MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01D7857A.7CFDC870" Este documento es una página web de un solo archivo, también conocido como "archivo de almacenamiento web". Si está viendo este mensaje, su explorador o editor no admite archivos de almacenamiento web. Descargue un explorador que admita este tipo de archivos. ------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="windows-1252" Jorge Mendoza Cedeño, Antonio Campos Cedeño

 

 

 

 

https://doi.org/10.37815/rt= e.v33n1.818

Artículos originales=

 

Reacción al Fuego de Tres Maderas Angiospermas Impregnadas con Sales de Boro<= /b><= /o:p>

Reaction to fire of three angiosperm woods impregnated with boron sa= lts=

 

Javier Ramón Sotomayor Castellanos1 https://orcid.org/0000-= 0002-1527-8801 <= o:p>

Luz Elena Alfonsina Ávila Calderón1<= /span> https://orcid.org/0000-0003-2646-2= 142 =                                 

 

1 Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Morelia, México

madera999= @yahoo.com

lea.avilacalderon@gmail.com

 =

Enviado:   =        2021/04/27

Aceptado:  =       2021/05/20

Publicado: =        2021/06/30                             

Resumen

L= a madera es un material combustible, motivo por el cual es importante investigar técnicas para aumentar su resistencia al fuego. La retención de sales de bo= ro en la madera mide la idoneidad del tratamiento de impregnación y la aptitud= que tiene una especie para su preservación y reacción al fuego. Los objetivos d= e la investigación fueron, por una parte, determinar su densidad aparente y su capacidad de retención de sales de boro y, por otra, medir el tiempo de ign= ición y la pérdida de masa en pruebas de reacción al fuego. La investigación comp= robó la capacidad de retención de sales de boro de Spathodea campanu= lata (Tulipán africano), Fraxinus americana (Fresno blanco) y Albizia plurijuga= (Tepehuaje). Para cada especie, se impregnaron cuarenta probetas de pequeñas dimensiones con el método de baño caliente-frío con una solución de ácido bórico y borato de sodio con concentraciones de uno, dos y tres por ciento.= Se determinaron la densidad y el contenido de humedad de la madera.  Se realizaron pruebas de reacción al fu= ego con duración de dos minutos y se midieron el tiempo de ignición y la pérdid= a de masa. El impregnado de la madera con sales de boro aumenta la resistencia aparente de la madera a la exposición al fuego. A medida que la densidad de= la madera aumenta, los tiempos de ignición se incrementan y, a la vez, se disminuye la pérdida de masa.

 

Palabras clave: = impregnación de la madera, retención, densidad aparente, tiempo de ignición, pérdida de = masa.

Sumario: 1 Introdu= cción, 2 Materiales y Métodos, 3 Resultados y Discusión, 4 Conclusiones.=

 

Como citar= : Sotomayor Castellanos, J. R., & Ávila Calderón, L. E.  A. (2021). Reacción al Fuego de Tres Maderas Angiospermas Impregnadas con Sales de Boro. Revista Tecnoló= gica - Espol, 33(1), 35-48. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecno= logica/article/view/818


 

Abstract=

Wo= od is a combustible material; therefore, it is important to investigate techniques = to increase its resistance to fire. The retention of boron salts in wood measu= res the suitability of the impregnation treatment and the aptitude of one speci= es for its preservation and reaction to fire. The objectives of this research = are, on one hand, to determine the apparent density of this kind of wood and its capacity to retain boron salts and on the other hand, to measure ignition t= ime and mass loss in reaction to fire tests. The investigation verified the capacity of retention of boron salts of Spathodea campanulata (Tulipán africano), Fraxinus americana (Fresno blanco) and Albizia plurijuga= (Tepehuaje). For each species, forty small spec= imens were impregnated with the hot-cold bath method with a solution of boric acid and sodium borate with concentrations of one, two, and three percent. The density and moisture content of the wood were determined. Fire reaction tes= ts were conducted lasting two minutes and the ignition time and mass loss were measured. Impregnated wood with boron salts increases the apparent resistan= ce of wood to fire exposure. The density of the wood increases with the increa= se of ignition time whereas mass loss decreases.

 

Keywords: Wood impregnation, retention, apparent density, ignition time, mass loss.

 

      =             &nb= sp;            =             &nb= sp;            =             &nb= sp;            =          1.    Introducción

La madera e= s un material combustible, motivo por el cual arquitectos, diseñadores de elemen= tos de construcción y fabricantes de muebles se han preocupado por indagar sobre las técnicas que permiten aumentar la resistencia de esta al fuego (Atar et al., 2011; Bartlett et al., 2019). Para tal propósito, se han desarrollado diferentes enfoques de investigación. Por ejemplo, aquel que efectúa pruebas con configuraciones que simulan condiciones reales de incendio para así pod= er recomendar criterios de diseño y cálculo estructural (= Östman, 2017; Ali et al., 2019).  Otro enfo= que, en cambio, prefiere realizar pruebas de laboratorio con pequeñas probetas, = con el objetivo de estudiar las variables que intervienen en la fenomenología d= e la reacción de la madera al fuego (Harada, 2001; <= span class=3DSpellE>Osvaldová, 2018). Otra perspectiva alude a las sustan= cias preservantes y los métodos de impregnación con el fin de, a partir de la caracterización del fenómeno de ignición de la madera, disminuir su deterio= ro cuando se expone al fuego (Tondi et al., 2012; = Wang et al., 2017 Gaff et al., 2019).

 =

La medición= de los niveles de retención de sales de boro en la madera facilita establecer la idoneidad de un determinado tratamiento de impregnación y la aptitud que ti= ene una especie para preservarse del fuego (Koumbi-Mounang= a et al., 2015, Pereira et al., 2017). Existe evidencia empírica de que, si u= na probeta de madera de pequeñas dimensiones es impregnada con sales de boro y expuesta al fuego, el tiempo de ignición y la pérdida de masa disminuyen (<= span class=3DSpellE>Sogutlu et al., 2011; Uner et al., 2016; Jin & Chung, 2018). En este proceso intervienen, entre otros factores, la especie, su densidad aparente, la retención de la sustancia preservante, así como las condiciones de laboratorio en las cuales se reali= zan las pruebas de reacción al fuego (Babrauskas, 2= 002; Osvaldová et al., 2016). La información revisada sobr= e el tema en la literatura es amplia y los resultados hallados en esta son diferentes en cada caso.

 =

Como ya se mencionó, uno de los factores que influye en el momento de evaluar el comportamiento de la madera expuesta al fuego es la densidad aparente, porq= ue cuando esta aumenta el tiempo de ignición también se incrementa (Osvaldová, 2018). Por su parte, el tiempo de ignición= , que es un factor importante para evaluar el comportamiento de combustión de los materiales, se define como el lapso requerido para percibir la flama sosten= ida en la superficie de una muestra expuesta a un flujo de calor incidente, y, cuanto más corto sea el tiempo de ignición, más inflamable será el material= (Boonmee & Quintiere, = 2002; Xu et al., 2015).

 =

Entre tanto= , la pérdida de masa, como resultado de la exposición de la madera al fuego, pue= de servir como indicador de la vocación de una especie para su empleo en estructuras y productos. La literatura sobre el comportamiento de la madera expuesta al fuego establece que la pérdida de masa es proporcional a la densidad de la madera (Friquin, 2011; Rocha &am= p; Landesmann, 2016) y que la pérdida de masa depende, principalmente, del tipo de especie maderable, de la temperatura y el tiemp= o de exposición al calor ígneo (Ragan et al., 2016).=

 =

P. Beauv ha estudiado las características tecnológicas de la especie Spathodea campanulata. Britton y Rose, además de otros auto= res, como Silva et al. (2010), Sotomayor (2015) y Tamarit y López (2017), han estudia= do las especies Fraxinus americana y= Albizia plurijuga (Standl.). Sin embargo, no se detectó información sobr= e su reacción al fuego en un contexto en el que estas especies hayan sido impregnadas previamente con sales de boro. Los objetivos de la investigación fueron, por una parte, determinar su densidad aparente y su capacidad de retención de sales de boro y, por otra, medir el tiempo de ignición y la pérdida de masa en pruebas de reacción al fuego.

 

   &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           2.    Materiales y Métodos

Las piezas de madera de S. campan= ulata, F. americana y A. plurijuga se recolectaron en aserraderos del Estado de Michoacán, México. Para cada especie se prepararo= n 40 probetas, con dimensiones de 0,02 m x 0, 02 m de sección y 0,4 m de largo, orientadas, respectivamente, en las direcciones radial, tangencial y longit= udinal de la madera, tal como lo estipula la norma ISO 3129:2012 (International Organization for Standardization, 2012). Las probetas contenían solo m= adera de duramen, libre de defectos de crecimiento. Se almacenaron en una cámara = de acondicionamiento durante 12 meses, con una temperatura de 20 °C (± 1 °C) y= una humedad relativa del aire de 65 % (± 2 %) hasta que su peso alcanzó un valor constante. El material experimental de esta investigación corresponde al mi= smo tipo que Sotomayor y Ávila utilizaron y reportaron (2019) en experimentos q= ue se realizaron de manera paralela a la presente investigación.

 

El contenido de humedad se calculó en un grupo adicion= al de 20 muestras, obtenidas del recorte que se efectuó, después de las pruebas, = en un extremo de las probetas, con dimensiones de 0,02 m × 0,02 m × 0,06 . El contenido de humedad se determinó por el métod= o de diferencia de pesos, que realiza su cálculo de acuerdo con la norma ISO 13061-1:2014 (International Organization for Standardization, 2014= a). La densidad aparente de la madera se determinó de acuerdo con la norma ISO 13061-2:2014 (International Organization for Standardization, 2014= b). Cabe señalar que, para aligerar el texto cuando conviene, se ha utilizado el tér= mino “́densidad̀́” en lugar del concepto “densidad aparente”.

 

Proceso de impregnación

Las probetas se impregnaron con el método baño caliente-frío, siguiendo el protocolo propuesto por Ávila et al. (2012). Se prepararon 30 litros de solución de trihidróxido de boro (ácido bórico, 39,4 %) y tetraborato de so= dio (borato de sodio, 60,6 %) con tres concentraciones: 1 %, 2 % y 3 %, tal com= o lo establece la norma NMX-C-178-ONNCCE-2014 (Organismo Nacional de Normalizaci= ón y Certificación de la Construcción y Edificación, 2014). La madera se sumergió durante 8 h en un baño de agua con temperatura de 60 º= C y presión atmosférica. A continuación, las probetas se sumergieron durante = 16 h en un baño frío, con la solución de sales de boro a temperatura de 23 °C y presión atmosférica.

 

La retención se determinó con la fórmula (1) (Simsek et al., 2013):

 

 

(1)<= /span>

 

Donde:

R =3D Retención (kg m-3)<= /span>

PDT =3D Peso después del tratamiento= de impregnación (kg)

PAT =3D Peso antes del tratamiento de impregnación (kg)

C =3D Concentración de sales de boro (%)

VDT =3D Volumen después del tratamie= nto de impregnación (m3)

 

P= ruebas de reacción al fuego

Las pruebas de reacción al fuego se llevaron a = cabo según el protocolo reportado por Sotomayor y Carrillo (2017). La metodología implementada para dichas pruebas se dividió en las siguientes etapas:<= /o:p>

1.&n= bsp;     Se midieron el peso y las dimensiones de = la probeta antes del tratamiento.

2.&n= bsp;     La probeta se posicionó en el dispositivo= para las pruebas de comportamiento al fuego (Figura 1).= Su orientación siguió la dirección radial, lo que coincidió con el flujo verti= cal de la flama.

3.&n= bsp;     La probeta se expuso durante 2 minutos al fuego directo de la flama de un mechero de laboratorio tipo Meker-Fisher, con regulación de aire y de gas, quemador de 0,03 m de diámetro y temperatu= ra máxima de 1300 °C.

4.&n= bsp;     Con un cronómetro se midió el tiempo de ignición (tign) definido de acuerdo con el tiem= po que transcurrió hasta que la ignición apareció en al menos tres de las caras de= la probeta expuestas a la flama.

5.&n= bsp;     La probeta se retiró de la flama y se interrumpió su combustión en una cama de arena.

6.&n= bsp;     La masa de la zona carbonizada se retiró = y, luego, se procedió a medir el peso de la probeta después del tratamiento.

<= o:p> 

Figura <= /span>1<= /span>

Dispositivo para las pruebas de comportamiento al fuego=

=

 

L= a pérdida de masa se determinó con la fórmula (2) (Gaff e= t al., 2019):

<= o:p> 

(2)<= /span>

<= o:p> 

Donde:

Δm =3D Pérdida de masa (%)

PAT =3D Peso antes de la exposición = al fuego (kg)

PDT =3D Peso después de la exposició= n al fuego (kg)

<= o:p> 

<= o:p> 

Diseño experimental

Se examinaron tres unidades experimentales, que se organizaron en torno a cada una de las siguientes especies: S. campanulata, F. americana y A. plurijuga. El factor de variación fue el tratamie= nto de impregnación con cuatro niveles de concentración de sales de boro: 1 %, 2 %= , y 3 %. El grupo de control fue el del nivel cero, y no se le dio tratamiento. Para cada especie y cada concentración, se efectuaron muestras independient= es de diez probetas cada una, por lo que en total se analizaron 120 probetas (= 3 x 4 x 10). Las variables de respuesta fueron la densidad aparente (ρCH), la retención de sales de boro (R), el tiempo de ignición (tign) y la pérdida de masa (Δm). El contenido de humedad (CH) se consideró variable de referencia y no inter= vino en los resultados.

 

Para cada variable se calculó su media (= ), su desviación estándar (σ) y su coeficiente de variación porcentual (CV =3D σ/ ). Se determinó su normalidad en la distribución con el criterio de demarcación para el sesgo estandarizado (SE= ) y para el apuntamiento estandarizado (AE): [-2 < SE y/o AE < +2]; se verificaron la igualdad de varianzas (Ver-var) = con la hipótesis nula: , con un nivel de significancia de 5 % (α =3D 0,05).  Luego, se pract= icaron análisis de varianza (Anova) con la hipótesis n= ula:  = , con un nivel de significancia de 5 % (α =3D 0,05). El criterio de demarcac= ión fue aceptar una diferencia estadísticamente significativa para valores P(α =3D 0,05) < 0,05. Cu= ando no se confirmó la normalidad en la distribución de las muestras, se realizaron pruebas no paramétricas de Kruskal-Wallis de diferencia de medianas ( ) para un nivel de confiabilidad del 95 %. Para las pruebas no paramétricas, las hipótesis resultaron similares, pero = se emplearon las medianas.

<= o:p> 

   &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;         3.    Resultados y Discusión

Las mad= eras de S. campanulata, F. americana y A. plurijuga alcanzaron un contenido de humedad equilibrado, con un promedio de 10 %, un coeficiente de variación de 8 %. E= stos parámetros indican que la madera se acondicionó a un estado de humedad seco= y homogéneo, de tal forma que la variación en el contenido de humedad de la madera no intervino de modo significativo en los resultados.

&n= bsp;

El impr= egnado de la madera con sales de boro sí aumentó la resistencia aparente de la madera= a la exposición del fuego. A medida que la concentración de sales de boro se incrementó, la pérdida de masa en la zona de combustión disminuyó (<= !--[if supportFields]> REF _Ref75539942 \h  \* MERGEFORMAT= Figura 2).

&n= bsp;

Figura <= /span>2<= /span>

Disminución de la sección transversal en función de la concent= ración (C) en probetas de A. plurijuga

=

&n= bsp;

Densidad

Las magnitudes de las densidades de la madera s= in tratamiento (C =3D 0 %) de S. campanulata, F. americana y A. plurijuga (Tabla 1) = son similares a las reportadas en la bibliografía (Silva et al., 2010; Sotomayor, 2015; Tamarit & López, 2017). En el siguiente cuadro (Tabla 1),= las densidades correspondientes a cada especie siguen el ordenamiento: S. campanulata > F. americana > A. plurijuga. Además, evidencia que los coeficientes de variación de la densidad de la madera sin tratamiento aumentan o disminuyen dependiendo de la especie o de la concentración. No se observa una tendencia definida hacia la disminución, p= ero tampoco se advierte un aumento desproporcional ocasionado por el tratamient= o.

&n= bsp;

Tabla 1<= /span>

Resultados de las pruebas de exposición al fuego

C

 

ρCH

R

tign<= /b>

Δm

(%)

 

(kg m-3)

(kg m-3)

(s)

(%)

 

S. <= span class=3DSpellE>campanulata

0

351

0

12,7

6,0

 

CV

(6,3)

-

(36,2)

(30,2)

1

351

2,3

11,3

6,4

 

CV

(6,4)

(4,6)

(30,1)

(26,5)

2

336

4,2

12,6

6,4

 

CV

(3,9)

(4,8)

(21,6)

(9,3)

3

340

6,4

11,1

6,4

 

CV

(8,5)

(6,4)

(10,8)

(4,6)

 

F. a= mericana

0

654

0

11,6

6,2

 

CV

(5,6)

-

(13,6)

(6,7)

1

616

1,6

13,7

5,8

 

(CV

(3,6)

(9,5)

(1,6)

(9,1)

2

619

3,3

17,0

5,7

 

CV

(7,5)

(6,3)

(11,1)

(13,7)

3

610

5,3

21,5

5,5

 

CV

(4,8)

(10,2)

(7,7)

(10,0)

 

A. plurijuga

0

830

0

15,0

4,4

 

CV

(2,7)

-

(15,7)

(8,8)

1

831

1,3

19,3

3,9

 

CV

(2,2)

(9,8)

(14,7)

(6,7)

2

846

2,7

20,6

4,1

 

CV

(5,0)

(5,9)

(12,8)

(7,8)

3

816

3,7

25,3

3,9

 

CV

(2,8)

(7,3)

(5,9)

(2,5)

ρCH =3D Densidad; R =3D Retención; tign =3D Tiempo de ignición; Δm =3D Pérdida d= e masa; C =3D Concentración;  =3D Media; CV =3D Coeficiente de varia= ción en porciento y entre paréntesis.

Fuente: Elabo= ración propia

Las distribuciones de todas las muestras result= aron normales (Tabla 2),= con excepción de las de S. campanulata sin tratamiento (C =3D 0 %: SE y AE &= gt; 2). Las pruebas de verificación y análisis de varianza no muestran diferencias estadísticamente significativas (P(α =3D 0,05) > 0,05) para S. = campanulata y A. plurijuga (Tabla 3).= Un caso diferente corresponde a las densidades de F. americana, las cuales muestran una diferencia significativa (P(α =3D 0,05) < 0,05). L= as pruebas de grupos homogéneos indican que, para S. campanulata, las densidades, seg= ún las concentraciones (grupos de muestras en la Tabla 3), son homogéneas entre el= las. En cambio, para F. americana y = A. plurijuga se agrupan y combinan en diferentes concentraciones.

<= o:p> 

Tabla 2<= /span>

Resultados de las pruebas de normalidad

 

C =3D 0 %

C =3D 1 %

C =3D 2 %

C =3D 3 %

 

 

SE

AE

SE

AE

SE

AE

SE

AE

 

 

S. campanulata

 

ρCH

2,6840

2,8500

-0,5667

-0,5415

-0,0072

0,3682

0,5001

0,0054

 

R

-

-

-0,1245

0,4658

-0,6149

-0,4818

0,0429

1,3880

 

tign

1,6960

1,2850

-0,0591

-1,1030

0,5755

-0,7850

-0,3009

-0,2379

 

Δm

1,7510

0,5705

-0,8481

0,3336

1,3910

1,4280

0,7590

0,4514

 

 

F. americ= ana

 

ρCH

0,2382

-1,2460

0,4932

-0,2227

0,2952

-0,6957

-0,8263

-0,9480

 

R

-

-

-0,2723

0,1108

-0,2013

-0,6870

0,7573

-0,6038

 

tign

-0,2959

-0,5296

0,0393

-0,4225

-0,8023

1,1660

1,0780

0,9941

 

Δm

1,8630

0,3033

-0,0572

-0,5249

0,9110

-0,1152

0,2073

-0,7578

 

 

A. plurijuga

 

ρCH

-0,0899

-0,8442

-0,5070

-0,5870

0,0227

-0,1543

-0,8722

0,5468

 

R

-

-

-0,1431

-0,7043

0,5075

-0,6602

-1,6640

1,1280

 

tign

1,725

0,6590

1,0740

0,1032

1,3510

0,6334

-0,8252

-0,6403

 

Δm

-0,3254

-0,1120

-0,6241

-0,7839

-0,7292

1,2100

-0,7764

0,2558

 

C = =3D Concentración; SE =3D Sesgo estandarizado; AE =3D Apuntalamiento estandar= izado; ρCH =3D Densidad; R =3D Retención; = tign =3D Tiempo de ignición; Δm =3D Pérdida de masa.

 

Fuente: Elabo= ración propia

 

Retención

Los resultados de las retenciones de sales de b= oro obtenidos en esta investigación (Tabla 1) = son similares a los reportados en la bibliografía sobre especies mexicanas en l= as que se han aplicado protocolos experimentales parecidos a los de esta investigación. Sotomayor y Correa (2016) reportan para S. campanulata (ρCH =3D 357 kg m-3) una retención de 14,31 kg m-3= ; para A. religiosa (ρCH =3D 419 kg m-3), una retención de 7,23 %; y para G. ulmifolia (ρCH =3D 739 kg m-3), una retención de 9,7 %. Por su parte, Sotomayor y Villaseñor (2016) reportan valores de reten= ción que varían en el intervalo de 4,07 % hasta 14,18 % para diez especies mexicanas: Tilia mexicana, Cupressu= s lindley, Alnus<= /span> acuminata, Cedrela<= /i> odorata, Fraxinus uhdei, Lysiloma= bahamensis, Fagus mexicana, Caesalpinia granadillo<= /i>, Platymiscium dimorphan= drum y Quercus spp. Los coeficientes de variación de las retenciones aumentan a medida que las concentraciones se incrementan para S. campanulata, F. americana y A. plurijuga, (Tabla 1).= No se observa en estos una disposición relacionada con la especie o con la densid= ad.

Tabla 3<= /span>

Resultados de las pruebas estadísticas

 

Ver-var

Anova

K-W

C

Grupos homogéneos

 

P(<= b>α =3D 0,05)

P(<= b>α =3D 0.05)

P(<= b>α =3D 0.05)

(%)

 

 

S. campanulata

ρCH

0,4344

-

0.2996

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

 

 

 

 

-

-

-

2

X

 

 

 

 

-

-

-

3

X

 

 

 

R

0,1111

< 0.0001

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

 

X

 

 

 

-

-

-

2

 

 

X

 

 

-

-

-

3

 

 

 

X

tign

0,1080

0.5679

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

 

 

 

 

-

-

-

2

X

 

 

 

 

-

-

-

3

X

 

 

 

Δm

0,0703

0.8787

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

 

 

 

 

-

-

-

2

X

 

 

 

 

-

-

-

3

X

 

 

 

 

F. americ= ana

ρCH

0,1451

0.0312

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

 

 

 

 

-

-

-

2

X

 

 

 

 

-

-

-

3

 

X

 

 

R

0,0003

-

< 0.0001

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

 

X

 

 

 

-

-

-

2

 

 

X

 

 

-

-

-

3

 

 

 

X

tign

0,9857

< 0.0001

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

 

X

 

 

 

-

-

-

2

 

 

X

 

 

-

-

-

3

 

 

 

X

Δm

0,2446

0.0718

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

X

 

 

 

-

-

-

2

X

X

 

 

 

-

-

-

3

 

X

 

 

 

A. plurijuga

ρCH

0,1162

0.1403

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

X

 

 

 

-

-

-

2

X

X

 

 

 

-

-

-

3

 

X

 

 

R

0,0244

-

< 0.0001

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

 

X

 

 

 

-

-

-

2

 

 

X

 

 

-

-

-

3

 

 

 

X

tign

0,4610

< 0.0001

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

 

X

 

 

 

-

-

-

2

 

X

 

 

 

-

-

-

3

 

 

X

 

Δm

0,0849

0.0017

-

0

X

 

 

 

 

-

-

-

1

X

 

 

 

 

-

-

-

2

X

X

 

 

 

-

-

-

3

 

X

 

 

Ver= -var=3D Pruebas de verificación de varianza; Anova =3D Prueba de análisis de varianza; K-W =3D P= ruebas de Kruskal-Wallis; C =3D Concentración; ρCH =3D Densidad; R =3D Retención; tign =3D Tiem= po de ignición; Δm =3D Pérdida de masa.

Fuente: Elabo= ración propia

 

Las distribuciones de los resultados de las retenciones del grupo de control y de las muestras de las tres concentracio= nes resultaron normales, con excepción de la retención alcanzada con la concentración de 2= % para A. plurijuga (Tabla 2).= Sin embargo, los valores medios de la retención presentan diferencias estadísticamente significativas de acuerdo con el nivel de concentración de sales de boro y entre especies (Tabla 3).= En el mismo contexto, las pruebas de rangos múltiples indican que, para las tres especies en estudio, existen diferencias entre los cuatro grupos analizados= .

 

Las retenciones de sales de boro en S. campanulata, F. americana y A. plurijuga disminuyen con relació= n a la densidad de la madera (Figura 3a), además, se observa una tendencia al agrupamiento en las magnitudes de las retenciones a medida que la densidad aumenta, como es el caso para A. plurijuga. Al respecto, es importante mencionar que las retenciones correspondientes a= un valor R =3D 0 (Figura 5a)= se refieren a las probetas sin tratamiento, es decir, una concentración de boro igual a cero (C =3D 0 %). Por el contrario, en las tres especies del estudi= o, las retenciones aumentan en función de la concentración utilizada y, cabe señal= ar, que lo hacen con fuertes coeficientes de determinación (R2 =3D 0= ,99) (Figura 4a). Estos resultados corroboran los reportados por Toker et al. (2009) para maderas de <= span class=3DSpellE>Pinus brutia (ρCH =3D 532 kg m-3) y Fagus orientalis (ρCH = =3D 520 kg m-3), sobre las cuales también se impregnaron concentraciones similares de sales de boro. Igualmente, las magnitudes de las retenciones, = considerando las concentraciones utilizadas en esta investigación, son del mismo orden q= ue las encontradas por Temiz et al. (2008) para madera de Alnus glutinosa (ρCH = =3D 503 kg m-3) y Pinus sylvestris (ρCH =3D 520 kg m-3).

 

Figura <= /span>3<= /span>

Dispersiones de a), la re= tención (R); b), del tiempo de ignición (tign); y c), de la pérdida de masa (Δm), en función de la densidad aparente (ρ<= sub>CH) para las concentraciones de 1 %, 2 % y 3 % de sales de boro

Fuente: Elabo= ración propia<= /o:p>

Figura 4=

Correlaciones y coeficien= tes de determinación (R2): de a) la retención (R); b) del tiempo de ignición (tign); y c) de la pérdida = de masa (Δm), en función de las concentraciones de 1%, 2% y 3 % de sales de boro

Fuente: Elabo= ración propia

 

Figura <= /span>5<= /span>

Dispersiones de los tiemp= os de ignición (tign) en función de las densidades aparentes (ρCH) y sus correlaciones, detalladas en la Tabla 4

 Fuente: Elaboración propia<= /o:p>

T= iempo de ignición

Los tiempos promedio de ignición medidos, para = S. campanulata, F. americana y A. plurijuga (Tabla 1),= son similares a los reportados en la bibliografía (Tabla 5) para maderas mexica= nas cuyos protocolos experimentales fueron similares a los utilizados en esta investigación (Sotomayor & Carrillo, 2017; Sotomayor et al., 2018; Sotomayor & Gallegos, 2018; Sotomayor & Giraldo, 2017; Sotomayor & Osvaldová, 2017)= . Sin embargo, a diferencia de lo reportado en la bibliografía, en la madera no impregnada, no se observa una tendencia al aumento del tiempo de ignición a medida que la densidad de la madera aumenta (Harada, 2001; Shi & Chew, 2019; Rocha & Landesmann, 2016). Estas tendencias se muestran en la Figura 3b con modelos lineales empíricos (Tabla 4), calculados a partir de los resultados obtenidos en esta investigación y de = la bibliografía (ambos enlistados en la Tabla 5).= El coeficiente de determinación de la correlación ti= gn =3D f(ρCH) = se calculó con los resultados de esta investigación (Tabla 4);= su resultado estableció que este es 64 % menor, en promedio, en comparación con los coeficientes R2 de la bibliografía.

<= o:p> 

Tabla 4<= /span>

Correlaciones de las Figuras 5 y 6

Autor

Correlación tign =3D f(ρCH)<= /span>

Esta investigación (2= 019)

tign =3D 0,0034 ρCH + 11,28

0,28

Sotomayor et al. (2017-2018)

tign =3D 0,041 ρCH - 6,54

0,71

Shi y Chew (2012)

tign =3D 0,037 ρCH - 7,18

0,75

Rocha y Landesmann (2016)

tign =3D 0,065 ρCH - 3,53

0,76

Harada (2001)

tign =3D 0,059 ρCH - 5,66

0,92

Autor

Correlación Δm =3D f(ρCH)

Esta investigación (2= 019)

Δm =3D -0,0029 <= span lang=3DPT style=3D'font-size:8.0pt;mso-bidi-font-size:9.0pt;line-height:1= 02%; color:black;mso-ansi-language:PT;mso-fareast-language:ES-MX'>ρC= H + 7,31

0,51

Sotomayor et al. (2017-2018)

Δm =3D -0,019 ρC= H + 27,12<= o:p>

0,89

Sotomayor y Carrillo (2017)

Δm =3D -0,0085 <= span lang=3DPT style=3D'font-size:8.0pt;mso-bidi-font-size:9.0pt;line-height:1= 02%; color:black;mso-ansi-language:PT;mso-fareast-language:ES-MX'>ρC= H + 10,15<= o:p>

0,94

Sotomayor y Gallegos (2018)

Δm =3D -0,0244 <= span lang=3DPT style=3D'font-size:8.0pt;mso-bidi-font-size:9.0pt;line-height:1= 02%; color:black;mso-ansi-language:PT;mso-fareast-language:ES-MX'>ρC= H + 322,46=

0,85

tign =3D Tiempo de ignición; Δm =3D Pérdida de masa; ρCH =3D = Densidad; R2 =3D Coeficiente de determinación.

Fuente: Elaboración propia<= /o:p>

 

Tabla 5<= /span>

Densidades aparentes, tiempos de ignición y pérdidas de masa p= ara maderas no impregnadas en la bibliografía

Especies mexicanas

ρCH

tign

Δm

Espe= cies internacionales

ρCH

tign

 

(kg = m-3)

(s)<= o:p>

(%)<= o:p>

 

(kg = m-3)

(s)<= o:p>

Sotomayor= y Carrillo (2017)

Harada (2001)

Tabebuia rosea

613<= /o:p>

8

5,3<= /o:p>

Cryptomeria japonica

299<= /o:p>

13

Andira inermis

737<= /o:p>

12

3,6<= /o:p>

Thujopsis dolabrata

422<= /o:p>

18

Juglans pyriformis

773<= /o:p>

23

3,5<= /o:p>

Pinus densiflora

433<= /o:p>

19

Quercus spp,

866<= /o:p>

30

2,6<= /o:p>

Larix leptolepsis

524<= /o:p>

22

Cordia elaeagnoides

996<= /o:p>

34

2,0<= /o:p>

Paulownia tomentosa=

266<= /o:p>

14

Sotomayor= et al, (2018)<= /p>

Juglans soeboldiana

547<= /o:p>

23

Tabebuia donnell-smithii

448<= /o:p>

17

20,8=

Fagus crenata

581<= /o:p>

32

Enterolobium cyclocarpum

504<= /o:p>

17

18,7=

Zelkova serrata

703<= /o:p>

36

Tabebuia rosea

604<= /o:p>

24

15,9=

Quercus mongolica

772<= /o:p>

44

Swietenia humilis

655<= /o:p>

28

14,9=

Shi y Chew (2012)

Lysiloma acapulcensis

685<= /o:p>

31

10,4=

Pinus contorta<= /span>

447<= /o:p>

11

Cordia elaeagnoides

1130=

37

7,8<= /o:p>

Fagus grandifolia

632<= /o:p>

13

Tabebuia chrysantha

1234=

49

4,2<= /o:p>

Prunus serotina

558<= /o:p>

11

Sotomayor= y Gallegos (2018)

Quercus rubra

897<= /o:p>

24

Enterolobium cyclocarpum

458<= /o:p>

10

11,8=

Acer nigrum

748<= /o:p>

26

Tabebuia rosea

624<= /o:p>

16

5,7<= /o:p>

Fraxinus, americana

680<= /o:p>

19

Juniperus pyriformis

711<= /o:p>

12

6,1<= /o:p>

Rocha y <= span class=3DSpellE>Landesmann (2016)

Sotomayor= y Osvaldová (2017)

Joannesia princeps

352<= /o:p>

23

Abies religiosa=

431<= /o:p>

10

5,4<= /o:p>

Cedrela, lilloi

422<= /o:p>

25

Sotomayor= y Giraldo (2017)

Schizolobium parahyba

347<= /o:p>

16

Gyrocaupus americanus

375<= /o:p>

10

9,0<= /o:p>

Ocotea porosa

584<= /o:p>

43

-

-

-

-

Capsicodendron dinisii

471<= /o:p>

20

-

-

-

-

Peltophorum dubium

627<= /o:p>

33

-

-

-

-

Zanthoxylum chiloperone

739<= /o:p>

44

-

-

-

-

Pinus caribaea

484<= /o:p>

31

ρCH =3D Densidad; R =3D Retención; = tign =3D Tiempo de ignición; Δm =3D Pérdida de masa.

 

Fuente: Elabo= ración propia

Los tiempos de ignición, para S. campanulata, F. americana y A. plurijuga, aumentan a medida que la densidad de la madera se incrementa, tanto para el grupo de referencia (C =3D 0 %) como pa= ra las tres concentraciones de sales de boro (Figura 3b)= . Se observa igualmente una tendencia a la dispersión de los valores del tiempo = de ignición a medida que la concentración aumenta. Además, los tiempos de igni= ción, para F. americana y A. plurijuga, aumentan conforme la concentración de sales de boro se incrementa, con fuertes coeficientes de determinación (Figura 4b). Estos resultados coinciden con l= os reportados por Toker et al. (2009) para maderas de Pinus brutia (ρCH = =3D 532 kg m-3) y Fagus orientalis (ρCH =3D 520 kg m-3), las cuales se impregnaron con concentra= ciones de sales de boro similares a las que se utilizaron en esta investigación.  S. campanulata es un caso diferente, ya que muestra = una ligera tendencia a disminuir del tiempo de ignición y un coeficiente de determinación muy débil.

 

P= érdida de masa

Las magnitudes de la pérdida de masa observadas= en S. campanulata, F. americana y A. plurijuga (Tabla 1) = son similares a las que se reportan en la bibliografía para maderas mexicanas (= Tabla 5).= Las pruebas de normalidad en las distribuciones de las muestras de las tres especies, así como de las tres concentraciones de sales de boro y del grupo= de control (C =3D 0 %) fueron normales. Igualmente, para cada especie, en las pruebas de verificación y análisis de varianza hay diferencias estadísticam= ente significativas entre el grupo de control y las tres concentraciones estudia= das (Tabla 3).= Sin embargo, con excepción de S. campanulata, tanto las densidades como los tiempo= s de ignición y la pérdida de masa resultaron no homogéneos entre las cuatro concentraciones.

 

La Figura 3c evidencia que la pérdida de masa disminuye a medida que la densidad de la madera aumenta (Figura 3c)= . Debido a que el protocolo experimental utilizado en esta investigación es diferent= e al reportado en la bibliografía, su contrastación es compleja. Sin embargo, es= ta tendencia coincide con las que se muestran en la Figura 6. = En la Tabla 4 se detallan las correlaciones y coeficientes de determinación, así como las correlaciones lineales construidas con datos recolectados en la literatura = (Tabla 5).=

 

Estos corolarios coinciden con los de Toker et al. (2009) para maderas de Pinus brutia (ρCH =3D 532 kg m-3) y Fagus orientalis (ρCH =3D 520 kg m-3), impre= gnadas con concentraciones de sales de boro similares a las que se utilizaron en e= sta investigación. A partir de esta coincidencia se deduce que la pérdida de ma= sa disminuye cuando la densidad de la madera aumenta. El coeficiente de determinación correspondiente a la correlación calculada, tomando como base= los resultados de esta investigación (Tabla 4),= es en promedio 57 % menor que los coeficientes reportados por los autores mencion= ados en esta tabla. Respecto a la pérdida de masa en función de la concentración= de sales de boro, para F. americana y A. plurijuga, se observan ligeras tendencias a la disminución. Un caso diferente muestra = S. campanulata, cuya regresión es positiva (Figura 4c)= .

 

Figura <= /span>6<= /span>

Dispersiones de la pérdid= a de masa (Δm) en función de las densidades apa= rentes (ρCH) y sus correlaciones, deta= lladas en la Tabla 4

Fuente: Elabo= ración propia

 

   &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;           4.    Conclusiones

El método baño caliente-frío permite impregnar con sal= es de boro las maderas de S. campanulata, F. american= a y A. plurijuga. El tratamiento con concentraciones d= e 1 %, 2 % y 3 % no altera de manera significativa las densidades de estas tres especies. El impregnado aumenta la resistencia aparente de la madera a la exposición al fuego. Además, retarda los tiempos de ignición y disminuye la pérdida de masa cuando la madera es expuesta al fuego en condiciones de laboratorio.

 

La madera de S. campanulata impregnada con las sales de boro al 3 % presenta las retenciones (6,4 kg m-= 3) y la pérdida de masa (6,4 %) más altas y el tiempo de ignición menor (11,1 s)= .

 

Con todo, las magnitudes de las retenciones, los tiemp= os de ignición y la pérdida de masa son diferentes para cada especie y concentrac= ión. Las retenciones fueron proporcionales a la concentración e inversamente proporcional a la densidad. Los tiempos de ignición se incrementan a medida que la densidad de la madera aumenta y la concentración de sales de boro aumenta. La pérdida de masa disminuye en fun= ción de la densidad aparente de la madera. No se observa tendencias claras respe= cto a la pérdida de masa en función de la concentración de sales de boro. Estos resultados encuentren aplicación práctica en la selección e impregnado de la madera para su uso en la industria de la construcción.

 

Referencias=

Ali, S., Hu= ssain, S. A., and Tohir, M. Z. M. (2019). Fire test and effects of fire retardan= t on the natural ability of timber: a review. Pertanika Journal of Science & Technology, (27), 867-895. http://psa= sir.upm.edu.my/id/eprint/68698/

Atar, M., Keskin, H., Korkut, S., a= nd Korkut, D. S. (2011). Impact of impregnation with bor= on compounds on combustion properties of oriental beech (Fagus orientalis Lipsky) and varnishes. African Journal of Biotechnology, (10), 2867-2874.  https://doi.org/10.5897/AJB10.1567=

Ávila, L. E= . A., Herrera, M. A., y Raya, D. (2012). Preservación de la madera en México<= /i>. México: Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo.

