t 3jebKMbMM2rlF8HK3Qy1FLqD1UmaR7eyiNj9QIgV+S4FvoW0ixuqgEV8Wv4XwWpyBXUL+Jxm ccORHlk5xuonIizPYPEL+9kUepcpMVjuVswbbPx3wao9HgjKzDSvHc0dsGrpWXMSXE38Aaxu 4Ib4LML86uQ830WAdXuHP/m2ZKkWIlKAEQqiVzVOkdVmaRMH7xrGk8QQ9BNY3ZycSCqz3LpE xpKDwQpvuEUvgtXC9bKp2DjcJFnJ+ZypB1w/k0A7zbKS26xTtoyRUbmvb4geXgTLTJ5vFqvN Td6ggTUkBBeBI3dnfoiaUbA40toydLLqTwzwc69byreAJbJS9lgNG5E8g5S13FMT68pPgdVc Th56Di9YmwbEXwWLZo0ryPcOWJlcIhjA7EHPTBpqf0gNmx6C3i4tSPHda7Oc0y+CBRZry/ms dUfBMpTUSnGSWHpYZn8QLK8ZPMxUbDkXDbCIwfzNdAfpMGTGIm0+2Cs1+yWSFsXyrRC4U48L +imwNHUIHGmJHuL2uKEB/uboN8HahV21u0IhlLV2iMoO+L+orHJlrYzwAulnwMIZWJ9s44P0 bHwiqzbL/hmwJLVQLlnPLUZ8QuVWcxCShgJ7Qvmp+xmGVIxVzJYAV0S8kkIPBpGNvSFxfx9Y GW5b7Ib1wfGnnC/HzgZELwZO7/hPSRbhpVnHKbAHbtJMkl1la4v5S2AVa2FOQb2jdshBDlHZ WTgpuQqY8QeKhiJZLuGdIkm4zIYgZJYzhKQl/ymwGB2UuEAdZ2Rj1oJBPpi2DpkUyX7AZnFy 452beFlCpTxIMuv+ElhZbqZ1DFHhk4SZqk/pnfdKl0tHjwz/SHg3Me3mN+OsMwQcJ3iSimZG 1mFDKHuhkmJrzTm6nwCr557iCNkUWBtzQOlNZdjZvwNWRmUwthCqINe3kdL8c9E+X0KPZd37 gKoJRDU4EKmQUHAh4f1yFJo5q00tfwSs6t3OmiMKtByHzn1GFWQWwjCvTM37bBbqJvKSgY0l x6TCq7ksAekWAdv0J8DiUCocPCPfZq17OeIsWr4XEmr2w/S+L4LQJDA2R+uFvFUCws7Zwush /BvAyvYkJHn0saE7RGLSmGNK8T7h9XI4jJeCfYfyk8mVPTOSVVvSJNnhZT18HSzcxDLxfCis 2lOiePhsJrxePqLkgjVIMZLVMDIqXvSRzKR7r0dar4JVRduKmC1JqjsgEkshktA/rn/Vf8Ed NPclsDy6ntTJOjZbhiQWFXWfSgEvM2mvgpUla62qBZPUCNVXb/LhFkQXtY7fWmzsG+OG6oxQ H+pjCzBSzsimXXBlXw21zOtK6BDBhAOdNVUHytyM2yzZRi4BUIRgMYZvN51JotP03Mak2TOn XKnsqhT0qgc2r2ohLt0e0dihlWw/mjJKwEhKoKp2SpItRMo30eIXM4iCraTxbBp8Ic4Ty87l Fvsil/aqZFELBFr8rNpgtfjackFNGDtcdmqqGVGE/I9/+P1LQVCCwpeGDJFRR8BS2z2rOr3A DuClWvirYKVd+9UGGItOTd4NkZLUefyCNXOTvIgDI1VfPI3eGDYV4ZpkJWE6JKShXwQLRmtv jwYz3xh4aZVE93vhcD5Ls2Rwk2DZRhq+csvzFp3kSHFDvYEl8Z0vmdX0Fc/yepzlo7Nbn5/L