Борис Гудылин написал: Вот еще пример того же неотстающего индикатора
картинка интересная, если верить красным вертикальным линиям, но по ней трудно сделать какие либо выводы, только одно значение индикатора более менее понятно в районе 4 сентября, что было дальше картинка скрывает, а предыдущие индикаторы не полные, видно только с каким примерно отставанием они строятся. Положу Ваш график в копилку чужого опыта, спасибо, может быть потом пригодится. Мне пока еще многое непонятно, например как считается прибыль, пусть даже взять Ваш индикатор и взять разницу в чистом виде по вашим красным вертикальным линиям 1350 - 1130, это хорошая прибыль может быть?
Борис Гудылин написал: Последние 20 свечек находятся на правом конце графика, зачем Вам их номера?
не знаю зачем, просто думаю будет более наглядно с номерами, когда видно номер индекса над свечей, картинка станет более понятная (более реалистичная) мне кажется, хотя может они и не нужны...
Вот нарыл как прочитать нужный мне параметр таблицы "текущие торги" , к примеру получить цену открытия по нужной бумаге, надо написать примерно следующее
Но я задачу себе поставил немного другую, мне нужно открыть всю таблицу целиком "Текущие торги" и последовательно ее перебрать всю сверху вниз и выбрать например в промежуточный массив бумаги определенного критерия. Как выбрать и записать в массив примерно представляю, а вот как перебрать всю текущую таблицу в произвольный момент времени пока не понял. Может подскажете?
Николай Камынин написал: Свеча - это индикатор, который на графике строится как бы с заглядыванием вперед.
свеча же не индикатор, это просто удобная форма текущей позиции цены в каждый конкретный момент времени, для визуального анализа цены на графике. Индикатор я так понимаю, это как раз средние, которые что то показывают и даже как то работают, но я пока еще не понял как
Борис Гудылин написал: Обратили внимание, что Ваш впередсмотрящий индикатор заморозил свои показания на последних 20 свечках?
Конечно он по идее их не должен пропустить так условие у меня грубое, но я не заметил, не знаю как замечать, они же (свечки) не подписаны, где какая. за код спасибо сейчас попробую подправить
Наверно это надо понимать так , что в этой функции надо задать код класса, код бумаги и код нужного параметра , что бы получить значение параметра для данной бумаги в текущей таблице. Но где посмотреть как правильно написать код требуемого параметра, где взять этот код? Например для акций по Лукойлу я хочу получить цену последней сделки. Не подскажете?
Борис Гудылин написал: А гадать нет смысла. Надо вставить отладочную выдачу поступившего на вход индикатора номера свечки, для которой надо выполнить расчет индикатора
Хотя вот тут Вы мне кажется как раз это и написали, я наверно просто не понял как это сделать?
Борис Гудылин написал: А заглядывать в несуществующее будущее или несуществующее прошлое - тяжкий грех.
спасибо за ответ, я попробую завтра протестировать ваш код, про грех давайте не будем, нам сметным не дано судить никого. А что бы не гадать, подскажите пож. как мне вывести график на моем примере только до импульса цены,? Как то кодом можно задать количество индексов, что бы сымитировать, что было с индикаторами на момент поступления на графике этих двух зеленых импульсов. (хотя если знать какой это номер индекса по порядку, то я могу остановить наверно график цены через IF, но тогда как узнать какой там был номер индекса?)
А теперь еще спрошу про графики, вот с вашей помощью подправил код и посчитал усреднение вперед и назад, и вывел на график сразу эти два индикатора. Получилась интересная картинка по определению "начала тренда" . На графике явный пик, но усреднение вперед очень хорошо показало начало тренда, хотя реальные данные еще на график не пришли, и на (тот текущий момент), этого входа в тренд не было бы видно.Это начало "входа в тренд" можно увидеть только я думаю на исторических данных или я не прав?
Код
-- расчет вперед
function OnCalculate(index)
local high=0
local high3=0
high13=H(index+20)
if high13 then
for i1=0,20 do
high=high+H(index+i1)
end;
for i2=0,4 do
high3=high3+H(index+i2)
end;
high1=high/21
high2=high3/5
end;
return high1, high2
end
--===========================расчет назад
function OnCalculate(index)
local high=0
local high3=0
high13=H(index-20)
if high13 then
for i1=0,20 do
high=high+H(index-i1)
end;
for i2=0,4 do
high3=high3+H(index-i2)
end;
high1=high/21 --красная
high2=high3/5 --зеленая
end;
return high1, high2
end
Борис Гудылин написал: Представьте, что на момент установки индикатора на графике уже есть 100 свечек. Индикатор после установки вызовется 100 раз (со значениями index на входе от 1 до 100)
Мне кажется это не верный алгоритм работы и он перегружает сервер, если конечно я Вас правильно понял. Вы имеете в виду, что мы включили комп и в текущей сессии уже за сегодняшний день прошло 100 свечек, но если это период дневной? Тогда должны выходить свечки не только текущей сессии, но и за несколько дней. По моему мнению, если стандартное количество свечек на графике 3000, то эти 3 тысячи и должны сразу выйти и не по одной. А сразу все. Поясню. На сервере скорее всего база данных SQL или какая то аналогичная быстродействующая бд, когда мы из меню выбираем график по какой то бумаге, то в зависимости от выбранных полей выполняется select запрос, и на стороне сервера открывается форма с нашим графиком (или локально на своем компе, это я еще пока тоже не понял) и данные, полученные таблично по запросу выводятся на график и каждая новая свеча должна по идее просто добавляться в локальную таблицу, как еще одна строка таблицы бд. А график, в зависимости от выбранного периода будет просто перерисовываться на нашем экране. Самый короткий период свечей, это минутный, поэтому для минутного графика перерисовка должна быть один раз в минуту. Для других периодов может быть реже, но меньше времени периода, так как на графике бывает видно как свеча растет или уменьшается.
Sergey Gorokhov написал: на сколько становится понятно, Вы хотите добавить в Lua скрипт код от Lua индикатора. Так сделать не получится.
Спасибо за ответ, да я хотел написать код с перебором активных акций на сумму не более 1 тыс руб, и вывести по ним окна с графиками, что бы не в ручную их выводить, это очень долго мне показалось делать ручками. И потом визуально отслеживать картинки графиков и выбирать визуально места входа ( я еще новичек) поэтому хотел оптимизировать ручные выборки. Но из Вашего ответа понял, что графики таким образом не построить.Функции могут или брать данные с графика или по запросу с сервера. Тогда у меня еще возникает вопрос, может быть я смогу его понятно сформулировать. Допустим я точно так же из таблицы торгов выбираю нужные мне бумаги и в разрезе каждой бумаги данные пишу в таблицу поочередно. Возможно ли в табличном варианте обрабатывать данные по аналогии -График например с индикатором Скользящих средних, для определения трендовых сигналов на вход/выход, по идее можно , но интересно услышать ответ форума?
Николай Камынин написал: Поэтому можно упростить хотелку и выводить не график
Спасибо, идея понятна, думаю не сложно, если скажете какой командой выводится график на экран? (тяжело в учении, легко в бою) Суворов как будто снова с нами...
Борис Гудылин написал: появится следующая свечка - индикатор опять вызовут
Спасибо большое, из Вашего ответа получается, что при каждой новой свечке весь график перерисовывается заново? В штатном варианте на графике 1000 свечек, если я правильно помню документацию, и они заново каждый раз считываются и отрисовываются на графике?
Есть 2 простые программы, одна скрипт, одна программка и желание их соединить, но не могу сообразить как, подскажите пожалуйста. Идея такая выбрать самые маленькие акции, что бы сумма минимальная за 1 лот не превышала 1 тыс.руб. (это я скопировал руками через эксель, формат следующий: Бумага, Фирма, Краткое наименование, Кол. акций в лоте, Стоимость одной акции, Сумма акций за лот). Скрипт перебирает построчно текстовый файл с бумагами и поочередно выбирает каждую и выводит на экран. А Маленькая программа выводит на экран максимумы к текущему графику. А мне хотелось бы перебирая построчно все бумаги из текстового файлавыводить на экран все графики по каждой бумаге, которая идет поочередно в текстовом файле. Примеры сейчас все прикреплю, только текстовый файл не прикрепился, поэтому я его попробую вывести в табличку (пока не понял еще что и как тут можно размещать). Можете не давать готовый код, просто дате наводку куда надо двигаться, в какую сторону????
Код
--скрипт
function main()
local word=0
local line=0
f = io.open(getScriptPath().."\\Test.txt","r+");
f:flush();
f:seek("set",0);
for line in f:lines() do
for word in string.gmatch(line, "%a+") do
message(word);
end
sleep(1000);
end
f:close();
end;
--===============================================================================
--программа
Settings=
{
Name = "!!!Primer5",
period=5,
line={{ Name = "High", Type =TYPE_LINE,Width = 2, Color = RGB(255,0, 0)}}
}
function Init()
return 1
end
function OnCalculate(index)
local high=0
high=H(index)
return high
end
--================================================================
--текстовый файл в виде таблицы:
Хочу вывести усреднение по 2м последним позициям на графике, для проверки вывожу и сами позиции на экран, вроде бы все правильно выводится, но Квик ругается, что-то ему в моем коротком коде не понравилось, не могли бы пояснить что не так?
Код
Settings=
{
Name = "!!!Primer3",
period=5,
line=
{
{
Name = "High",
Type =TYPE_LINE,
Width = 2,
Color = RGB(255,0, 0)
},
{
Name = "Low",
Type =TYPE_LINE,
Width = 2,
Color = RGB(0,0,255)
}
,
{
Name = "Low",
Type =TYPE_LINE,
Width = 2,
Color = RGB(0,255,0)
}
}
}
function Init()
return 3
end
function OnCalculate(index)
local high=0
local high1=0
local vrem=0
vrem=(H(index-1)+H(index-2))/2
high=H(index)
high1=H(index-1)
vrem=(high+high1)/2
return high , high1, vrem
end
Где то настроил фильтр в таблице торгов квика и забыл где и сейчас у меня выходят торги только по нескольким бумагам. Пробовал откатить настройки, но видимо в файл сохранения настроек записались уже новые настройки и откатываться не желают. Подскажите пож. где этот фильтр может быть? И как его почистить?
Спасибо, дошло ,в моем случае этот тип заявки не подходит, стоп-заявка работает когда график для покупки находится ниже той цены, по которой мне надо купить акцию. А у меня график находится выше, я хочу что бы он опустился на тот уровень, который я хочу и после этого моя акция бы купилась. Буду еще читать учебник, спасибо всем, что объяснили.
Но все равно не понял смысл этой заявки, по идее мне кажется должно быть так, если цена на графике опустилась до 130 руб, то я покупаю акцию за 132 руб. Те с учетом возможного проскальзывания. А так получается, что я покупаю акцию по указанной цене, если она выше цены Стоп-лимит. Получается допустим цена идет все выше и выше вверх, а я сижу на лавочки и жду пока мне ее кто то продаст по низкой цене. Так как у цены Стоп- лимит стоит знак Больше Равно
Хочу перейти на реальный счет и запутался в описании. Я хочу что бы у меня заявка сработала на покупку, когда цена опустится до уровня 132 рубля за акцию и что бы заявка не исполнилась, если цена пойдет не вниз как я планирую, а вверх и пересечет уровень в 160 руб. Я правильно понял , так должна работать Стоп-заявка? Вот не понял какое поле ограничивает цену сверху, а какое снизу. Мне кажется, что 135 надо указывать в поле с наименованием "Цена" ( по этой стоимости я хочу купить акции) , а потолок по которому заявка должна сняться это поле с наименованием "Стоп-лимит , если цена >=" правильно или наоборот? Просто не хочется деньги выкинуть только из за того что не понял описание к программе.Да и вообще понимаю ли я то, что читаю или нет? Картинку прилагаю на всякий случай.
И еще вопрос к этому же рисунку, часть акция я купил, а часть продал, хотя у меня их и нет, но прочитал, что так делать можно, если тренд идет вниз. А потом, если появится прибыль, то акции эти можно купить и прыбыль зафиксируется. Но вопрос пока не об этом, а про графу "Позиция" в клиентском портфеле, можно по ней как то определить какие акции я купил, а какие продал, но которых у меня не было изначально? В описании написано что лонг в этой графе положительное, а шорт отрицательное, но для меня это не имеет смысла, можно как то этот справочник расшифровать нормальным человеческим языком? ( взять хотя бы наши законы, к ним и то бывают комментарии ...) А тут вроде описание от разработчика, но понять что там написано, могут те кто имеет опыт, а те кто имеет опыт уже не читают такие хелпы, они это уже все знают... круг замкнулся, кто это все пишет, сам и читает?
Спасибо, но у меня в клиентском портфеле почему то нет такой таблицы , вот что в контекстном меню (прилагаю картинку), может быть у нас с вами разные версии квика? У меня стоит 7.16.1.36. Но по идее в моей таблице прибыль уже показывается и нажимать ничего не нужно, просто я читаю справку и не все там далеко понимаю. Например написано, что в графе Нереал.PL будет прибыль, возникающая при закрытии позиции. Но после такого чтения справочника у меня пока получается больше вопросов, чем ответов. Читая ранее эту же документацию я понял, что если я покупаю лот с акциями, то когда они выходят в прибыль, их (акции) надо продавать. А тут написано "Закрытие позиции", но если я закрою позицию,как это правильно понять - у меня отменится сделка или закроется позиция и я получу при этом прибыль?
kroki написал: Если минимальный набор в коде присутствует, среда его выполняет
Спасибо большое за помощь, документацию я читаю, но пока не все слова из документации получается осмыслить и применить, теперь стало более понятно, буду пробовать.
Спасибо огромное, я еще не понимаю какая разница в коде просто скрипта и индикатора, пока понял, что в индикаторе должно быть обязательно несколько функций таких как ... , а если этих функций нет, а есть main(), то это просто скрипт, так?
Код
Settings =
function Init()
local hl =
function OnCalculate(index)
В руководстве по программированию в Квике на lua имеются примеры кода, вот взял первый попавшийся, более менее простой , но не понял как его запустить что бы посмотреть как он работает? Запускал его как индикатор, положил в папку c:\BCS_Work\Учебный QUIK БКС\LuaIndicators\_prob2.lua, но код не виден в списке индикаторов программе Квик. Что надо делать что код из примеров запустить на выполнение? Пример:
Код
function main()
n = getNumberOf("orders")
order={}
message("total ".. tostring(n) .. " of all orders", 1)
for i=0,n-1 do
order = getItem("orders", i)
message("order: num=" .. tostring(order["order_num"]) .. " qty=" .. tostring(order["qty"]) .. " value=" .. tostring(order["value"]), 1)
end
end
В результате выполнения данного скрипта выводится информация обо всех заявках.
На демо счете создал несколько заявок по акциям и внизу куик пишет общее значение прибыли по всем акциям, а где посмотреть по какой конкретно акции идет прибыль?, может уже поря закрывать эту акцию, что бы прибыль сохранить, а где и посмотреть не могу найти. Картину прилагаю.
Борис Гудылин написал: Для поиска синтаксических ошибок можно воспользоваться
с ScITE ставил, но с ходу не разобрался, мне больше понравился decoda, но код почему то в нем то запускался в пошаговом режиме, то нет. А ScITE посмотрю еще раз, спасибо за помощь, очень благодарен.
Взял с сайта рабочий код, вывод на график индикатор High и Lov, решил по аналогии добавить еще два параметра Close и Open вроде бы индикатор простой, но где-то что-то упустил и индикатор работать не хочет, не виден и не запускается, в чем может быть ошибка, не подскажете?
Код
Settings=
{
Name = "Channel",
period=5,
line=
{
{
Name = "High",
Type =TYPE_LINE,
Width = 1,
Color = RGB(120,90, 140)
},
{
Name = "Low",
Type =TYPE_LINE,
Width = 1,
Color = RGB(120,90,140)
}
{
Name = "Close",
Type =TYPE_LINE,
Width = 1,
Color = RGB(120,90, 140)
},
{
Name = "Open",
Type =TYPE_LINE,
Width = 1,
Color = RGB(120,90,140)
}
}
}
function Init()
return 2
end
function OnCalculate(index)
local high=0
local low=0
local clos=0
local open=0
Period = math.floor(Settings.period)
if index<=Period then
high=H(index)
low=L(index)
clos=C(index)
open=O(index)
for i=index , 1 , -1 do
if H(i)>high then high=H(i) end
if low>L(i) then low=L(i) end
end
else
high=H(index)
low=L(index)
clos=C(index)
open=O(index)
for i=index , (index+1)-Period , -1 do
if H(i)>high then high=H(i) end
if low>L(i) then low=L(i) end
end
end
return high , low, clos, open
end
Sergey Gorokhov написал: VOL это объем То что это объем я догадался, но не понял объем чего именно? Количество лотов по текущей цене? Или количество исполненных заявок? Или это сумма в рублях? Не воздух же это в кубических метрах?