Babrauskas= , V. (2002). Ignition of wood: A review of the state of the = art. Journal of Fire Protection Engineering, (12), 163-189. DOI: 10.1177/10423910260620482

Bartlett, A. I., Hadden, R. M., & Bisby, L. A. (2019). A review of factors affecting the burning behaviour of wood for application to tall timber construction. Fire Technology, (55), 1-59. DOI: /10.1007/s10694-018-0787-y

Boonmee, N.= , & Quintiere, J. G. (2002). Glowing and flaming autoigni= tion of wood. Proceedings of the Combust= ion Institute, (29), 289-296. DOI: 10.1016/S1540-7489(02)80039-6=

Friquin, K. (2011). Material properties and external factors influencing the charring rate of s= olid wood and glue-laminated timber. Fire and Materials, (35), 303-327. D= OI: 10.1002/fam.1055

Gaff, M., <= span class=3DSpellE>Kačík, F., Gašparík,= M., Todaro, L., Jones, D., Corleto, R., Osvaldová, L. M., & Čekovská, H. (2019). The effe= ct of synthetic and natural fire-retardants on burning and chemical characteristi= cs of thermally modified teak (Tectona grandis L. f.) wood. Construction and Building Materials. (200), 551-558. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2018.12.106

Harada, T. = (2001). Time to ignition, heat release rate and fire endurance time of wood in cone calorimeter test. Fire and Material= s, (25), 161-167. DOI: 10.1002/fam.766

Internation= al Organization for Standardization, Geneva (2012). ISO 3129:2012. Wood. Sa= mpling methods and general requirements for physical and mechanical testing of sma= ll clear wood specimens. https://www.iso.org/standard/52489.html

Internation= al Organization for Standardization, Geneva (2014a). ISO 13061-1:2014. = Physical and mechanical properties of wood. Test methods for small clear wood specim= ens. Part 1:  Wood. Determination of moisture content for physical and mechanical tests. https://www.iso.org/standard/60063.html

Internation= al Organization for Standardization, Geneva (2014b). ISO 13061-2:2014. Wood. Physical a= nd mechanical properties of wood. Test methods for small clear wood specimens. Part 2: Determination of density for physical and mechanical tests. https://www.iso.org/standard/60064.html

Jin, E., &= Chung, Y.J. (2018). Fire risk of wood treated with boron compounds by combustion t= est. Fire Science and Engineering, <= i>32(3), 19-26. DOI: 10.7731/KIFSE.2018.32.3.019

Koumbi-Mounanga, T., Morri= s, P. I., Lee, M. J., Saadat, N. M., Leblon, B. & Cooper, P. A. (2015). Prediction and evaluation of borate distribution in Eastern black spruce (<= span class=3DSpellE>Picea mariana var. mariana) = wood products. Wood Science and Technology, (49), 457-473. DOI: 10.1007/s00226-015-0714-z

Organismo N= acional de Normalización y Certificación de la Construcción y Edificación. (2014). = Norma Mexicana NMX-C-178- ONNCCE-2014 Industria de la Construcción. Preservadores para Madera – Clasificación y Requisitos. https://www.onncce.org.mx/es/?option=3Dcom_merchant&vie= w=3Dcategory&cid=3D24

Osvaldová, L. M., Gaspercova, S., Mitrenga, P., & Osvald, A. (2016). The influence of density= of test specimens on the quality assessment of retarding effects of fire retardants. Wood Research, (61), 35-42. http://www.centrumdp.sk/wr/201601/04.pdf

Osvaldová, L. M. (20= 18). Density of test bodies and its effect on burning rate of fire-retardant tre= ated samples. MATEC Web of Conferences, (213), 1-4. DOI: 10.1051/matecconf/201821303002=

Östman, B. A. L. = (2017). Fire performance of wood products and timber structures. International Wood Products Journal, (8), 74-79. DOI: 10.1080/20426445.2017.1320851

Pereira, E. E., M= ota, A., Cabral, J., Campos, T., Chaves, M. D., & Benigno, J. (2017). Influence o= f boron compounds on the physical properties of Eucalyptus sp. wood. Scientia Forestalis, (45), 197-204. https://www.ipef.br/publicacoes/scientia/nr113/cap20.pdf

Ragan, B., Kačíková, D., & Paulďuro, M. (2016). Influence of physical and chemical characteristics of selected tree species on mass loss and rate of burning after exposure to radiant heating. Acta Facultatis Xylologiae Zvolen, (58), 121-131. DOI: 10.17423/afx.2016.58.= 2.13

Rocha, M. A= ., & Landesmann, A. (2016). Combustion properties of Brazilian natural wood species. Fir= e and Materials, (40), 219-228. DOI: 10.1002/fam.2281

Shi, L., & Chew, M. Y. L. (2019). Experimental study of wo= ods under external heat flux by autoignition: Ignition time and mass loss rate.= Journal of Thermal Analysis and Calori= metry, (111), 1399-1407. DOI: 10.1007/s10973-012-2489-x

Silva, J. A., Fuentes, F. J., Rodríguez, R., Torre,s P. A., Lomelí, M. = A., Ramos, J., Waitkus, C., y Richter, H. G. (2010)= . Fichas de propiedades tecnológicas y usos de maderas nativas de México e importadas. México: Comisión Nacional Forestal.

Simsek, H., Baysal, E., Yilmaz, M., & Cu= lha, F. (2013). Some mechanical properties of wood impregnated with environmentally-friendly boron and copper based chemic= als. Wood Research. (58), 495-504. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2010.04.028

Sogutlu, C., Demirci, Z., Dongel, N., = Ozgur Imirzi, H., Doruk, S., & Yalınk= 5;lıc, A. C. (2011). The determination of the resistance to burning of some wood t= ypes impregnated with sodium borate solution. Woo= d Research, (56), 233-244. Disponible en: http://www.woodresearch.sk/wr/201102/09.pdf

Sotomayor, = J. R. (2015). Banco FITECMA de caracterís= ticas físico-mecánicas de maderas mexicanas. México: Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. https://www.researchgate.net/

Sotomayor, = J. R., y Ávila, L. E. A. (2019). Retención y penetración de sales de boro en tres maderas angiospermas: Spathodea campanulata<= /span>, Fraxinus americana y = Albizia plurijuga. Revista Ciencia y Tecnología UTEQ, 12(2), 23-31. DOI: 10.18779/cyt.v12i2.323.

Sotomayor, = J. R., y Carrillo, M. I. (2017). Comportamiento al fuego de cinco especies mexicanas. Estudio comparativo. Investigación e Ingeniería de la Madera, (13), 4-38. https://www.researchgate.net/=

Sotomayor, = J. R., y Correa, S. (2016). Retención de sales de boro en la madera y su efecto en el módulo de elasticidad dinámico. Revista Científica, (24), 1-19. DOI: 10.14483/10.14483/udistrital.jour.RC.2016.24.a9<= /span>

Sotomayor, = J. R., y Gallegos, G. (2018). Reacción al fuego de madera sólida y lami= nada de Enterolobiu= m cyclocarpum, Tabebuia rosea y Juniperus pyriformis. Estudio comparativo. Investigación e Ingeniería de la Madera, (14), 39-78. https://www.researchgate.net/

Sotomayor, = J. R., & Giraldo, M. P. (2017). Resistencia al fuego de madera densificada.&nb= sp;Investigación e Ingeniería de la Mader= a, (13), 45-62. https://www.researchgate.net/

Sotomayor, J. R., Giraldo, M. P, Haurie, = L., Lacasta, A. M., Montón, J., Palumbo, M., & Navarro, A. (2018). Characterization of the fire behaviour of tropical wood species for use in the construction industry. Investigación e Ingeniería de la Madera, (14), 4-24. https://www.researchgate.net/

Sotomayor, = J. R., y Osvaldová, L. M. (2017). Resistencia al fuego de madera laminada. Investigación e Ingeniería de la Madera, (13), 4-21. https://www.researchgate.net/

Sotomayor, = J. R., & Villaseñor, J. M. (2016). R= etención y absorción de solución de sales de boro de diez maderas mexicanas. = Acta Universitaria, (26), 12-19. DOI: 10.15174/au.2016.835

Tamarit, J. C., y= López, J. L. (2007). Xilotecnolo= gía de los principales árboles tropicales de México. México: I= nstituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias.

Temiz, A., Geze,r= E. G., Yildiz, U. C., & Yildiz, S. (2008). Combustion properties of= alder (Alnus glutinosa L.) Gaertn. subsp. barbata (C.A. Mey) Yalt.) and southern pine (Pinus sylvestris L.)= wood treated with boron compounds. Const= ruction and Building Materials, (22), 2165-2169. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2007.08.011

Toker, H., Baysal, E., Ozcifci, A., = Simsek, H., Altun, S., Yapici, F., & Goktas,= O. (2009). Some combustion parameters of wood impregnated with borates. Forest Products Journal, 59= (6), 85-89. https://search.proquest.com/openview/e54ab24b7db695f5c6da7a7dff261562/1?= pq-origsite=3Dgscholar&cbl=3D25222

Tondi, G., Wieland, S., Wimmer. T., Thevenon, M. F., Pizzi, A., & Pe= tutschnigg, A. (2012). Tannin-boron preservative= s for wood buildings: mechanical and fire properties. European Journal o= f Wood Products, (70), 689-696. DOI 10.1007/s00107-012-0603-1

Uner, I. H., Deveci, I., Baysal, E., T= urkoglu, T., Toker, H., & Peker= , H. (2016). Thermal analysis of oriental beech wood treated with some borate= s as fire retardants. Maderas. Ciencia y tecnolog= ía, (18), 293-304. = DOI: 10.4067/S0718-221X2016005000027

Wang, F., Liu, J.= , & Lv, W. (2017). Thermal degradation and fire performance of wood treated with PMUF resin and boron compounds. Fire and Materials, (41), 1051-1057. DOI: 10.1002/fam.2445=

Xu, Q. F., Chen, = L. Z., Harries, K. A., Zhang, F. W., Liu, Q., & Feng, J. H. (2015). Combustion = and charring properties of five common constructional wood species from cone calorimeter tests. Construction and Building Materials, (96), 416-427. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2015.08.0= 62