JWugzjhl0PQjX2TEqlcA+6/b4SRfM700iGSHFrDttcQKVu0Ka2cYfhMsnJGXBjVQex6GSuId y+GDYMWBOyr3Imzq1iVD5LCIE17GC5i95tSLpIAFTb1EW4W854NlVymnXwUrWYkbhL6Cpmn8 TuybVG7EWmkRIyRErrBdfPeTa4R94qt5KVEUklZMgm82lOokWQknYP8GWN6NO4eiQOsu8Oyl d1M60UjugagrlKRRg+piql+MUWuNGua62Jl2K3hQbyEIXeRGUczTnwBrHv9iNVRmgaXtRi22 Ijk0wKCQIzsmBitE1lFWUFHNdYuVyO1mp8Qx1N7RsDlnjrKkNqaMR/Rkn4DFL0r134Cl97IG lpFYWjsbg8OnIGEnCds8hQqmGXWxU8mHtNyWl9xW+nbsWOV2QNNYVGH4bjc/tA1xSxjQ1NGK cSA7pDXYrpEgbwCr3dUCwo1ajoimKCfWSWMrn0oPX7cRDJsrixir0mJND6Of0jUhKseRk94G F4V/MQEJdG0SJEm9YxzS/p7uQCmte3qVBHkbWOLWjNlMFhsQaWCTDy0UkjOjXJL8LtsRkl6I tOTPg3Eo3TIqWro1xFKJxInzp5oliYCXAd+gdWjkYZtnjHuwdkCZfyxZ7egmi442mwahxdoX oYpe8kKRgBWwMq4b6V3oXLIVwWTI8JJBDBXLM7IrL50DgUyZyhRerCeKKBzSeDexbGLQ/D8A q8RdFJN618rxTokWJo2CqgjDzekwlF2LFAkyUqcZ9erBsgc2ZDL1JZ0BvS3YtHS9jnmeygil ZuwniZJWDBBNK12U5nWo3IFvkDCTDjYga19NFEcZg6cgg2H9uL6tdeI8GbJhiALYLAk9gx3N FtZTa29q1p2VjnXe5xJp9qQ9MwpmKQ16Bayq53cEi7xapygLHnKpKcbavJTE9rMGKIv6NPjR q6BuqivHvWyMCniFhMyBWoAgfliz9IjAy2v/quiqZKizRKEEXGbOYqUi8AJYo8nogJZkHDS3 bEl+oxZKmtxin3/CoCuqjfZJwZX9G5tziEpoBBqHRPxN0piq9bDxi2TfEkSMCLiAXgJqVnIK s8S0+XgyqPSTYKUBkct74k8Q4ZNkkUocgQZ87GSpXEsprId8+T6gvc1z9uieWIxtDgE5AVEP LGNrFp37fiNS6sgGHG2bdOpFFM+T777FEu/4TbAmFpk90eGs1HYYzzaVZoKvg+UGw6XzwD7E Z/kOsvSQM+ankCK0FsySrJdwMkz1NbZrwseHLTjdARXrI1p6qZbxLbDmm4nbHc4NpdZj3Haq 5nQnybc/SKEdzFZoMX4OT/xh7Pa/kDUjgCf+SobLkGtGNBUKp8zBlvrBEPYn5Hx+QgWsFTG/ AVamHSpRBeWIF19YqlmuYi76pJB71mIbAS3h4xOOJg3ri30H7C0iNkYUtAxwiMTfKIcYXWja eYLBxfS0ISwtptdfBivtTIHteb5q1nwnMdBWPGhS0tF7/mwEPRiczvuJjPSErXowqJ/3i4Gc yB0LFwIqGhY0XvLVcZESNK9ABbny8xD0pHSaxOaERqPbqaktBvxxGxfP2pOfWPilG+9gvpN2 Vqip8K3P4jKRWqv6fBGso21y2oFh7B6xRsGXx+FAO5oKU0SXUnlM8y/tgKDdIKNfbxCgxb6L L4FV/HkwwEoGm6IdEVcjZGxUd4wVIUW0DkdKbcuDR1U1qw1TUXDpYVZoFjPtObakr4Dl3w1W 