При нажатии на графике правой кнопки мыши выходит контекстное меню и в последней строке меню"Сохранить данные в фал."В результате формируется на диске текстовый файл с полями TISKER, PER, DATE,TIME,OPEN, HIGH, LOW, CLOSE, VOL. Все колонки интуитивно понятны, непонятна последняя VOL. Это количество заявок по текущей цене в строке или количество сделок или количество лотов или сумма на текущий момент времени?[img]data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAesAAAApCAYAAAAVpAGqAAAgAElEQVR4Aey9d5iV1bU//nnLaVMZYOjdXuig2KICYhfpYI2J6SYxlmuMeq2pV2O9dkVBEEWvmuTmehOT2JWmKKL0NjADMwPTTn3b+j2ftd8zmPye7/fmPs/3Tw8PM2fOed+91159rb32eq033npXHASwJAJgQ2ADkoCFEC4KgBXoZxG/syxAbFiSBMRCZNngy+J/iSB2qL9tRLCEl/Adf0eAZT4zc7gQvY/fAgI3HsfTsTgH7+U1fNnCeSJEdqB/W+IqHGIHiKwIoQU4AqQCc21oxeMpDEBgR4gIuhXAQqTXWiIKl8BBBK7HgSMCCwFsyzdwI8FlAoofG06U1Pk5Z2Qb2Akr4bMFiIgrwhIZvHBOXhdfCSdyzfrA6yKEdqhYsKMkLEkonjm/Y+V1XYHFz9wYpwFgEb823DCl8HLdnM/AqKAp3Sx4+ocdpfV3aEeGBkon4spARDwdpAPxws9JM1dpS/iJd35OvJk1kl6kD2lu1qk8EX+vdyh+oHTheG7o6LihpVwEVwwdA5vXkN9sM36MZytKcHDYVk75D1FKYeJYfJn1ck1mHJB/hHjSr5VP9T3xBV5TppXhC+KeS7Oj8jq5OsAB6VGGO4Irvq6dPMKX8pDCYPiPdxk6RroGpQtHsguIbEEkiW7e4P2GVpQDs2bOSJAjO4SNAG5EKCJ4Op2NpIJTliGAdLSFcJmFhpYVy6ZZF8fgurk2wiUWB7BhRSlYkYOEokHgO/yePEj5Ib+W5c+P+TFNCYbv8m/ADROxbHjKszF7I6HwWSjTkXzB+ZORoYtnu7pmRyh3BIrf24pBI0MG37yI31NuCA/ltcxfhue4bvIR4XQQ6iINrpQGMT/6ttETxJtSVPnTyKcuRGkYgHpD+Z56LMYVZdxWvFqwY/1S1m+EgXQJHKNrFKfCn7FOU33J1Xux3CYN/DomJyBvOoY/rVD1WGSFqoecyIrlyEZgG/3LazmfZZWUjoHlKv9Tx1EWXfEU1tDWq3R8wsq/ySOwSrr+ROgq3VVfk1dt6gWBE1HnGRkmnvmeL9LJUd4knqnjuB5+U+Z3Q0PKA/FrwY/5jJjgeAYf5CfCWpY92gVDrVS3zSAfK4105q9+/DMYsAKRssr9u+uVRqCwUvBITP7npy7paN4q6Y0S483mCiou1QpArIiNpPIKfm7HKpFiZ4SaBonfkIXMNcaIlAEyihfxfZFRnSpAhuHICirs/OwfV8MvaNDIfDpgfD8k/owK0xhRMph50TByLKNsDNOZv/V7Hc/Ao/Oagbtx0u1lxE4KVTFFmSKoa+EgNNYxRHbsrMSWM2bikGLVDTOxxrkUyzRmhLVMkm649QJj4HiBGj3OZZST0k4vMcqz7CQR519WbmU4AjOhwS3v03moDOJ59BeBiL8rw0FbBK7PfGdMXZn6unRzC5WLubt7SF1SGZ92yfCDJAzflectz6PGmnccdOzi4b6EZ8Nj5nMDD2/XoajdLCo4szQ3du7KMLnK/wTG3GfGIPGNcdO/lY58Z6uCMp/5MW8R7oOfl50Ms4yDMJsZqOjMwssKVPH2ZX7WG3kN/5N/+YExgGZe/vzy9+R58l3i4Me8xSnj3eDGiddjnFkOYdZHvPBGmleyMvmIiDXzko4xIWxKsnEqeAvxaPjbrJFcrKCX6UZ8Eu8xdxsDERPFihDE39AkGMzTmfsHZtEBddXmh95n3nZT58u4K19KJ0bH54jmSoMlwkgAHXpP8ZjxTbqespNYHuhLYtC9Lj9ed9nxjnHHW3hN9zhEJuWZv2lxySdm/coj8XXme8rRQX1odEgA0LFg8KS4NDqVtxne9RXfCTWqMXMrvmJZIH3jOXi7+VRddDNeGW9fdobLa4h1HyEvayfqNv7NIflSGLs/0AgqpjfxYvBGDP8jCePbv/r1f8CAJaEQ191Kk9cZ1PMdMU6kltmff8fEL39NYseCVxbKsoDxWiWIGUbH4u3073iNCypjCnSizLbqjSlAf0dMI/RkRI7nUImS6qrEOQQFkMLGUQ8qQcMMdB7MjfxFwSwbDzPPQSXTbUgNpOanDkJ2ppIycJbxwvsVHoWFc3wJP/reCC8YoccOCQc18x9ECsc5+Ff8vcLMT7k2I3xqJNTrNspOAdR54nnLSkYJQJj5ht/R6aJAp2KBMspTL/synimknJcvCqV63fHf8WiKDimvy7gQVHrmc3OtMUocwuDt7/EVGzvO86XpyrN8eRyDT6K+rNzNinRcxXmsdLgQ3hgbWzMWHZJ4MWU+UVwZ5URe6XbOYgVE5UhalI21Kp2/owxH1nDGTKE4inGvIBh6hToCTVyi22kgTkKlA/meoa1Zk3EiqdTjTEX8OddO6BUfnI2fl1/6YZnnqaH/AQ/dBok3GKOkvB0PyIyMMZR0pxy4HLs8WYzH8lSMlgx0BzMyzHoZELhegnYQZ/xc+TtGfXkc/c3MgUbNsXPOa8r/eQH1ULw2o5GMROtPwsjp+H1Mx26cKGoMLGY+vueHZZyVnSdCxs9ifHd/b8A4uE4zShkWY5SIoy/hiZd8CWdG/8ScQ35TniIcBi6zkjI8vLn83ZfGjccrO48H+c9ovrJzrSgq4420jPm37HoYKEwGw6ykDEVMG17A+/mi4xbzC/MbhFDHj79WfJV5L77u4GjMwBJ+E9wQvhgDOobJ1NG5L+vvWF9y7DLuuuf56s3/hAFXFbmYqM8oEKagyNwUQBonQ0AqNpMmEgRWzHoSAlEIcUw6LoSj5svwAX9SGZgUlhnbaH8NuGn84tQlmcNWpjNMWU4jB5p/YtqHnzOKjn1fDk3PkvxORhUBU4LKCpqO1qs1wmc6Xy8kz1hcJ28gWzP9FN8fe5cqHAZ4HZepcsPUqn5MVGHRVBihU9FXWMrMR4NOj5nf84vQ/FIv+KAQMAVGw2DFEYxuHyimzTojYVqcWW/mmi2Ik1TlavxretUmfUf8kEo2nR5VJBVKbw14LEdTply7aDRE2MpQEVOkrklbHlxyjOduM8cYikgmFY3p7eYD0kTnJ1rKhOC6KZgUexKCnxO0pCoEGwUTJVjGuLsapHM7wqgHS50AwslshwMrdj7KTgPh5IgJzldejE7Ae2KNxc+Z/qVC14XFn+t1lqbqjCFk5iI2OlyLxaSeiXAYGZL2kWVpmp7DmHWTnrzWqDSzOqZNiTc6rYTbgoOi4iHUNLiiSX9o+lbHIu8RZtKGRtdwjUlvG57Tz3TbIJY7zcHTwDvqHKvBtAQuccHpda2kCZPhlBWuzVfKKXaIROVDGl/+4y3G+eTa1P6RDLp1o4PBDi2VGab0+XJ0DKvbZsXYU6JQfhVEjsvtJN5icqh6L8c1kSA5j1/yhti74p/dER6pQicvllOdmvikyTT0YbqZL5G0rtvIcWi2znR7hpPpjfqb/G+wzFWTN832AzOAyt8apB508hU5vNMxdGHMaehvhuXIRIVqAeJUnWmObXRUWW+Empa3dDuFLiLv4Tp0m4d3U2bLbKvf6Z/0Z/Ra4yzw/rIeMquiMTeSZkiqsChQvE7gKGCGJ42GIN/TSYyDnBiPiiLV34zeKXEc39COMhnE16leVIxzTKO7aJiZk+W0GmpETNtbsJmOV+kXWBbH4gKpDZQw/HmQUaiX4nXr8F/9+L9iIHa/AiDwgWIRF59zDqoSGTh2Ckkng3SiGslEAhdffhH696hFpZtEomYAdh3gfmIBn7z7X0jaSWTcDNJWDWbP+Dq2btmDadPOQq7UAe6frnz/r6hI2Lj7zjvQt0cdUrat99h2NVLJGvzupWXoXZdBwnGRsNOoTA3Eqg+3gjvYmrANxBguY/6ork1UTX63gIKKnInr/TD2HnknNZCm7piKCYDIR9OWHaiv7Y+EU4VqN4n6yko07d+NjQ1bUFc/AI5bAdu14LgWaqpsLF+2GH17DULCqUSlnUBFogLvrN7SnR2waWD4Ulio3LmvRel31BmBlQBsB1HAPbFY8cZ7tqq8Qpp2ipSHXZs+xqD6SjiuDdtJIpNw8fKSl+FrVUECgeXBjzoxb8YMjBt7HA54HrIIMXfWBaiwK+ES7kQKjp2Ga1fi8nmXoV+vfrAdjplBwqpEZbo3VqxZo0rDZt0B0yI0lnQKiC/uL8V7/FSrBjYm4mI7pcLFSM4FAqZuQ8w+/wyk7SRSjgvXsZFMVsCxXXx73nyM6Nkftt0PmaqheHv1u6jpX4Np876FAsehVoqK+Nn1N+H4ccdj6/qP0L93NexUytDBqUZVdT3eX7m67HKpsEdUcrale2pwuLdm9L7qA6rjgAqR+4b8n0AU0cCSSMZgudwfhodnnn0KluPCdlOwE0ncePv9CCOgefNODKmphmNbSLhJVPcchH0tXWjdtgNDe9XAcm1YSQdOMoNMsgovLXkO9T174cbb7zWuWpjHvp2bccbZ83Ega9iDLEHjSIeWSo2MS6PB+gvOyfdKg9CH2OQjXk+1R8PlA1FB/+/eshWnTpmHAyXaSN6TwJ6tjZg+eSp2fPEeBvTJIGH3Q6rqCLQfaIeEBSxe+Cxcx4Hr2nBcF7fc9lNs370Lp505F7li2YZGaNy0BedMmYwOrwse1TCVvs9fsSMcI5jg0w57hNOmQTcOiRWa2K+soA3OgcbNm3DetKno9Eoo0dmIyE80HF1Y/vQDcJMW7GQCCcfCHXfeok7Gtm07cPYZl6PUSRg60bJ7A3oNHIe/rdqpMu2VOnDkmCnY1RgrhYhODKWIe9rkZ3XL1ViEAXMZaV1HFDFLRc624FuO8SfEUwZyAkC36aWENe/8FxKWjbSTQdKpxXlzLsOuPXsw+YzT0O7l4FtAKdY/iDy88OSjsG3ybRIJx8btt9+pPEvKNm3bjUE9apBwMnASSdx2261o2N6E3rX9kXLSum7HdeBU9cPba7ep42RHkfoyavjIx9zzJp7Jx6ExcrpNYXOv3+BflaFGweSZIiAeGrZuxZQpM1CkupY8EHXgwnmX4r01nwFWF55/9gEkEkmkM2nl9bvuvFMRun3LLnzt7AVoKQEe5yRK+YuThhUqXzTd6o8RMDqsQh0XapBA4xwwB6o4NjxCF506R+VegebnX/3/Z3FgckvEeCC4ZO5cLF66BDmvDTu2fIbTzpqOhrYuFHwfixY+g3WrP8LU009DU2sjevWqxOKnnsX5581Gc+Mu+IGHIOrCmJGj0N7cjCRFI7KxrWE3zp01B++9/y4uXTAPJ04ch3w2By/wUfTzKPo5jDzmWJwwcQJyxSz8yMfmzz7H3Jkzsbe9nf6oeovfmn8R2ppbNYpQj1O51gQ5SRayxfo4yS11LWihz0cDTZZygJKPi2acj86uDoyZeAo62rPoKuXxx9+/iOnnn4tsNo8JY49HR1sOQSAIQw9t2TZMPGESjhl9InLZPPKlIrZuWI85sy/Fvv1GlyEo4esLLsLePXviuC9WGupyJtXzDMNQlaSEnkZ9NgvdIhMdEDS/BCyYfTHCYohxo8cgm80iCD1s27AeP7zqu3hx2Zuq8Zk8bNm9DQfamtGz3wCsXE+HJo1ly19F3t+PnVvXY/Lkk9CZ60IU5vGbu+7CxNGj0ZnrQC6IEEQ5FAqtmDR+PPwgwqUXXYRCVzv8kom0GGt7GqubiMNsodoQn9F8hCRTZkG8n09nJExh9vQFWPb8chSjLmzbshFnTDsTe1tb1EA+vnQhVnz4Hk6ffC4a9+1Gv94DMW7UWBRzRaxcvVOFu3nPTrz1zgeo69EbUeBh/Lhj0dLWjlyY1zEPdLZg4vETVFFcsuAStDTtg82CG1XOSeTpF9HUGRbWYEUv5ucaOQWwXUEYhSiUBLNmXQTJFrD4iSdw30MPoT3fjijsQlf7ASx7ZjF+ddvDCP0I4yZMRDafQy7w8Pof/oipp56OYrYTY8eNQluuDdkgRN4voFDM4eQTT8aE0WPx4ftvY+WaT0BgCl4JXaUAYPAXAl+fPwfZ1v1IUoHRR6Gip/KzLHVcI1psykwiSVGM6S2QyGxhRPkCrpw/E6VSF2zXZHrKW8ZwEkhUpDFkaB+sWPMuTph6NlpbN6J3dU+8vHgpHnjo39GRK6Lkl+B5nUrlfMd+pOwUvFKcemYU5CRguSmI46KIIi5bMB+F7AFEJZNLop4NRX00hY9cQ1CVJ+g60CH2C2ZhAvg+cMH5F5o94tBHKWQEB6TotYZFLH/6WTzw0CPI57IIwwJKXjsWPvko7rjz1+g/4DDs3NkAr0RL5OAvr/8Jg4cNxdYdW0H3vKlpO2rr61HbF4AX4Yp5s9G+f7/CxXwCsaZBrwU1nmFgtr9Stqm5ofNkHFFaoSS8bB4zZs5FyfPx/FMLcdaZ56O1ZR8KQRG5sAMjR47Ezh07kEzRueNGHMdjQBBg2ZOL8MgjC5HLdSEMfBSyrVi08DH8/K6HUMgDZ50+DW+8/if4YRtyfjM62vcCYR7HHTcJbW1ZdV4KYYiW/F6MHDdCA6cr5sxA+/4WZWXijOFyqG+YPDEZxkAXGGdFlGfIQ9R5NryOEubOmo2KHj1Q368/1n/+KeB3oWX3FnTkO3HYyGPx3KLluP/BJ9HW2YZCoYhioQ2LHn8Yv7nlDiSsCoRRlWZxOH0YMrtBFSe4fN5FaG3ar44DeZlOKOxUHDGLGmvDoeaW7p8xX/PvL73t/vqrN/93DNgICpgxfT6q6ofj14uWIqrrScrACQX5goDGj+nKBJII6WJFAVxphqCE//jjCrz25/Wo7z24Ox13+23XYER9Ndx8Fjs2NWLcxKlY/voHOOaEk2DZAvFMqEEHLXCBEqtHExWww4QG9wzuBtQnUN+DJtZEreTJJ555BqeMGo3TjjseLbkQebp5jMzCksKX4jojMpQpSqICZyRNzTjrgotR2WMgHn7qYSTrMsg6FSgwVLQ7MfGkY1DK5lHq4LqScCONccw2gJ1ARyQIMj3RpZm5Egb2qUGfylo4dMY5p+PgmWcfwGknjsTEsaPQ2VU0sZAFFJUjLdgOPcwAYYJpr1DxSyfCLx7AjNmzUdNzCO659zmk0gMAq0aVGjMB/Q+rw+q1b+HJx55E6YBZ2oo/vo5TTzsRR04Yg//868fIUzztGsCuhB1ESIgPcZhu9uBIFm5Y0BQe8cElqLwLkLFtLHryfowbNQwnnXgc2rORJm9LWk6ku6paLa3VV3ZscZCF6xZRKOVw/syLkKkbgXsfXg63sg8gFSiUAliODSeTQsiMhtsFJ5VHKSqocNZYPVEbZDB32tfw9h+XAZaHex64D1PPmo7AzQBOEpblIGnyeBpdRrHUM2+y5PF7Mfn4sZg0ZgIKBQtZkp9pNy6MxtkO4DMmdOi5+UDYAfht8P0cps9bgIp+g/Hw48/B8hJ4+OcP4iG+T9ciQgZVyUp8/MdXsO7N/0ZRImQTSeUk8tVJo45GtROgpb0ZJW43Jwxnkv7q53opMDy+9Zor8MBvrteUX1jRA3ZVJQrc3k8EeGbhwzj56KNx0siJ6CoCxTg6jSJTwe3AZaJC6UO2cTRdCtiejfPOnY9eQ47Crx64H3aGac4uuCGQigMaVkEfKBYRpl34Wm3sI6IYFAR33/5r3P/wo4gqEoCbhOMkceetN6JPZQJJL4uapJkzsB0UrErkoxR8z0YaCTzz9P2YMGoYTp80HrnOgsJccDTTrkVkCVYnUwp0V4mOaCfg5oF8J2bNmIeqfkPx0KIX4UdJ2LaLRILEZL6sExIUccsvHseDT/wOdqJSo+mk6+HDd9/BG29sUMM0c/YZ2LLlQ/A0wK4te3HLTT/E9s0fqrFu2bsLJ08+EUICVQELlz6Nk8eMw4RjxiNXMlqAOkbiLJZLfRF7SVpRb0Vw/RwQeJg1/RLU9R+Cxxb+G5JVEZb94W38+b0v0KtnPVIWszDAHbdcj0OHDENUiBB4ZoPQRRvgteGmXzyCex5/BYlUJSAFuJXAO3/7b7z1xpsodgK1VXXo038YCuiBELW494G7kHLaEUUeIjoPKnNGUatOSVtY+PyzOGXMMTiBznu8nu6UseIdcC1LAxMwuydMkXRqJfiMM2di4OBj8cCTS1HVuzdOOWMSXn/9Rc1ItOzcifHjR8JJAzf/YjHue+Q/UZ3sgTQrWpwSVr39Bt5+8110ddDoZ9T2M8HiMhJmZOEmsPDZh3HiiUdj4thjIYGPfMTo24W4Sc30MNB2wiKS8cYF7yf6yy/m60zOrvzJV7//GQzYNTV1uP7mO9CS3YvKntWm8MSJYFuRGlFmx1Vf0sG1NF5G2vXQ0LAZH3y0AX2GHB6HmBEc8h3r1bwSXD/EeWedjVf/8DpGjTsKXeSnyMInn3yCyuoqZNwKVLm1mDDxFOQ7O2CFIRJqgIHV69bBrsgglcpoAYyVTABpFxsbNuOlFxbhsEOGY/rsi83eMT06ja40LokT4nTrS7jp6mvRo6YO//Kzf0VXNo8e9fXqczvci9K5XLzw/DI1DtWpJD5asw6VPZk2roJjuThu0iiUCu0II4/OvRqTj9etQzptoUeNsbm6aMvChp3b8PuXX8ZhQ4dj1swfqGEk09LL96iQ1VByR4gaWXDn1dehvs8A/OT6G5DtasSAAVWAlQb3ORnZ+Jp/9DGgfy/s27sXpZyJIN78059w9jlTcf7552L5sldQ0nQoSZ0yqVSGW1QAzDYEIdZ+/BEqK2tRka5A2qnF+AlTNPhhJGql09i0axdefXEpjhg+CLPnfFd5hi6Sb3KzsRFkntYDil246Zofo2ddH9xw821oz+9En4HqJun+WypTgWLJ1wyEFlnZHophASQst+/8fAjHj/DNeWfjlReewMqVH+Hjddswc+ZMWCH39Fx8sPJj1NZUo9KtQqXTCxMmTEE2V9RjVcnKFL7Yvgn/sXwpBg8chAXzv6dOAGvuzL4qVQCto6fHp6hp7rjuX1Bd2xs/+elNaOvYjfreSeQa9mLIgEE47MiRup0RatGei/q+vbBn+3q0tu9DYIVI2ILQD/HCsuWwuT1T1wsff/IJemZqUJdMosqtxqixX0OhVEQqlcLJJ4/DiOED8OJLL8MPLJPUUYwKkE5jw+6deHn58xg4cBAunHeF4RHSiiSL90Cp2JI8AhMW8bNrr0dtTS/cfPvP0dJxAL0H9UUiKfh07Vr0rqqFbSWQSCRw6GFDkct1IhRuwZgtAuK7c/deDOk/GKMnjlfH0uKRKv63KDMJrFqxGlUVfZCyqpFI1OCQw4ejtb0tPh2RgJ1OY/2u7Xj1xedwxLAhmD37W8rHPsUrjODEhWaObvsEYM76tmt+jB49+yp/7GvfiV71SQidL+6BanTLFQbY3bATg0aMxCHHHGZkS92UEvrW12NvUxuyXcAhI4bij//1e8BOoxhamHzcsdjy0XtA1sNLL/0njjhqhOIw4OosYOP2zXjjD69hxKDDMHPmN/U7NYaxXjGaLILFI5NBHrdcfy3qKmvx4xtuRFu+HX16V2Hj1rX4+NNN6NX3UIVZXdzI6CbxAriWq5kQc8yvhB3bt2DEkaMx5NARsByT0oWfxYAB9WhrPaCO5MmnTcbQQw7FjFnTu+u6mdla9el6VNfWw7IrkLLTOHnSWXA0JWDy3Rt3bMTvX1qCIf0GYObMyxV8ZjaoV8KATk+oGSVV0HaIm66/GpXpavzs9ruwt6MRNb1qVT7GHjkcn69eAdgZvPjKf2LkqCPQsLsVA4YcicOPHqayqRdGHur61uFASyu6unKqAxlbGH+ZW2bM9HAYF5t2bMLvXnkBA/v2xtx5V6BAgw0gz31IvohzrXRhlu7vQ+mvomrF0P/6h70/Lxg36VhFaBV3g/08EGaNwqNU0shoyi6Ak3A1goDHvYkIhxx+DDI1cYTJNKTSyZwb3LplA37042/jhz/+HrpCIMFMiV2F0aOPR0tHB7JBHoWgA5+tfgd9e1XgkzVvo6aiSvfWLr7+Frzy3oeozlQpo3hMw1LAXB+DDu2PzsZtuPnqa5CpGYydLSXdP6LXadHNDtJARzvGHDIMY0/4GlpLEcZMGqNnK7m3VBV6+OzDN9C3shcspz/ufvhFrF7xLnrWuBg5ahw6O/ci8rOQqIi1H7yNwWnBljVvoGd1HVynDt+++hb86f3/glOpQbVBeKoWQAX6DxqA/c17cMOPvo+e1YejoTWvDoVjc9cvRCAlTTeNHDgMx086Ha0dRUw4YWKZrzVKCfwI4jBeoRK3EAYWJDKFHG27G9DS0YYxo47CKeNGIV3oxI5PW01kqQV6CVVqoV2hu7LJZA8cN+EUtLa1IVfMw486sHbVX1Bh6nIAuxoIUxg4dABam7bhuh9ciR49hqG1MwfPcREwiuR+XngAKLZh/JFH47gxk5DPFzBu/FFqAJTk1L8SqXNgWxZSGRYuMT/mwk5WqAGhDFuuhWTCR01VAWeffQqOP+EsXPatG1BflUIiyKsRGTn+JDR1dqIzyCJX2o/PVv0FdZV0CKiQeZSggAGHDMCBlp346VVXobZyKHa35VBk5iA0h1wsZBEVD2D0wBEYN/Z0dOR8HDdhtJ4zZqGQJx6ihKN1CYSfyk/3Z8VDKm0jY3v44qMPUJupQqoihTsffAK/e+9DpKv6YsKoSehs74DvefCDLqxb+zaSVYyUPUgygyu//UM8/uhT8LqKsHxBJkGnjtXBKVATDzqyP7raduHaH34HVbX90bgvZ0Jb1oYxFR0VEWabcNShgzDyuBPQ7JVwzMRjecqXqhCJMMBRh09Ea64DXaGv20a7Pl+LfpWOnlO2kIZIQlPp+cDTLEDRL/H0Ni6ZcTpqnSocP+E0tOaSGHPCZBzoatZtgLDYiW3b16Oud0r3tnWTJuaP3sMGY8++nbjm+z9AXc1wHOjsQuRammbmFgmjZJS6MPaoYzFm/MnY7xVw7MSjmBzV/0mKpZ75NnvFtMuJZIXuL3vdmptEsBBGJSST3O0Epp46DY37urBhZwO2HWhEr55p9I4itHek0NDqYPKU0zXq1auTGcAqoqP0aGEAACAASURBVN/gWnQ2fIHbfnwVKmtGYGdLoBkjFgtCw+sIYbYVRx82BMeMHYO2UgnHnzxGbRXrayodF0cccgh61VChUbwdrV2gM+X7PlzbQamYjQvTQqQyGXVCCL1Rl8y7Uxg9SGjrtsEvHvo1OoMu3H7dN1GTTGPmBfNRSvbHoeNPw55sC4qSRxQVseGD11FDfDCdxNDXCTDg0H7obN2Bf7nq+6iuGYG9B1jIBa1P0WIHXu8VMGLAAIyeeDI6/BBHnjQaOe5lA8hIgK8deQSaN+7EvoYiNrT6mHrm1+DKAdjqGcQ7hUxfUr4YWJBwzIyFOaTiPXHuL9m2g5Degs0LbAwaMhRtLc247ifXo0ftCDS2BbCT3AYsb64Tf5p/Mrl6pk3jo32ETY24fvLVj38GA3YyXYlVK9cq09MestiGqV2LRyzsAMmk4VnLjeAHBYjtIJmsxcABI7B350ZsXLdd99+0BEmVNnktgcNHjcQPrv4hvvWtS3H5vIvZdgR+UILlJuCmzF4uA3EKbi7v4bgTTkF7RzM2bN+G1uYm5HJmf4uXJOkkkNCWg127dqMmU4kH7/0t2job0LtPSmWDVZ0q+JSqykqs3bIFK1auQSpVgY/WrIGjysIGi5OOn3gcWjv2oxTl8P6HH8FJOsi4EVxHWGMXK26mAgR2FGLUmNG6r7Np8zY0NjaikG1XJWSOv5CByXYumve0om+P3njw/t+i0LkJA3tXxF6pCz+wkbJSqMhUYN2evfhg5QpUpmuwds16U1zM6DAoIkVBjxiPa+iL/a2dGDykD9I9gN+/9S5ee/NzVFQNRU0qjT3rV+Gt378A1wWKug+aQGVFLYoFsx/O/dQw8pHJVHbzAiMu0cYJ8Ud2Enu3NWBwn3549IH7kWvbgV41TEual8XUFidIp7Bm81asWr0WFalarF31ua6NJNeXbXShSIhIN9cIv6MVxVHeR5oMYDnIc9/StnHl97+PvsMPx8knnQrxqSRZPU5+S0Iic4gmZVx69c/VYaNHlqzAnu0N6NO3L+6799co5Haib0+zvoRTAdHGNTbsdCU+aWjGitWfoqaiHqtXrEM6BrZueH9s27MdGz9bC9bP61otYE9LB3r0H4aqyh4YN2o0stl98HwfH33yV1RVc9clhMSFgsIQI2IkH8ELyKsOSoGNQ0YciW9cMg9/fO1lHZkJCs3qcyPaSWDz1q3oUVeNhx+8H20dTejdp0ybCBFz6nYSTkUFvtiyCavWrEZVdS3WfLhSS9NoUUJxkcrUwWPyIF5Pwg6RZJONMFSf1i8FSKSAfocNxaaGLdi4/jNUwMbSl1/Ejq2rUFVXjxLSKEpCZZf0U74I80hx+wCe8rcWANgZNO5owsB+A/HIQ/ch274dPWsJM0ufqN+TsJwkwG2ETQ1YsfoTpDN1WLN6i+74KAm538m0qMVDfg7ErkJd74Fo2LUBG9dvNXvLqiHSaGxqQZ8+vVBZAQzt3xPvvvlXrPhiA6ZOn6mp3lkXnIvPNu7DvnZBD+VTpqQZ6tMQJNC4dQcG9+2FB+79NTo6tqFPvQu2eGHpWUkchMRvZTU+37wNn36+Ecl0CitXr0JIhwMZ9KkfjD1bN2LjZ1vjkNKBF7LmgQGHgyDwUF2ZMYbZ6oF+Aw7Hjs3rsXXTdo1yFQxx0NjSjPo+NajpYYIdWthJJ0xEsX0btm1rxJ6mDt0aoK0ty5pX5L5/bN/IL1YCW7du1WzDQw/ej/b2bejT0wZKLDYMYDsJePSoUylsa9qLFavXIZHOYO2nX5RFUnUYMjamX3Au/vvdT4FUX/SuqcfQAb3RuP1jbN6wXQvZuG/PzN7ePc2ora9FRQ8XTlTUrRb1ZBgI0Ulg4Qqzd6GFPdsbUderP+69+1codG1DnzrV6Org6D62esBGPfzjTyZjvnr97zBgh7l2PHj79RhQVYEDbUVEUQoosXDERpiKNH2dUBezCEEeXiTIhXVw3Sr84vpvYs6UY9C6fx/yetQFuO2uu7G15QC6LNbbRvjO1y9BXdSGX//0WqRYgMJ964BKztBcNX66Hm3FCoRubxw6ZCjeWPwAJg6tQMv+wBzSCEpgpcbAocdi2vSv40CuhBdfWqLiXcFCra4mXHLm6fjX3zyINhqjRAWorf7tnrsRdrTh3268EQN79kRT4150OhUI7B5GQXBvhZt/8BEEWVhhB6oYddLBpNG3Erpf3WH1gJcARgzvg1cXP4HxIw7HgaZ2tepciV3K4sihQzBtxqXY0tyOF/7jKTDlWIF22IUWzLrgEvzyrkfgGhWoTH/rb3+BUn4n7rnlR0hX98fufdx9jmAH3GcuqvNUyro4ZfI5WHDZOUhUA8//+X08tORlFCTQArS1f3kFf3l1ITqL0K5UNlKgona5ZwsaaRYGleDlC4pmyge3MrkvXUKge+ZHjRiCs+degc+2HcBLLy1GmvYQbbCjTlx4waW45eb7EHmMWojTatx1/70odDXi/jt+ht5Vg9CxX7Q0gB6HLx6SKXZ6o9o0nTesQhF1yZRmpkuRi6JTg2J6AAaPGI9tW9ZicH9XFVQY+nDCPOB1oibh6vqpHFh1WyBPJyqBXAFH9h+Kc+Z8G1/s2Y/lryxSjDIqT0cRLjjv67j11n8HUAtIpaZP77znFyh1bcXDv/4ZatL90dTUBdSkcPWNP8JV37gMdiEPBzkU/