 =

------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL_archivos/item0001.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL_archivos/props002.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL_archivos/themedata.thmx Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: application/vnd.ms-officetheme UEsDBBQABgAIAAAAIQDp3g+//wAAABwCAAATAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbKyRy07DMBBF 90j8g+UtSpyyQAgl6YLHjseifMDImSQWydiyp1X790zSVEKoIBZsLNkz954743K9Hwe1w5icp0qv 8kIrJOsbR12l3zdP2a1WiYEaGDxhpQ+Y9Lq+vCg3h4BJiZpSpXvmcGdMsj2OkHIfkKTS+jgCyzV2 JoD9gA7NdVHcGOuJkTjjyUPX5QO2sB1YPe7l+Zgk4pC0uj82TqxKQwiDs8CS1Oyo+UbJFkIuyrkn 9S6kK4mhzVnCVPkZsOheZTXRNajeIPILjBLDsAyJX89nIBkt5r87nons29ZZbLzdjrKOfDZezE7B /xRg9T/oE9PMf1t/AgAA//8DAFBLAwQUAAYACAAAACEApdan58AAAAA2AQAACwAAAF9yZWxzLy5y ZWxzhI/PasMwDIfvhb2D0X1R0sMYJXYvpZBDL6N9AOEof2giG9sb69tPxwYKuwiEpO/3qT3+rov5 4ZTnIBaaqgbD4kM/y2jhdj2/f4LJhaSnJQhbeHCGo3vbtV+8UNGjPM0xG6VItjCVEg+I2U+8Uq5C ZNHJENJKRds0YiR/p5FxX9cfmJ4Z4DZM0/UWUtc3YK6PqMn/s8MwzJ5PwX+vLOVFBG43lExp5GKh qC/jU72QqGWq1B7Qtbj51v0BAAD//wMAUEsDBBQABgAIAAAAIQBreZYWgwAAAIoAAAAcAAAAdGhl bWUvdGhlbWUvdGhlbWVNYW5hZ2VyLnhtbAzMTQrDIBBA4X2hd5DZN2O7KEVissuuu/YAQ5waQceg 0p/b1+XjgzfO3xTVm0sNWSycBw2KZc0uiLfwfCynG6jaSBzFLGzhxxXm6XgYybSNE99JyHNRfSPV kIWttd0g1rUr1SHvLN1euSRqPYtHV+jT9yniResrJgoCOP0BAAD//wMAUEsDBBQABgAIAAAAIQCD OzDMkQYAAFAbAAAWAAAAdGhlbWUvdGhlbWUvdGhlbWUxLnhtbOxZzW8cNRS/I/E/WHNvs5v9SBN1 UyX70UCbNspui3r0znhn3HjGI9ubdG+oPSIhIQriQCVuHBBQqZW4lL8mUARF6r/Asz0zO87OtgmN oIJupOyO/fP7fs/PnstX7sUMHRIhKU86Xv1izUMk8XlAk7Dj3RoNLlzykFQ4CTDjCel4MyK9K5vv v3cZb6iIxATB+kRu4I4XKZVurKxIH4axvMhTksDchIsYK3gU4Uog8BHQjdnKaq3WXokxTTyU4BjI 3pxMqE/QSJP0NnPifQaPiZJ6wGdiqEkTZ4XBBgd1jZAz2WUCHWLW8YBPwI9G5J7yEMNSwUTHq5mP t7J5eQVvZIuYWrK2tG5gPtm6bEFwsGp4inBcMG02W832VkHfAJhaxPXX+u1+u6BnANj3QVMri0tz bbXbzLAlkP1ZQbu31mvUHXyJfmNB5q2W/nPwBmTpNxfwg0EXrOjgDcjiWwv41vb6ds+lb0AW317A r9W2es01h74BRYwmBwvoWqvd6ObaFpAJZzuV8PVWc7C2mhGfoyAaiujSLCY8UctiLcZ3uRgAQAMZ VjRBapaSCfYhirs4HguKNQO8QXBpxg75cmFI80LSFzRVHe/DFENGzOm9fPb9y2dP0PH9p8f3fzp+ 8OD4/o+WkLNqBydhedWLbz/789HH6I8n37x4+EU1Xpbxv/7wyS8/f14NhPSZi/P8y8e/PX38/KtP f//uYQV8S+BxGT6iMZHoBjlC+zwGxYxVXMnJWJxtxSjCtLxiKwklTrDmUkG/ryIHfWOGWeYdR45t 4lrwtoDyUQW8Or3rCDyMxFTRCs7XotgB7nLOtrmotMI1zatk5tE0CauZi2kZt4/xYRXvLk4c//an KdTNPCwdxbsRccTcYzhROCQJUUjP8QNCKrS7Q6lj113qCy75RKE7FG1jWmmSER070TRftENj8Mus Smfwt2Ob3dtom7MqrXvk0EVCVmBWIfyIMMeMV/FU4biK5AjHrGzw61hFVUIOZ8Iv4/pSgadDwjjq B0TKqjU3Behbcvo1DBWr0u27bBa7SKHoQRXN65jzMrLHD7oRjtMq7JAmURn7gTyAEMVoj6sq+C53 M0Q/gx9wstTdtylx3P36anCLho5I8wDRM1OhfQml2qnAMU1eVY4ZhXpsY+D8yjEUwOdfP6qIrLe1 EG/BnlSVCTsnyu8y3Mmi2+UioG9/ze3habJHIMwXN553JfddyfX+8yV3WT6fttDOayuUXd032KbY tMjx0g55Qhkbqhkj16VpkiXsE8EABvU6czokxYkpjeBnVtcdXCiwWYMEVx9RFQ0jnEKDXfc0kVBm pEOJUi7hYGeGK2lrPDTpyh4LW/oEaOuBxGqXB3a4UT4YFmTMbhOaw2fOqKEJnJZZY+3NmNWtVEvN 5qpWN6KZUueoVqgMPlxUDQYLa0IDgqBtASu34XyuZYeDCWYk0Ha3e2/uFuOF83SRjHBAMh9pvRd9 VDdOymPF3ARA7FT46JIR/ZVWK3Fb12TfgNtpnFRm11zCLvfem3gpP5bPvaTz9kQ6sqScnCxBRx1v vbXa8pCP0443gTMt/IxT8LrUPR9mIVwM+UrYsH9tMhvDz725nisG0VfKuHotH19Q2KkDqZCqh2Vk Q8NMZSHAEs3Jyr/aArOelwI20v+GFI1LEAz/mhRgR9e1ZDIhvio7uzSibWcfs1LKp4qIYRQcoTGb in0M7tehCvoEVMLVhKkI+gHu0bS1zZRbnLPCWL69Mjg7jlka4azc6hTNM9nCTR4XMpinknigW6Xs Rrmzq2JS/pxUKYfx/0wVvZ/ATUEj0B7w4RpXYKTzteNxoSIOVSiNqD8Q0DiY2gHRAnexMA1BBZfJ 5luQQ/1tc87SMGkNBz61T0MkKOxHKhKE7EFZMtH3GmL1bO+yJFlGyERUSVyZWrHH5JCwka6Bbb23 eyiCUDfVJCsDBncy/tznLIPGoW5yyvnm1JBi77U58E93PjaZQSm3DpuGJrd/IWLFrmrXm+X53ltW RE/M26xmnhXArLQVrGdp/zdFOONWayvWgsarrVw48OKixjBYNEQp3Pcg/Q/2Pyp8Zt9M6A11xPeh tiJ40aCJQdhAVF+wjQfSBdIOjqFxsoM2mDQpa9qsddJWyzfrc+50C74njK0lO42/z2jsojlz2Tm5 eJ7Gzizs2NqOLTU1ePZkisLQJD/IGMeYV1rlt058fBcc3YP7/SlT0gQTvFMSGFrPockDSH7L0Szd /AsAAP//AwBQSwMEFAAGAAgAAAAhAA3RkJ+2AAAAGwEAACcAAAB0aGVtZS90aGVtZS9fcmVscy90 aGVtZU1hbmFnZXIueG1sLnJlbHOEj00KwjAUhPeCdwhvb9O6EJEm3YjQrdQDhOQ1DTY/JFHs7Q2u LAguh2G+mWm7l53JE2My3jFoqhoIOumVcZrBbbjsjkBSFk6J2TtksGCCjm837RVnkUsoTSYkUigu MZhyDidKk5zQilT5gK44o49W5CKjpkHIu9BI93V9oPGbAXzFJL1iEHvVABmWUJr/s/04GolnLx8W Xf5RQXPZhQUoosbM4CObqkwEylu6usTfAAAA//8DAFBLAQItABQABgAIAAAAIQDp3g+//wAAABwC AAATAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABbQ29udGVudF9UeXBlc10ueG1sUEsBAi0AFAAGAAgAAAAhAKXW p+fAAAAANgEAAAsAAAAAAAAAAAAAAAAAMAEAAF9yZWxzLy5yZWxzUEsBAi0AFAAGAAgAAAAhAGt5 lhaDAAAAigAAABwAAAAAAAAAAAAAAAAAGQIAAHRoZW1lL3RoZW1lL3RoZW1lTWFuYWdlci54bWxQ SwECLQAUAAYACAAAACEAgzswzJEGAABQGwAAFgAAAAAAAAAAAAAAAADWAgAAdGhlbWUvdGhlbWUv dGhlbWUxLnhtbFBLAQItABQABgAIAAAAIQAN0ZCftgAAABsBAAAnAAAAAAAAAAAAAAAAAJsJAAB0 aGVtZS90aGVtZS9fcmVscy90aGVtZU1hbmFnZXIueG1sLnJlbHNQSwUGAAAAAAUABQBdAQAAlgoA AAAA ------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL_archivos/colorschememapping.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL_archivos/image001.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJoAAAAuCAIAAABfxpcjAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAAlwSFlzAAAS dAAAEnQB3mYfeAAABddJREFUeF7tXA2WqyoMxrcccTnFLkdZzsgsR9yO74v0WopI1YJ2WjlnemYs kpD/hDBZ3/fsHJ9Cgf8+ZSPnPogCx7NTM1ZKJYuCMfVJPCmklmXB9L6bgrE9cLQw9bxuat73+PXT Rt32nPO+EbttjO0GaQrI8LIlXtIwfzoKyjlrapAjIbOTwiWOMt63dVw6N1hWgFYc5MJPI3gLGHgS F8yq1UTTCwYEGvst7B8YGh6D0Fw0wLgRyfFMB3eQWOAfTSJF04JEtYCU3Eh3ewLGrmJAxMk3Mzvh ExBkTDgqS3jGFnBnL+ngxlVQI3ZT+cZzwfhhodAvQiCthIB+hgZZkzzHXNbRx24jItwLZ5oL/Tsb E5WKIWqytzZ9Yr4FCeqrxHqicr1SBYxFdRg7dQejr1lOdAuMgZHdQNwnM+NyOiJcIxmdnhVHqNqV VVoitqdRKi1UwSvyMs646QBW5Jfpt00jDmPnEuqDAFcJ0YWb8G9gySIb5qSA23VGu/yjrbhkP0qW Ay+vgy/0DOgAFslzfM4Id0R3uGopBAjTOAgrGB+GgHbEGGFbxDhiDsmkcJlALvY8Gno6DcEj6BII DA/Tzjzng6jRx3T8WCw0YRvmIDHPHgdTN5cjNcuywvm2zDJTmoArsr8a31oI154G9bHLHWG4qwwD 9LJhUletKq9zL/JBLwOKfhg7V23VTIZFgniOUS5+z0CDfy6nrXNonh1GdkhyZsRlA3S8AuYphWKP tF9fCDdkIakupqtOQnBhipT4USgn+QaiKoaoanDs/i2sspARJ5uAe1oxcRIGB6IT9E8t9uasIAzX oCHqlg+xuJMrO2IUToGmNIRcogRgPwdfnSfjtwF7W9ftYdppBE0pN3wf8pFuYVYiLlzBDk8W2aB8 T+ECUaFl1TSKiVUQsTJnHb/MpmTwhU4cCx31RrbGcUKIYfLtgrDSrChllcvDyggk7I9VIafY5i0d OMo3VfEN2rkELrAFEY0t8QYsAbjRq0JkDJqW87t8jBWiI9np1GyXWPIU7FwC15hiW+kdNzHHzg3i tQSfuTmHGVuTiLRtVSiB47FAThawnOpXCyRzz0pLG2yv8wrMeVt3hohGCqduYgqFQqdr0TY5jOnr OCxbYXqIMeR9Y3n3FWFZ8i6oI+iIDMnlQy3e+64T2VK4++9A5hatWKHvEuhL5gAtwWBm7+jZaMzB JRtrVcmXAHp9Dhlb+zBhcGmU53njt9fhvbICCORIqGPx7AmxThlHzzrWAQy5DCYGSgq42whF7JzG 6AY/R/C3ATjf2pMCft+Jkg2lC/NV42V2/Jy1NwX87DR+fu70CrUYp5w2/ikL1NV2Pcnam2DvDc9l JxSyQI6qSqSrOD/zIh9wS5XlV9574x+K3eg7x/3hNAolpqQW/0Npefy27tppAh+E4KgY8WCR7XVj m1RWvnlx19iakiDZW/1wbhAoiNjkO43tsRrqCYV+Kq55La/1GdQcy5sN0ImdzmEC9W22Va1FWRRa zeroBmDnK+kpYBX57EMMc65G6YrveO+b/dM77z0DculF5oSwEwWOPFHZaYuPYFDjyAo51j3QXzQG fSidZBkajGj81XrIO5uOdLjh+JeOGai77uEY569fgfo67TS6WoGTqHn5ypFDNQzlsF27tKMZqnQa 8OYre3vPhi6s2422N8ffi96Xaie0wfSeSXTZW0raKRXo0YqmQ+kW+osyGAtnk4yNJwrwojVPe5c0 FuZz63yvdlJKTc1c9+ZQKfVFoB35b3pNo/Gp5eXN10eB2hRPqGWJ4xzpHugGelns/pLRcL5DveXb 2TnefoXhnV7lmes0w1umS93uu6QbF4kPFp/qxrezk4piohnuq3luWKS7Q/GUMdsmfLXvvBWlhUD+ SRd5nvXrRrxDkSi2PdmJkgL944gKjZePfe6JKJ502ZOdFMj2uGtY+S88J6V+9MVPdq4g6W53KFbg 9Dj1ZGeIdOZ/EZgZ1G9TF45Ntids5kHEF/8Hm4YsdEcKuSIAAAAASUVORK5CYIJ= ------=_NextPart_01D7857A.7CFDC870 Content-Location: file:///C:/9E85C06C/818-GALERADA-FINAL_archivos/image002.jpg Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/jpeg /9j/4AAQSkZJRgABAQEA3ADcAAD/2wBDAAIBAQEBAQIBAQECAgICAgQDAgICAgUEBAMEBgUGBgYF BgYGBwkIBgcJBwYGCAsICQoKCgoKBggLDAsKDAkKCgr/2wBDAQICAgICAgUDAwUKBwYHCgoKCgoK CgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgr/wAARCAGxAwQDASIA AhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQA AAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3 ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWm p6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEA AwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSEx BhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElK U1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3 uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD9boyu 9baWJtqt8u/G5gM/MOfX+XGelOWRi2A/7s8Y24B7Z6D9O5PJpBMsPlmJY1YSEyKyn5Vz+ORjb+Of qVe4WS3MeFKtlFcONxAOOucj146e1e0eHLTYkCTWrCBrVo0HDfKRkEe/p/XnIp2JUwUZuVDZkx82 TgEE5GOT+dQ7ZlxCkO0rg7WH3gQORxnp26c/Q1M8rg5ZVwWxIzfn39+/+NK3Qnm5StcSs25Jblm3 KBudc/T/ADj8qR5GkWQlCvykGTbycjOe4A6D8Klln3XLSbFYyL83y8EZ9B9TyMEfXFQoCqqULMY/ ulcHK5756/596zlErmOa+L2iaxpV7ofijSrR7+O+soLbVLI4V0aPe0c0W51jJ/ekSA/M67SCfLWN vi/xP8C/A/w+1nxZcab4g1rTZPFFwbaz+3Wcm7TvKUkeSJgPMw8g/eOGGAAc87vvDXo/7V8F2N5I zN/pREbMNzeWBtBBySeB+AGPSvF/iNpH260aaWDzFhVjJHsd93GCMY4+h447152Ip+8dOHmfEH7O vgPxJ8JdH8Sv421/Rzb6hrzXEKaYrrbk/uo2YIVTDPtzt2jp2avU7XxFo00yXttefaLWP/WHcny4 P+yMntwNp598V51+1r8FtH1TwZPpWk2B02CSR0WKzmaNRknPyD5S2GHIBzjB4xX4/af8e/j34S8f R/D5fiBeFU1KTT5PMlYvIzzAPvfG9vm5HGccDG7FccakqknGPQ71Rjyc7P3qtf8AhHY4o2N4yrdK F3BAC3Q9G9CR7jPPIxV6z8WeC9PaSGTxhpsbR3G3y576MsWLADaAfmB7EdQpxnBr8o/iT4G/aV8D XmpaZrN/fotu1x8un300i7hldyMzljlkx8wGTjOOM+a6B4i+J+q2n9st4y1SRpI8IwvpE5ClWzxy enryucYzknWlTjdmtPDRrLQ/aa7+L/wf0/UjYP8AE3wzD+5Lss+tQD5cFufmwTjk8bj+lVV/aK+A cThpPjBoKqsakE6gpz3JHc9+BnrjnrX482mk/FHxMwOm6td3DeXv3Saoy4B4OQ7Lgc+nrVqw+FPj 8nzCk8wbb8u5WZmzg4+Y5BG4cHrx7mfrjUdhywUFLVn7DH9pX4BFJLw/FbRpI1+VvImaTDbh8pCj IPI+ueMmsvUP2yP2Z9LVvtPxOt5NrMvy2c5LcZHHl5JPTA9ecDOPyRX4Qa0161ubqQFNqyb2fljj HBxjJP6H05nk+AuupGLdpot0TY3LIT1UHbgj1x27+nVfWaz6B9To7tn6k3X/AAUO/ZatbsQT/ETO /b+8+xygRjoSQwGB798H0NYsn/BS/wDZbS1F3D4oaTbHuO+NVYrxnvg5GOmMnj0r83bP9nfVLxWu Ib6Lcd6sY4tzAgZy2M46np3Oecc1F+AmuCZCQphkkCt5ShmVdxUjAz0IIxkc4qnXq2ehP1eiup+k af8ABVT9lm2RYZ9e1SSZeDHBbQDd838OZRk+xAqhqH/BWv8AZit132ya08ajdu8mNVlGfXfheowc Egg8V+dOofBbUI72XGplkUAskb4bryPxIb1747VnH4ReXtV7g/KNrMbl/vZGcdx/T8KXtq3Y0eHw 8dGz9HD/AMFhv2a4GURaJrAXd8ryKm0Nz75H8PQHPPGBms/UP+CxvwTsLxrSDwXecwM3mTXBVhgM cFQhzkbDweN3Oeo+DbP9n23vNBbVbjVm37QfLaYsowDkZ7HkH25zngjl734Y2kRa3MRZEyse4lsf MevPbg8dMU/a1tg9jht0z9Em/wCC0HwbS0byfh3ftI0iqzNqLKucDIx9nzn5ifovVc5GVP8A8Fpv BMD5tvhe0iNuZZJdUK5GOp/dKSdp6Y4I4yOR+f03wus5YWMrxyfL8ofOWJDYOOx/Pr9RWlp/wU0q 7aHTpomkaaOUx7SdwbHAI64z+P8AVqWIJ5MNHU+0NT/4LdWwXGjfDTTYZBPmQzXUsuxRg/wMmGI5 wfY85xWaP+C1viaaZpZfhvpUkROUUSMgPzHPPmHIAwfU4PSvizQ/hJpUDSx3NrIy7htTlMEnkHcB n6+34Vuj4X+D1t/Nt2ZmZv3oU8Bjx0OM9Pp696mTxF7I0h9WlrY+vo/+C2HimDkfC7QWEkeZGjmk bZ6kfvuuOQD7dM5Gde/8FnfHc0KyW3g/TYZFf5n6LnrhtwORwR1H3uvFfOfhD4T+F9WRoNR0bcZp Nu5JGLKOzZBxg5bBGf60/wAdfCTw1o9wttDp4xNzu5XHTk5J5/H8cgkTbEbNhfDR1se6Tf8ABYj4 z3ErtbHTbf5tskS2allGD0JQcjrkD6g9aoRf8Fef2gLmURx39gy7VLAWMeVXuA3l88Y5IOcHPXA+ fpPAnh51/wBItVZWVvlViSnPUH6Z/Pgd6kt/BulFd01udxADIH4bPJ684z/9es/9o6s0j9Vtqe/H /grx+0HHzE1sreSUZltotoyBg8xHPU89ePeobn/gq5+0deRsp1uNWMalZI7OKMr1ySAgHbHpwOmD nxGHwbpJjLSW0KybsrIx+7z1z1A/lW5deC9AtLCxZ9LDLIjAso68dc9+D1Jz+dS44iVncpfVux3V x/wUo/ac1CNfI8ZXCbdp/dNxtB46AcHvnPB9eaji/b//AGl2hjSy8c6orh/3kyXkrA5AVRkOehHP ueo6Vy+jeHvDv2iC3j0xQqzN5UcjOy9vXI/hB9fTpXo3iL4f+F7e8hc6TCpNu21o4QoZiSWHuO/P IBzxk0ezrr7RaqYSPQyYf26P2pJ4Vt2+IOpf3zt1K4HzYxu5l5Oe5ycn3qpJ+2H+0trTfY734j6o WljIZhqFwzHLjJyX+8TnqCMt2xx12i/D3w6JomOmp80gZWVThffPPPUZP4YPNXb7wdp1jrEk40Bl tyzSNPJDhQvzck4/3v1+lQ6OI6SKVbD7pHm8Xx4/aM1e42TeNtSk2q0hQSsfKwGLDn6jOO36uh8f /HGZ3jn8RX7TSFdskY3Y+X16emO47Y4NexWXhzRFRFls4XkydyzKPlbkAD+8cc569fQZ0rbw/p3k 70sI+4KxdO56AA9SR6/yESwuItbmNfrWHjsjxWHW/jNcpG95qmqW8ZbFvL9kUKB0I/l06Y/GrT6N 8WNS/wBLnv8AU28tcF9uw4wPbjgfWvoy50W0/sjTwvzSRrifIwQvyADPb6ds+hNdFZ6As6/Z44bd WkZQAF4JJHfoPX/Dij6jiGrc7D65h7fCfMOk/Cr4nuI45n1pZzgYmRyx9SQ2OhGST6fjXSaR8CPi FcExxx+IucLtF0d23P3cHHQ49eucnNfSSeGr+ws4tRkMcafxKoOVIWI7cYz0lXr7/Wuq0zTPssX2 yJlZFZTIxh+X5l3Lzg88Hj0HqSBi8qxEv+XrRSzKjHWMEfMNp+y78QJj/rvEXmK/P+kAkHv1HuTj jP411Oj/ALDXjnWmkvD4ZvJF4G99QI5A55PoOeOMHHPSvpzw3p5udsRgSRtxViQD04x9e3FeleDI 4/7JkkeHcFYrtYcfdJx6Dp3qY5POU7yqscs0jGOkEfHUP/BPjXdLs/td54Rtx5e0MPtrcjJz/Hgr yM5PY9s1r6X/AME+729uY5YPBdntDYG6+259yS/zZ5HGQMAjoa+5/D3hWTxLYBYtNljhjWMt8h2R DeqqTgY/iHtx+B90+G/7MvgK68H6TrOuR38l5dWENxdQzTBVSR4hvQALkAMT3LDGN2OK2jkdNaup LXzMpZ1WlooI/MCy/wCCeuoWMpm1HStKjVZCYSH80g4OMEMdwHJOeg+ma6XS/wDgm/KLZ5f+JFbq G27Z7Ett5Hy5VTtztxnkkE8dBX6iwfs9/COGW3nHhTdJariGRryf5eAM/fxnjrjjtUt/8D/htJp8 kFv4ZQP5LLGzXUvB5wc7/Wm8hwUt3L72T/a2Ktokj8uIv+CdVoTGYjoe7aTj+xxtbIB4O3tjBGP5 c3LX9gOwt5XmuF0/fJIu4wWaq2SeCPUc59jz1OK/THwz8G/hZqeg6XrE3hG2aSS1im+WaRkLMobp vIYZPfNao+DvwvW7W9XwPp6upJwsOFOfVR8p/EUnw/lvZ/e/8xxzjGrsfmV/wxF4f0rYF1hD+7X/ AI9bdUUkqCVI2gghic8diATwxdb/ALFOgvPx4ivo1RSrJDCoxjpk4wD/AICv06uvhl8Op4XV/AOj NuU9dLhOT68r1p3w5stMtfh9olrpVvttV0m3EKtGQdvlrjIIBzj1APrSXD+WJ35PxY3nGNlo3+B+ Zq/sW+Hfskl/LqN80cMgE9xsG3BG45IBxkAn0wD061paF+xV4T1iVrbSbfVtSmmY+TDaRGRywDd1 7Af1JPFfp5tXpto2r/dq1kWWx/5don+1sb/MflTcfsu/D+O7V/7MuJY4mVpl+0MV5Bxls/dyQO3P 144fx58G/CWj3mNN064VY4M7WlLF++BwT2PQc/gK+mPiDp09p809svzCJmVU2kOyZLLycjHUZ74+ vifxEa/Osb7eJiFiAKbOAT0zxz/L+VcWMyrARp29mjrwuY4qpLWR5jqPw30iG38oWUy7UG3zZCcc 8Dg+nHPNYeq+A9Nmglt5dJ3RuGVkXDZwCDkYz0Oefp2FenajHOC2WXdtALK3Tufx5rB1KxLzMIuC 3C/NjPOMcgnv9K8f+z8L9mJ6McTU3ueZ3/hOytzuFl/dC/McZI+oz+P/ANesnVfB9qwaGPSwZ2JZ tw+9kZweT19R3PfpXdeI9Mit4lQMrASKqbuSDyDj3598DPase90llu7gyWo+QB9wLHncBkY/nkjP HYV00sHR6IxqYqa6nnt74WS0t5E/s+Nf7i7RuJH6jsfT61STwzKjyCHSoflXJl8kZA446cYwe/AI rs20mTU7+SBo922Jm4yF6DBz1HOfpx15q1L4ZuY9O+yIgO4YmaTCno3A2nt79fzrthRjGWxx1MTP lPN7Dw7KviC1E9ttVrhCV2gF+R8gzkc8dc8+lYfj7SEi8U3flHcrX7mMsu0nk546AA8YPQY6816X c6Tb2fiaw+03HlqtxCV2E9dwAXP1479a5bx3A0XiK8cPuZrhmZOem4gnknvxnoa6fZqMdR0a0pM4 w6NLBpk88SFT5yjKEfNzuwR6fmM/jWdqml/uN0s3ow3Y47+v9RnB712UTQC2mkljhEauBI3LFyd3 G7t3z/jS63pM15o/nCyVk3loV4AUlIwSOc46Y55x7E1tGmpHNVrSizgf+EZWex89gzCRiVCtyBwR 1HPPGQe3XpnOHh1vtK2ci7pGUFujM3B/D8q9Tg8MXI8IyKYVDblYq0gUMBGilgoLcEt3wAN2DwAe M1TRppNaaIf3RuMcqkr8x5yBkHB7j610RoxirnHGpKpLYwrvwnDJatJI1yGVsMd//LPGAo7YzjoO ox7VGngwsqtO9xzkBWU5YAc9fb+f59LqGnXMtp5EFoZLjgsWy2wKOSeO4/LP0wXkF8lqsZh8vcu6 NlhPQd+uB0I6dc474pRh1B8y6HL6l4Ot7eN/tUkw3dC2B0HIIJAJx+fTtWPb+HtNhvngEbfNtLKA Of09M9vX8Ow1fTr+ZmEdvLKNmd2w8qM579eDn056YrOHhbxAbvP9j3DyCBS221O1VxknH0ByOcc5 7mrvEpc7Ry2teHXWKM2kZxu3svmff5xn/OOmCRxTo7QPBDZqkm1TmQlsHaX5I468knqRjpzg9F/w hvi/W5TFpvhvULiMMqR+VYnb6YwmcHge3Tk5qaL4T/FCT9+/gXVW+UBNlgxK8g4wB1xzz64FVDlt qc/LK5w2o2jGwmvZn8tVkUbNvIHc54yeee2CR6VjeFBb/bAE+Un5V+ZhubaCDkdiM9M4wM16brXw S+Icmgm4/wCEI1hbjzizL9jO1Rx8wUge3XgD61j6J8CPilcTnf4RvIlVs+Zcw+WGxxgFuuSQDjJ5 6VtHljHQzcZSl6FfVoUFxHamdG3W+TIo27VxjGCPb88c8cfRXwxvrJ/2ek061GX0+41JpjGxzMsz aVCu5GGAyhidyktjI4xk+UWX7PnxY1zUoZdI8LLJsRRukuEBYjORtZx/PpjHIIr2Xwn4d+JfhH4a 3fgEeEY764urBjuWZGVH862l4ySCd1soOMAbeCwPERfvO5niKc5RXKjv/wDgnTqUnhT4f+ItTs/E N1b3smpWLbUVH3MDdctvXcCDtPB6ycZ5xk/F67n1D4sf2Uga8NqxMksipyYx5DHHABAgAGBk4xyQ a2P2UXvvgv8ADrUfD/i3Rb62vry+85lt9OWfCKlwAC5ZQMl0H3WGSx52/NS8fN4o8RfEK61iw0Cb 7LcTXQZZLFtxJnuNnQEn5WQknjKsTxxVT5ZU1Yxp06ssS5JdDH+I2gImjx28N0jAShFkjjB2nyLX 23OBvYnjA68gjHmvjLwpcRaRDBdxOyrc7S0edrkevbqcjqePXFey+PN2uT/ZtKsZiv2iQwyXUb7d pKBAf7zbIkXqOAB9eO1fwJ4n1q2SwSK1h8ubbIbmObcVaME4OCG+6Tn0YehJwVkbexqSPFJbaDTt UuGIyu1drxgDHAYNkEfp1Bzj0rx3cbEI0MqzblaORZM4+bI9MAY6/wCFej6l8A9fLyXcGrqZJYfL kVrM5jOFHrnooJ4x+uMy8+CPjozJNYx28q7wZN2I3HB5+bk9x1B/EDMylHluzqjRlCzaOX8RhptH sykmzYxZOBlumMH1+bkcZOPxy5WW007UpGeSNv7OljX5gSoPuG64z14OcHNdtq3wU8ZX2nxWgFsf KlJgmDKTIpU84LDHPGAD0Hfpma58JfEtvpt1Z3c+154fLkm+zxKqZ64Ik3fL/P1IrKUlKOhvClJ2 TVj0D/gnHBZXdj4qsgIWlKabPHIsgMvlo18rsOMbSZYgeeMggHJI7H/gqNq0Y/YL1Szt445JhcWd p/pKkyxKTqBQxjlWPzykkspQyH5TuBTzn9krxz4P+CXie50nxPqc0Frf2RhTULiOMRQuroVMh3F4 1Cq3zbti7jv45Fz/AILT+ObWH9ljQvCduJhNd3nk7nlzGfId3YYDYB/0gZBG470PC7d3oYL3ooxx VPlqWPyEngjXUVjlj+XzRuwgyVB7j07fjX7r/slaOi/BfwfYC3nfZ4T03ddbUCy/uE3Dhtwbjdkc fNxkdPwldjPqiQs7BTNt3L6bv8+9f0Efs62f2H4Q6BNE+JF0GyiwOzfZ1DAkYKn159MZ6U6vvSQn 7tM9H0mxUNi5ZdqlQu7AAzxjnOPvdP55r3P4Ew3a6JqDZ3YjVtrHK481Bz/wIn8h1rxHQfJuf9JE fyA7fmwVbpg9MenTjrxXtvwNvJoLRgsq/vNyMxypH7xWVh9CoXnngfhdPcwqPmVj0uTb9oeKOQ5L Zb5ewA5OO+BUTgeW0azFQcBmKe3pjg8+nUUvnyQnzMpy21trYx+XTt7cd6a0kapujK4Vfur2GfTN dXQ4pIkdzHugcuWLcL7Y56dwD/nvGkkah2ZiZJOGaTjt8vvgYHbjFOyyQ+aw2hl3RsRgd/y4z07Z 9qhlDuJNipj7iqyds985/nVR8wsyYPZj/j5dgcnbsVSpXPGPmHFFRQq00f7iNmVSRhY0+X2+YZ4/ zzRVC5raHQbWmXfKitu5+ZuD29vf/CnRuEcAucZx2OO+7vk9eP8A69MWRvNVFVQQysWbG4c8j2IH 4UryzyNGiDduXb8qYxz157c9+nFdXkcelx8qqs/2mWT5tuOn3TnPrnr/AE9BUkqqI47iOTbxlfMU D5h17c8Y6+p4qFcFFtJZPkZcbm5GPw9qdFJIsm4qhXGdrA/Nzj1z+nr05qSXbm1DyfJRkUOqlduW Oc56de2e3vUPmOwZREVbcPcAdB9Dn88U+VigYAMys3G1gccfnjvTH3yKsZjCKqkt8ucDOeucf/X+ lLoXa5NfyzX3geW3uEZ1hljQO2cscu7HGehyMc5+X6V5n4ysRLa5ZWWR9w28sM8dP1/D65r1iyl+ 0+Cb6zhhRnM8kn75huI2RhT6gDntgE9TivOfECLfwmUSlY9xPl9w3+1646jpyfrjkxES6Wjdj53+ NXgAa7pklhEsq8Bh8xPDZ+bJIUDPUnjpn1r8Bv2svC7fDn9r7xVavap5Nv4wuXj2NvyPOYxgYznj afxyBzgf0YePNKtLqOS3uSzRsj4Xbknv0HXA9OpwB0xX4Of8FbvDsGgftx+KJF8xGlktJvM8whnZ raL5iP4SSSfrkjOM1x0V7OtfuejGV42Z+ofhL4E+HviNaaPJc6NFc/bL6yXUFjbc7rJdw7wq4IZi jtwTyQueMivzwtPC1tph+y3lk2VmkXy44du395tx2bI2+5474r9Dvgf8ULXW/wBnrw54lsNRtoI7 nwzp10tzNIBCs620L9VbCjzBkkkkDI7cfHniTwJ4x1/xrfT22lr9kF9K8Hl3KndC08jo3GCcBz68 Dr0FY4q2q8zqpc0ZJrsYOg6jp/hm0aQ200q5VGYH5grZPB4BOVz16DBrobfxXp0tnvOVbzFlZoxu MZweRj5h1ICjGcHjirs/wD8XahYQ2P8AaenxtJOCy+c+4Lhl6hevPv8Aj0qCH9m3xfjzLeW327es czMVViTkDAGcbe4GPXGTz05X0NOTmWrNjTrW31HS/PinaSDP7stGFyR9e+COeTnr2p/9m2QdpZos bgv3pflLEfQ569u2fSpfDXwg+IelOs08qwq0Tjb5CSb2UHHIfdjIDH1Ge546aP4c+JrwSeTMzM20 yLJ5a5BB44Y8ngkfT8eiMu5jKnJdbnMwWMFpbq2mWu5Y2ZpsAYY/wn36c+pHuagubABFmax2bl2y ELlWPQjn69eP6V29h8JNbgtCZtQKRMrGRWtwBGS4KgYc7hj24LHpg1Yf4E6nqd0sr+IQ23cB/oq5 dc9TlxgewyB3PTJzR6mXsZbHkfim0MVyto9sq7VA/fJkIPXn0z9ea5qTT7W6ljM9z5PmZAXbgDJw ODwPc9Md/T3vVP2dZdUVJRrDM5L+TJNafd4++48zLDI4APIOeBg1Vb9lGVbmKWHXI2aNWdmEbKH5 +6cnrx64Hy+vE80dy/Zz2sea+FY4rXQri1u75Nwk3rv42ggr6DHToST+mOO8R2xiuXkkijG/ks3y Y6/3ugwTnn2PrX0lYfAfTLcTafNcNK0hx/rkBXjPdDkA5x0z7c1Qj/Za8N3F+1rfarP5ckYV1+0D Kd94JjPXPT1HHc1TnBEulUs7I+cvslutxDIJML8ysm0EnAHQg+uf0FbXhpIIdYiSZWcFWGzd8oXB 7Z/w4zXvL/sk+CUvM/bNQWFZsqi6km/HO4Z8nknI56HB9eI9M/Zb8AWV4bp9Y1UsJF8tftSHoQeQ IxweePTuBVe0j0H7OVrWPmvzra21i4sI7di25QzSQkAjB6Y7dTn/ACNKC1tnuPsnmDoCp3c59T09 u9fQDfsm/DCUgS3V5HcfaGeW4aYpI+QQRn7u3J7Dg9SeALlr+zn8M94t5bGYncojDXEuR1+XO/Ht 1981UpxLjQqHhvgtls9a824J2+X8sLDvkevsM8e3oK1PFdmdT/e3aKVjIP7zOOOxHTOQcD3/ABr3 LS/gj8MdJnhvl0K1mVF2zZvLkeYD/wBtsbvoAQcVZuPh/wDDG4ffd+DLWQx/6uNri4wHHIx+964x x09aj2kR/V6u1j5el0CSGDy0jDRsGyzryR9O/wBP8mPS9Fkv0326hlt2+6Sd205xj1Hb6nHevqm3 +F3wseRXPhiz2qrDP2qYlT3GTJ6jnr3461Lc/CT4WSuXt/DlvnceYmkDL04zvIGDn7uPTHUmOeL2 NVh5nyj/AGHcs/k/ZvvNhwMbgVBGc47D1/pXQX3hma40i1hSP99DcSMjLJxt2ocdOo/TrX0kvw/8 AWLRxp4etGZV+WQwqzAnr1HJJ9cnPToBWpb+EfCU8Oy30exZVG/c2nxfLwR94pkZz684z1GaOaNi vZVOx87+FfDd60Kx3ETf6wn5mOF+R+nHTPp/XJ7bxDokmoadb3EcLM8E8qyBJNuU2qQcA4J4P9Ou K9Yj0rQ7CyaC20fTmUnL7tEtsgYIHJi3cbj3wS3T1guNS0+S2NnLptiohxujGkwAL3P/ACzGePYn 8CaTlESoSZ5/4Rt7e18M3A+yO0uXMco3cjfbt7/3WHHPHoa37mDU57O3ntJW2/ZmVl5JxtucqOcA 4KnjOBjpmuth03T5nSWytIV4YN/oUKAMSCcYQYJIHT0GMVcOnWltGsTW2+Nfm/491Kj5iWz8vqTy Omfep59bD+rzPMEgvVufMkDS4kAEax8KeOucnp0z1HU96v2Rvvnka3aNvMVMqpw393ng54+pr0GD S7dS1t9l8tG+Yqd2Pr064Pf3z3q5YW0tmot7b7Uqp91RcMoTj68dvYY7YqeeRfsdDn7gSS6NCt07 MREHj2jPPmxZz/d4yfUkfXGxoN3IbmEx5aMTKytGxJGCPr3/AJVoKdTjtsG4vmjiJkXdcuRu3ZJH J9W7Y/DFKILiRN5mZlc/dkY429fz/M4/OqdWTsH1WTVrmzcXeo3/AIaSzu4AzRMXVd25fL3RKpPb lY0PHHy9elddp09rYfCW6trm8hlm1LVrAeX5ZDxLFDdkqDxgE3AJABHCEnd18wuDrBljjtluNsa/ dWQkgdc4HU/4da3dHsdVa3dZoZi4f920zAdfx47/AFz35q/bNx2MlgZKO56BH4k0281ia3s7Rsre O0Kx7/m56DJIK9O7dByea7D4e+I9OgW6gGpwqxkV13XCrjgjaoJ6/L0GevTufGZPC3iK6ZpTabU+ 6Qsituz7+nX862NO+H3iy6sRezRvt3nnzh6YPHXvnPv9RUxlUUrs1+rwta59KeD/AIk+CNKhm1S7 8XWcCo0W6U3UbSH94rNgE5YEdc8njPWvrj4PeJtA8S/DPQ7/AELXbW+j/sm3V5rW6WVQ4iXcpKkj cO/NfmPpvw08YRWsd2Yl+Zg3Ew3c/j/9cE4NdroPhT4oaSq6dYX3lxCQx/6NeZU7vx469RXQpSej Ri8PGLumfpLJf2MJ2y3kan/acCqWreL/AAxpNpJcX+u2carGzbWmGWwCSABkngHgAmvkb4c/C/43 xxtfnRtUuW8tNskcwG1SQSMZ6cAnjt9ab450HxnreoL4M1O2WC82rItrqF9HC84x/CjsuQAdxOPY cggUZtWPdPCX7Sfwo8OeD/D+m6l4jkGzR4Y7jbpl5LLHIkSgqVjgZeoOSWHPTORV+b9rb4GK0LQ+ MW8uSXbMZtHvkZV2k5A8jk5AHOBgk54APy5Z/A3x3fSMkXkbVjZtzygcgcj3wfb196r3PwR8c/aV uZ5bWNY8ZZrsAZ5JBGeeB/njKfMVGMX1PrC9/as+B1raSXMfiuaZkiZ1hj0u43SEZ+UbowuTjAyQ PcVj/DP9qD4N2/gjR9I1PxJ9jurXTYYZoWtZNqsqBSAQuCOOPYivnVPgj43mhaYQx+X821/OB6ED IGcn5jjgZHXGOazdQ+EWrK7Lc3Mez5SoVSC3rj2z0z2/Gocp9jeNGnL7R9L6/wDtx/BfQ182GHVt Qj+b95YxQY4I7STK3f0/XishP+Ch/wAFcsJ/DniSHaucvb2rZ56DbcHn/PrXyXq2g6bZTMZ9ULhS 25kXPPpzjk/jWPOPC0LLbT3FxIc/3P0/Dnrz09KjnqdjshgKUvtHVeM/jLpHiIQyaXYXO37HEGae MK3mAAE9TxgDjtgdO3nfiC/k1aeaa3RFUY3fN8x4x14/Hrj8K0pLnwo8i4luH2uR0VRjrnBHQ9PX +scdx4aULbFZs8BVkUccckH19z1z78claNSr8SPQo5bSpq6ZgXcE5V3DsjL91kVfm/UDjHfP481Q u9KvHcsp2llztaQ/lnB9u9dVLJoKv5KiZsbQrKwA69T0z06+9DP4ebbiCXco+Xdxk9wcZ/T/APXz xwa6nQ8PGPU89m8GaxqEMxuFiO9tqoLhjnjAP+rH/wBbrzmq8fw5kN3NPOuGaMD5Jsqw+hj9Qv0w ce3plvdaKCscUDL/ALIB4/Pp+FNnuNIfYbfS5FdSSzySk59APQjnof04qvqvIvdJeGpuSTPPV+E+ hJdeck18N0bIxjkRQFPfhc5/TjrTZPgpo9zMpTUpvull3LuwScdiDgcn6/jXon2iwV/KOkQjauV3 OWz9OcDj3z7VYi1Gyab93pNqrDmQeXuz9fbk4GO/FCoy3OiGX4X7R5lZ/ADSoLuO/NyWkVgY1ZHX OcHqH68ZPH0xWja/s3fD7V7mS91bwitxNI5d2kuJBg5JLAbj/tYHTnp69xceLLi0bNnY24kkQlf3 ecfgQe/fH8qsJ448RwJstZIw3Aby41XsB1Hc5+laezk9zqjg8BTjscYv7KfgLWYh9n0GW12kyhll ZTuxgYOMDB7e3fnN2y/ZT8HW8gkhsbhQk2Ck9rCcYAAwDHlunuSc5rqJ/GniAuIpNWkdSCGZwCR+ n1HX+uLMHjPV7ieMz6rccIyqiuAu0nnv+HTjsR1q405HPKjl/NflMKL4CeA9H0mYQ+CrF2mRlWRt IQFR03cKMYAxk4HC8cDOHe/s/eBJ5JrVvANqzPJvLJGNwYKc/dx/EQ2TnB79h3Vzr2sfZWiF9Pt2 7/nkwBjnPp0/lx2rBv8AWdWFs0lvPIzBmLbSfl57evqOvU+uKt07bsn2eD6QOfi/Zl+Gysy/8I1C vmrsZGlfdhW5wQ42njBKkHp0xxcPwU8OaJCq6d4ctxMCq7mJZsYwG+98v3QPoCO1Xre6uEEYaNts hwq8nJHJHv8A/qrO8R+I4VsZLjUtZjt1X5N0kwjA49S33toB47/lVRs9zjrQo7xiS6f8OmEzC+s1 jj80NJGbhdueSTy3OcnPU5OetbmpeAfAd/CGm0PS5JF4XzLWPC8A54x2Xp0H1Ax53D8XPBpvlt7n 