8efAxcJ8O4zFoO+v3LpfhO3mTJdNFfUOh8Mh30tLBKk3a9mI9NHMyC3yr7L74b1gxTuZjREP vauO5pFUbBi5UYwWUw/RgmwpHX9lLVq5YcGo4Dc7PgHuZhGstFqoXgULnsufh5ksUhVrD2/W 4zDKHJfCxoM7Es60d9JMsxjPNaC6lhK4JQs/IpAiYfkaWGG1VWwFrKhFmHC277AlBToX73tN exzqGaV6UV57WUDw0u54W1zGQpPmiUCWRZNFbwMrY8eHsmj3rpzjvWzv9GuGE3PDaTNLGR16 SPxTY6KdqmmtqzKYrXltq1YsCGR4E1iif5INJnFLZ7RAsZfsjw1Dwigh75W9Y3Vs4uwbJ3US 6plkZTsiAbsUaiVNeJRGJbcoWdm+C6yMMACGILBduguWpjG3mvweL2lNzoedOTUoOR78SBsf NhH7KVCLS7sgRPW0mZvD9rQ4jR2We4HNZcrsqtjvBOrDPkIrSw6Tgt+CAUBBfNtmNUNBmqNq tvv+slJAu2u1S2JC88wZmbVm7tXfuwTLG2/5Q5Ii/Zaq3gVLi3A+tISN/RwDFXeOMo/so3A6 TE/AAmuSHkL3zB9ECXOl6X4tfFpv2rqUrMx5qZUdVOFstMfRdhUEzDrI+HhlKcTQTLgbwlTZ l+h1U6K/Ty1SOtj6BcMSG8kQW1NTXDNZq03mT8HCLJq7WS8dh5iASQ/0UBFhfOQfcSoTEKwm hwrFUcRL0o2vFru2WL7y/QuIZ2XJKxe+abdbS5L8eqepeVyNiFIBtfCsjkXmGqwsw5EgSlJE +ZRvb87TCWORnZbczTPDLsjoDyfOYEm0tnUJjh30GlhuvWXLPIkYLJpUULFiJw+iYLdqxuxG kbdoSEkqmfJFCT9INxBIO51Bkq54hO7PhkPaFqzqp7Y0vqiF3g2SYBcsRhsgWiJS4otgJdtu btXul3zzdLRZWHTbuvzKsBgKR0uyBTiv/RtWF7O5Hb5P0o8yQoeKt77RiocPE9NQlhpI8xda mB+rYWdMpC7O4Me5RwV5TOo8pm2CMLVpKfsgbLjU6ECA1z1rER5baezZmTMckPZ472t1ScaM 6bTiVsAKX9jmZZ4UcNJQamK/ljmCofNIQI1S8DoM7NjWjyVbcYXQCu4wwOMfh3ZJ9w2ENCgu LTBfX1Wem+mXOL2vTBKYZ+UuPVcOIBmJWPl+N3IPYuvdTFSBat8LTpuSy9jqKnyMly2TW093 fMChjqZ4bBrevi+D/ZeihRh+VAbjClhf2QZgnpIjbXGEN2D22CW6UVqIR/Lh/D21S7LOlVoH IBBoMmifRUpYlG53E9aFKq2shJgjjLwAVvnKIqEHYBUYZR+9doqBMreR/ZfVNrF0Ck/T8AU7 hn70RkFXU0QzPJqXY3zINfWu+FPl2CExvq4bx+mF0wJY8StNpvfAqjLOLEVJFn5E0pz/wvHf 1Grj3tFJhG7HiuJREDJJ/zWrZcCFx4dKiPc6Du6XTG6FekiTruYFEp6+0hh/BqtgCGBrMeGv CPE7oqObri8Pt23TkvYNdUmu++SRDsIa2PKIOj7whtpAj5pPPtkEbbS85D7zFJSsgOW+siju CFbbyOplxTbSETSoWq8doVV3S5cNLN/oqa405VF0wFD5YeYfMKQazxLdGU2pKFnHBROf5exh FWpaUUPzlYlNc47qxqhSc3SZtYuC1k0lqKq3EXFRDDevG4B10D7PEUSaS0PaAZJz7w62hyeA 9O2K9m5JDIy69N5eGeyh/xkTh1eXX7/UF38Ei1xms0JhsxVBZ8JdCwf4J9E3AezsTJGtCr3X cytaP/TJYpuMi3dyYE6UzotGxvTNpRyUsduzYKjoaTgaxL7H9Wm0I1jeaQKTHlQMrabUzvYg szmoMOW5o8mmPBUATPrU2Xg0sMrt9PyU6HxsMdqFP1Sr6SUyK948DRp0pQFZ+91EOtpc7izm 22aFENdH0/qDZ96Po/y6l5In1jj17Xxh+xdozWY1i6Q7bALtbpdEIvE63KYtZIlP1TDbtrdt fSTtDJajey30gwfG3v4GZbK7hLj4YZnTncjhxCKZlKlR5pBckl5CdgGxEfBh/+a2bQ1bAMvr lbDpON2kPFlnr3KYlmth5mBLtu0V9exm+hbXMeNxaNnIfSF8u7z6mCzTQoy0YxeNGKQt20bM laBPe9JQaf2rQhlf2+zQb2AOkcwxfvRb162HRkt/WIFX+3rn3xxUCo8po0h81K2FdBdbc1C2 C7Uz/gUf8rABSzGG/qCPNj4uj5jRT9AGW1zv5SONKEJIWXlUffKTtBp7ofXZc/jBHD1V8LZn An2t85l52T42jBvuJXpZsDMH1ab0VbB6L94cO0j80It9IR09Pl/NbCBBrXcuVP+4mKR/pnfQ oPuWvxMx7tA9B7gvqZF5TF70BmfxwzQ61hIH9pexU9lzkc24eB9LDKgNbKB6yR7ZYPHtsYH/ i18Dq4AfkHDUTwfubXAPg4Fjk6E/9XDN5IEyEEVsyjTixXcanRxh105r94YvY+j8qiQmCWob BaDmP6IawLpXV4kctKlbtPv6qSAL5XstJiPeovs+Nu3a9upp4gIzT6HpobIPsBxFMp8xTJmz VL9K2ogxN6UGaiITQu6wChabOfndjKf91HT0MEIHOPHnBdur02Uu9Z79WcHa0TVNh40N8zQF eSmxdklBu3JrPc44dY5Sk228oWaeO83ISADslYl3QwFC45XRrMvGYh8MOeiqtizmFqGq+PW2 O3lc0E+AJaxkA8G1/ts2Yy8Y0WZY54uXuUyJUwK1UrY1D5cwa+p42cEQejJRht+ueEDX4RFG aMDTTHb4fdQ4lV+h1qB/qNO9bY0dm2pJX/gEHAYGSEGKR3/QCqyw+LEP/LFgVTVseR4aKQ/K XHTpDmnQ6y0gYj0M84OnWFt9fzfafIMYSD697dkI3werXynk8/xiaIjH/lTjg215JZ6gJjNZ sT2waGxZwa1jnVTBCr3HeNQl6djhrOQGvOVV10MdEV5tvDKq5N6nXeNydlv7d5ZaujwxJL9o s9CVELYrbVEFnk9b71lXjDlGK9393k2d3phXy6eclSZ125Lzc+iftuncfMUuu56DYfl8FZ43 cxK1t1kRt8OOfD+7ECRHqC8aeGhM6AuJSJ/3FVNM+YHBQFbiafesTIz23n0mq9s6Qzaa9dxm Ou9jqRe9osJolBYx8G9WT5j7Oew2i74Mnc/iaLN2Df+8N5zVxY6gFuFZlC6R29Ptrm4SHctG /yR+O6sPgNOVhc/91UvGXkbnjzYoRN0GPVEB3ihfFtx2+FfAqnqgr13+SkKEaYkRwfaF/7JB 