Dwmnjkbo0+fA7HrYDvVWrzHDQzGEUnWikWdSNueOqzsGOWw4pidtdwawKkC3DT8oIiLL74QTz16D1o721GiJmY0UspjxMBjMH/297G3sQMvvvC8Kmk99pLfh0vPnoxbfvUgOln2ZNcCTgq/vfuXKLY24d9vvxUDaurQ0eqjK8ho5MLoh6qRAZAefXNsPTZjlYqoSVcgz8KxZITrbr4WP/zOd+Cx7NupRmfoaBGbFotZokZHI0Jm6m0LSfGRiIiTEqJcDkeNOApnzP0+Pt7RhuUvP4Mku6jBZJ6mX3ARbr/lN4g8QlIBOD3xy98+AL9rOx6862rU1xyC/XsjuFGAKidQ+lLuS1YlnIpa/PymK3Htd89D6PsIgwS8fBJnnjkHx510PKqY5kt2YMGMyfjN/Q+gdtAIbpyi34jhuPpffw5mYLhnz0SvE7I2RXDo0PGYPv8qbGtuw3MvLVMnnpElcruw4KxTceuv7geLy+kskF53/vyXKBU6cd9tN2FofR80tZKEfXD7Tddg2mnHYG9rE/IsX3Qc3P7zX6OxaRds10cpYOeuDIqoRSGoxC9v+yGu+fa5KGS7YNkZlFCF404/A6dOHovmfbvx3Su/B4unLqQSTfs6teCrtiqFijCLKjpz3BhgHW2GtCeCshqZDxw+Fudc9GN80dSOpa8sVZ3JOgEEOVx23nm47uZfopSIjxxaLu7+t/sg+RJ+e/1PcGh1T3QdKIL1oEgXceK5J+HyS6/AWWfOg4MKVCcyuOunl+Pa756jQQIsF8W8i5POmYGxp09CRU+m+4txWt4YFRZz6jZeIY9jRxyFc+d9GzuaD+C1/1iERFBEJf1RzUYwwDPleyby4aLiv8ueCYf8ymD/76y1RJ6I3yHS3iLTpy+QXFFEog7Zse0TmXT2LGksikSSl52bVsrQuhqWYIlbPUgamrMiXlaWP3I3q/QFTkJgZeS86fNl27ZGmTztTNmf7xBfciK5fXJ0/1r57oK5Ul9daa5PpARWQtLpnvLswpdk2hmzpLUzkkhEJGiT5x+/X1DZW/66coNIqSjfnD1ddu9rk4KIFH3CJOIJ+6/lRTobZeLwAfLn1Z9Li4j4HCPyRTxfJOB/T0qdzTJ77lmyZt3Hcsrk+XKgU6QUchxe3SoNW9dIv9re4iAlFsuHbUhFGvLc0mdl0pmXyd4uETaQ4VgL//0pqUj1lPdXrpNcKZBvLJgpbXsadCTCp/MTrrBBpNgkQ4cfJ299uEeiSCTy4iuivIjfIhJ0SacncvaMy2TLp5/IoOoks+CKo6pUpXz4/gopSiCfNeyQ46bNkua86KolKIl0tcno4cPkrdVrJSsiOzbulHNOnybtpbx4UpCmjatlWG1CXJu0SQmctLiZKvnzyg+kIJ5cuuB8ad/XIF4g4hOhRGeUE5Hd4hV2y6DhE+X9VXsN3IptIsAX8TtFfOJUZPoFX5dsJz8X2bxpvUyZ+jXpLOb1upZNK2VYdVIS6CGJxFD5YMUGOXXaedKcK5ArRFmNs23cKReeNkW2fPSO9K/T/lcCy1X+QKZS3lq7TrJRKFfMulAKe1ukGImul/ebd63i5dpk0CGnyN8+bFJ4JQwMkyjN2hXPBGvO7CulM7tPRDrkmScfo81SWpPez77wpuR9kYatLXLm5GnSUchJiWjhGKEv+zaulkE17IPKe6g2M5JJ9JLnFr8mp59xgTRncxIQsnCHrHr/93LIcWfKnpKIly/IN+fPltbGdglDg2vyCLGk+Mw2yoThA+SvKzdJe0wGiSh4nvKblDyRri6Zcf458snnG+XEyfOkpUskIM0ikcbNG2X66ZNk+6d/kz61pHVfsasOkz3Nu0WkS5544jGqRW4dK1/deMvNsmFns/I1+Un5NRTZ8fl6OXfqydKVbxEvzMoVc+ZJe2ObdMX4DnU+Uq5ZCsW9MmT4GFmxarfhD8pSDI/yddglhazIjAu+KVvWrJTBtTYrAwzeqvvI7pYO1TNLH7/bwIWEOJYri55dauDhWH6zvPDk3TLi+JOlwSOuOmT3pk/ErR0ujy1/R2kjoSec6Buz5krL7qz4oYhHHCt/cZC8SHabTBzRS/666jM5YDBueCO+SoKc+J1dcv6MS6WDcl7yZPmTj5jj/i51QaWcf+EC2bl5s/TtWWPo76bFqhom+1pDkSAvzz36G7MObuA7kMUvLpZQPPFKBbnwglm69qQNySQhq1d/JFs2N0iP6n5iIaW0UX5P9pV3P/hcxC/KFbMvkJ3NbcoPnTGvKB+WCiK5FhkzZIC8tWajfk8ejcQza6IMl4oi7Z0y/bx5ki/w271SKjbI4SNPla1NIiUih/ox3C/Evx7EdDLC3nPPLFkoJemQ9TvWSl2PfuKgp1joJTXVQxWeQlCUb8+7UDoadin+s0Qx8RiR7zmmUSMqN4Y9ecE/vFSg9DO9vfzt3/1hdIr56uD15Uu7f/Oe/999B68vf/13l6giV+Wvw5Sv6f6je/B/GLr8eTyYuS+G8+8GKV/4//Y3FNGlnEhoVB9p7YeBrp8ILyhg/C5nqEDYyoDxHt+onFKsG/kVhVp5RqU7FClRI1D5qFqQkCYyiNRA8DoyIe9THtL1USHk9W+jKMmAJQOTCmIkgYTiSyjFsCQfvvemXDj9fDXkCg1hJO92w8QZPQklJxFZLKYl5zNz+hLFjGa+i6GJiIHQjFNesy4wNtxlXNBwKjw6rVlMqUuktE0+fesVmTr7B+pE0MnQRXCNVMT8Lz5BVTjUAFP5EE+KK64wkBLXGRu3fDccdEJCCUue3k88KtJ9rpW48SRSmnrd5NI16jeeFKVkHKmykHevpUMk3Cor//aCTJn9bYVbBS/wJCJCCSlhpNUxyza01m98CcqrIU7itUQBYRIhjyi9+T40NCSshtBEIXmE/+PrJZSC+Pq1Ry0cr708hrlxv0i0VVa8/YpMmvEdaSLPKn7L+CCuCbNhBg4RSBlOZTZ12ELSn1+W8RAFEoXxAuN51b0IqM2/pBiD7qGlqIqKRO6SMKSjahwS+oscm2v1AvKxoRFpG4RFee+9v8is2dOFtOWlilt1MmPGIEyqB4kz8zUNI9/rS/Gcl0gKKheEmnJrsEgeMvdRZhTf8Xo4l1deGwcjI8Z00bE5b0wzOjEG/3RCt8qq916WqbOvlP1lp4vrK+MupOtYVLnRe5R2oc7OYTi2gYUTfklQy8uh56iDdUkUtCubcU0GQMMPebIfYefLN0B+Wd5JY8pAIEVZ+daf5OIZ0xUU3sPbyA4GQF/In3x1Oxv8O6TcUI7M8Gbt9J1ItZhldSDeSN6kTCgC9VJdo64hFmWF1cBTHqv8OwgMNsi3vK8cYHBuasKCyr+Bh1T94K23ZOaFs9TZOxgcEGYSnQ5eMZYlXZbiLQzIGwZnOgfhIfG59PL/GDee0EnNxoiKgSJvxt93O5Lx36pnuH4iV8U0lGJkQqmDuI7H6db1xGMoXizrjKu68a8AcfWh+IpTpYL6AmWc6SVl/PNrhYX8zWCiEOvQg44x9Y2aI7001rgxvyqtiCpeoHQyCOFbfhdS15HmCovBV+hzJnXHJAhifUD559AGHAkiX3lIdQu5X/WnuV/hN5f+0z9tHrbnkQ6mMUOUTNtONvFgEQgzKFp5SOfPNKfvPtsZluCzoox73BGQNM14EIR8EIY5pJ/kG+Z1HNMYRGt1WZ/ABqa2ORurCRLuofLMIh8Goqcyk2CFLptXsLm85n+SST3PmbB5vpHJGFYZ2nDsJD76YgvmXnq57h/qoyuYimEWmxXIEa9lspHJprg9nqZiGGSYggeP7Rptnt01ZeVsDsJzuWYz2RQgccubDbn0DgLND/RYCB8SwkMKPPLFWUx/Jh5x4P7jx+vWY87c6boEhyCYKRHyIR1WAsWAq2AqjOOwklf7/5mNc+0ES0fddJjj8VTSg/v3esTSYXOORJwOJezc1zedw3j0J7JT8LXYiJOa3tMhK/UVVh7mSupxIT1PzVQt95ot7kklsH17A2bMPE9hY67G4RlcHhXhULahgKI0Xg+v8blnSsQr/pNaiBJxPCfUAho9uUMQo0grrQlTxMl1Y9PUJOgf3LZnc5DI7J0yycpGE1wzweT2Nv+bPBqLziKwnuCyyy/StJLH1DBzbOYwLSL2eLcdlAtVhXQWS8+3chjWMfBoUcQD76Qf8ctmDVqpHR8N0xCclfrcJ7EgHqvOdTpDsihUGSC/h8KjShWwQh9J0tAFvIAVDhFshzg07WOJK9tOYP22Bpwzew6S3JZRwmphgRmf5/BZYKlF44ZXlP0Mh5hMIo9BliIEwgM47HMUwbXiugelNo/4ENfEoVaLKh8qXrkGrRJUJlRmJ344B9cnUQAJi8i48fl6TXOmsGnDVsydO0sRQByWC/VUbnhCg5wQP3jHbK4TL1w7d/dZEkZssEkMtQyJwIHJ1yFsrV+gLkgjYkMfnhRhl0IWXFJ/aMre1HEp76pgmfsp04SB9CdbUXLWbdqN8+dcpPKetAL4fqhsbioLXS0qUD4oKze9kdX8fNhGCJf4jZnHTtiQ0Iyt5NcfVH4sIlRladhOT88oFnWuklcyOCpLFHUJ/0sEh1XkPK1M/cfze3wQka0bSXr8if0VyqqD9F2/ZQdmzJ2v24DEHulIWNk5TplRFbCZ2xAoAVv5NtCtAX5D1S0JFvTFYvQlOaZNcFTfsyMO4TEk4jyKb9Vd5jP2h7dsNh4iIKbokAcoHeKCcJlj8vF95h5Snq13Ax4Dpp4mJ5C/Kd/dcLBOgAV9hDEw41Cf86wvh45hUhUcL1VPBXCKcjEH9YSOTxLHN+itB98biBRSw1jkQ5UTYx3IRxyOhY+EhUctFc0u39OGUDdase4wRccswuPdZu4IdgyPdtpUHXsQ/oPz/8/vrGIgwqfksKAsdBQ0uOxtS+5VYWX1IbnVYwmnaUcXt/0sD0/AlFlsx+ybqeRSp4Wq4FkwZCnAZQbqpkg8RAhVoHb8FBzyHLHAc9JEkLjwKLAuzRa0+jJBCeIwvE4VKf+wVVAdPWdFDWJa4PEC1YFa3cxhfe2axONF7HuuCboYksgSrdouM5t2Y4rYRi9WKjZQDEtqPNTGhCyYMZ4Kd48MUCnoHixPQTvcu68EdXsVuZ0Mr/bMNHuxufdJXPNz85GuR9FlNIi2USSNWeeldoYXaz90o5RcClZAporxSgOp+0sGGiKNzRqScTMNnhN1WZ4fz6dyRTzSzvt5regkLvnUL47IpzVFBE7byrJi2YPDitDIRlAK4WQcxTuZWfmGHT+ot9Qu0FWikeEEASRihzQ2lKQCSqkSUlLHPML5wqAUw8rjZ1yXo4LBZhAcJopKsFmJQ0Sy0oprsXgmXrc1QVNBBSc6C/uAmXWkCIXytVocvYrHiYhr/ldlp21H1WTDodJSA2qmUmNLNPnsMEe+oyILtXGPOo5MKFLbsIEFi890P4OGjyvk6jlChKS2u+UZbTqSdBpYWMTiK/OKxUcVODPXbPJDPtH1krbkMuosra4NFQw1FuxbFbAg0zgDPCrJF9el9NK/zDVEGQ2mam2t7lXxgecVkUw6WuRHpGi/Ah7oVJk0jrnKZRgiTKW1sFErhs1E2mJSja62n6QGjuWUv2JbokxFOih/lNcRaWW7a8cOte41mL1cSh41ExuQ8Le22yUfBEY5Gn5gx0Dyh65K9QSPAxqH2/BjIL6hM939SOCqnIie/NYWCLREwlMbARw6wjEMpmohZm0aV8U7ecRQjIZPiyFZW0PHoUxfLjGWSd3r1V0Iygj5pOwc0ZErIOEmYDFoMCSLKWV0G/mEjrDruIpDOi50DKhX+bIYOGijFNNznccNzZl2MwxVd+x36gdqdHUMoz/suHc+97fpqLLTHXmOuKO+jXwey2XHQmbKTXc9zvyP/MrBy3wZ0clhQ2Ndjx/zMPnBgh/6SHA80otEtG1j+BxzDJSy49Iji1+UoCgysFBX6W2kg0IX40g5wziZao+80BRL0wGg46a6K1Kni7gOKKe0IeStqADSX8/zElHxcxw4D1/ltr3K19SRVgZhJEgqMGRq6hNDV7IQRdUIJe0BJyBdHT1aWQ4AqZVMNwtzyT/z02Lkz7HZPEAf66ceHh8ZyQ89ox9YKaiEMIot8kqwnJRW9ZJfGGfx7LKG4yoAsbJmhM2IWTmTsySMh6Ur4qp4LpHYpNQl4bFHOZWjun0BiEE/FERslqGxPZEi2r2Kxl8Vr9KUldtUhTbESZnAjtezWYB23EopQ2h7QIWCEUwcGZEiHNZxERKOhGlGT0OeVuHiwk0rSLAjFc9oJ9jwxEfaSmuXNsOQJDYPpdPIGYVKNcB+3vTEbT2EHgsBla/eZB7wodGiIbehGddEPva4xUcFpG2CVLvRaHN+vhKm/AVRmIkZhOgJYfHwdYJHP5gtMQab2Fc6s9JaFb8Zgz/L3q96C7ESKEfRjARN60sO7amTYu609UiZcaApujGMoTm6weDA4qP8tIk/sxZcEx//yQiTfdLo+KU0UiorKF7CyIrNHhSD2kc0BpxfcgF6jrqkvKOIYN9xol6UXcpDxb2gaa45H8dzwV1mlT8Wsmk0llL+7saB2pVIlYnrpNSmcEruojMa9nmMR50E0yhIS98cHqrKaEFNUqMp9SYV9wSYsKnjpUjzjUMQJJVe+uTQgzpbryDpKeKcl7Aa+SHPM1Im4amK7NjhMRXqKh0lWgzzAAlPjXOMQ8WpblXTKqjSCJIOipFolEWFw0yHvmLjScWoVcndMkIF6SAQW+/RTi/G2nfzhkYS2i2QuDIZIrKZyiiHZ2SaNBk7xYc6XcaIhMwcOKFGIDTGoS9wEykmTFSfOlSsNNQ8W5xMoxS42k1Px2YVt54WMY02GJgSdup67TGuBDAtXR12dyL30fmmc6TamGNTTbAw0+g5tlE2ipnH4OiMG/SwFQ71pBUkjWyxWFYPWZoufzw5EcWtQGkcVNkxKmSrUNfk3LQchYbScLjObTg0hO2TAXn0K3ZwOC0dgJThU57xoFzoI2Y1kCE/GAPPZTLT6bpO7FjFxlT1o4GfPa2Un1Xh6R0qG6FUmghXnRVeawrdeIXSlVzsMVpIqy/KWjmKjxN5mn2iBWGRIp1zwpfg52qx4qeF6QkD2gHTolizjgqXRgGKA+qe0IlPCSnfGZ4k6cU2DyDSR7ISKB6HZDBAHma72zKfqlnlcMaN0OoXXs9kZVg0PM3vIpdPRNY2qjxHn+ThPs1eVSEMXR1bs4CaXDX8oc4L81aageaQPI+o5kjh0T+4poCPeWVWiWjkmk3UJF4EK5nSE0s852/K7YxDaKjzP/80eoRAUbuSqdipjHxGb8Epadcx9nFmxzCqCzKg7TAiLahhVUQoY5LBeDavCPIcr2dS0ZwX7sKerR+jrrYnEskazJg9z0ipGjWmfCgkNHJm/caiExNQAmoFM5FOYxgUVAgplOwCxe45ej3Tfg4970irh7XCNcri1cUPoirhoLKqB/768WZ0aYTDe5ibjPMuFE7JwnFMNykOGfKZr92PkuNiSmwnZf6jCMciifkMWo7F3s30EE3vZ6MSuCIyBv3zpBp8VpbqQ1DsHBC161EUphm14plrJ7F1nQZIO8moS1sN6BlbOjW0+Ryf01q8gQadERXxwduJU31wcR6B8Jy3uZ7DlgJiJ5ZeKsv4ra3dificX37gwwrZaYWG1lIhZD8Wqq8EHTI2OdEUnq29kUkD/Yz3KMNbYHGwGhwqnoJndgy0spsbG3y+MPmEtDS6KctiaV0ymzzQX7YRkIli+HTBarloDdnSkj2OmXWxlVeVN2kY+JnXqd8xIqRLoEdIQsZGNNmkFQ0W1xHqlg3xQl6h3qYjxLiMR33YlkYdBg03srAtT/ueMwtHPg2JMyqhEqNYrelGkQkoTmLxqBLLsY3yIgULNDRBF9hLnn4a9aLyGWUvZhhW8vNFWNmIh9kQqtwSo3SG8mzlyayCFSnM/DbSbZM438dxuETbdKtT20kcakMSVoPnAIcwmJReybJA2rK6GGGnAkVHgOvQw390UpWByNcG18wjIElq5ZTl+TXPMWgs73PdfHAPt2AMzyh/RJyXzx8wjguNH3legxjyshpb44GS9ol4a03Vja6I9C6qwdOoh6LLtfpZI4+M8gm3adqmIqQ0pmPIcnnORboQnxrxk7JlJ9jTHuWuGyIbQtvXan9YPowkMv3FucaCtpdrg6WcaraqVPLYOczvMNEtI1M6tw7xzwCCD9jRnIsSm6o7x20SPiAmouE3IqNB5P24ZwAAIABJREFUBuHhVkPSR+SxGxllJKtn88G/eaCObKvv6LEXdUzPE6WhXuEaeA2jkznivTsuIOZFPsHPPP1NtaoeR6S+Vz3Kjm5efO6/zJ/slUs884QJJ2fcwi52dHz5XSGv/Ks8XdZLbKvMXrPKRMxE0pFitpFbDszO0LmhfNPRMBk6cn1Z3EE4yDOElZ31Yh3Gs+vs1MYgRuXWNtRQ7RHlEJZ4lsJFl8Q8STlzzLaWOk+8v2RaTzLboC/qA66Pr8AY8TLbW6RfPg8aNNpFz8pobwBz+oDKyySOiMkCz+xp5yrKp3EECmDbXspQ0Rhvj5vJ5Dw6brGwmpn/qZ8awO/atgfnnH4WNn2+CVNOm4yCMoeiAw07N6Kuth6z516pHibT0UTFrdd+FxPGjcLHn27EGWctQDutoCSw+u0PkEzV4Jllv1PkR9pTtqR7zxOPOwm7m9sRcE/McrRxPNtLMurk77tuuQOMTl5Y9BzSySo9v5nJpHD77b9FxgFatuzAoKpapJIpfbhIxq3FK6/+Ebu3bMGQnvXadCXhJNCvcgg2frRZ928uvORiZP02nH/WZJ2TiOUKFKOm5RqQzWL08GFwkxk4bgKZigFY9+lOExHFHhxTre1NuzG4dw8knBpk3AR+ftc9aijDQhGHDxmMlJNCZboeu5t5aI18bTynIOtj9qwFYNNN7lwteWohap0BqLar4ToJVLg9cMHMy9W7VUErRZg9az46CiUNLRp3bsHgXtWozCRg2Q5uv+03agCRE4wdfCiq3ArU1fZDU3uELuWBBFa/9TckEpVIJyzccss9uugEH/QRbxFQjm1Sn21QvQAzZs5Da5bd/qmIAhw7cKA2XkimKlFb3Q8rVnwC9nEcPXgEkk5SH0iQqemBVavWqKcwdvAIpCoq9Bw9z3qvWf0pwmweYw4/Cmk3ibqavtjV0oUi3eKSjaMHDUFVwkLv6l5o2W+cCrMzz7QvU3EklPFKafdmzVqAroKn+6788pBBA5GwE3CtJGbNutLsfLZ1YNzw4Ui6SdhuEhWpanz0yRdIs29AnBKmB9CwZTMG9e2NTAUfHpHCL+58TH0HzYrFx4BmXjAbhSLT7WzNFODIgYORtiwM6NUXe1rb1HENch5GHX40UpaDnrV90dDC5izG+h8zeCAqkxZ61PbBntac1oVEvqXjZBJJ9KobhsYWGn2T2aAhSbC3LzMjKGn/bKYnZ869ROsaqNDhezhq6GBUpMkzFmbNvlztCvI+xgweqqlPy0kjXTUAH6z83PCv8Utguy7amhoxpHcdkk4aGdfCnT9/SNnt+aVLUJfhA3aIzwSq3D6YMfNbkFKIo4YORdq1UVNZiz2tHfCZKyp4OHrgIF1fXXVPNHV0GWMdWhgzbDgqkw561fTBvo6cyhp7vo8cOhBVKQt1Vb3RsD+vxppy6MWGyHRDo/YTeLkIs2Zfho4cm7kQ/wWMHD4IaadCt9UuXvA93d+n4h0/ZDicZBquU4WqdH98tm6HOlnM0FD568NpNLunZxYxf86lyBYC9UHUY/LYjKeIn1z7I4yfNFUDSD4zZeTQQ5B2HfSoHYCG1kAf3sJeCUcMGoyqpIU+dX3RdKAdoVUFKQlGDh2BVDKJ6po+2HOgQ59Y5RcDHDF4CNIMFip6obGFR77IgTYcNj4yyUN9qhbdB6/gYebM2Siq488Pijhy0EBk0hnVlfNmXqmtldFRwNhDj1QdyKYsfNjNe6s+VV1EC2LMAGWH+KQxIj4XoKvIx7NoNYsGPTT4/3LddRg9cTKK9PzCBMYMOwQ17M5X2Rv79pfMg3A8C8cMHYYU+bm6DvtacyawypUw5ogjUela6FVdj8bmnLHPnoVRgwajWjs99sS+/XnjOHNvlzShoVf5pvMUqk/Dnv2dJbqCJjVy+EDKdzVSTgJz516ujvv+hgYcXt8TNWkbFelKvLd6gwYFUdHHkYMHokdNL91Xvmje99T46TzqCbMVbqR4OHboCGRSadTXD8LeAwU9W86ob+zQEUgnE+hR1R9N+43+llwR4448EjVJCz2re2F3S7vmSuFRfw1GZSqJutqBaNifgyRM396jhwxEivjoWY+9HWz7bDNBjWOHDkcm7aCmujcaiT+tRmCY9b94HYh4dGafTD9pqmxe+7lMO/0MyeZzEkRdIlGTNG15X844+XiZMvks+cuaTXpkZte2d2TaKUPknDO/Jis/Xi8nnzFXOgsiO9Y3yqC6ofLmynXC4wasVIyE1cU7Ze/G9+XE0y6UNp6o0vq3UHZ8sUHOmjxVDnSZoz7itcrSB34tx044VRp5IkNCacsekCGDjpLbbviV7NvYIOdPmapHgzolks937JIpU8+SjR9/JOeefpq0dWW1orB13T45vPYQ2dPUKBEhzu+Rb0w/S95csUGPbrBWVWuwtZq9KNJ2QMaOGCrbD+wTHuoh3AVW+Zp6Ra1GZcHhu2+9IS8ufkyPkPiFA3L0sGNkxZufyA3X3SovP/+8iNcsS55+WM6Y/T1dP6u1X3jkEUmgWkaOnyINpQKxYSpyWTbII1CRLz+8/g656fZ79O8lT9wvQEpGHz9Zmr2S1mW+/fbrsnzJIxL5eyXwDsjRhx0raz/8Qn72vRvlj4tfECm0yDNPPSynzrlKq3NXvrlC+lVkpGHfHl2LVn/GlY9ahcj3HitG2+SZR34rFipl7HFny758ZKqDD3TISYcdIQ0t+xVerbAnAlpzcsqgw6SpuUM/J421erLVlxOHHCu7Wnl9KCWtUy3KDVffIP+xaKlIvkUWP36/nDHvWwrfT358i/x+8XN6rO3Fx+6VaTO/r5/zGAhh9bUqnCcU9stLCx8RBxkZOeZ0aS2Z6ti/vvkXWb5soVZd+15OZs38hnz8zkaRlrycPGi47NnfplXsrKTNldfNgk2WFEci7773F1ny/GNSClslX+iQQ4ZMkNXvbNDjXUueuFfxf+y4r0lLvlM54KdX/Yv87qlFIl6jPP/4L+XMuRfr+q+7+lZ57dnnRAqNsvjJ38i0eZdLm4hcffVP5ZWlz+rRo0VPPyinzfy6WfdPbpE/LF0iUmyUpY/dJ6fO+J7CqfTh6Qeum3X/3j5Z9vj9YqFKjhozRZryvtLxgw/flheXPSmR7Bc/yMrcOd+RNW9uEtkfycnDj5bdrW0KF9etldLc4+L5rrjI9a2335AlSx8Vkf3iFdrl0BHHy4oPtsblzqxy3y9R1CnX3XCz/OzmX8nVP75BXnpukUjQKouevE+mzv2Gro/r/sOzXEezvLT4ITl13gLZKyI/+fHP5HcLF4uU2vQo07S5s1Terr3up/LyomdEvDZ54Zkn5JSZ31I5I5zd1ek8PRC1yaLHHhCgh4wce47Sm7L4tzdflxeXPaHwhV6HzDj/Mln79kaRfZ1y8qGHyo7mFl03yctC7lKxXAdPpuVZxy558dGHxUWlHHnUSbKfhcvkXa9Lj0/eeOOlMv+KC+SEs+dKc6fIDVfdLK8tXKjy/OzCB+TUmV+XZhH50TW3yO+eXyLi7ZKlT/xSpsy/VOl33U/ukhefWqry9NyiB+W0WRcpva+65jZZ/vxSEWmUhU/+m5w95wcKJ+uETJl5fCbLK8kLC58WoFJ1X0spUAl68/335bklzxh943fInBnfkHXvbRNpC2Ti0BEqb+S3ckV4MTJnMZTNWXnsd8gLj95v5Gf8FGkpxuvO8yhjq9xw9Vy59PIZcvyZs6WxU+SaH94ury16waz76XvljDlXGvpdc4e8+PTTImGjLFt0t0yZOU+PjF1zzb/Kq4sWiRR2qVxMm2/WffXVN8vvnntOxG+QJU/9Rk8N8EgtdR9hK+kpGELdJcueeUr1z8gxp0qLx/M6pPef5ZWlC0XCLq1qnzfjUnn3zY9lzgVzZO17f1O9seqd1/Vo5I68yJvvfCjLn39a9SOP4c298Pvywdu7tDLdL3JW2qAOufZH18krS5crnZ596n45Y+7XlZ+vv+Ymefmppwx/LnxYpl54icJ67U/+VV6lfOf3yvOP/VbOnXO5rvtHV98qrzy3TKTULEufultOmbNAT6H86Nob5dVlS0SCvfLMU3fLlHnzpZX64LpbZfkift4mSxY9ISfP/I7yvzl/9U8Xgwu3JM0umG4+ctPBRUkrupnvCDVNkkklMePC6fivV17W3YD7Hn4Sp591AYpBiFQiqQ/92PTFXkyach6W/ecbmDTxWA332adZfSndJ00gma5GBzuZ0pnQAg8bCbaw4z4VQ718Hv9+/32455FHNTtCr6RHZTVWv/FnfPr2u+jq4qP7+PAPfmNhT8Nu1NX2QDqd0gdIWImUVjf36t8HdfW9EaUqNBJgPibFMpLIpDbp1GnhjDo2GmcjxdSb2QHSaIC1WGbXzxQ28LsJJ5yAOZdcqqGQCxtjx4zUHsmvvfZnnHbqNPDpHqd+bTwKnXk+y0BzvHP/P8reO17K6loff+adPqcXTqcqRQEV1KgI0jvYAUuixsS0m9xozC/mGmM07abce3NvYjQqYC9A1NgRFQERUJqKgrTTe5szZ/rMO+/6fp61B5Lff8n4EThzZva7y1prr73Xs9Zz69f0xqKiokJrKbMd9p63ELzMZrWkZ599Gt/67ncUwHXD127FiZPHUVhUoPNCT3jWrPm49vqb1bt3u7KYet7ZCEejeP2dD3DxrAWAN4cFcy5EKhLWG+JXXtqMd7dsR0NVlV4g8YShN2GceB0zvVd63cDNX78NTSeaEQoV6PWcCeMxns9rcXNXpBeUnKasjaDfg2yemEObYuMOr+e5iry34JrbSKdTeP31bZg/fyXgSWPxwosRC/ciMgC8tXk3Zs1erlej8+dfiuRgnNUqNR7KKCDBVuZuTXDNDdeh6UQTKiurkEozAg3Mmj0P166+UU+h7lwGRw8fweiGkTpWv9+tlfbMpaoBs+oRi3Kex7RcMONSXH/dDVrgI2jZmH7BNGRN8B03fPWrOHGsEZUjWI42h5SdxJtv7ca8eSv0aLZw7pcQHRjA8BDw+mvvm/G5s1iyYAYSgwMIDwJvbvkAM+cs1TmeO+ci5OIRxAaBN97YiUsvW6zzMX/BRcgkUnrLplOYv9bnv5k9sebWr6H5WCOqKTdaKx6YftFFWLVmjeqPy87ik/0HMXHCeCCbgsOzvtfJh57y175G09iivi64ZDauv/5WXXeGRc+dMlVPTgYURZm00dl8GM9tWIdbbrsZmzdvw/yFywF7GIsWXILE0BAG+4HX39iJy+Yu0zW69MKpyAwPaS3vN9/ahcsWrtQrzMWLZyE+NIBkLIdXXtmBefMv17DBjBnnIZvKMjqSPwnmj1omIIev3PJVdDa2oby4SEGTPInNnL0Qq9bcqJpDFrLjx49jzJhxgJ+aTAyGws60PcokC/PwHVOYg5LgwqpbbkXr8RbU19cjo6h/hvkcvPDkYwiFQvjpfT+DIxk9Yb7+5k7MX3i1yue8ORcgm4giFgY2v74HM2ct0avp+fMvQmxwCIko8OrrO7Bg0UqlDJ454xzY0TiGKQev78CsyxapTixeMAvxcBSJSB4uocpz+t4Yq798I04eP6l198lOxoPuhbQ3N3DczIrJ4fDhzzCKcp5KI+gjUoEX6+bFkBYBc/qzChEf4MLqW29F8/EmlBYVnw57wevGC48+gtKyMvzHvXcrRSfhDK9t3olZC1YAVgrz556PeLgXyQjwxmvvY+HCq5QkZOYl5yATH0Y4DLz22jbM1c/nsHjhpYiHBxAeAigHKv+WjQXzZiA2lECSl0vaI5o5Ru7Na80Na9By4iRGVFYinWY2Etd7Aa7kejPMF8/g8GdHMH78eIjHURlnSKWhqhJl5bUKJ/rSjItw7XU3KCo9l87gyKHPMGHMSL2m9