4i6arYz5cuqRKflHcbvm4JH5Y7Zq+Ifjn8NtM3XN78RtN/d8lrW881lHB5WMs2eOgGc8YrSMYo8+ dPXQ7ofD3wQVYW2kaVG23ZlbMZbPf5VPPOM46Gq+ueCdHWJZ4Io9ywrHG0a+WAABwMAcfr357+fX 37Q3wmjgjceLJJmkZVSOHTrpndiowFAi3E4xkf1zUkfxu8HarbebptzrE6uzQ27Q+GdQbzGAOVXE BB+6f69RV+6Y8muxe1L4aaheKzs6hm67mJBPTofYDgcc/k6w+EGspPhYI5mwpOZBxgdj6jr29s1n 2nxR0kyQ3I0LxTI0zbi0fhG+2qQRgE+SBg8njOR0HJxf1P45WcIDf8IZ4uNuu4Tf8Urd7nbI5C7M gYB6rnBz0BJJbWJ0WtjUh+HOsQw+Q95bq20hQoY5O7k7SeuSenTP5EPw+urcZmvYF8vcW27jgbTh skcnuc46nBNZdx8btBs1+0zaD4khwuI5W8N3S5wOmPL4J6DHBzWHL+034ImZVu7vUrUsW2rN4fvA Pz8vp7/njoYk1FahGMd0de/g+0iIhh123+Ykuiqd5OeD6ED+vbvK/gaIfe1xSwyFbyl4GODjPUg9 j0/DHJ2Xxz+Ft7PHbt4zhhWSM48+1lhx6/M4GME4/Hmuj0z4jfC7zTYp4+01riNQVgW43FQc+2D0 zwTwQazVSmpblcvLqkRTeBrCaSZpNXfy9/3xa/d9skgHvxxx6cYzx8PdFlmWee9vRJx8qwptY8ep J7nP09snqNK17TdbSS70XWLO8jHyyNazrJsJTOGxgr6/Nj37inTm3MMj25w43fdIHb6Hpx+WK092 SJ5pLU4uX4feGXhj+16rqRZcj5AvAHcHPJwOR04qRfh/4SL7GkvmZSAzecoO3GSeVJP/AH0CSO1b c0yxbpR96QH5Wz3K88jHYeh/DNQWk0qwSDfxjhcjCZHUD16/p6GpfLbY0uZOpfDzw0sGZkuAzDEj tKu0ZJAPTKnaeBzg+vOPOfHvwhjMIuNOnuBFuYSRhFdgTwCGyQeAzA8HuN3WvVtald1ZI5FcNhV3 OuT6lV64HQ8cfLkjIzz/AIn1NINJmWf5sxnbsYAgZGSGIIGQep6fpU8sRPEShI+VfGvg+402++zy bXjVX83zI8soJ77XxwM5zkAngjv4r+1G8mreEjofiHxTfXENvY+VpdpeXXmJbqNv7pS3Kr90Dqq4 ULtVCK+hPHkkNxqUkh81UdFLNuxgHgdcc59BwMZ9T8x/tXy3Ft4YkkjJjk3kctuxgHA9umeOgbvn I2ox5KmhhUk5/FqfHp0W6sPFUdjqEawvFcgMrfeRgcsPbBz61/Qx8PrFtD8JWNksIVRbxLI27cyY VQACRnGFyeR+lfz/AMMT6/rtkJZv9MixGjcL5san7p6AsBgDueByev8AQh4fhcuIpX3dZPMddvyg cnC+/wBOT6cDSpf2iOf7J1GmukFnbp8y7mUMA+0nPHOB3AxyOoHfivavgu6xaLNKsnENx/EMgqR1 +o9cj0wQK8b0W2nNvEIAf3eArMQTt79/zJ569a9s+EUcS+HFEUe3fJ87K33eW6++Nv1z+Fa0tzlq XR3Ur78uQBhiT8uOPp/9b8+tQypFJ/rFWNip3Bvr/wDXpBEWkwOVXkfvRnj3J/zjikaWUsFIz3kC 859v/wBXpXSc6dx0rxOm3y9qx5wvGcfXHPXvQTvOxjuZuVAXjp059Aefx9OY/OVnYyB2VgpXb1Pt UYmikYvC0h6nawDEHj9Pb/8AXT2ZIfa42G46k8YI+VfMzx69RRTobxQuHlXO4/xEZ57++PzoqeaQ adzolk86VpxJGrTN/CgUY79Pu59h+lCSeWuy427lz8zJxj1GP88H6VHcOJJC7jzJASpUN045Hrj1 9aFusI8RfauSfmJAIB69B69+mfxruOHlsWhO+wI8ipuZgMMTkfieT0pv2qOJo4ZCcKwUssfzHB/T 8ufpTIp2CGSCJ8uoCsRyFx0/LHWmSv8A8syd3Vj8x/yf/wBdIrQkeSOa08wSAs3DBozuB9/qc9+e voartJckvKx2ys25XPOfcnI7478inMF3MC7cbuFHT9M/4VFMWB2Sx7dhbbuH8/bPp60AjZ8HW8Vx a6gw3E+Tjc0jcqfmwOD1K/hx68cVqelxCSWyZmVWwd5VgQR6gemD/wDWrrPBzzTatJFAdwaMs2AO O3Bz19gDwfasjxBalpmm+b5VBCswGF+oH0/rk5rnroItxlY8k8e6cmySWOEbfLYMd3X34yQcdOM9 PevxS/4LheBkl/bC0s6fFArap4btppFiXKjEk0Zc8jA+X1wAPbNfuD4ytJbqKaMBm3bh8vBHI9fT Hf0r8kP+DgPw0mh694L8T20DC4uLW8sJnSHy5UjhkjcK2TypE5IxkcEdAa83/l5E9Skrx0PK/wBn /wCJYu/Afh/4NeH9Vujp+gQPtKx5ilnkmklaQ94wNx4JOdo5xsC/R3w+8JX1ndR3Wl38eFZXjjjh OSoGWYYIwcDjByMggmvhH9jLXpD41htYbiGNgSysFyBt7uQ2QMb+nYt6Yr9EPh5IJrG1j1DUJpZI x/rtw+XHIAzjPJ6dCSMcUsQ1zWZtTb5dDY03wnpMkCPcyzJtwpw3LKpPIHb27Y/I9JZ+GNFKRzQX M0jLgMSq/OeM9AB37dAeMVXurRzGsyqzNHGx+U42qo3EnqRgZPXAGc9qk0DVon2xOJmaM43CM59/ 5dPX6VEacLGyqSNSPwRpTRrMjMsig7f3nDHGD26+mPU1f0jwHpEQxeIdkjYfycqsi8dA2RnjgkZH 51Lpqm8lwqhV8wM+3DE89Mk9O/5966rTLRbfBjdHkjZg3lyZ9z6gjr+R9s6ckdg9pJnP/wDCs7Wd PtaxySeYuEEm4gHjOAOvb069qvL8Kra5HnpZyMF/1m6Q8554+f149R054NbrazpunRvdapPHbWsC 75rq4kKqi/U8DB9/rxXFeK/2qfgF4OE0N18SWvbqP5PsdjZyMxfnIU4CNyp6sAeOnWpcaa3DnqS0 R0Vr8M9F+yqt/aLGGjztfchXpyce+DjjnJ4yKluvhn4fghWWVY2j+Ut5fzded3PTOcjkdPpXnC/t LW3i5WPw7+GvizxBI/EKw6SEVvlO4k7227cL7ZPU8ZuW0v7XPiBFtbL9lPXLHc3k7tY1ZYJAFYhg E2egHrgDOMDiV7Poiv3i6nSz+GvC9pNJe/ZF8zdht0hwche3IwfxGaii8OeFkRS8MZbkh2VWyTwM 5Xpjjvnvmsy2+Hv7YGsXH2RtC8C6YsjKfM1DWHYoxUuON6bieOmeO+Bg9Bbfsy/tPXdtvvfiH8Nt PmyDLJZ6hBIzkDBzvvMNk9MDdgKehxT9mn0L5ujZSi8N+G222k1hDiRtzK0IIOT9Bz3JGOeuetb0 vhrwnaWThNLt9ob+JVIBPp+fb9c1y+q/AD4qWzpd3X7V2kxbmjWRbPSdPby8nGB+9dg3H3s4BwSP XP8AD2neKtRsZJbT9tjTpIVWVGb/AIRuxDcK25WVojIhBBHIBw3BwcjWNPyM5Voxmo8yu/M6ie38 PXhaKXQrUsyFR+66g89T0HT6/nWJPYeHbVTnS7ba3P7uMc4z1A56Y+menTGVpPhe1vLu8tdY/bYS MooeGaHQbRYpF2k74ykLMMcgq23lcgEEGrb+BfhlqSx/bP287OFGG/zk0NA0PPIwtqSTkdDgAE88 HBKCZrCo+5KtroUBy2kW+WYB1+zA5/T6dv8AGnY0i4l3jS7eMZ+aSOJRhc57D/6/4VXPgr4HJEun J+31CrLGSzr4dVAvzYA5gXnrwAQcAZAORJoPhH4GSwLPJ+3XaQszEhW0fzzHkhQpYIoBJAON2AVY Ang1jeKOhSl3JBHpcz+ZNZxOqvjiEfTP5Z/l0NTWtpYv8wsbdZJANzKo/u4Pv2rtfDbfs06ZYiz1 L9o/wPqAaMg3k3hvV45924hWHl3YU55ySpAxwcjBZqfgD4G67JHBZ/tHeHpFumPnWtro9zas4JA2 5kaTAIyfYDHXGc/aRi7WM5Nxi2mcfFHYT28lvaxWsiLNiSMRqypIpxyB0bnp1HSozbyxL9nEMeFy Y9seAenp+H/169c8F/CD4DaTafZdO8bW97KsZaN7rx1HFGJMbQXWTTtxCnbjEg+UAAjpWDqfwO8X adb3up6v4n8D3NspZ7ZtF8VwTTSLjhRCGLMzHbjAHU5GASCFSnUk0k9O4U6lR0052T7XPOyZciR3 Db2UNu7YPHf/ADinQqyndMithuW2jnPUZ/P86kk2CParOuHyysuM/wD1ucVJBHFhRINyj72G9+g/ KtuWJSch0UKhdrMFHJ+Zf5e3596kESRYfyvm6bdvb2H4U6HazbZRwORuHX0/pUyx4Kuw2yYyPm5H tx3oUUhy956GNc5CYZm+9llDY6dPyJ/X61Qubm9BkjFyxZcgdRyRn/CuimtoWh2j5VCnjf144/X/ ACelYt1ZXHnNIGk3RNu+9j5SOMfmOeOgqoxQpc3KVZNQvWgVBcyE5Py9u3b8cdv1FWNLSW4mxNcM dvGG5G3HTFU49P3uVumZV3AMzR7+3fB6Z6+nNdBoen26uvmBvu/e5655/Qmq5YmblLY2tE0+Jk3g bdvLLuOP6+vb8a2re2iG53j8vbwfU9uPyz/+uq+nx2du2Vkw24hpNpBODjHXp19j+Rq1CP7Rn8iN 1+dfkXac5xnHPuKEuwpc0SK11IHO4sq7sFsdfbryR+HWt3R9S+TKncWGRtz09P8AJqG18PC1HkmJ vM5L7Tw5HPBJPP5D9a0F8N31vaPqPmK8bNlCi5J568Djn+n4VboZPbU0LN8usg3Hc2DleuDz74rq vBVmLy8SK3ikJaTEfl5yOP0HJ9O9cpps7bQjHf8ALzlR6Cu9+FKI3jDRba4cKj6lAZFccFfMUNkY PGDzwaqJjI+6PDOkQ6HoFpo9vGUS3t1jVWbJGBjrk1xXxlkjt9S0tJbpVuJRNHbsoC7FZBuByeQ2 MfTjHU12/h67N5pEMzyKz+WN20nr+PP581wPxwHn6jpjTWr7opZBC275GG3J79QccHHTjNTH4iJ/ Ced6sssIkt5p5V8lfm27hjueN2ehJ7fyrE1m3XU7Oe1Vst1j3R4DMBwQeP5jitbXLqRywMG1tpVW 5A9+c9zkcn6Z61h2BuLRNqSYX7jIMMGGRyOmR09M+1V1Ih5nR+GL9NZ8MRKGkVgjK25ctkEggZ7Z HB6E/WuX8VQ2uno0l7JIVVmKhozu3A4Bx6cH2OO9WvD1wRq1xpiwLtdvMj2qGCjGRx3CnPAGOtHi +3aUReV8y7WYxvHjYTyR0/r9c5qGaLQ8R+I9mYdXaWJWkhm3MvHQ9cZ46Z/wzjNefazpbDczH94y j5fQ9ia9h8b6LFIftcaNJ2Zt27HTkcZHf6E9fXzHxDBNay/OzBiu36/0/wDr0j2MNLaxzklrMS2Q VLH5d64z9eOKWKwZ4myw2jA3NnPXr9en61d8wOu5U524J4LEdOfXikijaQCQsq7clV3EdP61i43P Yp1LRsRSWmyNmjkBfGfmXoMY/nURtnUKsgZum3b3/wAnNW0mWCbEx3nb8w9B3/z6/ow3kaX8dokb bJIWKyKMjeD904HBweM8HDd8ZOVjlPuCpJGgO9eMD5f5/wCfWpI/NjHmlFB+8c8n68+35Gnbsbd+ fu8ncPfJ47n606OIsm/DbhyxYnjPbj/9XrWcu5tTjzbkUyDLO5PP8Rzzz1qe3hZyxO75VwCc7emc f59u1OVYHgKr93HRaW0/evvWX+H5mdsd84/nUuzVzfyKU8MhvyRJtXJK455xz9KlhtY5LtiUUFAB uXsc9Qf8/jTr5mjkVSvy8FVbr+fueKnjaMbip3FvXIz/AJND6MipL3SHVP7b0618/wANfD7UNemV A8ot1EVvAGzgySv8vPz4xuPynOOM7HhqbT7LTprrxh4W0+SaFA37nxzp2n+QQpLKYnF0zkAjHK5B zjkZ89+M3w9v/iP4f/svSPGV/od2sZjWa1mYxyqWzslQMu9QeRyMH1BxXzn40/ZS+MkTo9r8TrW9 KRs00l9p0qsH5wAPtDBhwMng8nggCsa/NKyjf5Hl1J1YPdJH1brPxy+GvhW2mg13xr8Po4JP9XFr F/qc1yCdowslhJAvBySxXbgY4ryXWP2mfg14Y1pppP2grP7Le7ftEGm6HHeR2y9GKi88xlA5G0EN 0xnOV+ZNW/Zl+NMM7KmraXJHGXZpJNLiZpCTznchPYdyOT9TVsP2fvi/o4eW78YbIY8f8e+yIxru 3bdsW0gAg47AbQM8iuGpTxHNdRfzZrTqU5ae019D3vxb8Uf2KdUv11geOvFmuMZG3ufDzQMxfqAE lbADMhIAAA9BtNV7b9of9kDTpCh/Zw8Za2qSDbeXBRBJhtzAl4H7BcDsV5yDkecaZ8HfHOqQQp4n 1q+vIdrt5V5fzun3SoGCxGcKMd8Y6dBraf8As9R3VvGL7QtHDR7v3wsVLcgD5jjJ4B9ec4PNEamJ +zTSHGnTlo6p0l9+2Z8DdFaSTwx+yfcQyRPmA6hFbHkspDABELY689CBngYrf0D/AIKxDQvMtdJ/ Zi8Lo0kW/EmqS27kjPBCXQyu4Dg9OARnFclY/BbTbNGis9NtFZZGMLR2i4X0JPAzj0HXOKtL8M1l iKxXflKrYXyovlIwOcg59fT+YrqjUxb6ImWHw6VnNs7E/wDBYL4j6gZP7D+C/hbTTGFCpba5I2wd cKJHkIxycEnHzevC3X/BWz9oOXcdK8L6PAi7DGG8q4x0IP7y1cYI28dDzwelcOfhHcxI9w+qrtZs Qp5QHYdenORxx9elUG+CF7cTtLHdcn/lmy49gCTyPQ8Y5ODxiq9pizmlSwn8zZ6In/BYj9r+yhhu YtG8N+ZyY3fwjbllHVWGLRRg8HjPK9AMYyNX/wCC037Z5k+03EXhuNZI1OJvAdqyrnA6+RnGAffs OnOK/wCzTPriRwT6sV8sIG/eAcd8AbueQSPXJovP2VdJuYAl1qlx8uNy+duDEAbudoxx+GevrR7T FX3MalPA8t1cZqP/AAW1/a2mZle38Nt5abXf/hCrPe4zgNuMIA2gtxwc4PHIORN/wWt/ab+z/ZDY eC2ZgWVZ/BGnsrPuxnmDjLccds/UXI/2Mvh+0eNS+0ygMDumkID8cE7SOhB/TvVzQv2Mfg7bO9wu hFzJyqyXTk/KDznPcH057Yxzp+/2cjml9V5VyrUwdT/4LFftKa1bfZW8I+DZvm+Zj8P9JL+UDlgN 1u3vjkEbvoTxWv8A7f3xD8YeUNb+Fvhm4kkm3O0eg2dtucjdtXyYkIYgAd8gHjk19I6B+zd8I/C+ mRR6f4J08EIyJI1vng/w5Yk4wemf5DPZeHNM0Tw1tj0Sxt7ONYxF5drbLHtXHOQB3IHTr161KjO9 27kv2drRVjw/9lx/jR4p8Vx+Jdc+EUPhXSbaNnm1G+E0E14G3Hyo4iQHz8pLkbABnO4Ip+hbyRYJ XYY5IHlx4656e3P+cVBNfGaQiZ5NxIbMkpJbBxnkn6/rULyreMXY/wAWFDd+cZ/L8cVrH3RxiuUz rsvcti3DeYx+ZsHaQAR6+/0z7nlYoBp+5kAV5MhvlOT6mrcsj28fmZjkCrlSuOO5A/M9ByevfFCe 5+0TyQzKAucOzNnp37nH6H8eW9gk9rESlZhJcyrGGwdo25IQnt3HIHXjOBnpnlviBczWXhq8azl3 thRIqq3yKD2IPBwfYcDtmukubq3ido4od8Ma4jVm3AqfcDscegyK5X4papDb+FLsONskgKKqsBnB yeuFPBxjOfmGM4wM1LoTPfU8A8VRSokkNzOZQ0RO1vmyAOTz1wSDnrznjt8wfthTFfD6H7WrKWCx oWwo+UHPAPO09sA85xX094hlnmMnmx9W+UNuIUjAxgEdR29/oa+Rf23dQlstMs9OnuVdHuJl8wPj GBwOg4w3XPI5ranP3rE1JRjG1j5v0G6l/wCEtsVjjVWW6B2rlVxnnoOnQd/1r+irTbe3ttR8qOKT Yu2ERqcsTkfXuPp9eDX86fgm3S9+JGlwwq7b9TiSM7NxJLgdMcn8K/ou0a6t/saFI5DvjJbzHzgM dxOMnkc/KD0wOep0qS/fI57Xp3Ok09dkMcrOc9fXAwCRjHqT/hxXtHweuJ28OQ2klwH2qY23IOOS SD69fTvjnnHi1mGQLG8h8xY8NuG1evuTgde5/qPbfhXDcHw9azyiVpj5h+aMc9Mtz07j8Oma6qPx HHU12OlaW3FzILcD942WwxAJHGM/T6U9jNIWbJ+UZYt/d79e/THr2zTQzIrAFlY4O3pu5/qRURuE 8hsbv3nyMG/h6ZGe9dBjrYlcmWRmf7qyYKKv3evbtz7AfrUKkLP5kSfeYq29cgcY4yP14/xLoDy/ MW3b5VyPqBwPpUbTbpWV1Vl3ZG5j8vv9cf40BHl2ZLHLesCEumULgf8AHj5meAc5wfWimNIY2IEb N0O7cPQUVPv9GT7vY6Nt8hEnmRqzcR7m3c9wRkEHGTx2FKsjktAr/M3KqeMgjkdfXrjpn3quI/Nk ws43NxknjH0+v4A0+EuXIT+FirfLkdev+fau7ocer1JfMPSQLt6dBy3brkenWnDc8eVwwK4+X+L/ AB/z1xmmtMXRiRhmcbt6Dr1yOeByP1HYio/OZSxBbjJbLY7UhakjlHO0OpXJJZl4Of1xz0Pr9ar+ ep2u2NvPrznIwc/U/lTppcyrDLIWZ13Ku5QxwQMjnpyBnGBnnqKa5J2tM/y+gXP054x3/MUtSy94 WvWt9dt2jkw0mI9u7PBZecenT/Jo8VQsL15IwpUvzjOOuSPr06YP40zw9dQW2t27SIxGSoVlIDcE devX+Q7ZrT8TW6vcNdfafkZt6zYz5mcHdn165zWc7yiZS92oeZ+JtHK7nj6su5WcZVueCOOM8dvX 6V+Yv/Bwr8LzefAPw78TfLZZdO8RtZtJHHkIJoN/zccf8e/GTjj6V+qHiOyaT5EPDEiRGUHf2POe v596+Fv+C6XgO78RfsD6xq9tMY00XXrPUp3VgrLktbdcdS0o64wOfSvJrXjJM9XCyUj8Zv2W763t /iJpsU8PytKyjDbV+YAAOMHIzx+I+h/UD4UtdSaPDNJa7cLgMNxaPjqTn72PyxjJxkfkz8K7k6F4 4tbhA0aw3Q3LuPPzAbcg+mcZ/wD1fq18EdVN94Ztb5FbcYwHyQdw2jnnPJz/APWHSpxCvJHRF6WP Vp7Z4NDWaeSNYyDuO0hWzjGM56D88fhXNCWNLxYQ+NzAcr94Zx9CT37e2OK6+3D3ehu7/u/MRfvH DHkdcHGO3vz05xxt1HalmlEfkhTyysoZeO/XIHtn8qqPu6DR1+j6rDjy4nGSv3nXGDnoef8A9Z9K 6bSdUmeNbcTlCykKfLJPT0Gep4/n1zXmGnSXm0KsjKm4INq4Hr36+mR249TXXaBfwKwPm5XcGaRp QD0+mDkj0rTUuJV/aG8G+KPiH8Nv7M8NxwXF8l4tyLG9ZRFcIqkYBPAcsVxnC/KBnnj5nW5+PvgS 6ms4/wBnnUE8tvKa4tfD8jAkHhxIEKsM85yR6GvsCPXbe2kVJrtRubadz5GevGe+fz460NqkUt0t v9sVlVcYDDt7cc9axqU1U6mkJKJ8nP8AtL/theFrU6TN4J1SxWTIWaaF0AYgMDjcBjbxnG3C8gYz U+lfHv8AbD1ew3yWt/HbLtXyo9QfhZA2H2ow7e3bOBur6a8Q6Ja3igJdLJhtrLIwDDGD2HPHOPb8 Bz8Gnz6Vctb2csZj8tgW3Lxk4xkjtgfnWHs+X4mzRz5tVFHznr/xB/aBt7kXHiKa7s7y6blbi+nY DcFXLKSQSAO2cgY5qrp3iL4g6jOxa9SOOTaVkkkmdXKhctjO4gZwRg8jjoN30dqWmaVrEqz6iYnk 3BvMlX5wxP3iWJ67jnPGGx0xVG80HRo5SFkhlU/dyvI9wehPuPwwAc37P+8wjOK+KJ8+jTfFcpKX NrZzBlACrZy4U8Lu5k6g7sk8HI4XpVvR/BOpNqELS6TZyLuVHj/s85Bzt4XJycevXA59fc4LPRbW BoDaw/vV28xjLA4GOnU5AP4Cug8K6NoQL6xKfL3IfJWOJRh8kntxwSeM8d+auNLm2b+8JVqe/Irn z3qfwn1HStLF9/Y9hMvl/K32BF25O5QQEOFIXBBPPQ57ZMfg7xFc2xgstDtUWNGcq2kQqSCDxkx7 gPxwOfevqHUYtGuka0kG2NNsZ34H8I55OAf4vyx6VxdzaadbzP8AZxbsVbCkYO0cgDHb6fX3qamH j3Kp4rT4T58m8KePbiRoYNPt45WK4M2j2ys20ADrH0+UZwOc/WrC+GPinDue18PadJHu8yNZdGsm +XdnHMRUcZ68bRnr19+gn0pmCK8SSJjkuFzyBuPT0A68cZ7UXVzoNq3z3EAPmY+WQYH49O3uKx+q 03uzpWKlGOkT5+fRP2gLpfP/ALI0LcsbCPzvD1mG3cfKCsAzjnB5wc4HStWz+HH7Qb/I+j+GTC0h WNTpMaeYflz0Vc9cjOMD9fbrLUfDUcbfvreTYMtja23Iyc47ccnoPbirj+NvDNpK2673ssmCx6Bi M/jlTnjI7k0vq1DdjjWrdF+B5/4Z/Z5+J9/CLrVPGWkWskjDzvJ0HIZScnnzV6AgDg9PXBPqHgT4 P6Z4EvV8RS6rNfaiseI5rhtsceQdxRQOMggYYtjAxzkmvH8T/DYjxbax93J6ZXaR7dfYDPJ96gu/ jFokaGEanCyqw/iX5R0IIz16+wxzVU6NGnK6D3qifMjq57t45mcRltvy/T29v/r9qkt5dkO8tsZt pkRTx06n0/wrgLz4xeGiWuX1aNd0jFt03Ppzjv8AQdxjtTk+NHhhY8y6pAvA8xUmRjgnn8+cev51 1e0gtLmfLLsei/bfLfJVRt54Xk06NxIEljzGf9pccenXn1/ya81/4X34VSZozqcW+Fv3n7zOBgHP X0/DI/OWX47aB5GE1KGNpFz8s2DjOMAEDoQfXPHUDmfaU11NPYy7HpdvdMUBZt395l6f5HtUd0sM w+0TwKZMBSzDOQMHPP0FeYp8f/DyiSB71cn/AFe5iy/eAxx0zknuO/SpZ/jv4cBktDdr1w21iRzx xgEde+MfzJ7antcPZVLXsdh5kkDqIoPMXoqqDzj/AOsD0xitXS7hWVW27u7cZJPTv/k15XB8Z9Mu D/o9rIxLFo1RSSAP4twwOoxxx+tXk+MViyeULa4aMMCGWM5Pvx/genc9XKtSj1RnHD1pPRHtVvqM cXLjODuCrjbt9MnH6+tdBbzabFKssTRrIFX5W/u+ozx164r5+T4y26hQLK82su7fLGfxzng5Poe3 Wpz8Y7mdV82yvmk2jy9qkALjA49MY9f5UliqMXrJfeOphaz0SPoq31bTIpVuxbWxbhY7naGYDHTp x1Pfv7mtuDWlls3txF8z7m3bcZU/Qn1P61816P8AGa9WJXksL4LKq8+WSduf9oc9fb/Hf0z9oK4e JY202aRhyrM69SRxlj1wen069aPruFT+NfejCWEr2+Fntse9Lh4BkRqF43AZPYn8z+dd98JYbx/F GnOLWR0huFZtpHzc5xk9foeua+b9H+OGspNIf+ES3MWBRWuIk74wfm6+p9vpXW6D+1V4o0+4ltLX wTLDIqp5bNdxBSSRwH3hT1/Tjjmo/tHAR/5ex+9GbweKf2H9x+h/hzxjaXOlTfb5WVbiNTu3L+8Y YwcE45xz0yT24NZfxN8R6f4k0+3Y2Y820kEsgbb8ikjgZ5LFct0HTHWvihf2vfiC1k1vb+HJNxYN Cwv4twbYcgHfxwenQkjJzg1j6h+1x8QG3wPo1yqrJs80agGYZxzjnuAec/zFT/amXw1dWP3oTwOK kvgf3H07r3iS2l8y6Mg8xmBaMKqqcD2HYdOKwbjxhCj/ALvUlLB/9Y2Nwx3zn1H6Cvmq8/aM8ca7 cOU02NAW+fdKSO43ABMHPPqefasW4+K/xGkZjNe2m1WxHuEnQ88jyj7Z98YGDUPOMr61o/eh/wBm 42W0GfU+jeMEttU+0tKBvh2NuYhRyffrz6EevFVvGfjJrxYI7W7UsWYSfu8qE57sfU/l+GflmT4m fEaWBkbUdNH95o5JcluSvBTHH6+wGaz3+I3xQiBk/tS1XamG/eSDOMHuOnPr+NYyzzKf+f0fvN45 ZjX9hn143iPw82lR/aYFUSxtHuYdTjAI243AHA4HG09cZrx3xbJAr+cJ1aM5KybgRyc8Y4/KvG7n x58S76UO3iDcqKNvl2/yjryCWGOv0x6ZrLkvvGupswvPF92kR27YvsYOCR2/e8498EVi+IcmX/L5 HXRy3HR15Gek3uoW0M7JEw+XcJOPQZx+AHX0BqCXxBApyxjdVkz8rdOnU/5/WvL5NE1zUEVLvxZf Hv8A8eK/Nnjr5uf/ANX4mq3hjV5HbZ4tvGEjDAktUVQAOf4yDztwMAD+Wb4jyVP+Kvx/yPShhcYp awPUT4v0xgR9qGCQNvqfQfj+o4p0fiuxMfniaMBfkXcx5/z09q8gfwrqsLKz+IbybcuZPmClGB47 MCPwGOfxq3llqdpatCNW1Asm5o2F4F+UjGD+7yfx9/Ws1xJlL+3+DOyGFxFryie0t4ohaZYluEZj JsVUUliSfQdTk9BzUT+PtJjjAd9xbjb3YY69Pw/Gvn7UdcmsIXmnkvmZmxzfLtx93AHl8Dp09PfN c9f+ODHdJO0N4JI8eVtvgxRuB8rbODt446Z71m+IMsltL8DaNDEdj6ni8WaeYFmFxEu4bfLbvkj/ AGvQ+4OeoHVz+MbW2hWe7k8tWGI3AzuA7j8j6nP14+Q7j4wapBtfybxtseCy3hycAHOMDPqCMDH5 Vh3nxq8TLH5AhkPl5Kb7yRivrnGOcY6dTj8NP7YwrXutl+wrvdH2O/j/AEu4LRJdJ5rZKxhh8ygd Op+bPHX1psnxA0pR8l2qxt93PGTk8/TI9j/T4iv/AI0+J7oApbx7WwcyTyOoYnrneOOB169e1eh/ tM2Enwn8N+F59F168vLrVNOjlvBfSB40kKB28vaFAXczkck8nOOC0/2tT6IKlNxsmtz6gn+JHh6F fLmuI+wDKBycccZx/P8AGs+++I3h26gUpPGVIOwsw5yN34H8u/ocfA2r/G74g3EUkMt3Gyyq27EZ 5kO7DDnOR169RzmsC/8AjF4+iOxL+MNxykIycdzknPQ1KzSL2RhLDqWjPvbVPGfgyO4aVp4VYY2b yBuYkYHp1P0rntS8R+CJCsLz2zbn3DzNmB6dT689OK+CtX+MPxFju96eJVi/eEsDbxAHgYX7uc/r wvXnOHefGj4pB1lh8VyImV+QQoowD/un+nr71tHMuaN7HLVwNPufoVJ4+8FogdtdsV+Vv+WyszLk gnHfBx05Gc+9RH4s+D47OSS41KOZs7nxICv0J65yD+XrxX54Xnxa+KdyQ9x4wvNy8M8bhegwBjHP GeDx0qnP8RfiLPD5p8Zaiu7dyt84yBjIyCB1Xp6/jS/tCVvhOf8As9dz9Dn+Mvg9g32fVo41jX5u 6nODwQTzyTz2A655jj+N3w/tj9oOs7dvytIqOSThe3pzntX5z3Hi/wAfOqs3izUG+83N0xK5zkdR tzk9MflWddeLvHlyHD+K9Q2/Lw185HQqAAW/ukjjt+VVHHVJa2K+p0+jep+lA+NvhCURoZpG3fMZ Ehfax9B3PI+vPbFVpv2gPh/GftD6lGyxyEM0cbEIBkEkgH15x82OvNfmvdaj4pa6Yy+ILzLMV2rc FcdfQ9h3H6Vm3S60Y3lM8zofl/eSMdoz29untk+1THG1Lg8HTirH6ex/tTfDm2WQyalvKMH+SILt LAHIOen1PTpjNR3P7YnwqheOWfXUTdmTiRNxbngkkc8NnOPoRX5ca1ZSDw/K2ZN29AiJIzHh1JwA cE8H8vypRWDmSOfDK0fHGflOSenOOMence5axdRmEsHT3Wp+p93+2n8FbeNZF8Q7vMjb5FdVcYzn OCcEfXg1Tj/bf+CcRf7LrnC/LEGkBEm4duSc59sDdkY4x+Z2nWUpVnMu7auJI92cgDpkj3/Wr9va yPGpjC7AG3dT65ODjrx6/wAqiWMqFrA07an6Rt/wUH+C4Qj+11GGIV3kXDcccDkZx+ozgc1Um/4K H/BJXklk8SIdxGyPn5vm5IA6nA6ce4zkD88Le3cy7IEkdmVSY2+boOnGemcYJq/Hp5jC+Wnmbvm4 JJGcc+uP6Vl9frI1+oUZ6H3tc/8ABQb4TrI5TU7iVlXKrGMlsnoOTzgEdPpmoLv/AIKLfCu0mItf tTBWUbvs4XDEfdwc9geevHtXxBZ2jC43mElf4maMjP4+oA+v51etdIga1JWKZmHO1vlDdxyfbA/L jFTPMKiLWW01FH2Rf/8ABRT4eSvgeH7to8FvmhKqOcEL/FkYzzgYPGetUdW/4KE+FI4t0fha8kVj z5kinqcAEc/jk554HSvlF9PdmJjYtyNokbLHB6jHv7Hpn0q3aWEhVREG+VifKaMHK7Se4GDnP+cC s/7SrdA/s2j8J9Ln/goTp00Btk8DSJL91vPuBjHAz8o69RgjAx3rl/FP7bN14jVoLzwiqxNny40k CnO3jnBDAEdMenBxXittaT27L/rAqr8sgboR7jgcjj2HqKelsxmKqGYfKrMpA5PXHHYHv/Wj+0Kn Ncp5bRWh1Ot/tB6teTA6d4VkePa3yzXQYknqcgdMZ6fXArw/4yaN4t+K0zNetaxKvKyNxvDc/wAI AP1IAx0713s1nGLk20MMszKrAtjqucZJ7AdM4z1Heqk1mgZSsG2Mxj5e5GevPbp19/SuiOPqR1it Sf7LoylZvQ8r0X9mLxR4L8V+AfiFr9xG+meIvEzW+nC0t2Y7reSEyFiRg4EqdNxAHI+7n9yvAcKz WbOpjMbR74/lfLHc244PbJGMk9fz/MTxHpMFjpv7NVi0zM2oeKNWcxzRjbhtS06MPnhmB2Y75C+9 fqT4Y05oLGObdypVnZm6nAwuRgH1z1H4mvUpznUlCUnujw8RThT5ox6M6C0eVI/KduGk2+WRuyx2 54xjn8fTqMV7Z8Mm2+GYWAj+VWA2g5K+pyO+OR+leK2McMvBg+SOPcPQZBwPX0H0r274fLv8Px3U aws8ir5nlY69+QOSGOMnrnmvWo7njVdDoJriZZFlBjC7flk5yQBgfUAZqOaTc2IFhReTtU5PTr78 9un5CoxGd6mRdzb12bm457n8+9NkCkFYhubru7jnpjNdDMLSHB8j5JFO48Fe/p/+vpTGZPMLOnVc ct1HY9SfTP8AKlZ85T593QtjPTnH0/zzSeftjLB+Hz8+3G0dcd+w/WpDcVZiq5ZVy3J3Mox+Y5oq NLyGFfLlljB/3W/ow/lRU38xPlvsdNEWY+RGhmaRgqrk7uD9cn68mo8q5YXAYLuJ3b+v6+n4fyDZ JwZN2ZF2nO1ui++T68f54ocpEm+Mjare3yn0/Tt2/KvQORX5iZJ1AUMzMWOFxyfr+v4VGHYqrhfl 3Y+9nPv/AJ9Ka0flz/N/cIc478U64kLNwzZXk7mPJ7/h9fTPtU+gMLZjGpcNuO7G3zN3Oc+n496G AcBkH3vlXa2OgHP/ANfvzQJQFH2pdzJwFXPPUDP8qj3JlXMSgLgqce/J9uPrnH5IETafHtnjhcuo aZP3jTe+OpA9+fftjNdJ4hZJXBKn5ocljnnr2GP8/lXLRonncnkKNzc9emP5d663WLaVbaC6aTcP s427lbAAJGOuOufU0teXQyq7pnH6osjQKgT+98u8HGe/+eK+Vf8AgrBoc/if9gj4jaNb2MMkh0eO 5jVu3k3EMzEHscRk+4GDxmvrXUNPJEkjg7uRs3HOM9D9Pp3/ABrxj9sDw1H4i/Zs+IGhiHes3g/V FX9465Y2smBnB9scHnsa83Ex0O3B1PeVz+c+P4G+PPC+n6Z4rvBAllrmnjULSTY3MRdkwc/dPy55 GCGUjORX0h8If2vvEHw98PxaPrHg2G8WFfKkuI7go2SOCdoPQ9OMf+O1ufF7wpbyfsf/AAO8aLpJ juLzQNU02bGCJTaalNHu5AP3BGMkYJOcnoPE7rT1hspELqrNtL/MR/EPTn3/AP1Zrwq2MqqTi+jP rKGCw9akpI+mtK/4KS+IbWOZIfAFrHuUtHuujhBg/LgL6c887jgHHzVn6v8At46nqsD6lZ/D+FZJ HQx+dqDAEkfOWwD16jGeQOK+d7O0XzWlNuwhWMHDPyGBVR1zgdOg6/Umr1lZZk3t08tWVhnkdunJ 6np0z2zXPLHVonRTyvD7WPdP+G4vEkcfl23hSHlmG1rggYwRnoeuRyOn8mS/txeNVRpjocavHNuk kjlxgf3RwSc7scnpjPqPFF01L3czvwsamNo1bnJAHYevU444HWpJrFVkkieNWZFAKjjjOA3fnv7b amWZV7bm8ctw8Vax7NL+3x8Sgk1v/wAI9Zuol326zKNyMDnOBgAnBB7HA64ArPk/b4+KFvdfa7fQ NNhkb/WSeTu5655H3u30/TyGbRUUl3PmeZ0ZcbscY57/AIe/TiqtxZGGAJIkm4r8h3cZx/P9KyqZ hW6MccDRvsexat/wUO+OFxcfahb6epVtwWGFY8HkE8dun6Dvkcj4g/bN+L2pS3V3b3zw3FxgTPHM wbKqChT5sjGOmewrz2e3ZoBFFEq5kx82cle/T/HHHrVOfTLl5GICtkbIgozgehHHI5H5+pzKxtWS V2UsHSpvVbnpy/t2fG23t47B7yG4VQrGVxLvLAY+Yhhk4z+J71k3/wC3D8cZmkmS8sVaQZ2sjkox OSQd/U579h7ADgZtLlUGErsCMMq0ZGfl/wDHj3/yao3WlxeX5zPu+bb8nY456fnzzxW0cVOUdWE8 PR7Hd3H7a3xvtbhZbbU4VZj822SXGOc5HmdefxHB44rNm/bv+PUcL2i6hCq+WUBYyDccAZysgz68 Yx+eeEudOCkyYK4G3bH13En8z1/zisy+0+4QNEh2ox6q23OOPf8Ayfxq6eIqOW5hKhT2SO91r/go L+0Fb20kUWoQbBj5d0uCNuMZL9P/AK/NczoP/BQn4++JdTksnvLGOO35QRxyEv8AeHzEtk/w/l1r iNZ0t2imZY1Xr5ki7fy6dc571w3hBZbXxzJBgKrLlvccdPrn6YP5d9OXtKbb6HE4qMkrH0tZ/tgf HKUc61aqZFO5VtF78cDI/Tp07VIP2nvjRclpl8QwxyyKUVo9OiJOM8EFDuxyCfT2rzjSrLBMm/c3 K8DbgZ689vbH51sw2MiK0k6KUblFfBOc9fXt+grglVl3OyNNW2O3l/aT+LdwhQ+JYVDA+Yv2O3bg 8D7yE9Pc47Y5qWH9oL4wyzbD4vZmjm3+c1jAcFiM/KFxxx7dOODXI22ljCrn5MDdzjPqAfz9uK0L fQ/PdgzspK/KvB6+3H8+p9cVl7SS1udEaPLsjqofjL8Vp13P4ofcM/MtrCPmxgkjZ6HHSrU/xg+J ijcfEsy/KMr5SLxjo3y/05z75rnrPS5vuxsS3JHPU+g/z+tTraM8iyM67R91vUf4c/jXP7WrKV7n ZGFOMdTTf4u/Efy9kfiy4w3C/IAf0H1/yeZP+FofES4mXzPE93uLKFkWbaRgHOSoHXkn1zmsyDTY xL5Xl/OpLbfUcg/qP51cg0iVixjUq3Q4GSwx6Af5zW3tObdnNKFOMro6aw8X+K7u2xLrtyqBvux3 DJjnnuD2FaUWr+ITsgfX75ht+XdMxxgjqM59c+pqnoeiObbeifxb1XZ8w6kD8+fx962oNEctHISz LsB2sOPp9f8AI9Kxc+ty4r2i0WxLa6rrrD95qt2xchXDSsx6dMkjP68fhV+2vdcT5X1m6+YY3tOw 3dOevX19e/tHYWCYJZFDBs7Gzjp9eSfzP5VpW2myPGEmT5uo3ZwBn+ma5ZylLW5tGPK9j179i61t dS8d3lvrkJvZJoCqpcIkgP7qYDhj7jkHr6YWvOoo3hvGWOYlfMbbukPyjnGOTxXpv7HYSz+KEFnM GZ5pYS0KN1XzAnQjH8fGR+GDXF3+mxx6rcSCDbulk2DbnPtyB6f/AK6460pcqs2aUFy1WO0m3kwY lf7x+aPp6c+/f2/Ouu0O3EToRv8A9qQ+59Pr/Kud0q2khdYhG3r8qnrj2749a6zw9buZlhVDvYZk LenGP8+1eXV5tW2d0eWWp13h+ytElSRlLN0Ax8xP5cc112iWsKyeWisF/iG3AHOB6VzehwFmWFE3 q3KnaAR9f8K7DRLeWEqVi46YVRtPGO/+efz8at7RxNI8vVGzp6h4FVZPmGBz3/z+Na8emxzFI5FG AVOWcDHPHAwT16dOefatptjL5auqMzMvzcE9fX/PXHStUaTfgI8NtJu8/wCbaM/j+v5enWsFCrJd TO8bkMtlGV2tC3XLe3PTt/8AX4prWMDPIiQllc42sRzgj9a2Lfw1qF4FdLd9q4O3aQVPQAdPQ/X+ d2Hwpq90FS2gbaWGVCbiOvHBySeaqNGs1omLnp9zkptKlSNB9kPzZZcKcLjj8e/r0/Nn2BS6+XtB P3t4IbOcfrz16V3jfDfWFj/e2XyxklWEZ45PT16en0zT2+HN9GQfIIyW524Oc9OO38v0qXhsRLdM qNekedR6Oir+8VW5zlvXOMZGM9OfxpjaOULOe69eOP1+teix/DbUYY8XUW7d91mjySD0GP8A9f4d Kiufhndt+5V2+6fmMXyg89+4/wAisfqeK7MuWIo33PPbfSVfh7VgnPG0nPv+dRxaVCf9pe21uvT+ dehT/Dy5IMSI+GXao8s4POe2ePc5/Wq83ge5tYWzFJHtwPu/eYjv047/ANetVHA1usSvrNK+5wz2 rTytlEQk4wuAM8enT8Kq3FjNDcZlUqNv94DcP0/lmu3n8I3iM0yBuvSTHI9h/n+dZ8/hh4ZGjLtz xj9fy9xVLC1I9BLEU+5xsljG5WVhklQMN7Z4OPr1/wDrVhazZDypEEa7dp28jg9O/rzXe6hoDCJm c7tzbXZQNowPXP5Vi6n4dZk3oXk5J2rjB7457VpDD1B+2jvc8m8S6dIbfYV3bSSS2MHp1B681x+u aWwVikCvlvm2tjA9TgcdP0Net+IdBUQspweRtJjHHX36dfyrmb3wtM8eBIoXblGbPP644/PHHeuy hTqLoXGtG55JqGimMNOXztXbhV5x/nvxWbqGlxSDEMCkjn5sEAfT6Y9816Xq3g9xOfMRW+UhvmJy AD2z6jrjsM44rLvfCLLGJPIbduxnyzx3z/nFexRUuXUUqkZbnmF1pLZEF0q+V/e8v7vPXvk+/PT8 /Vf20ILye08G2+pvE0n9gQssMK4HEMauCWJyS2SOmAV6ZJOTL4UKN5s8EYbK5WMY6EcdOvXj9a7D 9p7SLq81nwvBPOGaPw/tO+MfK4KDp2OCP1x0OOuF+RnHWqRdaKPmq+0QiLajxls48tpDuI9cdvT8 PY4x9R0RtjNsSRthKu2cjqfx9fwr1W88EOiecFV24+YR8Z9P0PX1xxyTg6j4WEjfuxGryfKGbgZP ucDHTPIGD+J6acZRYqnqeQaxpGHEhQ/eHzFjxz0x/knHvWZJo11cybVtt204z5fA69sfifXPSvUt Y8LrDuhLBmaTI+Yrjrk/5zzn1rJTw9bI7QsjhdobhdpYnPXGfx/l2rpT5YnN7T3tTgZtF8tY38sN uBCrJgYOM459uvPYelQvpAeLYkPuFYA8D09sH8vzr0L/AIRyOOfase5l6tuHTGNoAH9art4bso1W NLcKyjoI1APGcj05/L9ad4tWZnzfaR5/caVNEFE0WEHDLs4UDn8R/LFVX0KR0Nt9iJPV2L4AOe3P bH0xmvRrjw3CnNwIdyw5A2jlc+nXr/k1DJ4fiW0+UDK9tgweOvH16VUaisEXBxuzzxtFjmnwbcrt y0bDgn6+xGf0/BB4elIadRGq4Y7lPb6YGPy716LY+GbYTmTyl2GMMUZQcEn+X5Y57Uy78MwQedLD Eru20bmUjgA9Bjjtx9evFKUuiDaN+55p4k8PyJosksNoq/vFBjVfutuGMdz6fTrWSuk3HlRy/wB3 /WKqj72MdBx3+gr0P4haPa2uhWdixVma++ReBltjH65Ge3fPbNZsOhSoFK7RtA+7EOo7kcZPHU9z 3pwqPlJdtjBtfDy+WpkHl9ysfzc4ORz2z+WK0k0dFZU8kfKrfMG6nn6//qrZt9IleLyYR127Vb+I 88ZHt745xVyPTv3ZAhb7ysrLzgj2xWblKUrl3jy2OdsdIt97MxGUwWbDfUZPbJHXPNXxpTylZIYv vLtlbAU7SAOPp19R71tR6fa2yeTgZ+8fM7gjrkf096nNmiSqsvDsqv0zk9d3tz+Pv6TOUtyoxtLY yY9JkAyOGZtoQtggHtj9PX8qtx23morQqG3KCiucd8j7o5HTmtSCxj+z5u41VtpYeYGYuQwByP8A PHXJ5q0lokPEUCtGqkKy7uBntgc859fbGBWbqJxsy/eU7GTDZMnloUXLRlXePPDdAf5+9aVjaW0l