5dIrtOtPru2ePKt2HjJqKeCpIbDg/srCxy5jaAFmqQ4chKR5OSgqDPzucaaqPbIvV2TDgpe/ +06eS7AqOWorB7TVeOzv0y90FlULiNP3kQPQNU3kumZZpMnpDg2HTWVuPLUGrUT+dkEB1jl2 yDeUk9grc2Y4B20cylR5Ts+8264KU1y6Lzs5sUvJCu2Q/DjE9kXYfVsPWUug02zYs7nyOF8V wlykTes04INlna2HCyxI59TyVUWmj9LrmHgKyDDCYUmelydFWBTZN7ASRQh5rKs2q979gjVv phaikgsJuEhqLLuC5X+aVxKtsI/qjrzsyczivuJ4Cxkp4JwOA6nqVGj41Qsqvldjq7i3whEp n+VBaosEI3aIkrgfDBNLWBrKAlggBDqn0nPpPpDkZxtu3aR2bhqfoD4vF5fBire2pKgtDMgx 6yA9kuosTs3EwxDvUz0c3boy+cSe0EsEdId/Fq4UwJZ2c2V97u3R9KM5uGgSGzUdtlukMBU8 NX2SZWvyV4/RvX2ri8vxhYxJuZEjaLMh3aeokTXZAG8iS/GTjFVTD/bSSu1QJi4ytj4jaz8H uXgVXd1V249ZtpIkjn6BKe1Xntsf/SuPGFq49p6DRqK4DlbYuBG+TC9cFt+xWArbXzzUqLWj xPY4aoEvPhdYjZdE0TiPkjaJdKD00b0vBq71aTQ9JavkTvzhOKs00k7YwoLkD6atXIE1bUCR HRn9X1Tjb2NOdpvTSI0/f27hNYTXlopkDe02ecljVGo3cBHdmMkGjd6jsM2WqP4sWOJwJxZX Zn5TuaguTK4t6YMV2mNCdCK/Fs2AK3rACBkmeG1nL142CYcr1FYcMUNG8CF89xb4Vs5ng0cz tr15eQJUUtksPx7Bu5mOvu4987LEYiKski5+SsPWHiNUIBmvFirGqQ8ss04V6bQs2kLGL773 +GKPWbKM9Cs1BbxrtN4MVpycw0L0AL+dFJNJXaPY3DiltUpiKk0fW8rtTvTPwcuy3UN9A928 1Qf2sLqQqt6B1spiMulCVbDu6/m7c0MMGHb/sOAR+AZmBatlFmJrZP6l2K0/VMpWjZRwG1vB 8WN5YLSwgP6G9RwckYKCqY39uWeKXFtEIRGqNAml+2Hvu8H6qk+QJzbKGathcSpIodEQbb1O MXZsk4GjhM22ve+NRezIgIwHSnsTimyS0tzzfrbauDIrM61Yi4ctXPXvgdVrUiwrpAokJ9my /bZfLWRlSQGY6pJns8XONgy6Xvi1DTPaKvh0G9Ol/tkyBOG1pPTL2dcDCuD3wcLDG9k5Kd+U 9HzGswhzkP1tbS4WI6I9lohbbY3aEk99PCASsNGilrAthFRln8SxRbfEeY0pavpHfNb32Hs0 Ougz6qlAPuLeZPSlc7FS3xtBp6w7KXPdtqWbMHFA7m695GRtwTOF9A/Jv285BWnm4Ewcy/sw o5D9ibEUcpAB8Gh3fvqMRDyDB5V1n6v03qzU5RePvwDWKFSIXScZybgPqS9uce2dHwNPb3z+ w98Aq1OmUYGz7l5mJhXrdNFTOKDVhwe6tz4e8I+A1ZJA1BeebEmL8qSY1QeV1vLuxwr/FbBu bfP382e2KrHi6y+d458BS+ih+qAUPPusUn/tFP8OWP+B4wPWB6wPWB+wPmB9wPocH7C+cPxP gAEAIiYziKbQJikAAAAASUVORK5CYII=