hDHwftMO43X39yBWXMWAzKMBQvORzTch9gwx7EL8xZdDVhpXDpjKjLxiNopruscyrPHxqKFlyI2GEakH9iy+QPTjieNuXMvNPrNeTql35aDhfMuQWpwUO3aa69wnlZq+5R/O2mbSpn5Ofhn/7Je3bQBOcRheywkHFFu6KzXp8LCRlixLOoJYfWXb8H7G5/BsW07cOhgBxZe+S1kPQUg/aMnmsSVC5fiqdc2Y+IlZ8KnZxNT31dV0mVgMpmMrRgY3R55DW55kU5m4PX7kLX86OlOonzU2TjnvPG6sBRYxjVGVIxApP0E0skBfLhvF0YUFaHQG8DiRavwwzvvgZs1bl1ROHZarxXfPnwYQyUh+AuD0OprivDOaPzqlJAwtuFwZ2KAwWUjEe7FuIpqVHgD+Mm9j6rRI7iB8TeGawhW8BNUQ6fCzqGvpRGdyQGMOnciLAShJc7gQ21NHQab2qGlkrgBuJmmloSfDFiOSflgE7oZOWk88Iff4+bv3IZAeQAJF8s4BuBNZlFEh8nhlSjvSRkE9mrspPNkI7oTfRhHI0kInJvVs7yoH1WHoeMfw+pJ4pXnN+KSmV9C0OVF0O3GExu3IMYqhYytcGWJUNWAIVmC6GwlELAS8Fjm6hD+HIZj3RhTVYsSjwv33veI4a0NZtGTbMTYhhqU8nr9/gcN160vjqFMC8bU1KHEH8C9v/gNsk4JXHYpXKwk5vWhtKYEsc7jsCIRWFkm7xQoYKWovg5D7a3wDZtuOQaJBjtHhHkh4C2Fm8jPTBQhH5N9eI1GR8PBdcuvRE1lHd7ethNlI4OAN4lwvA1n1tZp/35x/4NGD7joeePIqzGCQ9RZS6cQaW9FZ3wYDdMmQFiFDEEEkYUvO6gsRuQQVx5qMpt5g6gYPRqDbS1wRTJwO169BoW3GEVVtYh0NsMaisDK+OE4xSAlVEN9A6JNn8Ez0A+f7YHlLde6zxUjR2GwuRmeISNbWQbKlGfOj4xVBLFCsCSFIKuJ5Wwdt8JvMlmsWXYNqkrrsHXnDpDwDL4k4tke1JVXoMpPTugHTATBKJrehnIiSEKh8pS10N3Uhv5kBKPOHmmwEizTmspi7QP/i+tvux7F9ZWwckF4siHA70NFVRGiHY1wR1LKaUxQHTEaNWPOQLSpGe7eIVgEznlLgEAIZfUNGGzrQ6Y7Ab9TAUvKVE7rGuoxdKIR3n4goDe1LGtMl57xS66hF068FyXupNHrfDiJ4M7VK69BRWkltmzfjuJ6Yl2SKqdnVFWh1EWe6EfVbumNrkFHGMQ29crl1/KZPicKD4lekMWmJ9ei6eQJ3HPPL5RlLIekYlDSVgEyLq5fARrqxmC48SRcA0l4bS88nnJAilFVNxaJ5magL6lsdxZZ41w+jKobhXhLM7wDMRTmPPDlQoBTihEVYzDU0glXzNxO55jNwSUnlpd/ewQ+KwmPHUHAZXjBubl5nAxWL12OESXlePuDXQjWeQBfCvFEF86orEapx8JP739I9ZBizqZo0tS2kf7LHVJnjhXkXJIE3bmNTzyMlvYW/Pjen8Hj8cDOJRXIRyCcTSpEdwh1NbVItB6F1TcMd4ZV3EoAVwFqRo5FpLUd1mAMPq439dtdhNLKegx19ADhBNxpyj/r84ZQVjsakdYu1e8Qr/2ztIEWmC6b4YHF64fXScObHkaI2AW6XxyIuHDj5VehqqIKb+3cg+KaAjz/9J/w5WuXoMo7ElPOnYH7f/1LsIyxgiGzWXzl8tWoLa/Bu+9vR1lt3jNgjJpMfHYW/mwQfinSOHldfTWGOhqRHUgCmRBcFmkevagZXaPvyxDHR5BpkVZPLKquQqSL+h2Fl00q3VtA5yN6sgn+3mEEMwXwuSsMT0TdGMSau4DOOIrsYvhy5rl0FiPHm+AdIADamKd/9k/rib/8HtFEEjbrKmtdcMb7/CYGxa2jqAhxxwvxBLBs3jzMnzsb37ztNoQKiuBirNnyoLm5Dd/7t9vx7W991YRJqIQ8yhksnMaOGUMkkISeMgWKRyTiE1gLOqf80ybrhTlqLJZPO8NgvMlnZWyVeaQ2LrzwQgwlk0hmUzj88SHcc/dPkUimsHvPXlSUGzav79x5O7bv2grGBnU+sg6CwSAsPzcJ4+E56RSEpO40g6EgPulogZOLIB4N46/PbcD+Pf16+GT8lnu6AQQQVEAggYXFy6/Fr37zKxQVBw36NH8yYLoOQT8s2au2kqhTAvIyLOFoAHAsr8uJ6m9sw0t/exXf/+438nsJgSdujYUw55LRJX2ZIJSiJpatXIX7f/5zBAoI1mIMTKNAyr8dCvqQzabh8wcw0BlWopSWE0fwozvvwdCgmXeCl4hRT+e8+iyC+xgqtYjgzGnECCzM/GlbE3J2N5KxMJ59aiM+PNAFFBXi4/YW2JkOpJIxbHxmEz7a2w4UBvFp6wk4yVZkUwPYuOFv2LPnU5OuoBgHAWsWs288BXGqTOjc5M2SGzidNQhrnyUaN4SbmwGVnlmDaQS8homKCHsaIwrS86++hq7uHlx40fnYte8LoCiI/Z0tyOb6kYrH8OyTz2PvR11mDilyebAtZ07RyWkPZs5ajF/86j6EQvn1EhbDz8LnZjoVOZ4Z6srCTXgoUU1kXfIHkc7wVMO68FxlEjr4kWHteyLZ6Yiqu8kNyKUIcqbfEIFMMgjKPfHZzFHVtD2Hh0QPMo5Bj3PjIvGEoukllee0zg/D48WGV9/AwGBEdXH3R4eA4iA+bmlEzu5CJD6EZ5/ZiD27O80piztXHifGMSmKjhzLK1bh57/+OYqL8voowGBLNzZueg3f+c53WNkTHu4iRIKJC55ggfad42Mmg4o7/3DRGTVlV3kjkrYNapu9JVDMRQCRuJEmeI7gVOYAeH3qL3INLa43zanqGD/rQsjPErYsaZqXR23Mj40vv4aBcAQXX3wxPtx3FCjw45P2VmTsCLKJOJ5/ZgN272pTx0adOjXT+drcpOPNxOD3mPxXusFPPbcBv/r1Iyh0VWHi2HOw772tmDFzBobjw5oqqhPI9fNwLUy+LHO01bsRDwJen94GUUvTCi4ya0QmNL7obBsAukG3Z5lHbeWzFiRt6FV1eo2e59JxBJTx0JyX+S7neuNrb6K/bxAXXXQh9h88BhQXYF/jCaQp57EINmx4Abt2dyn2kjKlOFHFZ1qwM1lNxXMcJdNVe7jpb6/i/l89jKCnDhPOmIY9776NmTPnIxGPmpQvprx6fPq9U7t/iimSmvpowe0jOpuIcUvJczhWl8oH+b3dWrNAAZGEa+aYCmsyf9X4W7bi/HhbRAeK+u1kkwh6mDVjDguq3yJ45rXX0TvQizlzL8KBg4fw07t/gZ/f99/ozQxg5qzL8N+//rVqmfrhlgtP/e1v6A1HceGMC7Fnf7NRaHINEAPjD5hsA82IsMAMBMqhh1lFLpfymFMrFYyfXz/NiFGAqcAb8itPgJF/Or40YnQueOik/PNc5lH6VN5A0v30eZnKLPq7NJ0G3n5Q/n0eg3/8Vzfrr395FV546R047kqkbRofR4GszN0l4nY4EYfXXUSdxLfu+BGqqysx97LJCLgGlMyck10/cTr+7fab8dN/ux63XLFE0eAZL7tFT97k89q5DFJ2WgGAKskEOGlnHaRJEIK40kT2nPgMn3/eZDYvbuI+B5FwHwrqGxAqHqHpPmmFggLj6ssw1NOJwWHB9BnzEIkN4LMj+5Hu6oEM5q9dhDWLCxAdTiHnmFxWt53Q6qi0YwnLg5yXtYK5gaYRstK47IKJCOQG4JI4YMWQVHQ7kToklrUxadp8/O8TL+OCyeehgOjEXASWl2CJBFo7WlE0rgHpMiDNA3GGSfRkm3Ijl82oA6Lo8WwW//Xgs/jKbT9EQ2EhChxuoQbflcgSgMCNwVzN65k4ncLEc2bj4ac249LpFyPA03AgAY+f9bSj6OnqRkHDaGRKS5HxBTVEQWTuqIbRmDv9EnR91gy/nYAnF1OHJcPx8i6UXjj7ZbngdTHHlfYyZHJZHQcBS3DxeVONELI/ekoJaJHES6aejQALCNjsZxFI5Otx3JgyYYqm5GW8cYg/qcCozhMtqBp3NjyVpbB5iicaPpfAUE83ys44A65KDp4I8fjpa181eMxk0WILOYjWASBOm5cNdKndQNCHNWtWoqX1BFJMp3CVsiH4HQcXTTsHfuagcj+lwTB7vNbpJujmrKlz8fgrO3DJ+ZN4zudhS1+6WTJ/nikeTIPys3Y8uYJd6Gntgb+2Aa4RIdieLLzuFGAPoa3pc4w4Yzy8I4qhKXs5IlrT6G5tgZ91ratHIC5JlSmmK/a1daLyjDE8dBk6T0Vom32AxsciqpoG1+UoOIx9T6iBJL2luepZPncuWo+dNCdSpa91I+gWTDvnLHi1ig+Hcyo4Qa+nD0j3YfKXZuHPT7yEi6dPAotMuoioysXw24efxrVfvR2jSusQTKXhJvaVV0o20HqyA5XjzoJ7hB+OKw1LiLqPYaDlJIpr6+GrIg97Am6H9bFt9Lc3o3BEBZziAHI+bhhEN6fR19YKq7wMlq43MwhiujzcCvT6Q0T53OnwstY954LLklOWIQvugB+rr7ocJ784ppSPeixlSqCTwjlnT0AhvQzCh6l3+fCP/os1zX1epNKs6cAr5ABefusDhHMxxNLdaP3iAGbNXYwPdu5ESTH9AKKRh9HTehwF9XVwVxcgITwWx9Sr7O3ohLeqBtmiIFy+LILU/1wKXe0dkIpquKoKYXPMrgiAKDpaDqNobI1ZbzuhWQHsHxHeGmgTwOcJIJnM6uah00F5ZaoC4zd+P1YvW4TGI4fzDG6FWj/c7wMmTxyHYp/HOEA5lzlc6Lrm4PFZSNpRrVrl8jIZ1Y9Nr7yDSHoASbsFx49+gNlLVmLnjndREGRwL6Hy1dXSCqu6HonSYmQCPFQZBHpfWxusshFwakJIMpeKY7ST6D1xAjXjzoCv0o+Mm23E1Okd7O1D6fhRcHgD5CE6PqYhTq6pOiNcZcvomUlpoh9OYC03CBsotLBs3lRseel5fPJJFMuv+p468X97dRNK4cKJ/V26zjkWTfK4YQd6NeyOAAAgAElEQVQtrLx2JY4d/1xtm06GqwixnIWMKw3HMpzC/Z1DSocshX64AlEE/DHNgOlr6YFVVgXPiELYnjh83rjuc13HT6DyzAlAdSEybjMOynNPSwtCdSPhrilW+XBRL9wp9HachL+mFJmyAFLBNDwBykcaPW3tsMpLgEoQp/YvvazVq27EurWPob2zA5YrDb/XQUDdfV4RF0G4UbPylwNUjanHofZmlNeWw3LiiiilMROvF0Tl33TDlShwZ3D/L/5LDaP6hzSU3BBYmsLn1g2aGzx3Jp50eEzy+QLmFEnk98/uwTdvupEAUATZgG3jnMvm4Jbv3w6v3wNXLqNoXwr63gMHNJ0jWFihpA08gU0ePwYvPrUOE0fVo7ubaQp0Xcn7y6vP/Ow4Nq5ZsQL3/+r/9Gp450cf4rkNm/S419Hahu1bt+DMsXWKQr3xqivwo5/9VEt4DDY1Kjpz/dPP4IJLp8DyeuH1+bBs+Wxs3fqaXvts3fkRAiV+k+bM/dDLoismRYPIaj2hSxo97S148sXX8NVv36m94qbC4APPVm5vPk3GZJ2g9+QXmDi2Fs9s+iumfWmyFokp8ocwb+6F2LL5Rb2G2rr1I/hLKlBWBSxeOR8P/uX/FH/Q1tyKPR/uxFnjx2jawo1Xr8ZP7vtPdXK1MICLxAQs5mBp8RVKz/s738dfN21SI9HV3ondH+3AGeMbsHXHLmzc+KJu5O0tHdi5cycaRtZg/76DeOG5jfp+S0s39n70CaZOnYoVy2bh3bdfMvOy7QCCpVXcz7F08Qxs3/o6mSaw9d3d8BUGEeANtJ3CmuVL8bOf/069cXNpkNU0F+YuOjkaEwvPPPEkPjl4QJGtjDVv2rQBI0fVYvfuD7HxhRc017G7uw+7du3EGeMa0H6sCRPHjlVWLW56gx0nMaGhGk9ufBGTpk1UB0WvHGk9eLNDKLrHD5ECWK4Ali6dg23vvQ5ICO9s3YuS8goUlQLLls3EO2+/rCQn29/bh4KycnhCwKIll2I7P+9YeHvbHvjLyhEqAlaumIMd297Sm5ktW3bAHbBIEIdcMo5rli3HL375Pyb3mYZWWOEphwyP9vwfwKZnn8bBAx+avsHCW1vfwZkTxmP3zl3Y8NxfldO8vaVbxz12XD16jzfjnDPGoL23T92U/s5mnDm6AY8/8yzOv2SSiQDpVVcaXZ3tePqFN/CN797NswJCfh9WLJ2NLW+/CrgKsXX7XhSUlZFcC4uXzMB7W9/UENWW/PgKioEVK+dg53tvAmk33tqyEyUjRqBiBD9/Md5++2+gkdi+cz9Kq0tVP4h1uPaKq/CzX/yPbtgmcyQLt98Dm7cQjrKT47mn1uPAh7vUkJAv/aWXXsTESWdi544PsHEj2c086Ojtxr5P9qO2rhqRtnZMPfNM9IY7dbv28exup8zNBk9AeXyKzXMOc+1YbISFacSLQp+FK5Zdhnc2v5Bfv90IlJbCjO8ybN/+plrZN9/ZicKKcpRVAksXzcB7W17VcNW2D/ajuKYaoRLKwUy8+85ril3Z9dE+FJSHwNtyXqesWrlS9VBPkdxuchldZl+oAGlHs3PxzNNP4dAnH5vUu1QWr725GRMmTMD723fgxY3PqRx0tLVh3949qK8bgb7GPoyvHYXu3kHdo/T6SWx4vII0cQ05U7Ypx82fvKVMKmX1sbSNgAe4euVsvPvmSxqK27J1L0KV1Sgu4zguMXJu+7H9/U9QWl2tcrt0xUy8Tfm3Qti27SMUlpbBH6J+X2L0xfFh69Y98BcGEOS4cymsWr4S9/38N3rVTf+LYcWMMEXLXFpS0p99cj0+/Xiv5vmR9W7Le+9i8bKl+Oyzw3jxpXc1P7K9swcf7tyBMTWVePapJ7Hv4D7FAsWyGbz86iuYMOFMdLU0Y+K4cYriZnbRFVfMx47tmwEngHe27UNJ+QhUVABLFs/Au1teBmwvtu88iNKqGoSKgWXLZ2HrlpfUOeL