u1ukflt5gCyfLuC8Z55zweuMc1ctYImcIkaruxt2KS2evXPv+fFTQ2ahVZv9Wy7t3zZxwcDj09sH 1rGUeps12KNvY3U2SANuQyuWwzjggnOOfwPT8akfT5kEi/ZIl3KGb94F5I7AkHv2B461qT6Ym1Yk ThlXzNqhlxx78HnpzknPFOFirTx+Sg8zco2yfMM44PX19vT2w4yIUeU5d7ZRcxxKQMZKsQVz8vKn A6Z6egI9OYZrJFRYpG/jX96uSC20fxbcn26n2HOeiu7NbWVfN3NuwQWU4zjJPAOMAD9R6isy8t1c BYQzMcYLZyV7c54B9Pp7V005c09CObdHQ+O4Li++IP7KvhkyN5cDSXa28mWVBL4jkHIJ5yI8ndgY BzwK/UrQIP8AiVwiGPy93T94T2xgjp+QxnvX5h+MdN1IftXfs1eHY72Tb/wi2mXDeXvKfvNev58q ucDJCg4GAcqd3Wv1MsrG4jsIYZWOSqqsaqPl46+ueTnPTH1x9VRjyxgvI+PxEvfl6ixnfIVSUbmY sWZc857nnjivd/BYSPw1auxjVtgDFVHAwOM9OgHT0zzXhkLoHt40U+YzYX+63Pb6n1wOfXr7n4Sj t7XRLeO3Y+XHGC2eW6dcE9/85OTXqUzyqxpjbLKo+09Dk7B94fT0/Ht9aZJnzG2E7l4bb3HHHf1+ v8qVSGbzS+Tux67e3SmGXzNgd9u5SB69eP8AOOv67amSlIdOZ/K8nbs3MG8wHJHt9Me3OKgYnnlV 7fP27Z6dOtSRLaxStIwUuUwAzZ7cdf8AP86YY41UySjc+3HyqSccf59uvbFUHmNDMFX/AEsfd/3v 1opysEZlWDPzdVzzx9KKnlJ5ZG/8vJUN8rKWjVhu/Dnnp6gfzpY3w7zoWbzMtuZjtJ/PgfTrUCwL iQXDx+SrbhHtxxxjqRk8ZHp+ANSmMxNtO4ttx8yckDqR7Cu444jjI8wy27bjDKq+uef1zjI4p1wE ceaQw/d5JZh1HU54qO5cMnm7tpbjbyQMHv8AhQnlJtCuzNwFG48e3t+FTpbQLsLgiaMl18xdy4bj B5yD/Xt09cUqZQshZjkHcSOn+efSlG523INz5C5ycZ9PTv6/XJHEB8pht8lW/eYJ3A89jz3x9f5U g5baksbBX3+d2+7/ACOfpXYXHmTaPbSyuWZVKyMMZ7DGe/JBznHPSuLxGZQzxjauSDgjHr+PWuw0 6c3Hh+OLYwXdtYrg4OP8f501sY1dkZN5bq25VYLlSWX8Dj8a5PxtpEOoaHdaddWfmRyQOk6TR71Z cYIODnkH/PNddeFIZmZv422t+Axx/noKxtVCJEzKm/k+Zn5ifb8+1cNfY2w8rS1PxY8VaJPe/sAe DLVHDL4Y+JPiHSJFaMhkMjR3GDx1y7dQG5xzxj5zk0y1kt5Q4aOFlbbubdjGePlPOcEdunavtf4r eC47X9m/44eDtOgT7P4R/aLmlVtiN9linhlXqwXAOwjJJBPrjI+Q1050ufOt2QyCQbSV756dO/TH r+OPk8cnGsz7rLXfD6GLa2TB/KUYjaMKqn5RtJHIwcc9eefp0rVtdK2xK2YxJIrEDgjk9/r/AD6Y qxYaTDDCLlnDNsIWRVJznpjgDuBz74PXGlHYPtMtpaomzhU8vtznr/Dn37E15NSUtLM9CmubqYVj osiT/bJEyqqzZzgDoSOQBzntwPyq3bwN9nWV5UA6KytnJznPPQYxzj19OdS509yCWgRvJBDAqRgA 8jJxz8x/X0pz2ytckRmNlZlOd27LZ4OD1OCRnr1HrWTlzfEbpWehh3Olsq7m3MzKv+rwcj0P/fR/ +tyKpXGmKN8UcW2SQt90ejDnjH0+oI+vTGwmlXOGVdzNkDJ6Zzz0/wDsfSqhtwm0fu1GAFZWJ5IP IGeeg79z175SqOJcY+6znZ9Hjd8x2zcsrbV6Hjv14GfUdO4znPl01FuFd34K/wAWOn1/P6fnjqry zXypIwCs0ikbVYY5/HkDHp24qnNpYEciFY9irnjo/OPpx7nt+Nawqe6U46o52fTGHlhQfugbZOMH vn079/wqqNMXYzRNtG7p6evHr/hXT3Onqi7im6NmwwbPPsR0PPX8PpVKfTJGY2dxEreWGCmTdjpn oevGK1p1m7IJKLOTOkqZWk8llwpHQAE9c/iKpz6G8/zOmVYn5uOF29OnQ8cDrXZTWAi/dzRfMjfe fGDkYz9APTqenUGo/wCxYmYb4zuOQwH07Y+gz7j2rR1LanPGHKea694fmMsiS28f3sK7HhckD05/ LFeY6XpUtt8Vvsapu8y1J2uwyfmzxnGTjt17Yr6A13Qw8hjkh65wqydcc56f/WryHVNNhtvjXpJi stqzRtjzFHOI2Pr0+Ufr2zXoYPEXi4vsc+IoR931O70zR1KxiKErnhd3I+nPT0resvD0vmLtTkdf nAH0/wDrfnxV7TNBRYFItwQf4SM4PuD/AIY5rX03S9oV5ZPu/wARHT3PQdfTt+vDKpG+52ezUI2S Mex0FZRl3+Ucbm6D6j/I4OK2rXwo8CNKzszK33dowFJ59fzH8q2odNtRL5EB+Xoy7s44wfTjNamn LCYViVYyuScEDnv+Wf50e0TWjJ96Oxg/8I7KlxDL8q5OAF5zxznuPrjmrEfhgMTIIyjK3yqyjnB6 YPbP5it2GICRiS2/azBWU8qO/wDnnFWbcxFMFVA8z7hbGfpz/kdqycouxmua+phW3hQxzeY43fLj 5cspHHb16+o5PpVm18MxiTzP4VP8TDsMfU8VvCOMh5pEzJ8uM8Z6frjj3/OpopVjl8oIoXhuGx9M f561t7SL0M3GVyzpXhaKGzLpF8jMCF79OAcDP17/AIddW20GHb5kkvCtj7w6/X3q5o1wrack5RNr R4DdcYPr+NWAVjjjiO0Kygr8vTJzjg56d/b3qOaCiXHmiJaeGrZkIZSdw+bzCfkPc88cdfw9RmtC 28OgwhUCsuPm3dQSP8/kB2pltqIBZCrN/eZhz9evSr0V3GUzIF4+bcq8k+g7Z9/w69c/dtdl81Q7 L4CwyaV8WtOubVxGywln2tu3N9og7HHuO3XscYbfeG4Y9TuI5o1kbzmTeuCO/B5OecY7d6v/AAGl /tL4mW4Fp5ki27tC2wFtwaMlce4A9vXFS+LnXTfHGrafJcbY49UuEjVs/IPMYd/vcevNZTjTcVIm lOpKs0Gj+GLMje43fd8vvtP0+nrn+tdJpnh22DAkPtVf+WajjJ9cH8axdM1W1RArOTHwPlBOR6f/ AF846fj0Wn6xG7+UGbczdMEkfp3rhqeyldHV+9ibeg6VAt4oVOnG7P3v/rn/AA9K7/StE02SSMlG ZmXcDtPPy/Xpzz/SvO9H1hba5W4WEL2+6fy4/GuotvGP2d4XLbl6d8Zz6Vyf7PazKl7aWx6RpFhb p+8Zchvvc5wevb/P8q6DTtNsJnRSn7vcDndnHvxmvOrDxxJFbfLGCVTOTt3E88e2fQ1sab4+liK3 Ekcyszf6vdnOB27eo/n2zpTqYXrY5pU8Q3oer6RoGmF1tZrbevO8SNkfrXf+FfCPhuRI7m4tgy7m DKWH06deD+BPb08AtPipLI6hrbyz03FSNq4xycHPT24/KuhtPj5dxRbTHJCqlvmDKRtK9xnJPPHI A9sk16FLEYGPY5p0cRc96fSfC6gyyINqpvRWkPHf8uvuawNTGlQzkMOisNzLtB469ecjPbOPpx5O f2hr2YySzSyMq52jYu4fNnHORjPpzzz61lTfHjU7q9ebyFDOArEyEgH5u3bGegI7itJYzAx6oiND EeZ67PDpMzmYRheT+A9Me3asuePTy4kZEQn+9jPTkY64yP8AGvKbv4x6jEAZQ2W+XzFXGe3r/wDX rOk+L2pSyuW+75YKbunI59entg89a45Y7BuVjWOFxFj1u8l0wkxeX3HIA+nHP+fesfWZbVmKfKFz tZd3B98f07V5tL8Up5gJ3aNG3bdu7gMBwfb8T04681UvPiNePEdgVmPJ+YfkPb8DWVTMMJ0NIYWu ddfz26FpYkVlGd2cDb7deemPwrHvb+M+Z5KLlWwrf3j0PHvg+vFcneeM7qUkh2bdkAAcH6enOO/H FVpNYuBNhHLM2Qyj8sf56/jXDUxlGT0OqOHqR3N3UbmPylBBVvVfXtj9e3f8+f1W4Yb5Im6DGNo+ fr6dOv6VRk1OeaTznfaxGHJXt/P27Vk6nfTtasH27VGPubcAcY468f8A16j6zTasdEaMitrU9pn7 VlXzj5QR378/5/WsbUvs4J2MrYH8Tbf8iqes6jdSKwlb5mHy9934gZ4z2rGvb+WRVyysyrtEgXAI 6c+v9frWlOt5GnsSbULxM7LeNmZWJ3Kw4yRz16Y/l+eNrDNNEoBkXudwwD29Pb/69LeXrqVVbjDL wrBT7emMjr9azrsyzlmlPmYU8Z25OD+nNdcaj3sHsu4W4Up5QRR5bZUSHhvr6c/16V2Hx50sX/ir w/F5eGXQQVLAIMFo/wCLHPJ68nB+grioLc7ZGll2gKCzK3PWvWP2ndPNl418IkWrpLH4XSMttB3s XXJ5PJPGe/THGK9OkvaU3NdDjxEuStFHk2teEhbos0qMoVl3KhPc4Pr0P+e1cxr+iy2s5wMbkYt8 w+f25/SvT9dt2OnKhnjVioCCRhg4AI47j65681xvjG0uFmWZyuHj2rGrhtpwQen1/QY9S4qXUx9o 27HlOvxpZ2+xh8u37u8bjjr3zx/j+PPT3IcLHHuGDnjnn0A7/jjp0rqfGMLSRSea235tqq2dqjd2 P6/hXIxxo10qqmR/z0DNgdwPcn8/1pczBRlKRGJQSscitu3H5lUAN/nH4/nUbzqkIgjkXdyy7mP0 /l/kdKfLC6KsgdV+UDaRz3yPY/59ahS1klHl3D7WLZzt65OP5mjoXKPu37EayLuZZrjaxyV/2jnr yemP1/Gm+e7uqYjbcgHyHr7j0pJbQZMLHfx821SM9eDz/X6ZoFq2cYbcVOVK8YI/GqjLls0LlUh1 tNJE7RpBtbdhjzyMHgY/znH4l8wW3kfySgVz5a7Ryff19sdRSLFKohGxlwQAdvyrxgcAe55+ntVm RY9qxSyfL1kZcjdzwOnTB/rxWUqsua5Sp82xyfxAcy29nbmPa32vcPl54Rvz4IBwfSqdkEjlaPyd zdQS3Q54/wAk1peN8yXdnER5cscxkXcOQu1jtIz3+XPXp05psFkriRiPn+UGNV5J4GMDPPTHsOna tYyjy3Y5dEFpEsURlWNVVuGZj1yAcg8+3+RxLaWk83mSZO0glflHygkfnwfQ/rUqRwyxKIWTnnau Tgcc9P61ahjmbmRFztIP1wD+Bz/k1n7SXLoPlUmV7OCJkaVg27qvX5Cecjjj/IwDmrUdqsRjBKnz DlS27HTrj3GelW0s/NtZHjZTGxA+9t+bPPT25/Cp7SyiSNY2X5edp5+ZiPoev8+TSdTm1uaSi+hS t7Dyws7S7VVt21sA/wCA9/8A61W7Cx2xASR5TzMr1U7OARyef0OMVaa1Q/vIkZG8zjge/U46/wCf Sp4LO9W3UQvtZWLZXCjH+fUYrCUpXsyorS8itbJMIkleFif4pGxlueP07cd/xtLY7o4rp5mZWXDK 3GGwfX6ZHOORnkip/ILyGR2UsFCfKmF9eD/Tvnp1qy0fmKjK3y8DbH0UZODn69gKObZiXut9imlp DbR48tJF2HDN354HPA7fl7UPBEw3CGT5l2upweenHHp2OcfjgXJrENIhadmk2ZjxlQuOMHOe+PXv Uksbs8kckW1mA8tlf5l6kcY9V68n9aOWMtmTaWzMHV4IZA0iiTa3zSDzDn7vQHHHX8CvXIycmVbG XaLaTcGOEC8McD3OR0GOnQ1tX9qqL5U8ieZuL/MpyuAScDGenPGPp1zgxSL/AGkkZljOG+VVU4U+ uB6dj1459+6jGUdjKMotO56h4v0SWT/go3+z7pUrLD9h+Ffh6eQswLLlLm7JGMnjduG455xkda/S axgube22qzRptzIvUEnPfufw9K/OLTdYs9a/4K9+BtC8iUtpfw10KKGOWMfJt8PGfJYE5+Zs8cdu xJ/R+yn8y3DuPm8vLfMeDgZx/wDX/wAa+yhH3YeiPjaknKUl5sdDLsm3xBtyn7q479APSvdNCjRd JjdbYIFLcBs9yAMj2Ufn26DxHTIIzqkMckw2mUBhz68/yBz0r2rw8LSPSkt4I40+bd5Y+6GJyT+O Seecn8/QprqefU7GkvH7w5bPHp/n/wDVTQAeQAc/N24P/wCqiQIrYjh2/N1xnPp+v6Uxghm3bD94 FuPl5rYzFEoMigZZFXd2OPQ8/j601vn3SnK5X5fmzj8O3c4oAH3owG2t7Ef7P1/zimSDZG0kYXKr 95oww+nXj+WTR10D3hcQIqqka429Vm2Z/Diij5k/5ZM24A7k5zx70VPKHvm5ACwVUGXZhubdgA45 GP8A6/tSqRKQFdiGXJ56DPrTJ3DsyK/ztkMWUfKex/kP8k055NoSQSY6jHfbgfn19ua7dziihyvN lRHKx8sDIf8AvZx9R1Azz2pDu3KiSNwT8yjGOP8A636/WkdEmdpHRYy2Ssat90Zx+FI0gSTLOjE/ dDEc/wD6uf8AJ5m47ajkM4KIFMTRj5hgnsPy6H/D1afNfkPt3Hg9M9c9utIkuzgMvTCj0/l7flTE xuJC7mOA2PT3o1DclkYqPnLPxk4brwPoP8Oema6vwzPbyeG2t8/Mrk7uWfp/P/GuPTe0AfH3W55P IHfpXS+DZi2nXEEUu4/e8vcBtGfrwe/GOuTQvIzq25Rt4ry4NsAy5w21s56cjsazdRVViZkT5h82 4Y9frya2LrCEAyKqt/q2bPOO3Xp/hWTqgt8ytKysok/iTv0x/L1/Liuaorbk0nc/NX42+ERpXi79 rvwCsP7n7X4Y8RwxeWsjNLI/mMxG7J4nHzDoT82OBXwusdrDfIlw4wx+bawORz/F6cf1+v6WfG/w 3/Zn7Znxu0OTT7a6t/GH7PCazIs0a43WE6Rqwb+F9sbAAYY5Y9MZ/OO40TVzePqx09pLaK5VZLhb fKKSxx/vHoSfm469q+Tzin++T8j7LJ582Ha7DYFedi8dt5a/c6/LnglsjnJ5/E4yK0obCErJI6bl Ckfl6Z7+vfH5hukWDu3nqG3PISvygK3/AOv+nFa1tGYF+dvlDAPuYjPqRjPoD74HWvna0veVke/S p+6ZM1osaeSibUVgPunGBj5ccYP4c05YDJKwk2hdwZ/LYfN0zzz/AJPer17aQebst7Y7jxJtGPcd e2T+GMUs1vKUZiUd9+W2DrjnOc9gTjH/ANesJylZNdTeNtkZTWqTQ4ZB6Rqfb2x1/X8xVe7siT5j PlY1yGZ+mcevs35mtiS3mEex49qgEt8vBPbkfjx6jtyaqS20gbcZF3fMSFbaWPbj88f061h70Waw 7WMaS1naNo4hy2DLtHDcc9j798c/So5dPmQTO0Ubr/dBJJz/AJx+PtWpc2SbvOIb7/Oenfnv7jpi m/Z2li2yyjcq/d746dPStHLZo1v7uxz89ks23zCd4wG7bvbv/nNQ/YhnKAsyrjc2TjjGR74x/T23 hbSQSgTfMqgfPt2gdcn/AD6fiKstiYk/eLuXspO7b7f/AK619pLlMftGOLcrLGwZdwUllxjBJOMf X+Ypz2LLhwrKFXllzjGOn5/56VoXMCxkRygE7tqxBAc/4dPr7+pPCjFfLVmTH/18D6DHXil7T3UV 7PoznNW083G6OYscry24Yz7Z65/+tXi3xHshpXxM8N6kgG1r1opJB8v3uBwTx1P5DGSa9/1HT5nh YQOd3lrmNu/By3Pt+deLfG6x2+JdBuQGjVNchzJs24BkUHrx3HU+ld2BkvafIxxHNFW80en+H7N1 s4ZFRl6DHH3h948e+Py5rXs9KiETIE8tFZgq46H6fj2/SmeFdPZtNNxErfu41SNcde547H/63rWz HbiTIEC/N/rGHHHIPP5foOOtc1So1JpHR7OXLcppp0ryiNIVk+782/K9R8vXkjH0561bjtI1mbe7 NnG0soO3k5wR7VZt7UmQRYRvlHy78YGR+n5Vc+xAnzDMuSv7v5Q3AX161HtJbMxl7sdEV4LbJ82Z WZem5sZ7cEZP5f4U8JMZSjMpbuAo/wA/Xj+fOjb6c3+sZGUsAPU49P8A9fqasW9lJLFvA3Kqhmzn jj157e9Vd2uRH3uhUXTgVPmJhcdfTuf6f5FKLFbWX/RthTqM5Hzdf69+f51pGycuqoTJtYfwdAff v+n4VHPbzF0V08tuB25J+nX/APV6U43Ka6nQaVamTT45oUB/vR/3eAcEdj79akXThNKHBztYhWkx jpjPStjwzbC40dAkQZd/7za3O7PXk/zxVpbeV2yqqPlVZNq7VXPHUd/8+taxpy5bmF48xkrprxIk rhtzYKhD09enA+nX6davQ2izqzIRgcMM9P8APP4VoW2lRuqokG7Ck/Llh6Z4I46d+tW49M8uRYNq /N/F2HXP4f59KzlzR0Z0JR5dDr/2YLCSb4waPb5bzJJtsRH8LFchh6EEcHIFU/G1or/ETXGaVuda uhnYVz++cEe2MYxj+WTr/s3RlPjn4XmEXzNqzAfNtzuhkHPsM9Kf8WNMudK+LHiK1nTa39s3Trtb OQ0zMDk9znJ7fgBV1ouWBTXcxpytjmvIydNh8tAHUpvPG0/exnkde4//AFVsWDNEVYBVH8XzdBnA P8s89az4S6neU+bjbHg9+ee34/pWxbxAKvyr8yL/AA8H3xjj9K8aUX1PQloX7ACNvJEsZ7My5x3r VtJZEmjVJflAyCzEY54PX0rNt4oiPIVzwM5Zc8fUYz3/AMK0rWJg8cSybE3/ACb1z2zznt9a4alN pXNE0b9ldTurNHcDdnCnPzHP+R+VXIUkYqY1Zt0gJkjz25+Y56f4+5rMsmAbLyegZvVf8/55rSto UmlQxX0i+XJnjGG5+7+Xp3/Xn5HymnumkkM7eYwvOWXc3XnB6D3/APr1Yt4n8tQzOyiTDFj1OBz1 +lNkRfs6r5R8wjKrtG76nOP51KkvnwMM/LgbQ2eefY8H/J7ijlfKZcyYkyRSwbW8zcQfkKnGO+D/ AJP0psZkWPaowzHO4rkN7H1pojkgChYyevyqwbufpj/6/wCNR75ozuLsB0OW+7xjn/P51jPm5dQQ kkPlbt2GLbvvcdMf/W/nVC4ljVFkLybuAd2c88enrVsCTadq5LfdO0j8f8//AF6ryxRiJm4XbySm MDHf6f09az9nK1zWPmV/tMkkilNy99z/AI9MUkM8W8b4G67eW6DP88/yps4aSTe0nB/uoP8AD+VN x5xLE+vyFsjP+fwNRyyvYpW6FiNPLHnsW28gLkZI+v1/lTZJHgAmiiZuhyZPfnjH+J/pFLDK2xtg Gw7mxj5s8enNSxwSAKHGen8XAP5/59q1hCzuKUdLle4BuDmRW+78uD933H+fwrK1m3kltmBnIUc7 fXjtW/PYK0XyKOeMhiMHFZeo2jfZWdj0XjrwPT8q6o03a5EZHC60pijYbPlOfnyBk+nv6f45rOmi AhCGLacHczcn6cdq2dbtxtdZGjXHK8E9+PxziqckLtAsMsJ9EC8fj/KumK6MfNqYM8DFjNIx2gEs yKWP5d/T8sVXNiVn8wR7tv3d3T8snPp/nNa1xZS5YEffxkEjAH+FQ/ZzBF54jXa2FVVjyDx7/T/P fvhH3dxyfLG5mwRQxlhN8qlsyNuODgdAfx9yPxxXsX7W9lDF4w8MNbyncvh5QvzZwCwPQ/Tr0PPT GK8psreRJJHyyr971x+PP5e/4V7N+2Zamz8ceHVmDMkXh1GK7wdn7xxhgDxnb3wMg49T7GDjbC1L eR4uL/3qHzPONQiieykVRIq7fmO7POOBx93J+lcdrtmfsKJHEuMrvOPu/j6/iQP59xbxtPpih927 y8LlRgfr+tcz4kg36JF5dtGXX7ucruYDjnnggHpnHHBqpfDYmPL7Q8h8eQD7O11uYMpyu0nHoemf f/OTXEw2TQsVEmfmAG4f4DqK9G8cWjzRyR3BK4bqqjCjPp36/wCcVwqWVybjyvJJkZstnoy9iPT8 8VnKPLqdEYpSM+a2bDBx05+bOCcjjvyKRojNEdsytGeG29R/+qtF7S4Zd0ZBXkDbzz/nj/Oaa2nz bULQfdzuzxj/ACARUxjJmjtylAW8ixcR+25eefX9O1QPbRSStEjcux+ZlIxyOBn06fpxxWxFZOyM 7heFBkkWTr9cdPwpF0uWZ8rAVk5+bbwffjoOv+cUKO9wj3M1bBxIrIFWPdl9xwCMd8++MD/69PS1 UxFm3D/a3AA8459Sev8A+qtw6HMLX+HYxPzbug7+h/z24p//AAjl+1pJdoR823p26Y57f05571jK MpWsL2nY818Z2vka3p8STeZL5c7Ki98BQByOp4Pp370trE/lSBlLLJCT8zfKc85wfwHHfp1rS8b6 HqH/AAlOmpIwWN7G4zJuweGjP5gen457zQ6SoEcixfK204GOM+5PXn1rST5YJDjKPLqUbfT5oDhW Vo1UeX1w3HX9PQZq3HbAwbNqjYo+TbkZ4x0464/CrPkXA8uKeJYox3L+/A4/Tnoe9XP7NbbtBRi3 IXqDjP8AT09fqazbkiuWN9ypBZIi5ETdNud4PA4AB659/wD65q7Y2537pJl+Ur5mxgu0YwOv4/5F SR2mxFMayDawG3bu74zjH+f5yyWoeESJH90fcwCT/h+FLoKUtbIgityoiVWZ/mb5g33RzzjgH3HH WrENqzxETIXk3fKExycZznP489MZqOMeZKszg+/z9PoOnHb2HariCILGyXEuSdoA69c9/b9P1mQu eWiI7WECSTM+9WX5MH5QR174OMHnp/OrkFsXBEw2qD93nPPO7p6A9+OTxnl1uixQ+cdu9Wz90Zx7 EHn8alGIY9rLuLSHam4ZQ9cdfTp2x3qJRdtEVfljqRCMPCr5fnkfL944xjp1yO/pjpTb0W7yRo8a M0cnz+URwTzz6Y6856/noW7yF/NSVR+72+YzcnI5we3Xrwaq3cckKMtu6/K2cMwLfr1JAx1/Crp0 tmZTk0zn9ThWdjK9ushX5Y/3eSqnHy+o/Me/rWD4o8ZXOua/p3h7R/DEVrDZWNxJfX0HlqbmSSZF jBwgcFAkzbN2MSk7QcbujvY1R12D91vUH5gdxyOec46Hrjn6isiGxSW9YjaySN8vydCWwOnUY+me PqPRw65ZK5EuZUzsvB6XVz/wXSXT4iY10nw/BbukcRVI0j8OLEQvyjHX+7kk84zx+mGmtAsOyaH5 eenfjPbp/e/nX52fCm0s/EH/AAXH+J7M9ukml3Gpoywx7QRFHb2gUb+SeG5wQcEjrmv0T07d5G1j 8ufm6nAHYe34D/D7LlStbsj42pL32XNGim/tuENF96b5l29D6fU9Px9a9u0SIQaZZq4AHlqWXzPp 7enp/hXifhy1F94giQNnbcgYXlm/z/nvj3C2BeyhkntzDujB2tJn8jk579T2/GuqmcVYke5MDBiV 8vd8u0dDjOBjr69uKJVmaPMhb7uG7HGOv6fhxTVZfMIMiL8wXaAPmP4e+B70ckkEKSOS2Ccf5/xr cyGl2XbJsyWO75R1HPb39vWjziSWUNubgMrn6nj/APV0H0pwnlCAM+FYf8BHHTP0qMRkDZAcbVYq zYX6fpx6/jQA0WiyorRBkXbgL5PT9Rj6UU6KOPb++u4YW67CT/gaKPdW5XNI3CA4CGZstwFVenTo B3z/APWoLSeYnmDKpyyt0IyPX/I5pvKFZeVVSCWPO32x6ZP6VIwWPn7SxI+7t5Ddfb27/wCAPWzh cRtvGpfbBsjAbP0A/HoR1/oM1EyeYcvKo+Y4GzoO1PWUIGiI27f/ANWf88UKDndsDB+Npbt6dP8A JNGwW7EZBI/doD7L2/LHHFPjDrH5hjmZMfKV6KT6fiP0qKYlEQZDDP8ACePbOR/SpAquvlQqV+Yf J0P+f8+9DCI1tqRBiTuY+397j9Oa6DwJcqvnwyg7nUjdtHPBOAefY1z4KB8umQuOp64JHb/P61se BbxodY8op8sv+s3DOBjHTqPwoiRUV6bNe4iIPlJCr7W3e39eOfxz61g+IJg8LW7nDfKTtwD16dPQ HscZ6eu/cArLtjXdlss2fu4471h61FEJGYglgTht2OPp2454rjr8yegsLy9T5L/aG8K6hF+3n4Qu o52hj8Y/BnxJ4ei64MiJJOuWXBTLSIAc9enzHn81bn4jfFDwNqOufDfS9cX/AIRnVrjOoWMzFRHM jSKNrKQcHcpYZ+YrtbIOK/Ub9qy61Dw7+1R+zn40Ty/scPjbULG63SBfmu7eONVyc5HykkY5x7V+ X/xj8NzeH/iZrWiSw4e11WWIxyMWJVXxjJ79cH35yTk/P5spWi15n0+US+JFfRbaRYmbozS5VV/i Xjg57c8Y549q2IIXiuNrLujbIhG3kEngnr2571X8PpG1tGkEvzMSX5PTnAx/+sc1rQ2gP3pcfe3b hxjHTpnvxyeea+VrJ3PqY1Eo3KUVo6TLsTOeGbdgr/8AX/POfQZqsbVFZXWPamcshUfMDz+p/nWs 0CQbPtMe6RVI+cdPlHpzjJJ5wOPxNeSx3SYWPapUKG2/MDknnPfn/wDVXLaSlYqMo8t2ZcssTRfZ vO3MrMMZ4bPBHTsffg/hVO4gmSRZ54l3N2YFQWxwOMcevStqS1KzLhiyMuW2MRsxnr1zwBVW7srd FZWwyqv3i23BPHH6ev8AUc8tGdUZy5dDLjtnklaQy+YFkxsDdF/Pv/nGaqiHzZNwj27QDw33ufXv jPr/ABVsQ6esTlYwzM2C3B4PPQf4fTjtVkgjZtiorLtLKe/6n0Pp+WBUqV3Yd5dTPniWaZlbEiDt tzk9c/XB6e4qGa0byi6x9F2rz+H4cfU8VtNb+cGW3h+Xblvm4HPQflQbfzYfkhdeMsPTn8z9BWnt OWyFLlmYMtszqAA20/N8v3QecYP0/Ln6VV+yyPLmCMK2QGVo/wAM8HsAfU9K6GTTPK2wvuZlKt5S /MOvTj3PX61UkgQS5wUbcyrz1PcfmPwzTUl1B/FdGLcW8M1s8hRBtwMKw7cDH+Ofy614n+0ZG9lo kGpkvutdShmT5BgfPjHHpj064HHFe+SRv5QIG1mxnt+Hc9q8f/aR0X7X8PtWf7N5gRfM+R/mVhIO 3ceuP15x14N2qGdVylTdz0bwlZTHRYp2kDbY9y7Y8AHv1+uPXn2Ireh07zEHl4PylRjHGPXv/n16 1/AFkg0W3+zRf65F3fvN/bA74x78cevGev020WRAPJXKKdokYtzng8+/J+vNTOnJzaXc09p7qbMG x0p4dxY5XqwC857HA6dPr6VoW+n3JbZ5JZFbLcD8a37ewgUh5oht3Z3bc598j1H+RViy0+2kcxLb sx5AZV5Gc5788fliqjh+Z+hj7ZLZnOwaedpYQbvLYDav3iffnkdP84q02jzwxkSr+7yvDcN1yT/k V0kGnWo2xbAu5Qobbjbyec//AKv55sC0VH8qO2ZlZvmO3Pb/AD7Vt7ImNS+qObtNKmaZV8hsn5tq g9MY98Y+gpZ9MlQDZE33j8208rx16enc11sWmo7b2A+blvmOB/X8qJ7KxIVWXpx83Tp1/n+n1qlR WjM5V3YveDtBnXQ1ZRyzMN3PPfBx/nP1q43h+5EywwIzyMvzfTj19OtdJ4KtfP0JVZcBWP3v4Sc8 g4/Hr6Z9KuC0iibYYd3Q8/X0/Liu6OHlynNHEXZzVroFxBJ5Bba3G3b0z+fTirf9gSIrSoAf4t0b 7u2ex9fy710ltbQbyj5A6/55zjvVy2tUYsxCjLDLYHX/AD+VZzw444qUSH4L6dPofxQ0PU5rRZfL 1DLgRnj5Svpx/wDr7cVsfGrw8118YfEIhHXUXb5pHblgG4PcfT5QOABjAteBTBa+L9IuojCo/ta3 TczED5pVHb6j8q6v4uaett8U9YJgfdJNE7BunzQx5wfTOfp0rR4XmwvL5maxH+183keZReFL2eBs Rhf7qvH37Hr/AJx9av6f4ZvWdUjjZiq/KyqfTHf3rrLTEb7F6cttLc5/znv/AIVatUdiUQHHOcYP +RXD/Z8Op2LGHPW3h2RJ1gLx/MucKPm9frnOf8mugtvB9w5RvLLMrYVd3Tp0zjjvVh4YjexuTtJY AbjjGfr/AJ611dqWIjxubaQOvP19ecelc39n06kmmaSxcox0Ma08AzTLiFJCVU7sxHpnHfv7d63N K+GlxNNGJWZk8wfMik44z/Q/oPeug0tY0XCjI6ZXvk/r+v6VuaSYLcKw+X5vl3SYBJGB36Y9quOU 0W7GMswqbGbY/B1b5lHlyeWRlY1YKxz2G7AHXA9M4r0Twr+yfY39jHPMWUFc+X5hY4GSTgck5A4H H0yM2fDkyArLGqhVycN39+fz9sV7Z4DcvpayByVBVgLeNVGMck4zkd89AB+fqUMnwf8AKefUzGtF 2ueQz/sf6fFB5rr+72hxhD85YDAG7HXp7fnXJ+If2btP0+dn8tm3L82U+bGMgYccc54IBB49RX1L dvshW3hLRuwztVhypzz/ALRHpjpXl/jC2DX8hilZlVsfMDzhiTz3wexxW1TJcFb4TGnmOIvueK3v wB05DHA4/h4Krx6Yxx+pGO3vRuPghYQkL9mVtzZYbQ230OecHr/9fivUL9Gik8hmwWAf5WHHP0PH 9Kz4zJPNu+VcN/y0bPfuemMn2/KuOWU4O9uU6lj63c81u/hFp1uoKLtK/dyp4Oc8EHp+n9cq++F1 jZxBFtVXd/FtJHTjqcgfp6V6hqUMMUjM5Cl+vzbv8j8+2PSud1cRiHy2O4Kfm+bdj6+v51zVMqw8 dkaxx1fuefP4Jt4Syr24PyjOO38z/wDXqtP4ThVj5cW5u4kAIH9P/wBddXqRZBuEQXrk8cfX/JrK unOVDbvlblcnOM9a5Xl9FaWOmOJqSW5hSaGrKN3GOXUdO/b1rJ1Tw8hlKmYRjoq4+716GuknnRtz kjbt+Ug5z+H+elZd60aruLbuyr2A/wAg0vqtOMbWNY1qhx2r+FLFiTjMg+bczYwfqP8AP5VTn8L2 hh3Kq7mXOc9OOvX+tb+quSWYr8rHjsATxj6/z4qhKU8sSsq+jc/59v8APTSOHp32H7SpzHKX2iWz SL8rbfMxuP1qreeH0ULvctub5tze3b9OnHNb+sbfNKxS/eONox14/wAPzz1rNvWKFRhf+BHjk9e3 NU6MehtzVOXUyr/R4obC4nSVFZYm+8oAHy9+o6dzn6GvXf2wrDzfiXps8sYjUeHo/JaQ/wCuU3E/ IyTxxjueM5PGPNL2J4NFuSbZpm+zu0Yh+YvgHgD1z6+3rXqH7WsCxfFS1jFz9o8vQ4wqhidmLq4G PmIJHA6j/Aeph1GODlp2PLryk8VC/meeLbx/YY4WRdsa4b5seue+Rz25rA1izijsHd4tpVSGXA7d f/rn2ro7bHlx5Ziu3I8zp+h/D86xNaWRIpOF3K2GG4HuB0x+FSoxlFEy5oyuee+OdItpbGVhDGrZ Uebt5/M/4+1cGPD6IjXCqG2nDbW+b07dO38u1eleLWKWUxCK0kihwq5OMDIAHG0dvx685rh44zHd CQHYN2D789/61Ps1qjSnUk9zLOl2zRO0IkUH7o2fNyTx09PT9Kji0nT3QbUVckbnVh+Oe+f/AK3t Wo8RLNFDEUVD83lqV6d88Y/qKbNEMqyndn+6mM+nOe39KFGMdCuezsihHpUKoi+SNsjcBF6d/wAR xVpdPii2IsmNzBhHs2/j39gf/wBWJpLWVwqbXVVOQ2R16Y5z/nirMZaRHHlruKgLuXOT244weevH Hpk1O/QJSkR29lERElxbbZCPm+Un+QOD16Y79auTWlj9jUNGrMSCrRg84PHGOn9farEFrbRLh02F vpzk85//AFflxUl/Hi0WO3fcFbA4AwewP+euDVwjG1rGLqN7s8v+I+nWlv4pssQIrfYpwwZhhsNH 79ec/wCGKpiyURsoZSq5DA55U5Pufz+laXjyIT+MbeNfmeOxLeWrcgtIQDjrj5fxqGyQtD9okjZg q4DlhgDt6HOTwR3H0rCtTjKVjqpuXLdlOa2C3Ls9tHI2wbWZWUgEnI9MjH8vU1NbwqiRhyi/e7Dn k8/l6evarBgjEG14847Lgk/Qc57U+UBt24sq43fLJ26c56ev/wBauepHoaxfNoU5/maMxyA5bEhZ SOemBkUttbJGNpCqqcruzlen+eO1W3jRk3AMvy/N5bDPA5P5Zz16VD9nkWBR5/yluN/OBnPX0z15 H6ms4+7GwpR1GNYJne14pVcbdzdevX0/zn1pWt5YNpiBT+93BIPXoMdv51cE74YNHy2F3BenJ49q RNmA0IO4k7lY9xx69jmnzc2jBS5diOJVa4heIqrAALtbjOeMc+n+e9WA0zNmWT95uP7tmOCuM4Gc 9OacIlm/eNCofALIrd/X6569vehopZLlbj5d20K2GGDyPx/T2NJR916lud9nuOWaSX78BPlrlmJH zYPbI6545x39agvFb5Y1Bw6l89uuOTj8f/1VfR5IZIwdqrJnd09RxnOSOSfwPvWbqGIJdkL/ALsK Aqbs9OQMY54/Oqp8uzIcuaxk30ST3KQxuqKzEv8AKQeMeo5JHI54qnodre6r4xtrB1M3nXEYVYI2 yyFwPuqcj7x9ORxntcup0jnjVnbcdxwFHPPI49s8c8elaHwa046j8bvDGk+aV8zxHYR7kzyWnVQo 243fTnI/Cuuik5pGdf4X6G/+xItlq3/BX7456nO4mf7R4iaPcgjbI1iFMqec9fc46E8kfotpjCQL J838P8O7PpnkY+tfmt/wTHuLrXP+CkPxy8VvK8iy3WrPHMrDG2TVw4ByOpIY/L7fSv0m0p2gX5GV kQ4Xr97oHHTrj/HOefspbnx8muY1vClmbzxNarErDMiyffDYI7diAMjn15r2yJ1FgsCsdrKoXacH 6D/63pXifhaAP4mtbiSFcx7jGfMYZO0j+H+R9vw9saE29qpY8sMvtJ49v1/GuqlqcdbcdJ5bONvz BuFfg7h60yeUIw3MMng8d/TmlUsyrhcsrgk7u2OtDiR23M+csTz2/wADWxjrEiE3mJ5qIWZfvrt+ 7wOv936H/wCtUgzIylIi3ykZ9cemfb19KUkRMrxxtjP3d27HJx2Hbnp60x2hkBQxSKFyV/ed+n19 eMjH4Ypj5u4xomdixjbnB/1fTjpwRRUksoibYLiT8i2ffr0/pRR7g/aGu0Tv+5W5eNZODJGgVsfx Yznofp2+tSNDKjqqTBTtG1mQY98+o6e+R+FNi8yaNdrdF2n/AD/nrT1DRr8nzsRjarDnn/DvXV6n HzFeLUY5LuS1aYrKu5WWX+LAzkZ+8PQjIz6HOJRiCXfls5Lfczkjt+v+cGmXEEWcthurKGJBAPGQ D3+nTHFRhtSilZZ5odvzFdqkEc4Hc56e3Xp6zdj2JJMMm5QOOGH+fp1/LrSDaDuL4O7Cr0+h/wD1 UrLtVVSdl+bnbxu469fr6nJpsWfIx9nkCs5HL8fX25p6j0HEPEN3y7guGIHue35d6veEbiG21mNy 4VmYDduIUk8f556j8azY9+fkUsAOvb8+e351c0qSQatC2wfMQQufu8jv2P6ce5y9iJ/CdlJt+0SJ 5pba2d23APcdfb/PasTXFEqFnUepLclfXpyf6fodi8xJMTOWby1y3zHoee/9KztXR5F2rnkdv4c/ X2/nWFWPUwpP3j5V/wCCitxd6L4F+HPiyzVVbQ/jFod1NKkLNsj3Sxlvl42gyDOeMHHWvgD9tPQv 7P8A2rfH1hBZ+Vbx+Kr4wwswVlU3DkcnHGD29c9K/Rf/AIKX6ek/7F3iy/8As8z3Glzaff23lsAy SRXsB3cHsCSeOg4xXwp/wUUhjl/ad1XWVig8vUbDT79fLT74uLWGbOSCT94d/r3rwM0i/Yn0WVTt UseLeHJJLa78qJiGaXMccmNw6gEH0xk544+grp4DEsW6eRl2Pj5QV4PU479h/h35jSVhTUkWBD5c hK54+TqfTPTuB/PnsNPg8uRi02PLw23jg5yM+vAHcD8MV8vX5Xo0fSRfvWepHd2ebdJLcrngr8pH PHOMcZ6/X8KhmtpLaZrlrXypNp/duobHzdOmMcAe+O3Sta7SQZeANtwFZWbAP16fzxzwTVa9tI5m MhkbO0KrOuQc54H/AOsfrXLKEZHVHmi0jImt9jK0cbLvbDOuPlXBwfpn8884HSO5spbdNk4KqUyf LXb0GMkdMnqcdfqMVcmglCgrFkYJXyzwDyc9enB9s/WoLtBOrJdeZu28MADgZ5A/z+ua5ZRkjqjL sZU9vDbTOpDFV5XGQUx/TI9R+nLXQRtuVuM8yMvQ+nHWrE0XzAbj8rdB8v6Hr+Hehow6NFtK7484 jkAIPUgHA57jr269KzUFua83QpxlBcmNI/4fm+X7vpx7f1x7VPH88f7xFPPVZMnnnH9cfyFJ9mlP 79om+6d2ZPmAJ+vNOaGT5VSX/WABjIwYDtn6e3pUON5WuP3eUq3cP3Y3G2RnJVNvKgEdD1P6d6qz QiKTaX+bbhDtHU9vr+daUssuzB8xVXA7tgnjkg9enf3NVSjzyb4xsK8MG7rjBB9QSMflxWsIyUtS fIy54FUPtDbf7zZ+XryP1rzr466JJP4G1mCSDerWbjj7wIBIbJHTIPavVZIW3tuEbMQDGC2D06dP 8++a5H4mafb3fg/VIpZf9ZYSKAsmeikcYHAx+f41vTly1Y+oSj7ti58BXN78NNDufLST7RpsDq64 LgtGpwTnnJJ9/wA69D0y1eOUBE2q+0fLxkfWvOP2bZY7r4NaCYrhdqafEkYT+IqNp/HjHSvTtJhU zK5dmHAf5eO9dHL++ZjU5o0ixbwLIGAHXldrDHA9fX+dTfY4mdAqA/vMfMO/XPXrk/jnvViKBydn D8EZwDj6fp+tWXtFDFPm+WTDKqjAXn1reOj0OTs0QQ2R2LNzuL5ZWwO/bPfntVm3iby2Ct/F8qsv I7Y5qxbQwq0bujFOuN3Df3uo4657/jVkW7XEnmum3kja+OF/+v8ApxRpbUb6oaIAy4z8y7Ru67sf r3OajuIUSJRNCWOVHKZ/PjJP5YrRjtd8ikKVBX+Fvu8dT/n+YpLqHaFLeWX2ll+b6e/StqdzOS7M 6XwMFOieUdy7ZG8vdH97IB/H+laaW9xHMZyGXbyrFuvPB61R8CmT+zWZg3LbjuHX/P8Anoa2Fg/e 7Gi+Xr0GM+ldq1jZHNsyOODzJMrFt+XPmL9anitYkGAi43H5vXPX/wDXT4oRbyYiU4I+Ybc7vX8e Ks2saghWRhuY8hs4/L6Vclyl+7zFjQo0h1zTXE0asusWbcr28+PJ46+/GOcHrz6H8fYz/wALUv7o Kqebb2zbEJ2j/Royccnpz3964bRoiurWF60fmLFfwSLGTjdtlU4JyOCRjqOPxr0T48SSy+PvtISR lk022Ytu5OIwuDxx06Y4A/GrWuHb8znl/vCOQtrfzQJSrfN0O7t2FWraHyLgXGWVsn5ecZx19+Kj g3jKqG2/7P6fr3qxBbqk3l7tucYUnOOR+HSuaSOyLvIS6LG8WPDEtyqtn3wB2z+OK6m0Lw8vGVYf 89Acrj19OO2f61zV2rSXMZ2LuUj5iR0z684/zxXWWRhEe4/K235ff2/zk1z043kyqnwo29LlKyIi NtC88L24/wA9a6XR1jSX9++4D7rbuntn+dcxprbX3lN/U44PbHXtXSaeod1CJgFt7KB15znI6dvy ranFqRyyOy0RomRXeRVK42+ZyDk4I4I/r19q9c8GSsdMjhdpEwx3N5u5TkcEAe/GTznHYZPjuhyR uVES+yscsGA6YP5fr9a9O8J3k8MUcf26SMSSKwUSBjtTaSPYZHP145IFepT+E4aivI6x2M8aDUdW kZ4WxIzx/e68lQcZO3ORj04zgef+LrmS61Rmn27ioVv3Zx1bnH07AnH5E9TcXyT/ALpnba33trHM h5wVJA69SefauJ8V3KLcyT/aNzecS3mSfMuOucD9ffoK0mTGJmyq00zrGGbCkpu/p/nt7VQuDHE+ yU54J3fr6dO3fGKmMkoRtsZC7CfmIx/OsPU72aBiQduMDauOOOe1ccjoitEN1iePDbEOPRienYfT 8e/vXO6tcI0e0JtByy7uoPPt7dKsanqBaVityGbd8u5jwffNYt1dlDmQlmXhTurhrVI7HRTiyreM QxEq8bflbjr/ADH5fT2yb9nkYDKg7j37Vevr7C7Vh24JLfNnA9PzxWXcuzyZQod33cNjHp/j/kVw 1JHbTjYoX7qjMssZ6fiuScZ/z/Osi8kkSFgw98HsP6/5x1q5ezRqu0qUIx1bPPsf58dqydUnkZuu 3qW3Nzjrz+A//XXPzWOuMWUdVuQkXlNIpXcMLz69e5qnLcSxJlCSP7wUcYHv9Kj1J5HcMWwpfIG7 r/8AW4qHzjHCQ65VlwCM8cfz/T+VHtOUrlt1KN5cSTS8su5Wzz/n6e3FUy6L8zxqJG9uoGB169/b 8Km1CbzbhXcfKeyt94k/XjpVUsWlyytu6Z/vf59fzqefmkdCjJWuW4V8+zZVwzMMBVzl89eRyPwr 0H9q5i3xha2WTzIk0eLZJGTnJuLphn04x3JyTXn9lFbl4oJB8rMqsqruPp0zz9M1237Uc8TfGa6k z+8bS7dd21ugmuO3bqew/SvYw7X1OVu6PJxEf9sicXaCVQ0hkLblwwNZurqP3ivu2tIe2Afbg8j/ APXxjNXoLtireXMF28sWI49vX0NUdQeciRsqzbh5cYbBHqenODn8Ky+LqXUi9zifGtmIoJpod2PL P8Ix346cf/r61xtuVYSIhzucYXbkH0GPxzXoniWFVt5F2/LImV3Nuyx6Y/H/ADmvPZdP/s+8YwzM dyg/Nzzk57DntT5YyjqTHQbJwFY+w24AI6cf5/wqKS3UHc0bY4K7+2f/ANf6H2q55TTLkJg4PzZz 75/z6/WleAz4ZBlgoJbHQd/8M/5BGxcvhuV0UBQyjbjnp8ygc5/Sp44zLLtVV5P3hgZ6mmOis0e3 Z95lO9iuPTjkfpUkFqPtGyEoq9c+YOPap5dSL+7qWooVKx7THng4K9B/9f68VaurZxaxrAqhudzN ghSOgx2z1x6elJp/7xR5ccf7zO1iw3cZ5zjr1/P1p97JJBbhUPEa8N2Az39Mc9RWsYmMpculjynx rEp+I08YMbLHpdu6sQPlJklyNufoc4yO3qS2RhF5cv3M5XkZbnt+eOCO9TeMoQPiTeoAo8vS7X5V 6BvMn49xjHSiJpVG+FFCsp43fxZGMc9v6d65KmtZo64yk4JWGvbGGVYJUC9PkDdRzzyPbPWo5o3L eTJJ8snMh2njB69ev555qS5DGUOhVty52nt6jHfIz/k1MtpPIVZY1c7GLOWA246AD6fXk9+gzlFx lrqW5csmVTFGJ/O++20E7sc99o/DNQ3iLbgS3b+TGzbd5bHmHGMfnge/NaBZYlLhWZthyuSPlz6e vb8ap3ccccLGRBzJlZDk4OeTjrnHvjgZ9KlcrDm2JEtVcCaONYpQwLqzfIFwRjoeO2abZPIVJuH6 7gjLgKxyc49c8nP+PK24+0usYLM6BirbtpU9MZPHfH0zjgmpwwwI7CdW24PlsehHb36H8PQHjNWk iry7DY/INwsSnyyFI+ViAM9wff5fX0qVh5pRT82W+f8AddDzxkj0xxSRJLJHtEaZKqjHjOSM+vt1 7d+vEmIbUbS6tu4278b+px29DRJaj00Y0ogVlZVfcrD7vPX8jwOc/wD6qV/KsoaNgWUFi3yjjkf3 fZcgdPar8++FPNjLhsZw3Hyknj07HH0981R1GCBg0My/vNxDMWC5yAMg9eMnr36YAzVx2DmUXsYU +x5WZrpJMRnqv3QDkj09fx+tbv7MF1HL+0n4ImEbbT4x07esabmCreoGKntgBsZz26jNc/fviWQy JuwoHbIII6e3Xp69a6z9lKWe2/aD0O8W7ZpLXUPtMarGzf6tJJCCQCcfL/CMgc8iurDfxorzRyV7 +zl6F/8A4IsaaPEfxP8AjP8AEqZf30d7bwP5hBdXnnuZRkEHgmJujc8/Wv0RsJQg/eRo3zbV8xeg 6k8n1B/Lmvzt/wCCCUT3OgfFrVFs9q3N/ozFvm2h9t8xGd2P4vQHpzjr+h1oxkOFlO0cMpbODyCe uOfp2r69O8mfKSudJ4EQXfiy1XogY+YyxBiFwenvk459DXryM5ZpVVdzbc7FOOnB9v8AAV5L8OPN TxKu24aNR1jD43ZYcEEdAPbHevV4nAfYzg7OWUt8wGOnH06fjXVS+E5amrJRIka+ZF3bC8AgZA6/ 49qbJy7KynbyWXaD1HBx9aVcWwwchd2VXGSO3pSXG77MxCg7l+Xc2Dn8v6elb3M2Nk3gq0TfKHJc bMbuKGYkbyvyjgnb8y9uac0I3qzMSemWYjt3/wD1fzprRoJFVpmZVH/LM9OvB460DtcbcW1lPKWm mbjhc+n5iinrDBKu6YMp/usQxH449aKj5CsjathfTWMNzexwxyNEPOSGYyorcbsMVUsoPRtqk4zt HIqXbHIC8ckbNj5lTnb7fXHP447cJFDKWZUUqzfeVuqsPbP6HFNiURbY7j/nnjcPzPf2/Suy9zkl Gw2SLbA0bsrNtO0lecgn37Z6cYwepqMOI2SLdzjIx65x6d+D/nFSyF7YbFZmVsE4UggelV5FlVy2 fmAO1Wbpj2P40wQ9mWGTfgNu+98vTPXj/P40wBURdjFmVs4B75wPqee/r606UyzQ+bJIhJAG0cNk Zx/nHHvTWAY75JAArdGxx0/z7UteUZJIoBK+V8w56f41NYcXqwna/cbsbs4PP+fWqyA7l2Lubd8x z05/+vTLf/j5wshXa2N3XIxnpzzzQhPY9AkKvbwzvzvtl3tjoce3+eKz9UllCM7Egg/IuORwP8/S rwLLb28QYqvl/OFb04HT/PPaqN/suA0ckvyyLna3OeehHf8ArUTOSO55D+1toVt4t/Ze+IOh3NzG I18G6hcRmabaqtDA0y/MQcfMnGRjkdOtfm7+2sj66nw08dxtG3/CQfDXSJZJMkeWyW6wMMZJz+6G e5HPBHH6r6z4RHjbw9qvgOa5iWHWNLuNNV7jbtRZo2i+YkEY+Y8kEY6jrX5XftEpHrn7M3wQ8UFW Wa28K3ekXDE/6ye31CfoR2VZFUD2Ofm5rxMxi/YyPoMrkvaxR454TtxNqKxgBmTcFVlI9z35x+PX 0rr7a1t0KbZGK54RVyq5IOfqMA1x/haLdqUYEXyrnapXqTn2579P8a7i2RkO+WNdxXIVo+T0OOB3 4+tfL1Kd9T6h26aAFRmZJ1xuk+Xa3XIPT16H161Ve2Ma+SGWMxj5UXtz/wDXBznrWg1nMDuf5lzh QuRg/h7Hj8/pC3mLI8u1V3Mu3zGPyYHXOevGcZ7HmuGceXQ1pTvuZdylwVYXKhU6Lkgf8B56dfbN Up0/es8okbaMq0nzEd8dO/5etbN1Zhf30St83Rhwfr78e3GDz6ULmEKAsg3Pyrkffx2HtySOO3NZ 8uyNYzfNYxLmJ2Zv9HxGz7t2Bz7f/q4pLeNFDAO+5eG3MPu84A+memPfsDVl7hISsZgbDTbRIVPJ x1PHt7f0p3kS+TgjeC2VIAAZcdB7fn+FZTp8tzeMvesVJI2JCLhWbhnByMHtkfTpilEPnyfvAVb/ AGY+V9uevXNOG3zWdmkX5ey9SMD6cH/PWmsCybg5Vf8AaycnH4c/59az+0b2il5kdyrbxHG6q0bD lv8AJ/Gqs6IFXzpkbchxJ0Ib05PPA/yKtvGY4izhWLIdy4zjnrkkfX8fpVfavmsFO1349vpkdvqf 504+ZH2iteW8m5wZFbcv3+zYxk/Tp74Fc74tto7nRp0ETKkluy7tvzcjjt14/wA9K6O7kbzNzfio UttPX/J781jeI45IrCbeNzeWRkDr+Gf6VpFtSRRj/sjhJ/gxYiBFxb3FzEJmi3bf9IlONwPUqO+P 5169pcAhZVWMf7TK3J9/x/LivEv2N5nj8J6rpbRt/omt3SMyxgDBk3Asc9gw6cAd+efcdGdoJCqB lbcfmRsNjpzzzXSlL2rMamsTSt4mjbywcLnLNtyB+XUVOE+TEkY3SY3eg/CmWbIw/dS/Jtzt3dOn P1q95azqFX5VVf4QfXt+efx7VvrzHJzW1CzghEeECuvI3bPmPbP+fTtirMNviIBG6Y47Z/L8Kcls 25MuvzYUkLkjjmrkcKE71Rdq8jtjnr/n+daS2sLm5hFiTbvQIU3/AHtvRv8AOOaLu3aSHymf5Vb5 mLeh6f555/CrdrE8o2edsCLxub9ByM9Kknsoy+IjjvnH3sd/qcfrziiOmpD0Rq+C3I0+QMH3LIQu 78P/ANf4itZ0+dS3CnuDgn07Vm+FIwbaRTcbRu5xggn/ADitZrdeFK+nb39P8/jzXZTZhIdBt4XC llyDlenPHTPPtVi23Mqsi7WZfu7s5564qGEjeAA2768Hj/PNXIpNrKdpXcOrfzx/hW3vMcdNC5pr vaXkfk5j2yLh1A3L7jIwT7Hg16Z8ekkh8S6Wy7i02hxMzHA3MJJUOP8AvmvK5XnSxmnikXzVjfy5 G6bsHH05xXsP7RREl/4auIEVd3h1EKBeF/0ifj16H8OOvBrWEf3LRz1P94icBAm1+dysV2ndjI56 9+DVy3CKWlPQqR17+v5dqp2TgtvkONykb/Xnqeff/Pe9GGQ5Q43fKy4z9f8A9XvWEux2IjuQq3Eb I2GVx8vHBzx/Wuos41aONc7tqgq2OM49veubvoWlaF1DNzhR0BGcdPxPrXQWke+2RXRcZB6Yx7Vz xXLNlVL8p0mkqI0EjQD7uNuRg8Z4P+Nb9lN5AUQELhv++ifr/n6VhaVK3kYKN05Zep/+tWxZSRiN HjkVVaQBlbuDxgDsenr0reJyyOq02Z0CgON28dTnrn29fwr0bwvL5kEYDxsHBDMc/JnjKnI9ev8A +qvM9KlkFypTblG43c5/Xg16F4Vn3wIZrx02rvWNWHzdCc+uDjp39eld1NnLJe9c3L+5dty71aNV AXb8rdzweP15xjp1PK+J95u5pHibA+Zfbv8AyNdNLfW+ChsfM34yw/vDoemTj8PY1znie48+R5RH JH5mV/dqu4ehA2//AK6uRPkYM00aRNISqyFcbiBle5x+R/8Ar1yniPWTGXiSf7jDaW4x16fhW5dz GSORBEVyuPLZefc/1rjNdlme7kYj5Q2DkAevX8MflXn15cp1U1sUL/VGRfMSM5/iTHyjng5/z+NZ d7q07LIolDbs8sOp9Pbj+dT3M3mAsRheflPTp6+vr061mTMAuX53Z+bj9a8mpLW56FOmiO4vnii6 lePXGOf1Oao3NwD+4Lqqr8vfofX9KszFZGBaUbA2enX2OfT8cZ74qhdlcMse9mLchV7iueTk3qdl OJTncBNkjbQWJKrnJ/TrWfqLQOPkH3lxt9Oe3vV+6Mmd8bN7c981kX0in95JuOGLMrZz17D0rllL XQ6ImFq00kUWXHyqR1pkhj8lXbd/eYdiMfyp+tsqRt8h8zdu5OO/T+XfvVK5muI7LfbxfaJN3yqJ Auffn0BNVHuGl9inf75Z3Yxj7uFbv1/WobTYztiJVH90NgFv89u1TXMR8zKht2cYHpn/AOv+lR2M p3edLKdu3HyYwc1UH71jo+zZGp4eONdskRyA15GvXaD84Gfyrqv2nnmt/jVfZljP/EtgwykjH7yb IK9sEcdzXK+HP3mv2YBO1bqM7vQ7hhv0/H8q6f8Aafjnm+Ml9cCXC/Y4vlPWPEkuePx9eK9ijrg5 eqPHqa46K8jiradXTiB2PUrwSfpn9P8AJqrqMqbHbbtAXO5flx79B6d+wqa0UIdiSlQwxu3dMf0q vcPuOXUsefLBAz61jCWh1Tj3Od8QyRTW7O8i+Zj7o/8ArcHt+ntjjp189cAfKF/eNx1z16V2PiOW Nrby7hlbcrHcFxtx35HJ/wA5rl5USQMzvt74+v8Anp9PStOaxzfa0Kq2ivEWeQ7lBK+YeCf88042 xafKN0XO7PHHUfQ/5709GjGVaFQu3KlxwR69R2/U0iuikJBKuSuX+Xn/APXiq1M297kckcZkaPL8 tltrA5Ht6ep78+1OWJFP7xsgfeHOT265z279MEUSyFPMMcTHa3TcNwGf50+OQtbN/G6yBV+UH+I9 sD/I/IimkF/dLdrIM7lTKbcEhuc+vI9APToanvVlkAk8hSwB3LkcDP8ALv8Ay7CqVjN5owI1bLEl dpBI7cDv/Q/nekZjDGGDFdx82RpPm2/THTjp/jmtI6XOdxseX+OYyPHl18xYrplujKr9FMk7Y7Y+ 8Tk84Pbio7SS2hRpFvFkJTMmYs43dsH2I/T8HeLQn/CaallvmWOAZYqMYTPQdeHz+IqO2VfK3uq8 jOVbPPGf8/p6cdSK9o2dsfhQOirIz+anIGHHZc5x0PHf+dTW5aO482Lbt4VVVfqfXn/61VTJ5bnb GrDBXaclie/b6e/1qRGeWMW4jwrfxLGRyeMdPb/62TWcubdgo3iSTzFI/NiVUkIUKpYfNzwBwcjO KichQVOQw7tnnJOBjjn/APWaQhGCgRttbCnKYPQ8/lQjKUWMu0fzFgsnfnsc9hTVPS4Rl71rEZhK fvIYW29fQnHO3jvz69wadYxwSXEjuVDLy2G4x6Z9e3OR19KsQxxRp5QhDJsAVY8/Lj3/AB749u9Q wqrSMYojuYgnyyBkkZz055/rWEk4u5p7zRLHJFGjI0uNyndxll9ycEHkfr3FSx4QhLllwGxt8scD gY59cHP1yaQFbZT5Mqr8pfaWHLZyO/XIz6/0X/SIpdjncV+o4HX9Pf0oj72rCdo6EMyySwtsuGDK +WKrzwB69hye3+NS9uFxsGM7cthjk5HIHfOcYxyCR+NydLqWJw8jrGkg/eKuVXJzg+hOCB06d8VQ kZY28t9zozKGby8Z9ePr+PNa+YR91s5/UGkkvZJllWSPGWO/k8fhg+/piuo/Zfuo7X4o32sSQDZp nhXXLllibBYx6VeOCCTjBC5A68HByRnkrs+ddSp5kcce7G0pgkN/I/z5/DT+FmojQbLxr4gZVja0 +G3iLyrieFmXJ0i6jwCpGDmQYBI7c967cLFyxEPVHLipcuHnbdo9O/4IHeGp9P8A2ffHXiiVpCl/ 4ujtVY9C0MG8DI56XHpjoe/H3VYM6psE6/Kv3iuAq59uh5/Q45r5H/4Ia2of9iLXJHT95N8RtSZv KZgFxZ2QA5PQYJPOTu5x3+u4X3K0ZP3eCWHI5/zzX1VPVu3c+XqdDr/hTJCPEvnSorK6fMAwG/5h levPA4//AF16twxw42k4CjJJHf8A/XXlvwsgxrTTCV4zlUR84ycE+nXC9Ca9QTCqrICxPK7ew/x/ wrsp/CcdT4hyOgBRlZVLYD8nPAIP/wBehdrH5Sq7VyzcD/Hr/npUbHyt2z727PbPH+e5oYxpBvmh bJ/ujpntWtjMdLJ5h8pRjLYOJMBR1x/L/JqMx7o8BFU8nnPGR6+lSsRIVkdzhmwrAcMQf8imGEx7 pSm3fuYZXG7H/wCrH1ojYfqNaeKM7BLt9Qpaim7hjcH8vdzt4FFR8xcp0axOSjE7SOmOhx6g+vPb tSmEfwp8zA/xZzyanglnTcwbDdPuhhyO2Rjuen6VBI0qPtkG5c/KrDOcYOP17V2HL6kKqzzyTSXH HG1WYjac8nr6dOnSknngG5Qccc7R/F7AU8BVQOw6qd2VPy/561HcfON20Zznb6n0B5x/n3o1DzGn aHV5UWTauflc8c+39fxpoXceBuwcg+vp9aaJJML+8X5cDOQMDH19O9OjEu/akjM3XvgrjJ/Qf5FH N0BbiNHJEZEcKzr93cx+YHIz+YNKssatuJBMjHbnIxjnHH0x7/hSOdvM3lnjkr/EDzS73kbzUHO7 5jgfn7//AFvwpFbs7jR8S6JbyyTbtuRj/Z/IewqK4EROAzg9WVcce3+fWmeETczeG1EscQWOTG4K fTqfbHQ9D09qnnYHcxIHY7VBz0/Xr+X5Ejh2kYemhYtXkgVQuxg7EnK8ndk/juH4fSvy4+OmkXNh +ydpngO9twtx4M+K/ibSLiTzizAF7eUKwHA5Jbgc5zwOv6pPayy3Sus25tnzZX5uvHTtknj6fj+a /wC1BpY03wd8etBa8kWfTPjmNVTIyFivrOZsklieqp78YPXFeRjIuVOSPby/3ZxfmfKXhmdF12EC JfnY/LktgYzgkHrz6f8A1u605ITAqhpBkZDsQVA56cZ6n3/SuF0i7U3duL1m2+Z/yzzz+v09fWu5 sI41VgZ1kbdlzgDc3Q4x29+4wfr8zU5lofT7lppnijxLKsm1uX3ZA9hyPbrz9cCqxuQ2VmhX7g+Z vlyp98cflU8tpPGvnhBhk3BtvXPT19Ofw6VXmt/syfPLGqK3zbgMsfofoc/p3riqKPY1peZXvfK1 CJ5bl9zZJJDfMe+ePr05H9M6WVHmzHFhW+bdIx9sjn/Iq/C0hZ9owq/KqiM+mMH3JHaq2pIyny3y sbP8xVR06Z49/T+VYP3dGdd1FlCaJTbsXjztw+zcMHjH88/41GpZYPKeLa3ZnxuPbOe+fwFWy7BP mK7F+6eQdu3of8jPFVp4AyEyHcwU7m2hc8DuPXA4x27VhLllGyK15vIqyukrMmxT+8XjzMZ/L2z1 z9RUcsbQ8SMV7gnj8P8APv8ASrgSOJ90MblWYFepx/X0/wDrVEY2MayspKgY45BI/P8Ax/nUbs3l zcuhDKsjq0jjhRu578cnJ/8ArdBVYwSKS8ci7m+f5V/Ic+uO3GD+V57UyL5hjyegHXdz1Hp/Ie3W oYoLS2Hms+QzE5VRngEY69P54/KdGK0ua9ijBbrFHi4VuG3ZZuo+vXrjisvW7TdaSJsXcx+7u9D+ n6dK1t0jzOpXazfc5/h7e/PXp371HqlrA1pIGPbKqygjAX8+vt2qvevcqUebY4T9lezl07V/FdjJ DcLu8RXDbpJMqoMUJXbnnJ3E9OnX0r2+COWRcDay/wC31XjqOOcE/wCe/if7P1zDF8UvGOnjeu64 tptkiY+8m3I5weVAPPPFe5WkbLMDCzFWG7leT6+v9a6eZ+0v6GfwwNa0tVbYrx7e24Hjrz3FWLSF RJulG7aTtZTuIXnpkf0xUaCNYldvu+Xlu+Mn2q5G0QiH8O7dtYAEH9D9P5etdCZxySkh8BwrKg27 WbC7iDn3Hpk1etjIyeYQVGf59v8A9XNVIIz5C7Ziec/UDjP+P1NW0kRZPKEmTjdiTA29vwx+f0p9 bkxXLKyJbJcHIhbcv3l6jp/hUl3KTulRgW3Y4z8vOD+v6mmx3EsbKkG9lXkDn0zTZJIXjy0eNw6H g5z+n862jFNWYSjK7N7wYwEE0KruDKN+fofyNagXczCaPG0EL823uff/ADisnwakcvmgSDdjO2Me v9enbP1zzsQLMGDTRSS9iyjp1P1/yK7KNuWxjy23JodrXBbt6s3HT/P0qx5ZZNu457jGcc1HHCS2 fM+7935RkH19fSrW1j/qQ3Lf3f1GOlaFWj0C8RprKaBX5eFwCMcEj69f8+terfHa7bVD4fvQWjX+ ySm3AwuJXJUc9fm9f0xXl0iLs2lG+63GOSOPUcd+K9L+KM4ufCXhmcBd1xZzMXDKdy/IeuemX/8A 1VvH+CzCo/38Tj4RD5v71Nrbsr83T8v88VoRlDICrnkDO7Pr7f0/KqViN24EHc38Wz9PyBq7AGiZ Tvwe59P8+lcUpdjpS94NVMkaRpGWbav3W7n/AD/kYrcgnSOFDJ97aB97qe+R/wDXrA1IERpu3tnj 0OM55z0rbt5/NiD7lPHy7uR+X+ea54/xGjacU4o6DTJsFfIZhtA3bl6D+7jPf1re09GEvNztXnaQ OnQ/j+Fc7pl46Qb5k2p13N2GD+fI/KtzTXeRVSCUhk5ZNvzOBjgZ+lbKRyOOp1GkytHNGqfvDIoG eNwrvPDkKfZFeUlWXJMzKzDpjOAenHQc59+nC6JumlV4Bu53Dc2N30Of88V6BoMV9Dpkd3Iy7bjI XzAANvI6dx64+p44rupu1kc0ouV3Y0TD/pCzSuzP5JWNmJX36E4yB7cZ68kDpfgh8OIPH3i2a91e yEun2Nu32qKfILs6sqDaQD2Y54IKiubtre6uJDBDIq42mfb64C59vfp+eAfa/g/daB4K0GSNHby7 hFlkkZAC0gBDcflg9DnPfJKtSMdJOxmqdRxcoq7Pmjx94Sl8P6jeWW1/3E7xKzA87SRz9cc9vSvL /EUQMuGj3KrHkcEYPXn8a+rPGekeCvFdlrniN5P3MyyyRE/Lsmzuxz/tDPbP05rxH4m6P4S0b4SW LWdsv9rXGpb2kKgEIFweceu3g+/FeXUrRlGx60cLU3Xa55LdMwh3Fg2P9r146Vm3UpkHyZGeeTjH 88cVpS3SKrPcxts2nJdSBtx15qvcafvRhHt/1ecZ/wA8HtXHU5TSncynYEMHB4Y/MM/56VmXVzGZ nKSfVc9f881oXMsbOsMVxFvdvuKRz/n/AD2qummS3UjNBA0jt/q9o+U59/8A9Vcc5LXU7qUe5mXL q6+cI+W5Hzfl/Sqd1bI8G4ozdPlbHFdVa/DT4h6uN+keANauljXH7nSZW9uw98e/HXNTSfA74zrG wHwl8TKwUMy/2DcgqPU5Qeh9j26jPP7r1bOhaHmmtKyMAF5PQjtz6/T+XNUTbsRvij27jjcG6dO2 ePy713mu/Az4zxwbv+FReK925Vfb4duznrgjEZz0PPb8RVQfBr4wyRA/8Ke8XD5iF3eF7sE8kZ5i 6cfTnryM1GpTi7OS+8qO+iPPrx5Qy5hZfl+bd69MGo7WMK20R8g43E9V6/8A6z/keh237Ovxy1se Vpfwp1zJy/mTaa8K464y+K17L9jb9oeIq0ngJQXXIWTUrRMfi0ox34qlWoQlrJfejX3uXY878JC4 HizSwgjXztSgRVYgqcuv4f8A1q6P9p1Vb4v3V1HJ8slrCPu/KR8+McnH06fjXV6R+yD+0Naa9Y38 vgSILDfxlnj1uy7MNxB8/kAfh271l/tS/Dfxx4J8dre+KdCmt7W+tIhZXG5JElKRrvUGNmGQSMg4 PzZxgivUoYij9WlGMk233PMqU5fXoyt0PMLQ7h5W1V56LjI/xqteRMjSODtXb1Yn7w/x4FXIETzy cfw+me1Mv4ld/mBxtO5lxz7en/66ceaMbl1Tk/ECyT2cgdWdkU/dwAOvJGPXr6VzUrW7hjvVVLfK ODjPNdX4okX7M+c7SGHK7eMYOefr/nmuIucq+yUr0O5fVQRj9P5571Vtmc2zLE92Z45NzMWUbFC/ z/DH1/pAknmHJb5hlh2/yPw70+NmNtscnaw/jyOQxwPyA7d6bZyRGTy5YwzNwmFHQnGP17U3zR1F tuThgSzgrxgAjnPHTP8An60giibdLblm3LnYzN83r1PrmhEi42kr8pX5cj/9fGf84o8pseQwO/8A h3Acc1UXKxlPUksY41YtcSPjdkLvwFUjGBn6/lzWhcPDHapNI275SPmYc89eMVm2D3MY8tOGX5fm X6e3HT05rYVb1LZruWUSRjJ+VBj1JPI4xnPX6cU23FkKKlK547q8hf4g+IPNCt5GoQRqy9cfZbdv QcZY8Hj69pAWeJ5EG7yzkhWyQvr+Z/zg1T1SC4m+IniRhb+Xu1KENvQbnxaQAHIJyMevzeuDwLUU U8YYTNjjOF7c8HPcfn09eK5ua8mdkoqEUSJI3msY41BXqq9CeuPr+PfpUT3BkdpAC0bM2ec85/8A 1/TpxU/kFC8TnKFty5TOWwOuCPfv9Kj8/wCznyGG/bHna3ADHOOe+MH+oqUZ2IbZnWSVVkU7Wyy5 BbaPr6k9Dzx9adHE08LFjtUA7JI2wQQccfy709/OY5QplX3bcBgASeaaq28m+3WNlDSE53dQemec Hn+f0pyly6lcsumxLbwSsZFXadyks7EYGBnd1/zkdOlDybLgRzN+867lXOeeAc9Oh6d8e1OjVI42 nd8IqhmVVGSuOQcnjqDx+hpsknmz+ZbxfMygGVM/dxwQT9fft61jU13LjK+w5tnkKDbRqicFNx4/ M559fWprpMzBRGpUjj5uvXPA7Yx+VQuJJpd67iwwsYLEAnoOPcN09fpUmchlPllVPVRzz1Pb8PX+ Uwjyx0CWruV76O5iSN3fcpXKncFYDPTGc9c/UfhWfdRyaZIxlsxHH/EGAU5HB46jAHHbB6dq0tRl lS0YOVyB2XJbB/z0rJ1K1EQVp7V1Yqu6PaBkdc5I+v8AnFXGV42aCUY7mHqomWOYsGbbGxTgZYnH HTsDtz35PHWtDwZdmw+FHxe1VZGX7H8K9VCnf8qiUwW+445JJlwMZ+hGRWZrtxHHI08it85wvyEr jnIx059Rj9Kg1bV5NP8A2Y/jdJ5Ef774f28CzMoLKJNb02Mjtwcn8+/Q9uB5pYmOnU4cbJ/V3c+t P+CLukNpP7BVnqL7Vj1nxRqV2B0GMrDke2Yj1IOc9cc/UVpEsUpVTllGFBbt/eH/AHzXh/8AwSc0 dNO/4Jw/D1QsjG5tdRlmbyycn+0rtc/ko9Pxr3KLcI22y7WA2v8AjjB/z9K+pou6bXc+aqdDsPhE iRagxkVUZmXH7z5iNpwO4z04HPGOe3qLPEVkFvIyq33S68jnHrXm/wAKEjRpLuJQrCRQ2I/l+vUc 4IHToe2Qa9D3RqDMFbd0HNehT+HU5KnxD3Q7w2W27ievT/Jpd0AfBXcpT7xPXjNIJAjMucqv8Qxk cZ/r/wDqpCMYSP720hsLnPJ59v8A9QrQzaJPORVYncGyNrZ+7zgeuePSosR4yBu7sq544p8gK/IT 937yt39sU0GKVWaNX3Lyy7M4GT7/ANPyqQXmKqT8hApVThSzdvyopfPkQsF8xueoGaKQ7m+8qwNH C7DcVO7cw3MB1PqRyPpnnGaWdUYsMbm3AAHPHv06cdfcfg6CZtrAL8rE7ju+XAHf8PT9ajkZox5T sFz8u7b39O9dN3zHM0hlwrCVR6q3Rs7Txjn09ailcBdw3OjZLe/1P50+6Yh23u2dvHykqfYf5zTI 5UMnlpsXEZHLBd3Unqf/AK5/Gq3J02RHtO8lTwvUqep59Of8aEQXO2SNeNp+btwM/T0/zmnIgK4k H3fuhs4PpTV3uAjjJK/fPV+nPt/ntzU9Sug3zA3zJwOPwGP8/wCejonlVSV3bt2C24sMc+9NMUgH 2R1ywjwqsMBl7fhRsIiJlG7D5x+X+f5UAdf4IZ59KlhYEKAduG4yTzg54+nf2725JEEgjHHsR0PX NZfgCa3MtxarIsbNCSGUD5m3DjqOcEnOCOO3fUliVsTv5nf1zkn3/D6VUjjl8RHjzZC+0++09Onr XwP+2p4Ud/iN+0UI7cLHNo/hPV4lmG7Mixrbs6kkbPmkwcZOec9q+/tNVWfc6sqrg/M3XHf6/wCe K+Qf26tDST4zeONBFnD5fiL4BtdyPMuVWWy1OSUZXI/gAIOd2VPHSvNxSVmelgZPmR+Zqo1tI0ly JI2jOVXd83OSOcdenQY/TPo1mYrobNjR/MpCOBxzjJJBzjOccjivObsyDVpv3AjVZMIu7IXke3I5 6dM/SvQNLNvqGnx3c0flyNECyySbWAwATw3f0JJ59c4+ZnaK1Pq+WU7O+heO2FMyM2xmwH85s9eh NVrnMiiRFZm4/dsM7snt79e/f2qVVSNGlkTncyln+o5Prnnn2ycjq2K5mikV0h8uRZAYxwNrZ6g+ 3rxj+Xn1F1RrS38incwD5QVkLMuR/D05xgen659KbcoWVY1RVbHG5e/fp9auSXLxStBgemIwSevH 88VTvQ6Fncruzj51BwecA9vWuWUXLRHQkupRvY5I12lZG8twGUqfTsfqO5HeqM0t0/7pgoQLhmZh 6/X9R/jWmLh4d0jJJwhByv3BgjuPr6Yxx7ZyAs7JGu1YxuVpEChSQDnj/PPtWfJbdHRH4dGRRmQM puGLNHGG7nGfw7cZH/16Z5UrIylQBtP3m65571oSW0awrKwbdIPvL2A/w9h+OaiKeUzIqfd9B6cf h09O1Q7dDaHuvUhjtnwJA7bVbOAe+f1AP1H9UCpJCFMf8W38Ov5ZOMf06yGORpWmI3YGVDL0JPBJ +v506MIrFWDKm3PXoO/Pt/n3iMeUvq0ircWv7uQwoGdeq7gAQOPXH8v6Vk38Dm1a4u8YHVhJ79M/ X249utbk6BIcR4DbCyorZGOmKz75S0PlyodsilGUNwePY88UcyS0FGMua7PP/hJbXSfFnxJJmDdP p9kzYl2yHBlAPA6j6HA9TivcbINcJDMGb72GJyOORjqe/rXi/geaOH48XVqYG3TaCj7iwOPLnxjp n/loe/P5V7bb2rCKNpkKLwVJyTz/AJ5/rW0nzSQSjHl0NKCVYNsX2kZHGGXGDnvjrxnsPfGKtwPI GW3aNNm3I+bknPeo4vszorN+8H3trJ0I7Afh6fzp72yXLB143N0VQQvr/P8Az0rf3pROKPL1LCmI z4Lqu1ivl8dMcH6/jViKSFox5sSErkbzkDk8n69/bmqkdixdYnkG1hglVz1xx+nvyKsjTo5UX96y srDcJAORzknH+frQlLcv3Llhb0uy+XcJ8vIVTjZ/n/PerEptZlCsF2njqM9P5/5+lO202B9rwbu4 xjaB+g/lz+tXvs1tbp5YHzR/MDu+8ue5Pb39f01jGWhE431RqeDcBZEjTJC7Vbr36/8A1vUGtyOJ Wl+0tGfmbbnqMZ7/AP1/SsrwenlyMJF2hs87RwcgZB/T8azviF4M+J3i+9Fj4d8XWumaZJp7Rz7r djMkgbIdFDKrZGBhjxt46mvSw6hvOXKurf8AwDzcRVq0qblCDnLolZX+b0OygUfaAVZioOMLj06e x/z9fpvSf2Zf2avsCXE/ifx9dTRwjzmjWxiBkAAbahVyuTztLNt6bj1P5cfFb9n208D/AAv1jxnq XxZ8bXviWxaOePybFDYSB5lH75yzOCVaXnjBXIPUV+onwm+P/wABfi7NpWhfDz40eGdZ1XWLfzLX RdF8Qw3ly7bd5iEURL7wAcxlQ3ykkAcVWOo0pUlUw1Xmj3ScfzFlOMrYicoYul7Ka1tzKWnyHx/s 5fs327M7z+PmVZ90a/abIl1/iGDCDxnpnseeeeg1P4TfAyfQtM0QWfii7t9NVkthcaoiEqQgIYrA w42DAUAHkkgmp/ihrXh/4QeGP+Ex+KWsT+GdLlk8sap4kWaxt2lbOED3CKpdghYKOSqFsEDI8ni/ bb/Y+1a8t9M0n9qXwbeXE8hFvBY+J45pHdcZGImY4wfTB7e3n041lHSbt6nsOlh5SurHo0fwn+At tI0i/DTULgJnCyeJ3G78oVxjt06npU134I+EhtidI+B8EchGVk1DxBdSKDkE/KjISOvf3wCa5m5+ MfwstAsk/ivyfNH3lE7qxY+y4H44Oap3Hx5+GdteyWLeLVjCxhd32W5YMVAPH7sjpx15PHpUqPLv J/eaexj2O7n8F/Aq4lSWX9nyPZhtyt4mviTk8EEyDGMemOe9XdN0D9ny1jYv8BXZvLAjVvFVyoVs +h68Y69Mfl52P2gfhCYvsieNJPMSTO1dNuNp+jeWP0/Woz8dfhZHH5kfjiRtvd7efk4PGNg2nt0G KzfJF3v+JXs48trHb3nhL4UvqLXtn8M9ShhKn/R/+EqLRgkDGw+WHUqQTy5yWOe2IND8OeB/D9p9 gi8FX2oSSDIm1bXpnk47kxNGvA7bRnuTmuTi+OXwyeFpf+EtkXb80e6zuDuPDc8fT8eOO4vxu8Ci NpU8QSO3AUfZJyx+X64Pp9Rx1qJSp21l+I40Euh30HjTTdFtJPsPgHTLVTDx511czZwwIJHm/N6e x9c4Hn3x9/4KF3vwX8KX2uaT4Q8EyXWnws9nBfWdw8JxjCNiVDk8DJIHPPocKx8b33jfxvJbanrS 6X4YWCXztUWZFneQJ8myLYwwTtALsDn+Hqa+Dvjb/wAE9/j18ZPHmpeLtU+Pvh22tLu4L2drcXV/ OsCED5crbbchSORgEqSOop4Sn9ZrcrnypdWzepSo0MOpW5m+i/U9f8Gf8HDn7RmpxX8g/Z3+FduN MszKDDp1+oI3quP+Pwj77Z+mO/XovgN/wX0/ac+J+seJtG8Q/B/4f2lvY+Gb6/t5NP0+7GHSJmA2 tcMpydowBk18z+FP+CVvi/w9b6jbzftB+G2a8s1iItdNvDHgkFkO6NSGXHBGVPqvGdrwx/wTC8ae D77Vr3SP2gNPVdS0+SykZtJmKiNgCeM+o9uB78e7Uy/A1Kdoz19Wedh6GKhU9+npv8S/zPVNM/4L eftM+MPgp4s12bwh4J0u+0zVLQ2q2WgoYdjO4O5ZWfJxt5BzxnkkivP/AAn/AMFuP2w5NftT4st/ CcOmwyhf+Jd4Ws43RCOVBZSFHHTAz+RGVpf/AATB16w0C+8Ow/HmBbO+aN5nk0t1fzFDAFQGYMoJ 7sp9sk4525/4Jk+O7H7Ra2Pxd0yRbiMFjJZyja3pgZBHT2AHtWVTLMsjRfPJa92OeIxVKsrQ232d z9H/AIN/8FAPGfxStob3QPG0KiWNiIbO1hH3gpx/qfXdxzjnJPWvUE/aA+MerRi4bxXJt25bdaxb 5MjHOYABzyOmPbjH5Z/D39hr46/CrxBF4o+F37QtjpM6TIxjbTpfJlxz8yhueR2HUZ9K+wfg18WP i1o2kNp3xqu7HVLuFUW31TR5pIjJ1zujkX5eQDuDHOTkDHPy9TA4bD1PdkpJnpxqU8RHmUOV9mfS n/C+PiuHjDa3HIsihf3lrbgKeMqP3YwTz+XqafL8e/img88avD824rH/AGfb/IuMc/uPUcY7Dt0r wqb4uaJaSeYnhSNtvP7yYjGD+QwQDn6elMb42xPaMn/CGxxswI/4+M/X+ADPfp9c90qeG5dUhcvN 0PZNU+KnjfUpWNxrt0MsoP2d0jI29CCFGM/r3zWOfHHjSTbKPFWqKEjZd0PiK5OCc54Qjd178j8K 8ri+OV4lwxt9AVR/yz33IODjvmPrntwOOlJN8ddVQeedGjKrwI1mAYL/AHQxU4/I/wBKfJhbWSRp +8serw+OPGEUfkjxprR3SA/8hSdse+SSffrk8+tSf8Jp4/mhW3k8bapgpjy11OfO3PUkn8Tz+ffx DXv2hdSt55JLDTZIzuxtk1Js499qrnt6YGfc1Vk+PvjORc2ywqOux2dwDtwO/wDn2qfq+GfQa9oe 5N4n8d3y/aJvFWpSMVBMpvJDwOc5L5yDxzz61mapc685j+2XF3N5f3iWJ2npxlxk4Y846H3rzn4T /Gjxj4s8e2uleMfEHh7QtCWzaa+1m4V2W3EcUks78yDA/dgAHHzN945OPnT/AIKi/wDBS/XfgX40 8Jaf+wpqHh/4iw69p62+qadq+iTXN3b3rJDcgg20sYw8NzGphKmSJ45EkbeCke9PCwqVFGKRhLEW 3Z9jzXTwr5c6yNEH3yfNnLcfM2W+9wMdTye3X57/AG6v2iPBXwT+GNrq3iW5lWebWoU0/T4/l+3S lHj2BhuVAC4Yu7KnydWO1T8o6Z+2X/wV/wDGs1naRfspeEdNjvJ1jT+2tNvYiC+FCOrXgKBiMcjr jOMgHyP/AIKC+F/2/fiH4JsfFH7Rnh7wfpvh3wrfxXTnwtcfvI2uTDHG7F5pHf8A1qkBRgAkkcED 0aGWy5uiOTEYyiqbs3c+nvgT+1J4W+N/xUvPg74d8K6hJrFlatLJNpri/tCysFZVlgDK3LgK67o3 42sSVB9f8b+HdT8F6fDqmv3FksF7AZIzZ6tb3EkeAPllihdpYXHOVdVI7jkV8lf8ErPCgh8A6/eR +MbiG4XVpbcQ2eqMtzJC0UGGlTI+TcJNpK4LE8fKc/WF1Pfw2j6XBfSxJ5ezZFNsxlVDDjByxVSe eSB24rStGVKfKtbGdGrVrUuZqxxfifaLVzbDcuG27X+U+47f0Oa4XUIRbu0YXaWkHyLnjBz16Z/P +deheK7UpZyJNsjRUZVCqflX8PYdq8zvpjLJl8qwzkbTk4H05ojyyVxx+KxNEqKhkS5X92eI+vX/ APV+nvRAzb9hYsrMSMYwOOD69zmqtrIZY/LG3AXlQpzjH165PX+tTW2EKY2/JztCnj8P89cehpOS lqVODi7FiM+Z5iBm+VidvPX2/KnQ3RTfuO4LjBJOE5x9ce9Ru6SsQBtbb0Xtjvj/AB4qEMFk8mUM 25l2+Zn5gOoPqacoqUdDHmi0XrS7jknBMy7pG/dq2Bhe49vx/nzW59uCWkbojPlxn94Ovoew7dcD pXPWkgjulLso8psj93j/ADx/j61oX9nFd2+2O+kt2DsGmt32mQ9c4OOc9yD7VPNyi9n7yPLZ7i1n 8X+JJLeTzFXWF2yLGedsESMuSOoKn8MYyDzdjb/loxVey4XIIwR+ecd+h9sVi6TcXN7rWpfaZ5AR qUyKH77TgZzwOMDAHtgHrsI6t+6UiPbkNHt4I/zz+VcMZylJnfVp2SuADs2Y28tV4ALdTz/hULqF nQSLuMfAx2Ppn1/zxU0hjS1aDG5PM/hx8wyMdgf88+tQ3Vks8yzmZmZEb7v3QpAPT/63QHpmq15t DnVua5Iix7sxqxz8rNu+77++eePapBItsV3Qsyqx25P3hnqfp/nGeK8CyQplmQMygtnDcdxnj37f hRIqxXBcDPmcZwCCPfPIP071PLzSs2atJq8SR5Y0bzn3IrcbfUduAev4c8dadLFJHB57uqq25UBb J789ORnp9KgmkZV8pmGI1GOQM98fy7ZFSzuqxpLsVhIxDbeOnH8scf8A1qLN6EBHIHVC0f7zPIyo 3sBjAz/D9TwatRP9mCZuFVXbo/y844J9iM/TOeOaprL5LbNy+ituxg8c8ezH/GrBKqnkpN93KojD 5C3+fryKG+WJnLnj1KuoziG2MwdmO0tt8s/MB7AZycDjGfzrL1h0HmOsTMPMx/rg5I5Oe49c9fqc CtLUJZArRpK/HIAbqM5/HnHr06Vi3aEyRW9yI2ZmBct8gwCOM+mfzyPWtIJ8quUrWMfU5GMKWkMm Nxwf4sdOCenJx/8AWI4zfiYyWX7IPxRv9vyXEWiWbK0hfO7UIJMAAjjMBOP/AK9an2eefiS4WaRZ c4K4ZRgdh6D88Vzvx4mSH9h7xy2+RvO8ZeG7UtGemRqMjDb3OIh0HG05PavSwN/rKscGN/hNXP0e /wCCbOj3eg/8E+Phrp91B5bNock23bnPm3U8gPbqHzXqCLIlxI2wK2dqsVLcc8njr+nPTucP9knS odK/Y3+FdnZt+5Hw50VxtPKF7CFzkYGCC7cdcjr2regbDNJsYM2PurxxxnPvj/OK+gwt+Vnz1b4j 0T4SCR4Gmdn4kZWJbGD8p49cg/Xn0AA7dJF2LDGQvy7V24AHHr9a4z4Rxyrps0hWQBpgf3mdvYcD p/CP1967RAZGbdy23OOvrx+tejD4TinrKxYPzNkwEHdt+9/Wm+SiANn73OWHr/nimPcktuUEttw2 EPPoPb8P8akEiqMvJtXbkqvPtjH8vSruTH3QBWU7s43Y3+w+h6c5pkgZg0slyqqU+VMfdIz3A78f iPc0OVXc+1iu3A+U8+/59qYOD56Luw33QM7ffJ/zk/mtRysOSaULtjTPrt6A0VF5kcn33b5eN237 3vxnH480UcpPMdBpjmaKMJuy0ak7oz8uM/4A+1WI/JRs+QH3N8zdMcjn2z/n1FHQ9LXRtGtNNebz GtbVIpCuOWRQpOOcDj36n8LkbyKqlwqyB/lyoAPv78etdPN7uhjKylYZLE0knMipjhN2emOnQfyq KV2YYDKwb7w/E5X26Z9P5ULbmBFtgWxEvQEsw49+v1P9KjkQmFkP3txK7Sc49ckn+Xaq6E2BmaJA 6yH5sBs9Me9RupygEOSWx9O+T+X+e8yoi8ufouNue+f8nmmviOJjGo+UkMN2SBjJz/h9PapBaMbI rRbd/wDCvzKPX1z/AJHNOZ2Hys4X3ao3bd+8DdDjhsds/wCcUrN5SNuA28j5h/n/AD9aZT3N/wAA zf8AE0a1aOZTLEfmjAbaMAZ9uv8AnmunaUmLZGcHzN3Xrx6enPY1x3gVYv7cjaa4Ksv91j8w4GPT HQ9sV2E7JCWiXjDfN1APPHXimvhOOr8RDCGh+7aNMxkVdiqM8soJ5I+Uck9yAcAnAPzj+3JoWk2v xv8AAuqzN5t1r3gXxfozQrw0iLYLIi5JGP3j569geduR9KWq/Ltb727+FuM14n+2xpEVh48+Dfj2 eBvs9h8RBpsyrySl7aSow2ngg+UMn8Ohrz8TudmFfKz8c9YtJLDWrtX3KokZV3KR6E/yPfFd74cv FuvD1qyuu1bdQrIp2g9D34Oeo46Hp0rkfiZo40bxpe6S86N9mumDKGZyuPXd09x6/nW/4Y1Gd9Fh SFo3zEQqs/3juzkcdPUdvyr5epC8mmj6vmfIrdTcEED3HkGAsCM4x8o7deBxj+XAptwVnkF2jDPy hW385Jzg+3T8frVVLiQKGddpLL90gYb15Prx+tNmmQuwmlZmbGX6KOBxjjnnnjqK5akXGJvS93Rl i7uLZFVgvKlxhSSyc+oGBgYqu0rNE7wwlZFUiH2/GpXaSbKXaptX5lZV5656Y6g4/n7VWUrKzI6D JBH+sPC5wMcZ6frXI/h8zqgyu7OqiUqqgx/xN7f1+neq6KxkDNPGy7eNzbto69M+v+etXInuZNsi su1SRJJnG9s8ADv04x6DPrVeOYur4QPuOWXzOhzx3P5cc1hbuaQ93UFkhNyqlY9oYbWUYyCB8o9+ mPpTVd1kZlVS23BVmOM4AP8AP/PaQQI0atJG24fd6hmHoAQOvHfFRtcxzDZI+MNg7sev/wCr/wDV Wcknojam7kKuyLwsfQHb+vXr3qSWJXfy0bG1cn5SMcDHHpSzy+XIImZG3bfvHO7jt69eo5plwqwD ywSRyAd3XPb6VMve1K5pIhfEK7Y3Byv3jnn88/z4qrcxr5oWVgG3bvUnpxx0xmrUgljjAWcN3+ZR wccj14qvdbgrXCx9OJPm6cZ/lTdlub07tanG2dvBb/G2wuZv+Wmk3EETNxz50DZGO+ASc9ie+BXs lu8IKFsf7owf8f8AEda8R1e7nsviz4bjhjUNPNd28iunT9y0nccf6vr17d+fZtGcXNurOw7fN2Pv 9e/5+1JPZjqRUYM2bZ5FhVlZovlyx29v8/j6c9Zy8k/yxPuUtwGX7nT1+p/yKisELRbEVvu4IbJP f+v51bt1fb5UW9VyOpPf+Vd1P4TzpLTQkgQlWZHG9WHzNk7T+B561ZWC+jjZBeuSxGflC5xn/P4+ 9LZWZQq7fMy8Oobjj61chZHG1sMvA+91GOuR7d6q0b3uZ36EcMF4QEaXa2MjH93/AAwD9Pyqe2s7 mNv9GkjZt2f327IHt1/pj0qeKASSYx6Efz/L/wDV2NSXNuqxKgZsY/gY/hVez7M0jUtoXvCsJjme O3cBVDFvm3dW9/5cfpWD8YPin428B6lF4d8E/De+1K7uYPOt7n7HLJblwzZiJTAQ5Ckkk4U8ryCN zwnFdTzHy5tjOuPugA857j1H44FbNnJLFqDWN5tKpgxyM3PPY8k8ce306V6GDqUqc06seZdjz8Zh 6+JpNUajg+6Sb/HQ+avHfhP9vb4x6HeeEvEXhvQdJ07UlXz45mgBj2sp4aIuxOQGznBxg8cH6A/Z U+C/xM/ZS17wv4w+E3xq0vR9Ftbi0i8RaX5c8d1feUVaeb9yWLebh1AkyB5rJkJzXVwxs4bc+70B 6Nxx+FPRpCu0H+Hozcf5/SvUqZl+7dOnTjGPZLTX1vr5nkU+HqMpKdarOck07uTvp6W08tj179ob 9qfU/jp4Fv8A4W6xo32rR9QeE3T6gx8yUxPHKuFDYRRInqwYKOn3a8jm+HugeG9O0680bw9bWq3C sB5duqoW8sElRjgk5Jx13Z7mmgLtEYK7lXrjnBx+hP8AKuz1yCOb4T6HrCIsbfbjAoVXw+FlBbrg H92OvTnA5zXn0acfZySR7U/3Mo+pxF5BNdI0UcjqjLwe4/Prj/61VZdJjgi2STs3y7V759Mfjjr6 VuOYjHmWElioPfH+fenrZWkcqv5Q3Yxls+nXivNrU4yuelTqa3Odl0a7Nu0mz5GGfn7rwD3+o6dj V3TtButTGwbSpYg7lzj6Z/nWxqUaCx8tSr4xtbuD/n0rU0SIx2cabD8y53YB/n7VxrCqUrXOiWIl y3KeneAsRiNJ23dNwUYHsev+ea3rf4b2siRS3UiKI23tJIx2rgfe9Mj9PXvVzTlCTecm77u3DYAH H6H/ABrpNJlJIUN93l025HT69fz4Fa/UKMtzlliqpT0f4TWMzB7lpGzEVKiQAE/4e3/166jT/gF4 UnRZpL1o/LwZd78dTgc8A5A65BHboan0G6hRGYIuduZOcAkHoP69q6fS9UkErzQhC3mLH5cShmGe edpLZwBwPTPPUejSwGHjZ2OOWLrb3OVf9nrwaGY+QzL1BWTryB6/XOQO3BzUlx8EvCSQyT+Vxvz5 LZGAR90evr1I9D0rrL3Upp1R9+3K4wijDEnPUYzzn69T2qhqOoPKNhUt5TZWXbtxz78gc/54NdlP C0Y7Iz+tV5dTlx8I/DhLyNBCkauVCqfQccDHPc9f558v1vw3pUN+0QI2q2V7ZAPHQ+/+ea9fvdQm soZHh+X5clGbgkgnpz1PfGenXrXmWvok189xEWPmNtG5vb9a48yo0/Zo6MLVqSm7syItGtWL7vvP nLd+nbn2ps2l2bxK2fmZdpZ+ScdM+34VcaLYFQS5+YnDKM9OntVeUjDZQfLzu7L/AJ/rXgypwPSj UlbQzZbNLUfMP4sH5+SMHJ9h0qnc7full3eme+emPxrSuZA75ETN/TNU54jLJ5gVsMvyt0B7dqwl GMeh0U5SM8qpVmUMwYZ69P8AP5VG0CgbnJ29D83Az9BU0jeVITCPm3fezj/IqOS63/IWbDL3H6fp WcY7nTF3MbWIJTbYyuTJ2A6evp+tWksIopMAN65LY/zijU5SpaPAZt2QuTx1/QVOrrcQhWjUcDcq /T/PWt4cqF9opahYQ3KSWN7CWhuYXiuIyvDxsNpRvUFSQR0Oe9c/8Mfgv8LfhLZ3OnfDLwjaaRb3 lwZ5oYGkcu20DO6RmYjCjvgckdST0srxxXGGZQS2VO7H/wCrt/kUsyPGWlBVmU524/zj/wCtXZRv HYJU4vWw+0MFvqemhmjbdrNkfmk42/aI/Y57Vzvx5+Fvhb4qeH9S+GPjy1a4sbu1s0naOdlZmSCF 0bcO4YKccj5RkYJFdZ4YihvfGuh2d7dNCs+uWan5d21ftEeTt4JHtVbx2t4/i68WYQt5cdsv7knA /wBFh+XoOnT8q9SEuXBt9bnk1KcZ45Rt0Pnr4B/sPeBPgr8QE+KB8VatquvRxzxqzeXb2kYkyMrB Eo5CkryxXJzgYAHt11HIZwoVdqjJKsMdeevQf596bGhE253VV5BG772R6/54qO+lCuJGHU8r/e/z +Fcsqk6juzqlRjTp2RzPjF2NhNGkgO7O2Rl6KM8f55rzmdVM7SOVwWUKPUdc+x+n9K7zxlIHtpI4 gQSXbcWxgZ5H5/56VwDP5c7MGb5efm6E+mOf84/BwTscuvNqNk0a0mP2lt27+6rHj/6309uarJZz W139mgvWMa4K4zhsn/634VehvHKDy92GyGwwHf8AU81XW7jWVIWiCoOCxw3Pp/8AX+v0q40+V6BO pKUbMDBexOZ423IGPLKPz5HXqarm7u1m8+SBlkYKfLxnGeO2f8K0EAmb/XBfl4wvUUwpCArS84yM HOQPx7dutKUuhmnHZooyazZJNGJbdfvYYr2PX6//AKzW3Z6va6rZhrF1xjMihiCRwfXHX+f41TeC Jpdo8tlU4I+9/wDX/PJqaaysba3W9iTDNuWRl+UnJ649sZ//AF5rKTkldmsXTulseS6JNbxXOpCN csutXqbecjbcOOuOOMDHPetiC83kNlvvc/IOme449PT+ea5vw4hFxfSCEqW1y9aRd3zZ+1ScH1PQ YP8AhXTWNggdmCBWRsLuzz9R37dfWuKm+VHXWSlIk82OWHyvs67mHy5+gz+fv/8ArbHEIVwzrtXJ wuOSevA98/j9aspGUuW82XeTIMdB26cdevf1FQz2cca78s2MbupbI/yeeMYq4Kxyy7ogm8xZPNk/ d8gLt74Jxn2xTwm1SzqwO5ucjg8//XFLvXywm1TIedqycnjtx/nrUcENxbpMlzErbpGV2+8cZ4/H /Cjl63Ki9rEgCM7h4vu8D/Z7dPXpTYZYXKvMPvZK+YucMO3+z06YptyB5kttZZ2+WuZO64HJx6de fQn3qO3YFmuyMnft2opBAIHfOP5n8xS21ZXfQuecWjDQOvnRnLLwcgA5zjGORjgDn9ZN4X980C/e w/y7TkZ6HGemPy/Gs9pP3ZtpUDDGFVpM/TH+eavPJGEELt+9fAUZxj73rgf57049Sebm3KeoG5eJ ZGKhtucbc7gOCfT0/wA9ef1edAuZAzc42qnYMCPqcn9M+tbtzPEkJmjZdrRhTN5JABHB5XHTk+v1 6nmtajWZN00sYYt5e4scEYI6HjpyeOSPatqco7MxlpsU9ScgrPI7crncrFsjHfH0/wA9uW/aVb7P +xzfWCxMsV58TNJ8qZWPIjs73JAPOQJMe2Bx0I3TJdMFDeSFy4EbkheT6YyT+OByenB5v9ruJh+y p4Zt442J1T4sXCqpT5isFhbkkH+9/pOOx6dcmvQy/wDj6dmcOMi1TP2A+ANhd2H7MXw60WWeSRrX wBots7SKBuaPT4VyR6/L39O1TqB5zx7xuVsNJ0xgj88+uOM1uaFow8OeBtG0GF18ux06C2jCt8uI oxGOB2wPy554zkXUPmXEk7kna2JdqbVwSCCcdCB9K+gwy908Gs1zHonwlikt9H83yygkXLbh99sn OOenH5dh37AHaFJQt8vzBj0Hp+grmPhbER4chQll/d/eYZ7nuOMgc10ocqnmOT93cuZOv9f85r0I /CcMviH7Y2dUEp/hKn+v+fWnxMpG527ZOO9MhSV22RLy3fb+mfXP1zUgdDIzRdh8rN8vGMc/r0rX 0M5CEWyK25z0H3k6jGSOPf1pqHyxtaLIbODjqMj/AD0/+ujLCvynpjGF+XA4z3HT9PzpNrIvALAs x+YDjJ4H8x+FIdu5BdNNbTGIDfj/AGiNvtwp/wAmirEc8AQbw6n02/8A1jRRdj9mdf4gs/sl1Mlw f3ecszKMZPOTgADPPTjHTiqLyvMQtxEF2LtBWMfMMZH1z78/pWx4s8qPVlnIGx4csy9CQT+fT/Di sSN42UqkagLwGXPXJ4/Q+4NbR+G5lP8AiO4plWVdwLYLDO5SOnf3601Uk3MzANnjGOi49vU03zdy 5Me3qV8tufqcc+nFRzOplLSvyf70oOfXvV6mb+ICA0jZ+62Pl54yeBz/AJ6/iKu1cDjqSV7LnPfv j+dI6hEKMepJ+VuTnt/npUbAeVgEBTx39Ome2OPz70lqP1HbXCNGRsYn+70560qzkgqU2KvGcdf8 /wBKhMkDzPHFMkkigb0WTBTJOM+lHyhw45+fpu7/AOf85olcI8poeGxEmt28gVt27C7VHI6cfXIr urjCXbS7huYg7QevHH+fWvOtLSdrtZ1CqFYfVc8cCvQ7ssknmxqp3AFvbjscc/j2/CnFnNXWtya2 3MCPl+Zf4e3P0rx39v2zuLf4MaH4stZFjj8OfEDRdUmaRFIKC5MB68f8t8g+x5xwfY7M8+YygsxJ K+ZnPX1/z+leSf8ABQDTNQ1f9jnxxaaZLia3sba73Lj5PIu4Lg84OPliJzgduQOa4sR8R0YY/Jn9 rfR7fw7+0j4v0FIPL8jxHfRlVjJVNtw/QkglcYx0wOwwax/DM9zKi20KSRqSPL3cZzg55/L249jX d/t9abcWn7S2u6gssSx6k0F7kwld63EEcwcZ7fvOAPU81514Tb91J5twu1csoKk59hjt16YJ9xxX zNZ/vGj6ijKUqSaOmsLtonbajsrA88deoz+H06fgS5Z2kaVLf7i5LNwx75Hb+mfzqC0iKiPy02le WjkH4np1PU/X61Obkw36O5X5cFWbocgMS2fbHA469a5pq/Q6aNufUa581vPNwMY+ZpBkbs9Mcfj1 59M8Ole0x50haRTncGb7zYHHt+PpxUayp9lDFgv8Wd2AMHqSeRkAn8celQ3WNrOu04XavHH4fj26 9q4pLodnM+WxE0iEJuXcqqdqnpnHPTjODx/nCN5k7+dJLgouWbvjPQenT+dNmkt5R+6Y/K2GX0Yf z/8Ar/hUlvsjPmNKoU56A98jH17f5xWM1q7msZbBKWCmMlgVX6H5eSTzj/P5QQo8UjTyBSrSZYiT 5uNw49R0z7/nU1zNFC5uXnjbcxA3duOD0xjP9c1HM8UkXnOdrFR90ZIrD1NIuQxpo55hEImyxxuZ s47cc/4dPaiXahKM53FfmXP3flqMF3UyiTkKvyqp+nH/AOrP8qjAZfmaz37v9XkYOB1xUW901Uvd sNdi75IY7s5VcfODkev+RVWU48yNodw3YyVPPT0/z0q+ysn3lXd1+Xv7D296oXxUukhLKq/d3Njn pj35/wA+ud/d1NIpqyON8Sbbbx14fvkuXj8vVJY2WMAgq9vMnA5+nHPzD1Fet6SzGHerZX+H5egL Dt/n9a8b+JVt5N7pFzDcMrJrlrt2yEcNIqHPBxw3pjnOK9v0uNBwiZVf7/r0yfT069fpUxna1zoq xUom5pZJiNwyssf+zGMgfQnr+WfarlrG6Rqx37wzH5e/PB6fWquixqke2UYG3PUcA44I7Y5/zydS 3tHeVpVkYDdnauOD7H8K9CnL3TzJRUZEunRrK3735drY4PfHXtVz7Msr4KZ+Ybu3fv8A40yIHepI VTx+84weP8D/APqq08ZMXCZXg89R6D/PStFrqjGTUtLCpHtVlinb5Wwq+v1/EU94Y2w/3lLfMu3O Tnvii2ghAZDGG+bvu6f5FTMCrNEZAj5GFZuTx1x+P4cVtD4iZe7qWPDUUc90Pm2q6ltir04z7deB 9PpWwsSxX8cmJD5kZAjbj0P6Y9axvDUqpfAoYwQuGVeSeM/4enWtiVpV1SF4rX938w8zzOhOMcZz z/nrXQr8t0KO5rwr2Mf3ThV44/xqQLjaoz827O0Dvz37/wD1qbasDCoI6NkZ6HipZpI2HDLlhn5e 3Hp/nrW8ZAiFV2O3zDP97gcf5/nXa3vnJ+z7pMRX/mYmMaqRksftbEnp0GePQ/SuJWGHzWbzDwcf exz6f5716DexPP8AAaxaFBth1APsLgbmzOuSOp+9+nYV04de7K3Y5cTvH1OIH7qX98zd8KuOff8A zj/CzFIgOY4v4iWDR9Tn+lRK4lKpJ1+98tWrSRnTbIir97v09Pxxj/E9/PnTO7m2Ir9HjtmHmAty RnHUfhmtDRpbie1RsNu2gsNvQ4Hb0+v6VWugVs5AIsjaTuLDHQ8k+59qu6IqjT1ZgE/ugcnPHcVz clqlrmj/AIZs6bLiVVyyDgjnIzz/AJ54+vbZ0e8SO4jSKfcpG0bvlYjqCOORwf4j6duM7SoDJEkR iZtvXKn61v6TaQ20y/6MozgAleSM9P8ACt1GTsc0pR5dTf0W6htkjNyGdWOdrqO/qBx098c1rWl9 ES89tIzN5Z2O2X24IGMk5H5844HWs3SrdInXy4kbH3VbsP0wfb2x3rZgkcs8MszrG2AoVeABjI4/ x5/CuyPNoc1tSNNTltIZVgliVc7VX5W2ZGc4xx+AHB9+aEt58u9LppA0fmMyfOvPOQ2cE9T1qO+a 4tgyW8i7mYnLEnHORzj39z2qvehTIsjS7mbHyhumQM8/5zXVh5c1yJL3lYp+INUZ7JiJsHGFz/CP cfQk9ccV5/f3ZMzPI3zBifrmuz1nbJb+QswJII+Vs5znr3xz+lcFdNHZ3TRrH8ysfM3LyTn3/wDr V5uaOUYxkduFj7zRGPNmT7QrtGq5I+XqPx/z9aLgMys+fmHH+fSpDIjjBJUY/hzzjt/n1qm84ZWQ lUZF2qd3t3/X1r5uVRc256cYkZ3ynEbFvmyRjjFU5kWdssEbrvGDgdun09fWrPmlIFLtHuPKkZ4/ yP8APpRuJ3D+WIxtC9mPP+cVnKodUYaFa4JBYSH+IYaNvx79P/rfhVW5uFjt/MAyytg9+/H+f51a dPMIckqy5wu4n6H9P51Tu0xH/CVbjavA9Kx5veN6ZmandMzedlsqMfr1q5BdLuXzCW2qAdqn+tUd Yj3KXZOf9lsADOP8/wBOtS26B4gmV7ZXH3fetlLYuK5pEyys07YQ7Wbr0/z/AJ/CQvvOyMfw4Vl6 j/PNRXOPNaQlWz/Du9v06UsEtsjtEEPy5LDB+U9/1/lXdSlaJbps3Ph5E6ePfDyKjM/9u2ZQcn/l unPv0NZnxD/deNtQMtosbvHaMR5m7n7HDzn369wM4HGK0fhqI7n4g6DFsU7tYg2seud4PTr/AJ44 rF+J2pHUPH2p3UkrFd1qiMzAlwtrCuRxwMg+vv1r1G/+E+67nk1KbeZL0Mu3njDqJDj5sOzHLN9B n09/yrP1q4eKdQo7Y3HrnP8A+qnSXEwLLzjgHn1HAx9ap61I7x+ZI6swxuU9uf8A9RrhjK60O2pT 0sc34svQA9qtxu3I3mBl5I/XOBjt6e1cDNdQCRlLR558xRzz+P4/y9q6/wAUgmNgp3blJw3zcf8A 1vT26VwF3JunZXZQjSKW8yM/KMevr7/Sqp1JR3OKVNs0ILxSEsvLZpHPyq3BGD/TP8qtLOzz4eJS y4KrjHJHUH8R1rKt5gLVZWhWRUUkhMY2j09+lTm8kdzNco2xcbcr057c98DggfzxpKtynPKnKOhb SRZ5WBiDFflOAPT/AOv+tJNPHJsVVZvm/wBYvIx3B68g4/IiotNQ3dx50hIKyN5K7dmF4yGG47sc 9h7Cp5wIllMvy7fn38859v198URlGTM5U5cwafeGGbaqfMpKJt5yT+BzyM+tal1JbyaZLGGkWNlY sU69O2O44/lWLpaRT3W2RWRucK2Rv4/DPXjsPwFbE9t/os4uRuj8vA2xktt29Pf8Me9VVjeNgpcv tEeJeA45bC2kzEqs2o3LfdwDmZ8cYBA+vYdBxXYWheOElE/ffwnacdeV5GPT+lcV4Ale40OGV5Xz 5kp82Ry53NIW3fNyeT0P4j17izSPyvs+5QzL82/PH59elcHLyq53VHzS0JIVSQMPtG6TdhW2/MO/ 8sde3JqORQs4Bbcyx/KV9+uf8/jxipCYndoSVbgfdYdSAe9Rz4bKLIsar/CueeefU9qqnKOt2ZSp 6ablfUZWwskI55aTzMn05A/HJ9qjupDFEsMY53Er0Xk9/fnmpHef/VozL+8+7uG0+mR6jn69utVZ VM7ZWJWVmO1T0GeOBnP+GelTzdxK8WF6FigYrM0eB8z7evfPPWoYG8wK6kLukBxIvX1/TPtVe+nE yefahlVcpIpk2qPz/GpLWZwuGiY9oztLZ46H+6Bjr/8AWyvetc0l2ZYtpU89Rb221VOFVhwOMZA9 Px5qea4M+Y0j3b5MZx97JHv9PxP4CjHcGTUo7cCNRNjy/wB5jjG7npxgjn0PoKuXsvnIwkaNWXDB FkPzfr3I9f6VUZSjqjPmhzala68sr5bRybupbbztz6Y6HGM9OnOeK5rXLiSKXDozMqgqqMTtz+u0 df8ADNb7y+XHuj2ttXcvzHKnP3TnHfPTmuV1wzzzHKFlZsD5Gxx147cH06/jW1JXbTMZSjzNlRZm NzHZNOr/ALtlkbaozjJJ7ZPTtzn6VzX7YlzfXPwE+GulxxNOb/4ga7KsKBx5oW209OODnpgEA45/ HrNY8Q+HfC3gq8lvvC0F/qur3kNpptw0kim02SRNcOoDoDJ5ZAGfMXZLJldwQriftIafa+JbH9mr whPfRK+r6vqk21sqiCbUoYMnIAPMRHHHykEgkmvXy+m41m7dGebjqilRST6n7X+JEjM0giQKiyN5 aqg4XnAweMe3t+fHXcLJmZm3SM5VlVslTx3HHf8AKur1ZGePbcM3XOOm49O3rn88HtXL6lKn2pyF XLYO9cdOePb8a9nDXjE8OqvePT/ALm30ZFT+F9rIORnaPw4A61upveU+ZuYquF3ZHGfftxWR4Gso 08Mwp85bbGH3DbkqB/Ue49e4G2mxkXzWYswwxYbSfxr1YfCcMtZEiGQyNt3Hy15QcY9888Y/z6kn ypmZj9/1zk/4U074Q+Njsy8R45J+vuQOvrUhiBLLn5W5Dbjzz/jn8qfwsnWw3yZll8pCzLtKZXaA nTrz/T1x3pjfOT5h5T7u77w59v69M0siMiq6AyLu+91I6/X6/wCNKHZlkynCjcX+X1HUDof84NFy o6xIJrlEfBL/APAc4Ht0NFSvuRtrsFx2Zjminyk80TzL9kn9u8/tqXPiC6Hw+bw+PD/2ILG14ZjK twZzwxjTO3yeoH8X1r2lJWZpD8ued3fJ/wA/55r4q/4J0/tN6D8Ufi7rfw603wZHYovh9dRS4tro vxFNHGI2zEvTzgQ2cDkYBxu+0W5P7l+h+7uDY/yP59K+hz/B0cDmEqdKHJHRpN3t8z5LhPM62b5L DEVavtZXacrct7PtZWt6D9yKGxIydPlxjH+fp1qOZVaZiItxB+X5R1/xpW8tl8wKo5Ayex7Z9zjN Ry/vlVmDHDfP+85Pv+Z/SvFPp7aXFkZ1uWiMWMNjDjuDgjpx0qEOrHDx/wAQ+96en1olZHf5CwG7 Chm6YX+RoTYOQfu5JDHrx1/z3oJ1GqZFQ+WWUfdXK98nHf8AH/69PDNvCsyspOM5FI05EYjAbbyR jtnp9OlNcBGy6c9MK3b1oZURySAThk5Puu7HPXjr/WvSLOVLrT4GjKkGPKkL1BrzHdHHJnB3Nj5l xgY7dPavQPCaWQ0dLu1s442nlD3LRxqjSuEVNxIALNtVVycnAA7CqivdOfEbGpabejPhS38PGOc/ 5/8A11zX7SFn/aPwD8daeFH+leCtUjXcpPztZygH368D8MV1FknCpCWAbHzNjk+4FT3tnaX8X9n6 hF5kMw2ywk/fU8EdD1BPb8+a48Sa4bdH4zftkrpV/wCMvCPjbxCRZ2uteCtDub67VQ8iILSKBmxt 7eU2R6qOew4L+zvDuma/fWHhfWPtlnDIyW92qgCZASofAY4zknaTuA4bDZUehftcQHVvhT8MNZvo 1ka38LtYM8gXLG2v7yMblOTnbs5Pr3BGPF/AE0FldLHbhYo1g2xx54O5gMfdB6c8ADJ4OOnzOKj+ +bR9RhnGNFM64QyKCoZVHLPIy/QHvx3+npzkWDv2qhj2rld3PQY546c469cfSqglkkBC7vM3EbZG 5PPQAdcfTn6ippZjIzSqAPL2qYUwTgdACO+SePcYyTgctpcrN6cpSkMuLlbZiCdqM2GAyDnkH8Pb nPfPGI49zwYjjZVDfdQ9PbpwOO/pRK0b3HnwIY1I3fdxjp7Y6+lNV/K2xyI2C23bH7YHr7/z/Dnl yxVzsjZbDZ7sHdiXYEXOZOM5/wA/kfzz73Up3h8uFmYsMLuXp7cjnp3yMH8Kmu5GQ9Cw/wBnjt0x +FVDgq3mFlx0I6f4n0/ziuWWkdjanKMiO0vZ2uGWe7LMrZK+X0OPy7HjpzWim1LV4ZIcLu6suMgg cdP07YPvVHTIAztJMjqy4bcvGccg++fT9PS9ccBSWkjJP8XOPU8fSsZLXmOq8VoR7Tbt5aj5pP4Q 3zH34z29f5UIRHLv3Z3cNtTGCf6EZHH/ANale4h85VjaRlOTwOoPfPTjFS2yLE6r/D9794wBA75y Poanmi0VFW2HIiXSiNDuG3apbowJ9O//ANaquo2u8sCE2k4+aPnp/wDqrSxCI2ZyeDls+gznjPp6 fzrP1O/gM7RzJuUMzPz/AA9h/X3zxisfd5dNDRRblc4D4pQW72ltN5pYR6naMrBflwJV4PQYxnqQ Mj1r13RpYfsil2aRWwPM2g9uPXn6dfrXkXxdFyng2/ljg3eXDvyqkhWU7u5z1x6/lXq3heSK6063 ubduGiQruPTI4Pp/noKx6o65Ri6Z1uhnczYLccFvLIIP/wCsfjXRWQnlj/1qnc38OCc/X/P61zeh Ru24TSOdvDfPjnP06f411mmwgAxn7zYA+U5HqOa9CD91Hk1vi1Jo4gqrGw5OPmDH/P8AnFOhRI8l l2j+4F/HP6f4VbSBSFljj+/0+bvnGf8AI9PxY9vg5O1m6Yzy3HrW68jEjiWNnURuSwGNwXr2+nT9 anCF+N6r67j1/CktImeXbHGvzLgj3+nY4/l74pGglkiVYAQU5K7ecY61rGPVjtzaFnR7cx3uZMFu vyp/n/J+lajSSw30KC2ZhI2WkH8PynGR1z9B2rN0qG4t7pCxbpnaD1/yAa6GJ4xujkYHcM4z6E/n 3/I1vCUuUmKUZbE9tG7Kq56sSq89MdR+vSrDwxsfMJCPz8x/zzVMzhkLdscAMVHP6j/PpTheCdih OOMckflx2/GtObWxpGJadkKjYcpnGc8n/P8AnNehaC8eofAHWIGZm+y+Xtz/AA/6VFk9fV/xyPWv NTJH5mGzz93GPTr+lejeB9RVPgJ4qV0VWkmjTLDnIuLVhjGOcV2YWXvSXkcOMWkX5nCrGCdq/eHG 1m//AF8dK0LOASsFCFepUhun4VRy8sjK5yuMrt6D+lWtPLo53XEjMWwu4j19h0rklodkfeLWoWkT wyRS7drDbIu3PHp/nFW9BiZbMlyD+eT6Y4/zmqd+rnMQP3uV+v5Vd0Jm+xtFIzMzMcYbr/k1yya9 pdlSvym9pJkiADfe6np+NbmkzN57BojztKvzuB/z/kVg6bNtblMMVyPm/WtS1vdjxiWJWHI+VRk9 un51tGRzSjc7fQXtJNr7Jgyqekg56kcY+vr/ACNW7i8gIe3EWxVTezLuODyB/n+WawdI1OOD50jk VduGXO3cMZ9fWqeq69c2d7I0TxpBJbhf3edwYMevHIxjvkEe9dPtoqNzJU5M0L3UHmnWCLarBslg vze569Ko6hcGKR5iPm3MOGIA/wDrV5T+0p8WfH/w8+G198QfAlta3Umhr9q1S0mkKySWCIzTiE4K iYKAylwVAVsgnArwTwz/AMFqv2dZmJ8Y/CHxJdbZVNtHa+JEjOSd2GxDiQAlflJ6Jht25gffyXA0 cxw8n7aMHfZ3v+VvxPieKuJ8y4dxVKnh8trYlSTblTdNRjbpLmmp3fTlhJeZ9c6hN5tsrIi7d2Ny j3+v8/wrjfFbIdXzCJFjaMOWOPmbJzwRxxj8f0+cdW/4K+/ss6daq3hD4D+NnkhkhMX9peMBtQq0 BwAsIZsmHksTu3SFgTK2ep/Zk/aB8XftOWOqfE2/0m20zw/9vksNG0nLS3C+Wd5leYgB8rIiHjBa NiFjGVri4myujl+Vup7eMmmrJXv/AJfidPCfGGbZ7mv1fEZVVw8eW/PKVNxv/LZT57+fLbzR68Z4 guFj467jgfnn+X1qteBZZSJk3Nncy4HP+fWrkdszLib73T7w5+vamrZGRpJo2DbcD5evf/6/09+3 5h7TmR+pxSiZc6xhtofGfutjpxTBE5V9qfw/N/nrVuS23TZMR64YkjP86ljtkkhYtDtVlyuGwfwz /nitIt9TVKxk3EEjruWL2Z93+eKzL63kyY1Dfux8vrj0Hf8A+vXR30PkDesRYM2fQjj/ACKzr5S7 kQqfmwD82P1/+v8A/W00k7lwOZ1JmTg267ZBj5se+ccEHFWrRHigQLGzKY/x6fn/AJPrTdfWNE3b du4jkt0qxZjNuGaRWyuGGeRW0Yu5tTjrcq3r7FUi3YN1k3D/AD6foKI4MqCrL94tt/8A18damvnk X5sbV/2udvt6U2OKNQHVl3c/L6HHH6V1Q30Ojl5je+ESRP8AE3RWnyyf2hHu9zn/ABx+lc/8RYpv +E81gSssTLNADHxkf6NEMHH15rpPhEwX4maKqttY3yAEtn19c5Gf0Fc34/uP+K01Qqudt4Aytjn9 0mAD7D8ePoa9a/8AsGnc8aUW81t5HMXE0kb5BbG5fM4GO+BVLVVlIkmVdyyMMbG68jk56dfYe9XL ieIblfC4YehJ54/p3zVW5gJX7jkZwMr9eD+Pr6d685J3O2p8JyXiz7RKGmWUbWUhCzdfxP8A9b9D XB3bi0uc2rOxZsMIQoZgDz1/H8Oleg+KrPzHUT7tp3fMynuR6DsecfT8eF1WG7eRrlnXLOd3mKcc /wCf169ahuUHYwcb7FO1trOJt5tFBaTzI90a5Xg56fUjjHI79a0E8uYfvFXcG+ZkJXj6fX1PFU9J hge+mikMbXSAJJISvK9ccc7c9Pp36nZW0trdWkWbG5gPmJ6nsB9c0OpdGVSK5tR+nWiQwNbqknyv 9+SNQT0546+nr6560qymVZoI02iPP2iPkHnOD7Dpz3H4YpazqEmmIDC0n7yTG5JFYkk4wN3AOccf jj10bKWX7Mk11F5e4KZI92drHGc/T/OOlVTko6nJUi7akNpb2iSiF4c7iQu9OinGe/StO6aMWEkc ZZQiE7s53dfQZ/zn0FMcZPm2xVsqQqlhx7n25/OoRcz2FrM2qmJNnzt5OVGAfUgjOOP1rplJyje5 hTj79jxb4cqZNEtdo2r5ORtQjcM5/P1zzxXSNNZwReXK2cM33Tja3XH6VyPwteKbwVpsZm+b7JGT 97JO0cgn2HB9RXRaiGLyK5Vc/wB0DOfQH1GPx6Vzfas2dU4+8acd8dgllbcwYhpNo579OO3fjFQG 6kifNxcbt25WC4yCD93HTOM/l+NUlneEtvuTsx8oDFgF9OD1IHoPeqzXlz9okV/41G9sD5uOmMe3 X8qz5VzDjFy2Nd5Ua03x5DHn5eoOc9OuDVJ5UeFm84+WoIkbPTHGDz3HHP05pyXqXNoswZULFW3L 0JHbjtVWV4oLjcs6jc3Tdx2/zx/9ertHluKT5ZWY2Zo44T5g3AsPL78+pGeuf8+tm2YhGu0OM/Mo 3Z28nrzkd+vYVnLcfcMbtHlmbb6HHVs9vy/nVm0kjk3sZWG5eVb+I49Of09OaVvdaKqRT1J7CRLi SQS+W8cbZLBeuOBx3IOeOTxRcyFm2PcbdrEKZMgAeuT19PzqrZSNBcyGFYxuYfLnPOMDHHFSXM8U Qjt8u8nygbVzjj+Lj0x0/CtKa5dzlk+pHdSzCFphE7Jwit5eAee2eeorF8QXGyTeV+6rK2xO+7nJ z1+laL3CiNhu+Vm2qZF3Lgf5OcY5J6Vk+IZ7l/ulm2yEN5K87MDn2HAOMn6YFbU4+9dEykuW6MDU rYSXfBG2NQFHl424BOB7enP5d9XxnDJeftWfsh+E7qHdDDJYkRPGuJWk8R3ILFcnO4heuTxtGNuB l3d0jcQL5m1cKobaVx16jnr7evStq6gS2/4KS/syaYsMkhs7HQLhlaRdxZ9RnuF3YUbRyCRycZNe 5gPtvyPNxtOPLF92fsXq0qNCoRW+8SNuTkYH6f1rldQ2pceWkJ2bgWjjYKenY9eB07+meldVq6bL cZTcM5Vc9sdfp+dc1q9snmrES22T5WKuDtbOOp4JxjGO3U54HpYZNRR4db4j1nwbF5Hh63gaELtX aQIwuMHpxwPwrYRNuBGVVT/Lj/PNU/DcOdIiZURI3kcrHu3FRu4yeg+vH4ZFXXxwAcAcNnH+e1er HbQ4ZfENZEmdlJ3Nuyp29B9f8/4L5m0KzLlm/v8AGR/T0/nUjNtbaSAc5/TpTZ5H8tgE6jPmLnA6 8f5zT9RDSzSBpZH+XdhAwGD/AJx9PyNKsSoMhwN7D7vbr/h2/nTyXb91Gm7Izu4OADimSExMpxJu 68E9qPISsMkZYJGXyurZ+Zc/1FFWHNtI2/eY/ZZBz70Uc0jPldz5L/Yz/ZT0L4C/FaHxFok91JPc 6dLaXE8ksYBhIWU5AAbG+Icf7ua+vIJY2XDMM4A+VewA59ufr9fXwvwhqdzD4u0uZ9Rl2/bVRfOn 3A7hj+PoTnPGOSfw9ygLPHjeNnAXLfeH+cfj1r08ZjsRj6nta8nJ92cOX5Zg8pw/sMNBRj2W2o6Q uDzjDL/yzI56HH+fSmtJuix/dUKD6Z9eOvWnTearKJvmDN93H/1v5dx9RVd2SaZHlO75/vZDD8/w 61yHZ0HsGJw7rnA3M3I7c/rTAxDbtnXI3bjkD2/z/SkfepLKTnqdsY+b2/z+NIrSAYaQHH8SnH/6 6LdQJJZY5JFlkl3Y4XdjIxxTZZJG27vlLY8wetNYiTpgtkEDj8f8imkuW++G+bjHp1598fUfzokO 1mSM3yKHI27s9OvvXd+DXMnh6H5N/lyEDc3QY/z79/evPtrSOxL5H97pn8O9dt8OnzpNyCh8tmUh 1/iODnt9KImVb4TqLEt8pxk852/nU1w4ijWSNPnVs49CD1qG2JWPyDD2+7jPOfTHofyqxcBIYGLM 2N2FYr1/D1/wrmrhh7n5M/ty+EbXw98PbXRLC6aSHRPiR4u0ldroq7VvUljBXAK/u5jgEcdfUV8v +HJFh1WF1b/UrtzGpClSMfXpzz6HpX29/wAFCfBTaF4K+ImmW9ysraf8XI73MS7nH9paXHdELjOB mM5Hrz/dI+FYH+x3yy2p3DKHCrnoBj05578cDJ7185itK12fTYPllTVztvtkQRkaVUZm+XKgZ6+4 J65x/wDrqZHjMOQqDr5nlyAFenynvkHj0rI0+d7q1U+UyrLuO1+Sg64Pb29CR71oSpIyGYhncFfz +meM4/A1yy5dDq+0ydI1uk8z5lV1+UiTdhenr9fQ/nmq9xeRYka4eRtuW6ckZ5GD9fw9+okcyNGu Jdw5z3xgZ5/P9Pao7mKdWIsxhSny4xhu44wOOPbJIrllJXZ0U4ybuR3VxtVfLhkQKyh3Xpjv+PTO fU+mKrjfIxkLgqOGWNeuM57+/wBfzNTXSsIlUMx+f+IdPp+dQJcqi7HRXbORuGN3PTIrKpH3Tohz IkBi5kj+XZz948njpz9D+PpUheRrdWiAY7RtG3bnH0/H2zVL7Q9vOssEfl7vvbV5GTzz+fr9aI5Z ZSkJB2R87t3Xrj+eexwa5pR906Kcveui7AZ5JFOf3nLdfwqcbCu4N/Fk8cA9hzUFvcJGWMpdtzDy 24/zzj3/AEpup2877d1x91dw3AcnsPYfhXHOVlZHTH4rE02q28FuqMCys20ssYyvBx+WO45/EVka vb3U8/2uzI8uVtx+U5yBwoHbp/h1Ob1vZxrbMbt2dpG4kVSq59Pf37dDUhd0cCYEbefp0/8A1fl1 rGMr3udEfdlY4bxxbtqPg/ULCRFZ2t5Vb94MBs5x6cZ/LH4ehfD+fzNBtJdxkZrVX3SEhsEcfp9O nbiuW8UrFFFJYq/z7HKqx6j/AOt/StT4YajDN4X0WFkLMtjAsjSMBnMa4bAJ+U/41EeaUtO52S5f YnrfhOC2uQsoUKzR8jaMY/L+vpXYwW204LsrK3Rl6dM5+v8AMCsDwVpk32aHyz/Dt+VQwB/qK7FG MsmZ4lCk5IK5z+WP8/lXfRlc8KpCTldjbe3RoVzjcBgfLkj6c/SmPaursJGT5egOOO3TH09600vL ZIlJjPodueuPuj8c/lVO5ktyvByFHVVxg+uM1t7RJmcafMVbaN2bzpYtoLbeVGcZxnr0xU00aKds eMbvmyeg6VDasY55InU7S37tdpGOenXnj/IrQWGNwruoZd2Mbev5/wBf/wBekatyuT3ivYqsDb2d dxBySOSPTPp/nk1qrbyuFmji24HLEj/DmqkaW7v5hX5ug7+3X/PX2NXLaWYny5JV4+UNuJ4wD/P9 BWka3Yv2PUkSKaR2ARc7cMp9PWnfZGQ4J7DC+nt/P0qRZUgdzFt/efeZcD/P4+tSCTz0+Vv+BdOM VpGpYTvsRW8Eud+8fy/Dj8q9D8E2av8AB3xArnmWfeeDklTbnPvgD0+lefxTZGwHc3I+7wMn2Feh eA7sQ/C/XpC/yrbyuqRqcqNkZDe/Cnp6dK9DC1OabXkcOMi1BPzOMW0klIjVtvPHBq3plg4farDo MbRj8e38qqxSyQhpfNAVRnd2+tXNO3rKxMhX5s8Hj6e3+e3TllUUdEdUI+6XLiwkhs3AG4/3s8VJ 4ft3itAQOWO3ax7gn09qLqeZ4VihwflIZz7+/wD9am6HqDw2XltLlS2Bu+8Pw+vT8a45VI81zTll ym9Y28k53Oi9cKzc5+n+f/ra2nabezFFby2UtiRtnIHH096w9NvZT8sUp+Ukr8vNbeky3hFt9mvd skzFY1D/AHieceh4Gce2Oea0jUvZHPKJurbyWluGllMfmMF3dc9xnkeh4znj8uX1250+CeSZrlo1 2bVVoSC5w3Ht7fj06102rDxB/Z4efU9yquFVmUKew9+3TpwfevL/ABnqWqtqQmEe2OAlvNKggfLk nPY59QOPrU4qtGlDUrD03UkV/FkVl4i0a88P6larLZ31u9tcRSLw8brtZTg8ggkdq/Frxt4em8Ce N9Y8H3s0L3Gj6zNZzNFIGjLxSshYEDpleME/1r9i59Xg8nM1x5gHPOWz+IPp71+SfxskgHxy8bRJ IdreLNQJbgk/6TJjJ9xz/jXVw7ipVKk4pnPnOHjGnFtHMx6jG0W5peDkRr14z09f8iv1X/Ys8OJ4 D/Zg8Eacsit9q0OO+kkXBz9pLXPPHYS7fXC47AV+W1xOdQifKrtPTnpxX6pfshXsV1+zT4DZ+dvh q1Rf3gOQsITJ74+Xp+foK4qqS+qwXmZ5DGMsRJ22R69YxQ3dqpS4Vty/KVO7A69j1pk0GB5MRxnH T+Ln1GPSq9nqsccCx+Qq4+XEZ3frx/8Aqpr67E92RAVwrcrsxjj3+o59c18GuXofUqMitdRLHLth lYMynd344+n86uWSrcbFtZFCnpub/PXHQcfzrPvb6AMsbz525DKx/wA55+nH51PYXFpGipI68gfL tPAB6Yx6gVtGW5bvYs3VqFk8vgN/CNpI/l0/Wsu7gtza7N+0/wCy2cf45rQvb2NolhEi7eq+mB+v aue1HVPs7GJtoXr1646d/wD9f6VtT5SqdzG8UsDA584KvXbJn73AHbpz/wDq5qfT2ilhQSJtO3qv /wBY+vvVLxFfyTwmF5F2lsRtGB/M5B5/QUWl+6IFjXdujxuZfzxXRT8jpp7lq+u0P+tO3PG08ADg 8fnVcTKx2sPlJ+9GSM46f5z/AIVTl1S3jJBG5tuOWA6j/I496at1G6Lh9rN6Ln168cfjj+WeqFSM dTdHYfClXk+J2iq0zr/ph3KckcI7EH2GCP8AOK534myJN431o+ZCsbXWUKKRnCKMDHuO2QfxrZ+C uqgfEvSEni+0RxzS/u+Tu/cSnnH0zzkcelct8WbhrL4ia9axyFNt+VaFWPHyjgc8YG0cY6fl6Eqs fqN/M8ffNvkYdz5/ywyKqiNgRJt/I5z6Z9qZeapFHCsbov8Ad+917/h0/lVK61WOS4Y28h3RjMny j5OATnPvz+Pes6+8TWcLPFMu9UYbtvAjyMjP1x34OO+MV50q0eXQ9CdPm2Ga5bG/Vi8KzKyKNrNh T15449RXOahoP2r921uu7cNsfl8sOOx966GbVrN0LrtdHGfMYcdeg45z09PrVC6vLNpvO83ac7UD N7H0Htn0xXNLEcxn7P3TmLXTrm1v5LzUZ1aEhVjijUnaRnnGSPTkAdya0L5wlr5S7VZnxCvcnnnG RnqfyNOuLtJj7NJjcF9j+eAefz+tPU76KLT1huQvl7gpVWHzEn/9Xr16dRVc2lzPlUncoaja3mpA zQGONYzmOC5jVtzZB3ZBPIx0Hf2xW7p8seqr59qyyfIo+Vjknt7+rf49RT0t9WspGWymUW7qGZtv zc9OT7emBz6AVp6RJb3Nos9hOrLLGrJKrHbsKjkY7df51NKpJnPiI72LP2VZbbckqKzRtt3YyvU7 u2QM59Mc1zus3dreWck1lc+ek0f7treMfPwR6Hdk59cgewNdPqUojsWiklk3NuK4U+3I9PwP8684 8S6reQaFqF0kSSTWsMptYvMySP4WbJ3KT35OOOeOO6nLnscsafu3bPO/huLePwnpwRVWOOxhx8p4 PlqevrwfxPpW8s8MikKuT95WxkflXHeAbq8TwVp5uEVG+xwjy4+iqE9Mk8e/bk1urqUPk4mn+8vT I2sev0/WlKNypW5rsvXGpJhXcozKcIu0HbxnjHt34x+VZ8k10zSPLtCsp4bnZx0J7/Xj1AqPUL5J V5uPXLHHI6547c/gT7AVEmrRSvHHBcqu4HcyNjnHbr64/HnGamScdg80bKOltaM0g/d4G48AMT+n P/16zbh5JoBMf4T820cH34zUMuoRBGiXeAuMlQOeo6dSPWqazQpumt1+8xWRGU8D1O4fl60/e5Sb x3ZqR36RXMkZfdwCCSWXP8XAI+mfpUy3YWLf91lUsIWXHy5x6f549zWUs3GIt8fzkFUXBB6cbv8A H1qeO4HkqE/1ix53bRxz/wDr9fp1FHREX93Q1LOZFt222zBmjBaTuSTjscfoKHlVEykrR7T1bHQ9 vr/nvWdbXALMfMH3snsGGOnPf6+tWpz5sEzSnYQp27uh+6c5OOf8OmK0iupFSPNuQSalJ5LIXVts e1JEZQB7ZweOh5xnNY2oOZotgkZmYgfJ90dQSeegANXbrUHkRolOGEYKYXOec/0/lwO+JrF151rJ tuFcxt83mN0GDwAepwfXpmuxaxsjn5n2M+S/aefyy5ZvM2p+7GO/OM88fUgD616P8PdJl8Q/8Fkf hDo13Eskem+C9Gmjj28AR6P5/wAuTnqN3OPf0rye2uvMkfZPkfd/1Y56cd/f2OD07e1fsvSBP+C5 fh+C3dY00zwPDafcfAKeFhEFHTnnaDnbnHUZB9bBx5YT9DzsdUvyn6s6q7bBIsijCknfzwcY7Y64 +uM+lc3fxSXGqQQPNt/fBvlU/Jgrk4H0yfXH1rorkqIVIXMm7HGe/b9P89sB1zqduJ42P75BtU9V yPTk4/z6V6VB7HkVt7nsegqqaVbgrl/JUsq8YbjI/PirYUM+xPu4wqopAHAPP+cfpVXTo0g0iOKB 2c7SN7SDnAHPr+NXIgqBcld2P9Zx836fT8vy9WMrR0PNmveESM7NqnPzfMrYyM8/hSh1Zi8e0bRh flHHTPH/ANamrIcbzGV3NztUDjH+NMaVxBtHpwvH+FO4o7j5LhTLhoQcdMdT2/yfX2zStCCxyfk4 +UYHPH5f1qCeaTGD8u1vu4HTHI6/5x+Ylx5sglkdVw3LbRkdj9fpxS8zQmEaSKDM8gbHPyH/AOKF FVS+4KwnK5X5huxzRRdmZ4DHqsnhy8h1iG58trH94sjHBQKCd3PcfifxxX0cJIIo1hSdZGUnblWU tyOcd/r/AI18sapqRtyy3ckWwKNvmSDc5wex/AY7kYHYn6S8J69Lrnh2x1x2Z2vLOOdnk5YsyK3I IHI3dP5dK65JvVhc2WZZFIUfNwVbnGD2/L19Pao5HwheVVX+I9OtNaUrIufm5J45x78fQmhlXdlH ZcDordc+/vUkKxGd7KZC25vl3bs/d68f57VICq8tKdrHksvvUaxvjOWXvjJx7Hr/APqz+axn7zkb gwBHQkZPf8/1zRuSxTtVSjBT0H4f5/z1ofbCFy+dxPVT0yPf/P400hsbZPlK8sq9vp0odudxkG5h 8xOD+FFil2GooX52P3R7enT612HwzmgR7qE7cPGGBzwqjjGPw/w7548kjbKSdw/h6E//AF66j4XX p/tGSC2LMsiZDA5wMHI/H5fUYH0NETKt/DZ31iVkG3aEK9dqn6Dvg1NPL5cBP3nU5VWJOWA4z7Zq vYvHtbcpZVxyDxkHGD781YnDSszyFV7Esv8A+vv/AJ71z1kRRkfnj/wUS0+VPEnxY0vVdT8uKW18 L63bxyMWUDZNp+R68queuMjg9/zv22lveqZZ+FkUFt5ztyCOa/Tj/gpJpN3J8R/Eti9tF9l1f4M4 V5EJMclnrSTNIBnqFfgnpn6V+X04kW9ZIWkkKs+xm+82O/fPbHXI5718/jLe0Vz6bAe9TZ2ekzRf Yd08y+Y0x3Q+USFAPXoOOv5fnpW0YUZlEbbuVO4rleeMgA+3fg45FZujKFsliiQNMVTcwJ6f4Ec8 /oavXCyIMySLuwflWMMvPHXJ5wMf4Zrh8kdsdW7CQT20Vt+7mz8xKuZMtnkc5xgY5+vHtTJJFiXz ElXc2BtVvvYOfU5wM1TO5AS7M2W+8WOTwTjrye3t6dqrzzTv++E8jbwPvZXA5HHHBH8/SsXTfMdP NaNkXJL1ztL/ADO2Q7L3PfBxnPQfjxVN7hoovOCKzc7o+Np47j3P1H8qjdyJd0blmVgF4OTnse2c +/8AiFPmbGjaNdoxuUNheOMEj6f1rGZpGXcdb3qeZ+9AfL8r2I2n8wfSkublo5FZpPu/w7vXPHr0 /wD1VXuYJPN3xxssZAMaqgA46YwajlE4ljfz27ZJIbrj8PSsnT5peRVOpyuxoRXylGkkul3tgqoX oeT17f8A1qc+swySII7hdzKf4jt2/QfWsS5WaGISMJGx93Kn7vPcYx3+tVJ5GRUmQmMqDsJb+HA/ KsJYfsdEa1jq4NZgWPe88e3aAAy5wO55/wDrVA3iGzMuV+7nO5srkk9O3cD8+/NcpqF1NZxMsM8m 4LjdnJPsf8KyJL2/KeZKj7F52hug5/Tjp71hLDve50RxDjLVGh428VxRtMryKv7sjzmydhxknPbv Vr9iTXfFf7QXjfQfht4G8HX+o3dzdSadayJaMts8lvB5sq/aCBHuSPDMGYcFTzuGeQ+H3g3W/ild 3HijV1kTQbW6a3HlnP2yRVjdosYwoCSKWJzncoGRkr9c/sieDvC88kdzafEP/hGZ/DOkrbaPElju sru8u5lhlDgDCOIZZ2MuPlS2UKHdgU78LlvPTu+phiM09jGy1LfjD4p/DT4Iarp/hbx54hXTr3Ur UXOn24tXk8yEsUDZjDKOVYYzxjnjFWbD4seHnvmuBqBaFl/dbomCjr6rnPXnvXjX/BWHxt4Bsv2z rHwn4UlhjtfDvh+xsvPSNFjdWX7Qu3DZxicDLfMzZYkkljs+AdMn8TaJDdaJdKUZAI5jGzYyOuD1 wCCB656YFFTLZUZXuzKjjY4ha2PVbn4q6BKmy1EjEKNohjfnIyONvfPr2696paj8U9MtUaZRtVcM 05Vhx1wARn1B9K82tdY0zWfF83gTSvHFvealYgvcR28BUxFSu4bjwSNyggH+I9OQNceG7e8VrW61 j94y7VjaNNpXdgEDv6nn8uax+q3lZ3N+aNPsbA/aF8Dwt/ZsmqEXQYNHmF1JU9Tnbjg8Yzn254kb 48+GrMBbm+3SM+ApVlAIx/F07jHPNcJrnwp8OQ60LtWZpeVBikJJHXGecYzjrzVBfhz4WnmiUSzm TzQVVZiAeexHXJzkd846cVX1OPNdXNfrFOUdbDNd/br0zwb431Dw/rVnLDZxlFtZIVMstwjKDvAx 8p3cYzgj6mvRPD/7Uel3enPdahDdLGwH7vy8unAyDg8HnkYOMcnnnyvRf2dfC198Vb74iXmt/aLj bCml2/ljy7ZFRQz7sYd878D+AAMTlgV7O98NaDpJ+xwaquWVg21hyc9OMHPXP1575qpg7W5blUqy lpJKx3Fv+0/4Mt7eSW7F0ZtoKBLfg5b6/KcHIHOTgetNP7WfhEqsDaReZbCrn0A5/iOevbPc9iD5 3caHoGoF7KWdmLxtvbzT5hTgYB6/dzg8fnTZ/A+iXkckSALGy8R+UuAcnJ4APXn296I0anNZm1qU j0A/tbeE4ruMRaFM22QFYUYbnBbbjOeFXPUnnj3r3r9mT4k2XxL+E3jTVjZNbpZ2NyI4ZFXPyWzN 1z1yfTrgH1Px3N8OPD0UYa9uVVgdyq0hUjkY6nOOOM88nnrX05+wNp2kaT4A8e6fZXDyRtp0rN9m UsVzaT4woOS3B9yfXv6OFpTjU17Hm5h7P2OndHmbftu+AI0aGbw3q3nbtghjjDeYcAnkNj16++eO antv25/h4Ldp10LWSsbHd5NujE4JHQyDHIwev44rx7T73wfqdl9puLSzsz1EcQwAxx8pHUZ69OMZ IGMVYi1rwrNbLbjWLFpIt3Vi3foAeePqOh69K5PYVJS6ncnQUbs9wl/bL8ER2hU6VrG6RcZkt4Wc cdAonI65z346c8Z8n7avgXSoFF3ouqKjMQ2LWI7iTjaB5vJyRkc9QOSePFNR07RbiHfbazCI2bK7 pE3HHUZAz1/HpnOa5LxFongxNSX7Rq0LK7f6nz0VVOMYwByBnoe/vgiZZfK99R+1o8tj6Ui/bx8J oIUt/DuuiZiytus40ji4OQzNJySQRgZAwe+MzQ/8FAPDlokU0+gax9ot5goNuiMrbgVyPnO4LnsB yehHA8D02w8Dx6b5EOpWart3Ok1wrKGAwcnkEAdM/oa2rP4OeF9atIv3x2tLs8y1uFzJ907W4ycA 4GTjHB4wK0hl+l3c5pVKdraHuniT9u6BLyK40LwpdXK3HlosgWHzjHnGOG6hmIK5HO7HTFeQ+LP2 67i51iPR7HwlqkjRxM7Xl5IGjUkbQh2KQTkr/eC88cjN2b4L+H/BUYu3vmt1nw0kklzjJznow53K E6Yxk8nqeB8ceIfA7W08P/CW2O5slP8ASVdYxuyeN3yk/Nj2PNTWy+FSNpJiw+I5HdW0Ne+/bhuN MuSZNJuH3RldvnCNISo6DC8nPYnjHfNfJnjS+s/GHj/XvFEUPk/2hq0txKkbAqhdyWxxnqTzj8q9 R1/xH4DS2aO38WQzMiloyJAzDK9sDjBOf8e/nvhzTBNea1pxePbHcyssknzbsE9uuTnIPQ59hXTl OCp4KblFPUyzSu8RTSdjOHhWNbFZY1uP7u0ttII/h7c89ucZr6L+H/7cmv8Agjw74f0DS/BEc1jo ukx20kcOo7PO2RBEbAQ7ASC3Q5wOeufHdbsbLTPBMKJLIZpJizuRuVSC3Q49Rj04+lZPhnxT4ehj tbHV/mkVl4jc+ZncTwDjPHPHTAHWtc0wscdBc3QzympDDVntqfUEv/BUnVLfy7ef4PrGrSBSV144 UjnHMBJB5ycDjHTtGn/BTjxDcXIRfhRH5arhvM1scMCxA4g54xnvg9+3hul+H9E1WGaddAvud375 beSQ7l/1mDtPKqcnpjgnNZup+I/A1hP9khvo1uItyutxEQwk5HQ+nQjAI/DA+f8A7JodIv8AE+ij OT1uj6C8M/8ABRb4gXQlvdb+Hlk1u3MJjvmTy8scbj5XJIIXqPu54LVsR/8ABSXxLbwygfCqITKz bYxrDfOM+jQZGOO568Z7fNtl4j8EPeLZ3XjCGCbaDny/mY7jx35PHHB/XOl4dn8OzQyT6R4lh1IG TDIkYKxqd2DnnnuBnj3xR/ZdOO0WbWj3R7Vef8FJ/iNeXCy2Pw1s4WWPLLcamWBxnkL5Qwc+3146 4ep/t+fGe8h8u28C6P5jRncy3EpwecHA7YGPX04zXBrd/DrS7hbSfxJp0ckSYniivFXBwAQy85PG McnGecjib/hIvhK00UVv4ysY1SXMim7EYdicjliOM5PoSDz1xpHBU+a3KzenTvHVo6DU/wBuH43G SRT4X0f5lyrHzlKnr/eJ4wM9yCc9RUI/bu+NNofJfRtFZWjJXy7WduhzkBn4Pboc5yPerPc/Cx0m Mfjmwk82MruiljZQecc7cYII4PU5IxWDPqHww/tRrG81/T9qNskm8yNGAI5TOQDx7evfirjhKf8A KX9XlDVSR1Wnftq/GHWbvyrbSdH+YErus5cjOOB+9z2GMjPPGMkVef8AbH+M1tZw3DJoPmjb80dp J+9+UZyPMGOhPAAznivI/hit1pvxT1rUPE/jzw8vh+RW/s9YbyIM3z5HQ7xhd2Sc/NwODXqkWvfB +V1kh8aaKj7cbY9QQZB7gqwGenTv17VpLCxjsgp80o81z2D/AIJ5ftBfEH4kftQ6b4f8Zaba2sEN jeTFrSP7+IH+bPmsR97Bzz2OeTXO/tqftD+OvBn7SnjDwv4bS1+y2GpRgyNYl8MYEcqW345yeRx9 eTXXfsOt4OvPjxZap4Z8R2F7nSb3NvZ3SSNIot5OflY85246/eA4zmui/aI/Zs8VeO/jF4s8Z6Lp txfQ/wBuNbzTW9k0n3VVUTCAnLEMQfU9yK6/YRlg+Vx67HkxpSlm0kpfZPkXVP2svivcjZZ2Omxu yt8rWMmDyRgfP1xyMEZHQcGuV8SfGz40T2kN1PdWFpb3U8UV+LHTmjbYc8hndgfm46HO49s59q8T /s5fEGw8u80z4f639nm2SrNHo1wY9rjcrZ2YwwI2927dOOP8afDfxBpIj03xL4ZuNsjEf8eP3x6j IJz1HrkelZxwdO13A6pOpzaTOXn/AGn/AI1SBozHYqu35hHajcF+h4AySefQcdqr/wDDQXxb1i0+ zTT26qt1lVktQd3H3jvGeAW5+vJ5zvzfCLxJorrcX3hHVIZPJWQRJp0mWR8YYEIQwbgjB5GPeuI1 /wAQX3h2eaLVvCeqQKrFt01myq2TtyDgcEjt2xjNV/Z9OW0DiqYipR+KR11r8X/ixJIpl1eNhtIR Wt02j/x3PfgZI9auaf8AEf4p3tlHLd+Io2aQbRH9miB49MJjHtnvXk0nxWtsKY9IuGDMCzBdx28d OAT9Mfyq9p3xn0+Nhu0+6+VVZd0OF65GePTjn2rX+zejiedUx9tYs9f0fXfHlxb/AGF9fUQj93Jb x2kZwBk9MdT14x+GK6LRG8aWmkJo9hrL2caDbHHbRhuOB8oYEKo6BQD97vkV8+eNPidqnirw1Bp3 hnVrrSbgSb2nWUqWU9sod2f59+OK9p+GPxw0E2Ftpl2b67mEaJNePbrGztwNxUNtTOeRkcnrwTXT Ty2lyq8ThrZlUXU7fwv8G/2m/irbeIvFGkfGa30fTfCtjDcXVq2kx3El35m7/V52cDymyeSNyjBy a+XPjj4b/a3+EvhqH4n6n44m1Lw7f3T28k2nW6I+ntvRQ0yKvyq3mIFlJBLHBw20n7C+B/7Tfgjw f8SNQudTvLG3sRos8X2fWLiHbdOHjXyQyynyTyzFhn5UZAQzqRxPjLxt4x1PQPEWjalcWVvperae vmW/nl11O3eRJAg25+VsLLknB2of7pHesDh40tIo8l5jWlWs2z558J+MbqXSYXh1Rm/dLj5sA47Y H3eg+p5PPXftvFt75TLNP95WOFbbkHjjvj/E1mfEj4ZWOk6pJ4y+ENnfppMWn2s19o+qXXnTNMYY /tLwFIlAjMvmyKjZZI1VS8jdeZ0PWxqbreWzYRl6qVP59f6ZxXk/V6crnr08ROUUzuG126mACsjF mJ+Vju/E/gemCcnv0vwanJAm63l+Yr82zODx1z/L/wDXjlHmlHMVx91MthiVH+f89a0Le4SNlj3b FY7pNp4Py9OTz7deM9cVzOjGJ0qo9joV1B50EjszZxuZsnIz0Iz2yTz60ouLsMohbAVsMv6/57ce prMsrvfZ7XGY+G8tVwTk9c4PocZ9/XnQ0623kGQ/KSdvuce+Pf2HvWfsV1KlUtoWba5mO1rh9y7f lEh9wQcf5x265MyyzK3mz7lXIPL/ADDodv0GT+H14qkxSXRtI0DTKxYKzckYznqQTnB/HvVny5I7 mJwzM+7GODlscZIz39z19amcYsqlbmLlvKkyMlwv8PyqpPzDHHT6nvnjPpVlLpJtPW3mXLK2FbOA OByDz/8AW2/QVHHAio10Vx8yl4o/bIJz+nQD9KiuluBBujO1dpbDKD8vXgd+nTjt+JGKlCxMpvmZ W1Cdvs0cUU33mLb2YggDnOSfpnPr3FYuuS3Cw4lttsiwliwbaWYLk9eDyf0z3NamoM86BY7iQBl2 sy4wc49R/L29BXP308sumXKsdu6IOCxIXr06dST6/wBa2itiemuhm6Y0k+rwxQTsoMys2xxz6Yzx uyO/419Afsl2Mmsf8F0vEl0POKaHZ3UUbNJvAjj08QLkn1GfcHA9a+ffB0UOo+IrG2ibfJJcJHGM ZLMzAeh4xg4r6c/4JxWcet/8FlfjpqSwof7OtdY27sqy/wDEygiz7nDkkYx3xgV62HXuSv5Hl4uP Nyn6Z3MvyNEkgVvvN8wyvbP5g1hWlvNJr1mkpjYeYG2M2WJDenI65GenTOOcbl4WuYWWFRuOd2M9 MevPbPTHb61jQTO/iGORVjY7tzcAMyhTgjvnuCPTpjNehhzx6h7LEymCN325K/KwXG73OPfsOKlI 8xceUmPu4Vuf/wBfaq0BwiqpPT5m6fj0qYsFky3z/wCyvUHrXqbJHBJ6gQ0cZkx05Xb9elNZ5c4X B77Gbj/PtRvCr8qGPPP3uAe/PcZ59f5015lSXA9M9hn/ACKNxBvVtwmZO3Jzg+nH1NQpNNsUzqq/ Riep6fX2xTknlDnCbVwc8Hpn/PX/ABqOOcoz5lbcpz+8xxxkDn26e1SVYfNIjyZZNv8A1zk2j6// AKuPSimCcTfvZHXcx+Y4HJoqfeDlPjX4pfEXRfDOn3Wq63qcNrZWvzSTTNtAA3DsMdeOo5Pfofor 9jn4m2nxa/Z98P8AjeyiYwXsM6Wwb5spBcywA5x1/d+4B4BOOfzQ1rXfiT+1/wCPl8NWbTQ+G7eZ GnVx+7tU3NhmwCGdju2oBn5mx0Zq/Rz9iDwnongL4IWvgjw3a+TY6beXEduu4sxDkSsXySdxaRic HB7YAAH2WbZbRy3BxjUl+9vsui8/M+H4fz/FcQY+dXDwthoqyk1ZylfdeX9PsvZ4EAO0D73GWHXj n8f5U1mjIDycbQxzkjHft/nmmq7BVVQqluD1/AD68fnUrxKwVTHt2sdvJGfz6V8xK7PslsMCqYyo iy3Cndjn096GeQxsGQHvuH8QPaif90yl2ClcBduPQfzxUbyyAbH+919+f5d//r0gHSb3J/c7c4Oc nj2+tNLYTCBvl49jxSRvAR5kXdfm7/Lxz9M/lxSN/o7Y2bfmx8wFO/uj2HYbYAArc/N1Hetf4f3M cHiCFPub5FDYbOOR059//wBVZBEeSgWTbj73XP8AnFaHg+cx65AI3ZvnBZVGT9eOpFOPkZVPgPVr XeWYDK7CemeOevPX+VWLsKljsmLeXt6qxyMjHbp9eoqGLckmGRhubjbkYz9etTShPJxJn5huBwMZ xXPWMaJ8l/t9WGmap4+8JRXtmryax4J8Z2PmKT5jbbGCZF6cqHTdjIX5OQwJx+Suoqlrr0yxENs4 Crztzzjk9RnH4emDX7Sfti6HomoXPwzvdRuI42/4WFHpahurR3mn3sbqB35C8EEfTAr8afFOjTad 4nubGWDbJHMVdWUFjz7cYznp179q+ezBctmfSZdKVmkbVlasun2c1vn95DGu5pNxdtvzZI65P/1/ StC3jmURm6TD5YFdvBPPI6/p+fpJ4YtBPo9m80SsEULu8teFXofxx2IOAMCrV1pIjTbao3z4YKzE 446df/1HtXBzcqPQ3drGHeQ4YusMkbNyh27Rye/v83es8own3y5ZmJw0jdv5e9b95a4MkaybVDlX BIySe3Hvz9MY7Vmy2comabG4FsncqnjLD8s+tcznudOsVcrKv+raBmYnBVlX0HJ6/X/PFCj7LutZ JV3eZlZmGdw/THXHsBzVj7M7K0Udvk8jdjaCM/Udj7VGLGdGDGNQGXKjlSODz169OvP51HMuXVFx l71kiGEW0k/l3l0vJwMLjH9MdvbjPtfg0WO7DwvdJ/vc4Jxnnj/J6nNZ95bxGRn2KVeQbtuNwP8A +oD2+lW9OJAjMgYYX7vOcn6D2GauNSnaxlKLjK6HJoFhdyNHc6kkIZcZ2E8DuB16f561zE0VhJbp Mn35FzJjPvg47fj3NdHqKTsd0DZK4/ebTk/j7ZHHHP5Vg6n9m0jTPtN55arCpOUGNwzgYH02jjPJ /NznHobU273Zzuu3KW0i3Mtz86nDAKB0wO+P0/EGu6+D/gLUvH3hKTQtJRYptcvxZx6q1pJNBp8G A81zJ5SliI0BYKMl2CoAWwDj/An4HeKv2jppPFniQSaX4Nt5ikVxHJ+91KVTtaKLcvCDB3PgAkbR khiv2RoHwt8C+F/gg194U07+z7xNajsIdLt5h5J0/wAiVi2OZCwlVASS27Llj/FXFXtN8l7DhU9n K71ueO+NvA/hzwnaaP8ACb4PaSW8O+F4ZFW+Zij6jcFl82cq2Bliufu5ICkhTwOh8DroOoeF9P8A D/jjw/qk/h22na98YWel6g9q+owRy7I/30cgYSbbi4jRkXCeYAd4kYJek064g1KHSdEtPtV5Jhvs sc2GjQ/xM38Izg5I6HtkA+l+E/DLeFtMawhvRM0ysLjy8rGULZ8rZ0wNq9zu2g8ZAHp4XFU6dJQZ 5telOtUbPl/x94z0X49fDCPTvjV+zfZ6vHp91fPpeqf2hcQalG86RbmSdJgsjFoR89zDNsPIEgGw +MeEI/iz8LPDgm+HWp6/ezfapY5dIvNKLQwR4BUi6RiZCVxuzFGAc7dw3EfdPxH8E3NloVuxfdZ7 lcrN5kijcuedh2qe3zDPJBHykDjbXw9BcK0osrcRx/eMK7yvOeRjgd/Tn2BrqqZlTjpJEUMLPdM+ N18T/Hiz1+88Q6b8LrPT9ZvRuvLq18sSuBj5dxwSTxnnLAjOcV03w41rxp4qW4h+LXibxVoNw7bd L1DRdMgvLdX38iWPejdAQGUnJxkDGT9Oz+FNOS7+0QWdmrSK2x204RD8flHXPf36nNQ3Hgy6uZPM e4s42bjcljGxzgdDxhvfPp61z/2nhf5Tr+r1drnl2ieOvgJpWjrpnxSuvi9qmoGGMJd6Da6bZ2zv uy5USLLLhQFVRgb8sflGY29F1P4bfsXXzW58G/EX4zak1xZwzzQ2ljbRCNnAdoWee2hUuikB8AAs rbGdQHa7J4Uto4cTxNcbWPWZYx1znav49M8inHT7Wxt9t1Na2sbfdXT1GSMEDLY5OM5HHr6ULNsL H7Jp9Wqd2SXXgX4J2thHbeAfBPx41i4tEdru11H+wrPCoqMzbo7iXIAMm75BkIrDGWVeA+I3iv4D xQ2eh6L+zt4/hLMk82oX/iuCaTucboYlidCD2RSdqEMDuLd3B4jGhxlbHVNS+VjIP9KAByBwF3kD ovfrzjvTpvGmqa7cy3N/PBdF23yfarsGSU8/MWBOT9Qe/WtZZxhuXSJNPB14y1Z5P4lX4S33h/8A tvwZ8GPHFtq9wskk1je/EyD+zbK43S/ulj+wefNAB5ACtMsuImDSNvDr4/ffB/4ya3ezaja/EZdL VroslnYwvKYl3E7VLOd2B3Oc9z6/WV1Lczv56x2kYLD5v7QI4PfAQn3+vpVP+0tcgny2sW829eVC swPXvjP6/hXNLOqbt7qOmOFl/Mz5Nk/Zs+Il0d2r/FLWGzwjfYDEjEkcZLDJyMetfa3/AASJ8Bal 8OPD/wARtH1W+vL6S8W3ljurrJxi2ul47Nz/ALWAAvHzcYP/AAlF79lX7VpUcjK2790rqvp0x1JP Q9R05OR7n+xHfWGua/rWmJavB9otVEnnN6hxkADsCeK2w2ZQrVFGxlicO1SbvsfnAvwHFzfXE07X 10n2hxMq72xlsctx0GTg/iD0qbVPgP8ADiHT1ax1fUri6ZW8yPzWjWP7uOVOGY4PQAYC8kkqv0tr fwr+Hms3DXF5Bq0LzHiKGTHPT0GPQc574qCH4F/C6yk8r7dqkPnTcyPliM9ekZwOg6cVyvNlTk0d EcPGcFdny7efA7RZF+zya7q7KrBo3N65x9MnkYxwev8APCvv2dg9yHsvE12d3GZLxsqCOv3uDt4J HXP419lP+z14H1OyKWup3kbKv3d8bjgZGeARk7uuf4sD0h0/9kJNU1caRodveXkjlV8u1RpnO4gY wvIOcDpzxxmped2WgpYWN9z5H0r9m3UoGjuLXx3NDLtUQrJqEnJJ5bPtjgc5r0y18KfGS08E2/g6 38e+E7W0s7V4Y5Y/Ctl9qYHPzyXJtzMzgM2H3ZUgFcbQR9H3/wCyL4g0ma20i/8AhzrMLRq32dby xnVyQA+UBXJ4IbA4A55wail+Bc2myrLqOhzwmOPdumXZtUsfm+fHr256DnmpefSWyREcLHufJ958 BvE3jRw2tfE3SdSlZiJLVryaAJyM4xGAMtjHy8d+hxga1+yM1uIUj0qBlKBZQutPhWxz82Blckjk d+/NfX1z8B7K61BdX0VYpnIxtaQIHOeSDvwTj1HQH6Vtwfs26nqyR6pFNpq/M5aO61m2SRW+U7dh cYyT6D26VnU4glc0p4OnzXZ8M+Gv2fvil8N9bXxb8KtW1DQ9TgVha6hpXiuS1njVhyQ6EEA5HT9O aw/Dq3EHxH1m21qSZ901wt4fM3O20tv+bPL5yc56/ga++dd/Zsm0a3j1G+fTnik+QpYa1azyFiSM Mkblk+43UcDHqM/DGoaVFbfGTWLGKPas1xeReU20kFt2ccHB68gfToAO7K80eOlKL6E4mhGnSbiQ ardx3PhPykOf9MT5So3FSOM9vf2rn7P4NeLPFEw1DQ9KmkVYj/pS33lgYZ1YAbh82UJwOQGz3wd/ V7aCDw5s8gs0N5GlyVU4X5WIOR06gc/3vxr3z9lbwG2vfDWPUFfdtv2EbeXnBAViM+5yMY+nStsw xssBR50TgaHtYu54HoWm/tTeF7BtI8NfEDW7O1mZStvD4ikjjdgSVJXeQWAZucE/e9aueH9E+Pke ozaxqFjai6Ct/p2qWdvfswKMN4M5cB+Tg4DK+GXDYr6tPwA0acb/AD2jlCnzVjjDbfbg8fw8H69+ Hr8GYzmDapjK7R5kZOMLjGDzz/8Ar6c+DLiJcy0R63sX0ex8w/ELx/8AtfePNEh+FGpfEvxPfaD9 lWO6trwsGMe6UhN6bS6EzzDBZgN75z0HBWfwP+JWl2uNNstZt7USbZoraWZs4ydvl7hg88duueuT 9tn4YaRYnJ1D5pONzQjanOPlXB/h47+vGDUs3w1023jZUt/3nlgKdrO0gyobCrjOCeoHHqAaP9Y7 bI09jzO58SXv7NOrTyNDc6PdMskJkzLpzHP+zkMMHpxjOCRn1kt/2W7W8v103/hG4WBjRnuPJ8sF z2UtIeMFeec+nAJ+2F8F6HFJ515N5cm7HlY2leO+OeSc9uneq2qaRo8EtvpUF/Cs5w6tLNJ++4xj OAB1zwP6VMuILyskjqhgalvgZ8leF/gDrng66/tLwdqcGl3mWi+02ty0cqBlKuA8UgypVnByMFWx ggkVi+KPgV8U9d8WXOr+I9X0vUJLqdpZ7vUJZ7q4mdyGd2JkJZizE9TnJJAzX2E3gnxf5TfZL1WX ziqzR3S7A2ccHIUn9R7VXuPA3xEK+VBNdyP5hWWJZN7FunIXOMc++PbmhZ9U5tkaVMLUUbcrXyPk fSPgBpdpf/vE09mLH5fsTMoY4PRmI7H8fUni8/wY0tfl0+Cz+8QdthGCuV652k9hj0r6lsfht4tt LtpfE15qFvgqbf8A0Musq5PIzg4BzyB3PvTrbwr4pjvI54dbX7KJNrLFboNygj5cED05z6c55FXL PJy6IxhSly2loY3/AATH8CHQv2mY5/7P8qFfDGoiZtrKrnyWO7Bx647cL065z/2ztZv4v2kPHXh+ SC4n0+51iFpbWTcYX2D5TtGAOS/A7ljwWYn3z9kux8SJ8dhFqGqxzWr6VfJG0cIjP/Hq+AdqgA4X GSeTgemOZ+PthrV9+0F4usY9dsbe0bU7iOFrqxxIJFfONwjbPfqewAPQHtWYz+oqr5nBTlOOOl6I +LfiZ4d0H4iXMb3uk3FrIyru8q4lkZiB97c5J7k4JOOccHFM8NfD/wAM6Jaxx2WiSSNAxMlxLaed M+ck7i7EDg5GAvTNfTrWGqz30jS6jpsiW65W4js1YsQ+QeY1ycn8BUY0HUTI81xrFjNLJINsi2AQ 7frt659OODxXHLPKkrI2dP8Aecx8/wCoalrmqJDpFxqGuL9nXy7aQ6pcL5St1CgHCEkH7u3uT3rJ 1r4LJJcraXGp6tJIsgDySP5qsDznnOTgk5zxnnvX0tbKYGNtq88F0zk4IsZF4xleFwemDyep9uHa f4SW/hj1XRrqzuLW+bzLe8kmkCuw3L8uDyPz5wO2Cv7arRaIq4f22jPmO2+BOj3UnkwNdO2GMmM5 UHOPuknOO3etDTvgdokKNnT7jKtht0LcEDkMc8Hkda+l38M3KQbJbaS3ZVzIIY/K+Xrxn6jJ7lak OkC1XzIZ2bGF8tlByQMkdP5c8in/AG5Vte5zywVM+br/AODVlbL5FtJJb7WJlaS1ZSMEqBu5ydwx 1JyffNd/4Q8Dy2umRkzRzLHHsZo7do94HQ8tzk+vf8RXqa2bXsiokeWxhldeR144Pqfxq81grnY1 rDIrfe+TAJzzkcgdeBW1PPKkrXOatgKe6LH7Nvh/QY/FFxf3+mRyXH9myDT5JY4XKPxhsBNxYeqD OeDkGnfFXw74a+IdvJBcxz2ur27lLWRo9oJzgo3y+wwM9c+hNbPhHTtMtIJtY0vW7e1u/IaNPMsY 3EiHbwN+Tyc549uhNI+i3tzfSXF7qsUs0q/vI1jA3NgEtx07dK9D+2P3Ka6nmfUYutc8n0fwncaZ dvHamSG9s2CSeWoVo2BJzgdTnofUewryD48fACH4Z61Z/EjQbCax8Ga2zRXkdpbr5dnexKgdVQNg Rt5yOvCqhmKYAC5+s7X4NL8QfEtithq9rpeqPdRxSXl7OqW7wlip83q3AbquT8oGCcYuaG+meKPC N94A1W0a40uS6kjv9PmU/JJ5YBKxyEpnCJk7trAbe42+TLME6l18z0KdC0bHwva2cNwgn8plilxt 3AZAzx0Hp+H61eexjjQLAobPHfg4H4DrkDPt6169+09+zvp/wY1G+8S/DCxvb7warPPbrNPby3ul 27ElFuY45HIA9ctsHyuSwLHy3SdX0fUWVoLmNvMT5njYEOSMA5754/E810Ksqkbp6G7hFbC21ksn kzFhIpVWZWJzx90c/wBOuPzvW1uksWA7BtoJVl9zxnHXH5ZrUsNLt5peOPnGYQgIHTHTjv0/UVPD bzLLshC7eNq+gyc8+4z3wSKmWIitLgo32RTh0eKW4iuGj27l+95mMHr36f4+gNXrS0h8tn8ocNu4 AXJyOSPwHtitCO2CwLHDtZV5k/d8nA+vHP8AnnNOS1bDlyo+UqN2cggn/PbJ96z9tzbluMtijqFt HGmBsUA53KpJcZ+nHr/P3qSLYzA2i71XacMoYgg8c4B/l69cmt28tDNcERw8qhC7sfdxwO4z/Lmq sNqnnMjbW3ffjWM5KkcLkng59vTpnNTGoTGE+axg6rbo0XlxNG0jLnD4JbnpzxnOOuOD2Nc7rNg1 lpU7odzSfejDnA5GGIzz6/1xzXZapG6S73mdnaNcu3fnr+Qx34+tcxr24WRIVmaOPY0e4Y6jjjt1 6en411U62oaR3E+DFjJqvxY8NWp4abWbWMxoDyPMXP0+uQfx4PuP/BHq+XXP+Clnx78QRRRqLqz1 Pn0LavCQQPwOM9M+teVfsy6ck37Qvgm0YB438S2KMOQoHnp+J68duK9Z/wCCDOlDVP2hPjh4wdX3 +dFErCYOvly3c7jvyf3Q5HTnoevrYeUvYyfoeXjvdqJH6cyxIbQjDbt24/vM4GR04OO/fv270NAS VdXUBVk/d47DcOPX/d7fr30Lts2ag/Kdx3tuzx69Ovv6fSoPCo3eIkmQKzBdobJAX5hz09D09fyr 1MP0PHqnplqXlt45ZHbdsG7Z8uePc/XgkmrAKbtqK244+XAO0f57f5GVq/iDTNHsGu7+4wkaknbg 449M+nr/APq+KPjF/wAFl9L8M/G/WvhV8NfBWl3ljoNvLHf6xqmoOvmXUYdpUjRQMpGEKk5LF1OB tIz6mnLc46OHrYipyQV2z7nAfysTD5Wx93px9Mcf4VE8kTDG5Qem0emO/PSvy51v/g431rSNQ/su P9mSzluI5ljmSTWJofKYryCDu5U5XhcZGeD0q6j/AMHFnjqZC2lfs06THIOQTrMjbmxgZ+TpnPbj 3xkkk1IzcJRlZo/UYTHduDgtuGefrn8Onr0FQw3zFjHCY1bqy7Rkg9D07kV+Xtt/wXq+LWtzQrp3 wK0S1adlEanVJZsfxdRHzx7dPpz3Ph3/AIKjfH3WbmG6v9B8O6Xpcccp1TU7myupI4hArs5iLeWJ SERgACuWI6gnZDTZq48sXJn6EtqlhC2yRFZupPnbPyBFFfnDqv8AwWd8W22qXEHgmzj1rTVkxBqE 3gswtLx12faXKj0yxODk4zgFXzSWnKcn1qh/N+DPdPhx8DfDfwx8M2+heHtDNoIvnlKbdz/L8zHH 3iSOSexx0RQPeP2dbu5trfUNKkA+zbo5Ixk/eYPnGTjHyjoP5g1cfwhpsVvsNrH5cissaquevP8A X6469KveFXWwvZLMQoqiP5FVcYA4xxx3Pb/6/RWx1TFVnOo22+rNaGX0sDh1ToxUYrRJaGN+07+0 zafs6+Am8SWuj/2xqrvs0/R87TcYUl5MjnavyA45O8YBI2n431z/AILh/Euyck/svRwyIzr5b6tI NvzbcAGE8g8nnouMd6P+C3vh+5m+H3hLxFAreVZ6jeQTRt8vmM8abT14I2Nz/tHkc5/LmaEud64O 6Rw27qSQG4xnPbkYzz6Yqo+zcbswcavPZbH6VJ/wXc+Imo2El1B8FbeznhhRvLl1Iue2/wD5ZA8A HBxxwSOcDiJf+DgL4k3E7QXXw90+FmXCrJqIXYwwFHMXIOV75OTjBxX5365cLc6ddSTLvm8pvLk5 LFQefrkY7e3Tg+O6lqU0MzMZGV+QydN3+feh8ijc1jBt73P1kv8A/gvt8WUdZtP8NeH1XbuZpJzL lQR1wqbc7iCM8Ag81kX3/Bfr9pqWGVLNfAsf7zZIraXL78hzN971x97HGOBX5gaHezT2beYgZVkB bdnk5zk49f8APSq+r6mbS58u2fCths5J2n357Y/lWcZJm/JGKP3Q/wCCbH/BWrxF+0145m+Fnxf1 Gwk12886bS/sdv5KfIGZoe/IC8Es2Rnrwa/QTwrqDnXLW9hO7ZcALuXIZvQg/UdcfhX85v8AwR48 dXOiftveEZJ7pcz3jQFpGwXaVHiyCehzIPrx0IBH9C3g68UW8DgZ+ZSwZickdO/Xp369+layXKk0 ctb4mj6FgV/LhKXEnMWd2Onc9h9eP51LKu5FKoV3Ly2PXH61T0x92n28nmLt8n/WKx49cZGeox0B z2rQWJ2GIlU/3W6Y/wA/lXJV7nLTlaVjw39t6BIvhTo/ilk3LoHj7RL5h5bMGP22ODkA85E5HTqf U4P5E/tBeFY/Dvxm8TaPIrCaDWLmCRZF2suyV1wcHsQeOv8AKv2C/bc0qfUv2W/F8VjvWWztIb+J g3JNtcRXGO3JETAZ4Oea/LP9s/SrU/tJ+LrqOL9xfa9NdR7lwGMztLux1G4tn8ePbwcy92Kl5n0O V352jk/A0cdz4fSNdvE7bnRSp5PqfXJHB/nWje2RnnLpuYbwY1Zd2Wz0zxx/LPrSeA9JP9mz2QjO 55mfbG3T5evIOOAOgxx1HNat7YJaoyvGpXblW8vg/N/nr19ex8dyjKO5632mzCktjHIwSDb5jAye WOD2J+uP6dqzjppMMy28jKcAYPbJP15x7/ka6I20kJSQqu7duYKx4wnUn6+w+nWmMh83D5+b8SRx xu+g/OuWUn0N0/dMOXShJEZEyAv8Jzxz/wDXPv7c1Su9OMbbwWZuDmMj0Pf+fpXRzWjrA3ksAd2z 5W4UcEjnrx+neqF5aoJ1E6fM3B3+3Xp15x+I6VMpdDSmuqMO3hKEiQsdzHbuXHcD0/T/ACJ4LKSO ZZY8KvJWNl4OSOff/PpV6PSwHIZ8sfmbjpySAOnPsK0ILextsRgLlMBVzgDnHX3PT349qycl0ZUH HZlG10wTpvmDAKvEbnG7j0/z04rD+HPwkvP2hP2mLH4QXDBdBs4X1HXba2c+dNAjAeQozuZpHaOP KfMis74Owg9dDDNPpxkuQyyJyCR0H17DAH+RX0X+xTcSfD7w/a6/Y6hayTeIPFiX9rNpbPK0aWss 1oguhsjdtrQGVI8t5UVzIyMplkq6cufRsWIfLG6Rr3HgKVv7N0jwjZafb6dbwRWi28cYtxbeWBGg wqiMLt+bI54IOeGOj8Svgt4v8BeC9P1ywk0q4TVJJVtWh1aGQ7kEQdjEsu8qrMVLKCN0RUlCV8zr /HngB9M0+31vSfEepW51C1ZhJeaKYmkVJnR4Ey5DbolGeoVnIBcqQufqvibw1rWmeRNZ2dveGQzX kisqhlbDbURQqxxjJ2xqoRBhVVQMVy88OZtMhc2h5n4d8DwaRuu3N1PdTOr3N7cW4zI45DYUYxzw vIx1BOTXR6XZfZpVjuGV49wLyJIA/U9v/r81E89okeyynjYKAv8ArCRjHByDz9e+OKrQ3cbSHYtu Q8jL8kh4x1+o6d/51jGtySTbNZU+aJp+LdE07WrEXUlwUNurMq/aAqYAAPzdSe+SSR9DiuDV4rZ/ KtYm8vaVVV3DPB9Tn+RrtLl/tFirvfRhZE2eSgcsV44DMOBx2PQVRs9GskfH2OPlOrSbuOoPfH+f SjEV3UnoXRpezVjlzBBdNmOwnlkbduaPkgHjPXjj9PTio5tKtoI1kNjHGTypeQDd0PIHOPrn8e/V S6XIz/ZrS92xqCFVXK/Ng8YBI/xqvN4ZuNpkB8wrg8x9+PU/T8q5VKR1HG6rpPmPs+0KQcs0cK9P pngf48DpVH+wLIHK2Ty7uBwSef5c8498e1eg/wDCN7wHmjCqFJCpxk54J9KafD9oJcTqMscfJIeV weDx+nTn60Xk9yfM8+fw7lx5tlbxZ67bVeefUjdzzwTj5qnj0C0CefCGRmXAa3ODn1HH+Oe1djd+ GreSVZIZNqquPLXsf/1etDeF7pZ9qK2AufmbduP1/wDrdu9VqtQlucP/AMI3bXM4JE+5dzZZs54+ n05pz+EriQlpYXUN8y7F5Ht/L8vwr0KHQ7dd1tHdzN/z0Ma42kYwOCc0r+HreAhnbdGfvHkknjj/ AD/9es/e3K5o32OAi8BOXLeYRGFysk27GO/+R6fhXr/7I2krpXxIm0yCaZUmtf3pyAP9YgJHbox6 579awrTw9YajLKgijtFWJ2aSZgzEqvCknnBOAdvQHODjFehfs/HTtI+J1pbaasMiRw4kuGDbpMyx Y4P3QCB0wTz64HoZbGX1uLZy4qV6LPCdR8LmRmuzFvn8wv5MxJBUnJbqMnHTj356GSz0PU58olhM WVtwWOPvjH5Y59M+uc11Wp+H7tNVmM96sYaQjc2QS393HUEE4z2q5Y6BeC5imu7FpEZQcSLjGQMN 1yRx19sVy14v20rdzSk17JHI6lpa6fBHbacsTT4USSeWh2cDgMB8wBHqR06YBovL+WwiUw2j3F4P lMjt1yQcKo+v14xXcXnhy21OWOws7QLP5mFZVyZGzxx3PHbr3rpvhl8NY4zNr1ybVditFDGUGVb5 SSSAQOCcYz7e/LZ82xtP4bnnmj/D3VbuCPUfEiySTO3mLZq21YyTzkDHt39smr8HhrUVLKEjaHG1 mmkzgAZHy/p68/jXqetWttZQ/YLZEmZuJDGu4Be/b0/SsKPRLuMGWC1jeRlaTZuwpIxjJ9MdwD+e AScbOyMYy0OJXw7Ojb402ZUfKWwW9evHXn/OKrzeHmhbL3se4n5d8wXJ7DGeevT6V3x+HhvIT9se SR5rUxMyyMqbCM5BBG3OM5BwTj0XFM+ANP0UxwRwxyKzM7eZcSFt2OepIyQoye5xmuWSlLdGsZRP OtR0GRQsCRNLskYsVAYLk+v5dB256Yr87PEMKXnxyui0i25k1R41kjTglXKsQMk4JX8PmOK/Vh9D hSNY0tPmZSFLRkBPQDaBz/jg5r8wPH3w81nxJ+0/4k8M6UDbtaa1dRNdRoRtVZSoYYzgD5emevQ8 Cvd4ckqdWV2aVIqpTaRgeJLDULHSrwRpM9jcanAzXchX/WBWGM9cALwD3HGByfq79gfQ5fFH7Psw 0qxNwkOvT27bfvDEMOeMcDkgMMjj2rxv4kfB7xToPwuaGVFlgXUvMUW9uGUIMgOGHAAx35I9cV9O f8Evrbxtafs6XUEduEhuvEVxLbrJZIwkjCRRtKpde5j25U4YxdSVwPT4gnGpgXr1Rhh6MqEfmdZD 4V1C3K2t2zbzuxHjB254GASc9aWfwiuZJ4pX3sudrcAZ459MGvYhdahNC9trMlnGGb5YLfTxIitn bkY2sNw9OBgkjBJp9n4Z0SPTfscF1YquFz9os2bB/wCBFl/Ue3HNfAtOMtTujI8dsvDsNmpa8tkU bOG2huM89ugP+TxXJ+Lr24jNvonhu3Nze3Mn+jQxwkEADq2D8i57lhgA5x1Hp3xU1PSdC0Ga5328 22JhCsFosOV3ELlQAeTnryRtz6B/wo+GMfh3SZtW8T2tveaneq0t3I91te2jY7hCMngKWOTjaW3A kgLgipN3PcoRp4HD+1mveex4pefA/wAVT2scut+IFaa9c/urOPaq4GQm44yBkZOD39eLtt8F4LCO JINUvFVcZ+ZCu8dP4eOSTxjn617LrE/hazEvl2+o+eH/AHcbTQtGG55U4G7r7cfnXKahFc6paho4 Lq0guP8AlpIqqGU5GD8rdeeOuRWtpaGP9qYqWzOEt/DN3pU7XRvpFkjjASckmSPgYCsrDb0H8u5p 0txNoyQvPfwwhdizTBUG2PA3ouCCisVAb+IjIJwRXR6n8PrSZhFfazqc2Vz/AKRdJtOTjI8vbxgF eR09aYfhL4dLKbK0j2uA3zs53fL6k8/ljnvwKrrqzojmWIktTFsfiFoSmGL+3NLkkWJR/pUmyNSN xbhXJwTtXj+DIGM8u1f4qfDrT5/sk/ifw/dTSZS3ja0nhzIUAEjl4ipUu5YjdjEewMvBPR6f8EPC +9X/ALKhZ1B+ZIVPOeh/l16Y9MVq3fwP+HOohI7/AMJ28+2QsrSL8qk4BwARjOBkgc/XmtYyp82q NPr0no4ok+Ev/CCTeLdO1Xw7N4ZW4NldFk0jXoblin2WbrGrNJtC+VlmQfPnnBC03xL8OfAXiLxV rHifVvCmsNdLrV0JNStJMQ7/ADid7AxMOESZz3G0dd4xueCPhP4E8C+Il8SeFPDNrY3BsLqGSS1g XKRmB/l3dRyBgdMr2rnNe/Zs+E3jXxNqnivX/Bunz6leajcyXE0kbGZ8SEA7l+YYUAcHAz78e3KM P7JivM8iFWjLNJya0sjGufhF8LNXDKvi/W7e+mb5luNPjSIMeEQ4l+U5yu7lThzngZxPEH7P+jtI L3Tfivp/lRxmVvtFk8e4ESMF4BAJCL9TIgGcmunX9mjwLaEQ6ZqusWkaQGFIbXxJertTBXaNswAX nptxTtZ+D3iVLkXuh/FzVre68v8AeTXMFpdv8zFid80DScn5s79wPIOQuPGjGK6s9NLCS6HJ6v8A ATWltC1nrGmXTJtjW5hvgNx3lMH5FUbipGD82A3IAzWOvwn8X2Vz9lGhr5bLu3QXcTKTgcYVjg4I zz+fNbGofDD466ZEr6L4w0O6RZT5gvtDmjJHHyt5U6pgKpA+TjcxHU5zZtd+PWhztd678I7bVhHG wW70vxCy7myvPlMgYjGW27ipZE4IUIzjGW6ZUcLhJapkUfhLVraea11TwpqEbfMA8UZ8o7WIK5YE bsgjHXIpjWVpYt9tiSaNDGD+8sUDD15A6dfQ479BRJ8f7eJGfXPA+vWdzHsRzHbo4j5IwZGIbA46 YByx44Wr3h74v+CddjW1u9c+zPuWM+a4jYYJYAkDucEkYyx6AYJiUK2mhMsBh9+cw5PDPkvDfS3E P7z7kkbFkkx25A579vYcCr8OgBIZLmS5aTziS3lyjaT3JC4A6enc81199qlnN51tpGtxyLIu7zo5 JysikEFDwQpZScghhk/e5OaN9pontVfSsRxtISzHaXT5gclWOAMDqOccelV7SUdzH+y4y1VRGHp+ jTPulvLCFt3yRtNGyyR8gnDKw4wT6n5uanh01NPSaRbuby2IaNINwZT