4gnn9Xrz4Mmzbulnt1ztbzfuUj5UrZuH97a9rLqjKR3UFSkZ4sHAp5f8lbX/njn0oqyplyvq//iL8dtf7B2TaeRfL4cP7pKKSBAp6Syf+ogLZtnu/zFp4A+vCGxi3TWxwvzSe2C3z518qHx86JjPmXCdDhPFJSlKxHqltGCv33Pd7gxRmnVppl+bje2Tm4hulI/r3esRNR4/LkkVLZSCR1drXkoyLZGPy9LqHhIcp4oF4Gffo85sV8dh18pASKXg8PoFVKN6iOmnpikpTY6fMnztPwuEORRiKHZMnH14rCNTKzn1HReK9cttVi+Sdjw4pqpP1mCeeOVoJMIhJbDvxmYwq9zEKIXQnnt64WQkBJDYsk8eOlh37D2n/Njz0e0beRMtrWMWCYIXccc99IkTWVhXp9/2hEjkRSeTR4EnZ8MifGdURN0tyeArk0U0bRbI9smbpTPnRvb9XdL0iqjMJkVS/bFr/ZzF00yQ6qZBn/7pZNv7ld/pcc0dRIHCXy3/c9xuRRFimjBrBuwMpDFZKU78tQ0Q/p6Jy3bLZvMQUyxeUDw6cNKQPQ8Ny3pixQrQ+EfFEyj699g8SYIqjyxK4i+XxTS9LR9MhqSuC9oOuztqnXtf5b2k5IpXFkBD3dQSV+II1qJuPfCyjyvXSVNEKjz37lqQI+R8Oy7kNVSy+KcGiGjk2mDTPTUbl3LoR2n5hYZWc6CfqXSQ33C9TxzXIzoOf6M8iYXlm7e8lwLtSnuVdBfLU83+VD3du07lm5UfK6rpnX1IUeU/TYakKqZ1SEpCnNrwn5D3oPdwkZ9ePksaBYUW3Pv/47xm5Eq3X4gsI3IVy172/1rrkG9Y+oG3r8zxBeXzTCyKphEwcUSE+eCVUWCPHe4ZFK4THIzJ5ZJ0wulxcUKntc16ddELObqjXdkqKK6UpEld5yEWHZXJtrQRgSUlxlXQO2UIEfDYZk6mTxsv7uw8ZkoV0QjY++oCRfxIsuAvk8ec3yoEdrwkjqXpctoLyl2dfVrls/eKw1Bd6eYHP0jCyftPb+n7v0RaZNKJaOvr6lLjlybW/VlnROy1XkaKu77n/V4qIvvbyefLje/8njyxmVeSESCQi59SPVvKewkKOL6a/J9p70iiS3lgSLK2RxkgyP76ITK6tFj/no7hKmgaj+r4dH5ApdVX67LLiajnaG9H3M4moTJ5whry37/O8PEZkw/r/MuPw+AWeCnnspXdkz7tvqfznadhl7bMvKaq4/eghGV0WMPPk8sqfn3xdSV7ajzTL6BEVcnKgTeKcCXtYNjz4BymAS9yWWe9Hnn9Z1U5raTtD0tF6VC5bcKVE4yLO4KBMravUfhSWVkhjJK7oYDs2LGfp+nl0/RoHhpRtQCJhmVZbbT5fVilH+4eN/Cbick5DnT43GCiS4wMRHWci0SsTJ46UbXsP6joR9bzh4d+ZcVPWvaXylw0vy0e7t+mccV1d8MoTz2/Rcbed+FRqqYemYqisf+4NzV7p/aJbptSPl7bBIbNONomW/kc/p7IeLJU/P2dkRtfX6Zfuxs9k9tyVEqcCRgdkej31kuNrkBMDMYPgToRl0kiOzyMlJbVyrG9Yx5FJDMiUkTUq/2XBKmnti2n/JBmRqfXV2k5RQa0cH0jreqdiEZl8xljZs++IguFZ7PuZRx6QgOLNGHMKylPPb5K9H7yltsHIsyWP/PVv2o+OE01SV1goBZZXfN4i+WD3YdX7XTvfPE1SQ0KUxzdslmROpPXwMZnYUCcdfV2G9GloQKbW1okHHgkVVUpL/5DW85fhiJxTV6t2qqi0Wk70mfnLxWi/OD5IUWGZzofazVRCJtc3qD0oLK6TlnDKyG90QKbUVqjeF5aWyfHIoITJ7ZDsk7PrK6UIllQV1EpTl5k/kwXyz6PBWV1L+SNMMXpy0gyIaCF+k11AhiMWcLfZMjcCLRJPODzNFQuViyoIkySU+YUF/E2GDImZ8sxBHdJ87CNZsNikRnD75udPveIZQzSgXyThhz2sUPuOY5/J4oVLpDNhniY5pjqFteA6GbO40Sr8/dQDHRZwJ9w/okw4p1IaJDYgX7lymWzd97lC73fs+kCuunqlkPpA+5EcFMnwO4YkgW0yxWDfrl2ycuky/TeZfJgCogxlTk5IJEASA/VR+L7+zjB58bmJHAkPEiKZuHkzZ1IXdLHJtuUYBjE17to2C/Dn28mwZyLxU8QO2jcmASRUOKN5Dg3TPr0fU7eez9WUFIo250nTqAwvFVN59m3fLauWXampc/oEsq1lB5UAgt87PZ/ZIU2bIpsQ+6Hj0cViOh/TPowsRO38/HNdsv2ahsN2OH/KYZCJqSPDz/O9Adu0pfKVHNZ2kpqiZ/q9570tcv3VK/LPY8V/JnwMKMkKP8e1Us4Fkn1QRnMp/ZltK2tYin0LqxzyvRjJATi3HHyWpCD59dJ2e5Vsg5+jJPNvJShIU74Mqcff5yNmyAFyRtY5RiM5JGuJ551YkUiG7TBPKiGSZv/+Lg9JtklHlw4peSccUUORchx5//335corrzayyAnn55hy4pim2Q+bA8kOiKT7lBCDcscVNsQ1TPdiqptZGv5O36f+ZXP6XRJbmJFGdT45Xxwzx5JzhsRxjKGl80XSA22B8pj6e3/N+Lj4EZHM0OkWKcNx5sVR90hgk2dxYx+UdoP6mKasiTojpn+2bNu2Va664srT/WCqnjhGztl1WiNaGiFTHb+fMbZF5fHUPGWHJZNNaBvsh65jXlBIApOitNuUQ+p3TtIZR3WWfTD2iQKSEDtniC4MVw31lvoravT52SRJXXT9kmZ8eb43TQHNxtSh4+eps/w851X1M0VbZuSTfWOfdryfJ2451V/Kss2RZnROeS5iG2rvbM6JIeOJ5dvXdaQMOwlJJtMq1/o8TkDarH1Mx017ZWwKSSToGJ6aI5K+GHuT0nTXjOpIWNPu+FWS7nD9tF1qCMdIPc4aHU7rTIeNnHKxbJEY1ZL/4HqrLoqk0n+Xsx3btsvqq1ap/TH21NjInJOWhBJj5PcZ6g/TtpyMMiNSzs18sA/mtEfSj1PcPsbWUW4yyunCeVaCGhoLWymNNAVTSaeSSV0PjotypHqsByXtvCTyNoo0R0YPjV5RpAbVjpGsJCWSb4dOwWn5ODXuvH3misZ1RSm7/F+EYsS2uKIU4X/lZeUky0qfJl5kB4Aco3cFyGUVn6mcsXpbTXwNy74oKUchHMeU4uNNNQkINP4sHtiOAZFlcrx+IWqXJZoKEfCEcHDHK6gq9uGq676mVXd4C2Jn0wh5iRAk+IX9yMdF4UHduBqcd9ZI1BUWoigwAjsPHIdNlCavzl3kFzaIOsX48M5Urwx5/jTlRQNOEs+vewjewgpsfPMDWI5LUd3HjhzDqmuuhU9IKkB0D+OtjG2bMna8EiVE5OMjn+KmW2/WsSmghnf3boIriNwEivk5VjYil68ENXzGwvTEEAa13nLAtMsjILPi8uQo8JQil/PreHkZpaXpOJFEbpIEQWsy2zr3pohVMZwc74lZTTaLgBaL4wGLbZAwxLTB6AVBbDmWJHIFYactLTITMjdvOHjsMFZ/7csQO40gJ9vFkqSFpnY249OcCr0WJZKT/wdBBL92jbHDHAlfiKxlxCmLkJtgFqKEiEpnmly+Plr++l5j7iQQcInG6kvc2mPzXH+BXoXx+o3zzUPyiZaTWHnFFRwVAjqocji5AjiWRysU8oqMyE8ltiBCjXFNxnVZDpSiQ85rm0l9BOdlEeLVDKGl3hyyDtP3iPVmwTneQRXCQkH+WdpFM59cA1YxcGUJijcEhrwS95gMCa6hTxy4FHjCAtusu6iBRxR5OT7GfLjuBXrEJ9aD4/OzoxRUn1kvnoHJDc3itseOn8Sq62/QcdiKPrMAX0hBlfwugX9MsdRYEwuDMNXRzoISoQSLKpcBzYagrvL3nCuCbQmO1O9STnlGyAW0WiHlVGtHEvToCiDn4r2BkXvKo6YXshHGDl3UE6BAObRZg5sI/xLVC8oL59XPjA+mT+THx4QDP/lHeO51/AA55tmIZT7PqHFT80msuu5qJTshFY6poxtCLuvlx7RdhWoRJczKV15T453vaYiMbbv8WoiHEsBVZREw/TLXjnX/qQtWEPAXKnjI7VU8vMojuXaUOEO8SgjEf2vEQXUwqPcUROxSfwK8OmaQ0UNZN/gHonK0NWI5fESDG5AkcQCK9OVEsnA6y07mbST71HqsC9esvF5tDKckSzQqn+Iw4wPgnQf52bWyI4GWBN/Ztuq9AtbA66Ni2DwjBjiT+ReFmzfcsNUGqa32BGC7C2GLW/mmyTntVXIWzhN1k2BGAtldsHm25zi8tpZzpTywZyCinXNI/MjpdeFv+FnaKzPnAV5NUrBZkdIfgO0iB4ORUYa8m5pasOKq5UrQ5GE8Wmudk3fBQoAFm/g8rf3DEq9+rU7Iwk0lnB2tO8qn+4juUoAWZVjro7sKICrbbi0sRR01iHjR33Od2FvhXTvLMJsEIDM21U7qMfcd8z1j//PZCe6A6hCnoYigS51tTrIBL1O3+HkC1RimUxvEObaBANWdoz0l/0wmornQZaLs/GsvF90MAq90UWjxaFCIfOUCEObEnGaXW5lqWK+XH+G+aDYvxhlY55qfza8Ym9A+aM0lUwKSEWwaN6LnXH4Muzl9pipmiCkMJBLRHmgv8s9mub64qeeGYk2pMO0aJdZ6i1wRjlifz56Z3GHd/bQEKEEDnM1yU04vP1GskqYkCCxHyLKCFACNq+cnj4X89Wf2klFSGih+h5aAr1NjJZSRnzHEGeYvGnLW9lMzowtNBOmpwvoar9f+nmqJZTB1q0Eux9rTHBAZp4gczYsZm+N3WG0sl4ZbC97n646yGX6dXdA+k7koo5W9tOYjp4RN5tHpOcnBzwVkR1jv2c6B+el8Ucj1pUhSEifwi9yAWd5S4HYZJiCWIoUGnFjrnIpDg8T0PH7SIiN4viH+xeewgwaKTbCdZimZLmmskHXeWQbRFO3kw72m9OfpMTFbzoZf67fn8nOUb1OLzxoxUMdLuPlwRh2tcKnrQBatPJJVBY87CZdNy5rm4GbNalVmgUfnnyAUzhH1wKPxNJPAxQrjFPA8Ek0DjgakpwP+x1rmbI9D1qecWmOmSairp8Zb11nnzGdieASTaUPmT46ChRWpG6ojaoEYSqVD8g85tXlZ5SzyxVUwuGvTjtZI5krQiOVVTD/n4ueIJqF4EA9iHB/ugeyboua1RcqyIZGgHpzSfa3Nzd/r/OoMag8oD6rPpjvagv7WdAeu0zZDf2UEVGWN5THZHhnpjB3hj9yiOWscE1PuLOqstm30P0O9YIX2U94JdZLMcNRZBemZ55zqoUaEFZnOOeSDCNgzMsvYtcUN7NRc8Tl0SPVlBmCropgUJFoP/qd7a14U+HEOR1wZ5UUg25kG2DTRX82qWniWKmbLXBJtmRmo/AfLYvpOWQX+jn3Lk9p43KdNn35U54U9YF4LH8rshZSSyFAr6LbmXYp8dgt3kvzCsF8sA6y2zYzQ6BCzGujpevN2z2yKpt43B2e+wFZ01tgO5ctFjBBhxUaTderUzudtFQeqspIF7ZCHhwUduaPkTMSKKE1E/tBkMnCy8FGvKBCcWBpCrT1vnkkpUYY8tnPKUaOzyfXVyWTH6CyZPYfrQiS44oJUV1zwcI/gQpi46+kxq4zplFJLOFZ+zmR1mNky+4E6trqOeWPLsoScGH43v8ZalVH7w/3OZBbkV9009U/8qUc+Dlv3nHxtY9YFJ10m/+QcOaQq1MrmpnnWJlaBYi6jai4XIz9g5gbzZEKZZE/ppfK0oIQUFI7TCUma20cj6jDHky6tntLM5mBGymhvQB/KkztDq7qtUAryyqWTojaQs5JnhlEtpVCZ+tEUYPXY1ASd0gwKgJpwFXBVzvyvjJqY36misCk9vufFj+ksXD0+l3+onBhzwjUi9SXfZt/4M5HgZCXj4nMvUGNhvq4GSE84uhkaZRPeUCgNJT/JTfLUh1kulDPAvpv2VSC4HnnjRsHJ5ZVHH87FPZVGprcg1Jg8aInFJPIbhMpA/rNi03niA1IQSWu/fTAbNVeH1poqyWdRgQ2VJGGIbrjpZJyaHg5HBZQAHq49aSeNrLF1yhw3alt5j/gGx0X30xxY2TdmEbBb3KhPv4hA5yknP06XQ+RyFrZkTN1ldbD8+TrELvWoFVzIeVIWJPaFrZLJjGMxRXlcrOvMbvCJvBnhCUHpEE1+N3+n6snT9KmNWteCXrUxfGp51VqbjY/PoKIaYTmt8vmhuNRZyk+79lq/SrnKO04EcHKcOsdcUHr//7hRCzcxjsClKOpTTgnJL9Q2qjzClPg9NYXqbLAvfHmUBYwbNQ2ZDk1PVKfOUJQ3Q4TBdaW60xnU6uNUGo5PPVD+iwhubhl8cv6Vl1N+j0+kAWZYluxrFBQSZbCefUYHzPHlj608eOlGzSEb18Ol+sp+mjGriKo20KGmkuSdZtIXmpUynchzDLE9mmyXspjlnVE1qCqNumBMPdKXqiJlnU4bdY0kQaY8LE9XdIA0nSvfCUI+KB22k1UxpokwRKCcE0b3OQH5tvK189XmqmQYqlj1V7jcXs4SiwuR+Ii2xLC5qTPGNCSVAWPeuNFw5OZPM8Nws7o9tZHRWcqBoxwDuuV4yWLIlowN0WU4JWyqB5wXrr2ZB+2Ti6yJRjM0gV8PL9yQ/94Ox8Y+cB2U5lQnkQLHA1resHKKWBud+k1yKJ0TaoYFt8dSLgO3h4c0U7OJq2pTRvQWjVqiBve07nLjzxGYpwuk1UTNs8wK5g8PXCcz1lNmlBu1WVTjyuga6/oZv0039LzesLQO21fTwTrvLpKW0MHl0YQDsrTugFttEYWCNsbYZo6TL9pSN1O4+G+l36QDxQ/9ay/9hs6ltkTyK5o9doaTn9GFtpjKQzYS3YD5AJIC8KxBgbT00Kx3FjQC5M11EX9JQ543WG6mfpxATVWtsnWtvvoGvY40RT+Mt6+3yVQGJa7gVWfeWlkepOhwU0ApVKwlnK93fGq89FR0wWjpPBTwvFZZATz72JPwuYMIeauw/+NjuqxMtVPFYQf5XQqPKp8xxuw/y1CQmtMIFI+2HC0rPzMUICaPnEaUXjjZboiPYJ4yM2T4eKWlZF+N48Ka3qdeJLKgQ6N2mAZM2Wa4FPk8bp5WlUqCi0IratJeePThkpPlhhcVqjjkRrZyqgAsesK3zZVrWjcJ1svnOTCf7aYCQ9pJfdEJ83h0Y+Bsm1xXs4EyGZLPcjg+pjCxET2N6HalwpYSygrnKGuK+jN0QsNLp4hTS6PO8fOUYmZOawq77DQ8JLTgBKjaUF7IiZt3bflhyo6TUvIQZsxxvOyjltyjM5GfTrIlkROaesEAjJKEcOvOD9E4CORxNjugw1MLFY31l/lSutd87jAVk86JnkaMvKuhIO+u2Hq1yWbTSmpBB5UpHIZQgZuRSgfHzQ5zTtg3ft5FmlQaXab38fOOzjmT9RyFB3Os5rSom47xh3SOtRaAskLlZZZ9Zic4HN1QXLBYQY4r4baQ1o2TjoOZS5131hun/LJKGqWB8qk59fwtM1bM2YDSxmkiQFpnh8cc/d9s0rqu/LwSKpCoxMh2yuL4mDvKz5t8UnYjmdcFTXlkamKOW4iFBDdoOp1accs4pF7ehpAIhG3Ql6QDnDd2DNuw36eoKdMOnRd+gIbA2GcXiSI4H7yOpORyCk7tu3knWe0GSSS0vgL1xzyPjhB1XesbUh4UOc40Qq4jyXpMGIu3HG7KM+0M+S2UoMLS20PVaaV2zMt/3kjrGTO/h7JvvClVv47+IJ0j4wqZcFx+aR2lpqUkGIfLKBA52bn58Xm2/k/h0tthYyVUxnlTSPFQSlu1MwxVMRfepyyJqkPcfP/hEtLwBeTgyrEwEm2QmVfaXSWm4ZqoHlN23EjniSq4Vka/uQgkUuFdjFdTtkjywSJQ7DHbINFQ3rfTA4c6z6wkp3E+ri4zYMigpwqkH2bbrP2fyfEGL+9gq2NBFjpuzgxLmLt/vRExvrWuDx0UVvmjhOvhJS/cytDFPYrlMhyuOTdySjtvfx09QFLaOE/qlKpMc2u1NM2ONpJy40YarixlwfqH+cjrN+WDIsLcfq6FujEupfulvvH2lPVE/tWXxYd3nGjE8rnz8emBQ1i4ZLkhkFB/MIuuY8dRUTAa1133Ax2ArS54FHfd+XVMueB8HDjcikXLv44kcxvTKXy+ezu8/kKsfWmLuU7QDSitTsCk6ZeiLxxHyB5EmcuFQrcHXk2iD2j61j33/kTZhR578ikEAgGEWDzBcuPe3z6oG0BfYyPGjmBxdxc8Pj9cVhGe2fAyukk2EnLDXeAx5B/+CnxyoAmCUtxwyzeRSfTjy1fM1SIFFBo9pFkOHO5gFIKhXlwytkHL1fk8RfCG6vD+vhPqIKiN97hg5xJoO3EY9RWF8Lrd8IZ8WsGLsmbZNs6sKkWRx4+Ksio09SdAHhc3A2iSQjyew8prb8FQiidZ4Km1f0ah5UfA7YLXHYTHW4Klq28yImKnVC+Wr7we0WxW863bGz/B2NoQSNto+b348X0PGEOUCWNqfQiFlg8jKqrQGjEbBo3MwffehNvvhi8QwH/8/Ld6s6D+Bg/hppaqscy5DNLZHK5cfTNimXwFMyeD/e9vheUNwBMsxE9+9ScNpyE1jCmjqlDgYsH7cvRGsyqMko5jSkMlSnxulBSUoT2cNUw5mSjOHV2HMo8b5YXVaBqM6bzQtE/lfLktlBSX4lhPTJmbNAUgx6t+6irViMbUsBOtuu5rCKdSSHGzy0UxZWQ5ApYLfn8Qy1bfYoxEMoXzRo/UIgV+XzGswjq8t/uQMTjqObpVBrgmLlcWqQSw8qqb0Z/M6C3BY2v/hKAVULITy+3TQgqrb7oerCk5pb4apZYbpcFKtA7mtL9ONuiZXPAAACAASURBVILzxlagzOMCCS0awyktXGd5bUyqK0axz4uCUDlaIo6O206GMW10JUo8bq3Edaw3qSxwNAzcbNXj0N2SjGwxxNM5rFx9K/qipG9ksn8CU+qqEXSzopQby67+qsooYglMrizT26+g3w+Xvwa79p4wV8W8MiZLlzOM9pOfYFRZAF4WwgkU4+6f/knn2nJFMb7ej0K3CxUlZWgZSOv6IT2EaWNHoMjjQklhLVoHEjpuj+VgQl0lCvwhLZrUFsmpoyKxAUwfVabtlJZXojMthuXOjmLqyAodd2mwAp1DpsCfOgTqCPHWieVSCXbIainGFVfdijDTsGnRcglMGDkCAQ/5kd24cs3XzE1gehiXjKlSG6IFLooa8O7eI/ktzhSY0V0pNaA1EGJRyvnXMZDkUYSnRzoXWQzHgJXXfRORDPOeuV1EMHl0OYp9QRQUlKJlOKfrl4tyHPUosLwoLR+B9kRWx41UHFPrRqDIHUBRqAIdYd5LMq02ikl11SjzeFFUWIqmRBaDrCKoNxfGVOu1czyq3mgskcMV192CcJJ98ADJIUxqIPEK7ZoLy6/7hnFg+odw0ch61WNPIAR/aAT27P1MbyjMhs5bdOZFM9c/i0zChSXLbkJMPXZuSgwvJlm1FMuv/ir6h1iwialrEZw1shgVbh9KQ8Xoihn2KirK1IYqlPgCKCwOoXk4DWaPZ7NRTB1Tg3KfB5VFpWgeyOg8sRAI9bvcbaG6sBrNg0CCvqNOeX6T4l9WGof37tDCL35vCHf/mqm0HtDejav2aAloFgu6/5frlHYdqQymjKqB32vB7fViybW3GQeZhwE6QnS0XUlIog+T6ytR5vWjJFiE9uGEMjSmE2FMHlWLQsuLypJq9ERNDQJJJzB5ZAWKvG5dp/YhI/9OKonzRo1CuceHysIKNA1mVP69rhSmVJeg2FeIUGERmqPkoGOpggimj6xCqep3BU4OpBDWqpHc/C24TodakA+3/YvbNZFs3Sea5Zo5C+TQgc9kzsKlEs4SC5cQyXbI4MlDMm/GFTJn7s2ybfcxRbK1NW6XubPGyGWL58mHn3fIjNlfkdiQyMCxRqkvK5G3DhxSpLRC04lSdToVDX7pvKslTIgh0XR2WLqOfiFL5y+WoWjKoPckJWsffVCmTr9QwjEiu7OSisWletQ0+cm9/y0dhw/KVXOnSzoVVaTioZZBuXTuSmn65GO5asFM6U8MKkax8fNOGVszWVq6SfchIkM98q1rLpd3P/pUEaYpBQkSvUpYXkakt1PmjqqRnp4eRZ8S5T2kSFaFC0o2x5Gk5OCeN+Sl5/6oKOVUOiZjxl8su/Y0yV3f/IFsefZ5kcSwPLl+nSxYc5t+nyjFxx/6jbjgl+kXLpDeeFZYbF9Rs0SE20NiO1n55j3/Lf9+/x/1iRvW/0U88Mu08+dIWzyuaMLd21+WF578X0VGDyeHZNSES2TX7uNyz3e+JZsff0AkG5b16x6V2dfepmjPz999W8b5IV39HdoPjiWSRwrbBujMRVBk5fMPP6BpIed+6TLpiCWFqOVP33tb6gOWtPe1acpFOI9mveu7t8urT7DgfVSeXPeIzLv2Jp2vO7/1XXntsfWKoH3i0UdPv//jO2+XVx57VGGiTz38hMxfYz5/z3e/J2+te1gkPSxrH3lU5q7+N5UXJZ9QOC4XjZjJsDz18B+UiODcaXOkO5FUdO+H216W157kuKOSTWdk6epvyI49n4kM9srscXXS3tGl/SYak+jXRJ7IgkOmTIkTkfUP/be4uS4X/J0oQ9G3RHQ6CV2Xb911t9x578/lJ3f8QN588gmRWFSeXv+4zLv2Vp3XH9/5fXnl8T+KJHvlqbUPypzrbjXEDrd/T159/O/jm3f9NzVl8J4f3C6vP/aAzt/6h9fJwhtv14L+RKVqCpFmBWRFEj3y7No/Clw+mThtlvSTi0JEDry3WV5+7M+KhKfoctzbdnwiEh6QxRNGSk93m4739JjzcFOTGBeVj3e/Ia88w+9HJJVKychxX5I9HzXJj777b7Jl4zqRVI88sfZBWbjmqzp/99zxPXl9/YOKCF+/9jFZuPomff+uf/++vPLEI5oZ8cjah2TeDd9QvfrZHbfL5nUPKnJ47aMPy6XX3qjzccd3vy1vP/+EIuSfWfuEzL3m27reRJ7repDUJkX0b0TWPfy/AgTlnAvmSU+GaNqcfLTzNXn56f8TyQ5JLiey+Npvys4Pjor098qs+jIJDxq9pZwTQU6kL8kiFBHM9bbD8tL6BxViNenc2dKbyqPG7ag8/offiIUiOXvaXOlNO5KWnNz9g2/KS4/98bR8Lrz+64q8v+f2u+XVdY/nx/eQzF5t5PmH3/qOvLlubV7+18m8a29RvfjR7bfLq4+b9x9fu04uWXWLEj4QrZwlSl/lkcoVkxfWPyqWKyiTps2QvnRGU432bn9TXn2GxCtRSedsJQja82GjyMCQzKktl97ebn0O5ZwIcrbL/pscHY47IhseIZFQhUybtlSGKFrMULGHZNMjf1K7dMHF8yWczkgql5C7vn+rvPok5blfnln3qMy99msq53d+69/ljfVc77CsX/+AXLbmy7p+d935A3nlsYdFkoPyxNqHZe4aQ/zx4+/dIW+te0QkGZPH/viwEtaQCIUazfQMQ96SkkNvvyQNPkhfX4/KLdeOmRkHP3hLXnn6dyLSK7FERBrGzZNt77fL3u3b5LXnHhIn1asZDsuu/3d5Y1eTSUvVHAluLjG57w7ao7WKVH/i4QdlxeqbFQl/zx3/n7yynvYrIesfeVTmXfM1nb8ffJuf5/hi8vjaR2Xuqpt03Hff8UN5lZ+PxeXph9fJ/NVf18//5HvfkbfW/0kkPSCPrn1I5tz4jbx+3yFvrPuL6vdjDz8q89Z8S/Wb+pghHp1Acq45pyGvm+anf+5P0FC0HT4pV1y2QD7/9LhcOm+J9MVjhq3KaZeu4x/I/PkL5b/++Ljce///6gZ31+03yW9/ebvMX7JA9n56TObNXyUHP+6Q4hGT5P39R1RZNFWEHWIqh9MinSf3yWULbpI+ZjLR8jg5aT/eKAvnLJDBFJ2DnMhwr5w3fqy8f+AzFT4dGPfSLzpl1bxFcmTvu7Jk4QXSnwzrZL6w56AsXnWLdHzeKpfPWij9yYhJ3UiJTDtjunQMmnQMGe6S265YINsPfKYsKBRqtROcI0Lww10y/4wa6e1t1ecayL2ZWIc5YqpUzPxIarqPphNle+XK1VfL1h37ZdrYhRJvsUXSQ3Ly+AGZMf9aGeBDiNV3YtJxrFkWzF4k/bFEPhUiK5IbFMmdlNYj70tpwwXyRZ9Jlcg5KWE+4aK5i2UgZZuUBTal+e1hyWT7ZPV1q+S9d/fIBRNmS6yVKVBhaTm6T+bOv1JiEZFf/fsP5fD2rZKzM5qewPHwf5OqYPZpJ5MWh06Tk5XuL1pl0cwFEsnSSGTk9z/+oRx5711NZUo7STUAkYQtk8fPlnArnbghaTuxT2YtXipNXRk5f9ISSXVkzfuNH8ncxYulpSchU8fPkuF2pv5EpfXYQZm/5HJp687K1DMvkUQP5SIs7U1HZda8W6SDWUm6qWY1tYgpF2p+nLR0N3bKovkrJJxOiZlBGhymiw2LPRyRSefOle6utEhfvyw+c5T0dHXrOlL5acC51rmsrXKnDqTOREJOHjmqbHKR9D/MM9Nokk3Se3yPVI8dJ593xOWMcfMk3JbW9CHK8ZxFC6RzMCuTx8+VSDv70i8dx3bJ/CUrpLXHlilnzpREN1NjwjpPsxcskd6wyOSRcyTSxNSRmDQe/1Qumf9laY2YdeFoacYc5naQlcjJSMsXJ2Xp4hXK/qUpSDRlOaanxSQdjcqE82ZKV1dUZKBb5o6ukr6efjPunHFSNHMry5bzc6mpgUzLYypVWFatWS07dhyQc8bOkmgr02J6penkTpm5YJH0DYqcd+ZMGW6n5ISl8eSHsmjJYunuSsqUM+ZIvJspOlFpPrlPZi1aKL1DjkwaPVPCzVzvmLQc3yvzFy+Rzn5bJk+cJ32tTLnpk5bGgzJr/vXSxyxMLgzZtjLUB/5sVqe5sUkWLloiXcmkrpQmqeV6lS0pE4vJuLNnSx/p8QbDMn/CKOnq79ZNmhsWZZxMa2piOKdpro9JxTp55LgsXLRcnWaadeHz7Kz0HGuSJbPnyEC8WyLZqEw980KJtLGDA9Lc+KHMWzCfxHy6fuFmrh/nY49ctGyJHOtNyvSzFkiqg+lzw9J+cr/MW7RU2rsScu74WRLtiKmcN538WGYsXCNcLvX9aVNoWtJMLaPupOXEF0d13GR7M5aL+sn+RyWTiMsZky+T3q6MyvmK8aNksK/z/yfnHLvOYFYpA02+WEak/YtOWThrmfQO5/OgNQ0tJR1Hj8qcWRdLONMrQ5mITDvrYkl1c/36pbVpn8xcvFKauhyZPmmZJKnfmSFpP/mRzF6yWFq7EzLtjFkSb+OAjHzMWbZcWnvSMnXcPEl1Mn8vKt1NX8jCRbdK3ylFlKg4qpUR+f2d35ajO95RG8T1iDhm/XROKOdOlzoWV179Tfngw1ahbRSHC98vucSgjDvrfOkMm7RfTb3LDUg6EZZzx1wksZZT+vehLJi3UCIDjkwZdbFEmk1acOOJ/TJz8XJjv06vX1RaTn4isxcvy9uvGRKj/Gcj0nZ0vyxYfLl0dGdlypmXSkLnKSKtJ/bJpYsXK2vZhNGXySDlw05I07HP5LIFX5auIeM8cj+0mf9Mmec65Tdt89M/96e16fkX4Q8VIw0vsrajZBWscarhIgI53AKX34s1a1bhpWfW48NtW3H4yEmsuGK11ldmlMFORjF33jy8+PZ2TJ4+yRAvMMbBQCMRK6zxKzltn1dfjC1p7EUsWC6XAWXAQU9HB0bW1mDc+EkaM+P1IDsyorwQnSe/QDYn2HPwE1SWlKE0EMQ18+fh3rt+pKhll5uk9Yzy5PDBrv1w+YsQ8LIyGgP++lRkWefbNKn3Dxk+wGfowAcTcVTVjkKx34Xf/vJPGiZmN10KRshfV1i8lg9q5Zqe5g4MDLZi0lljlVhdiRg8LowZW4fBrj5E+hhW5L0P6yDnwFrfQT9pRQz1uwKYslk8vvZRfPebt6KqMn8LyrAAq7SRjzebM7ETnS7Ggnzob+tGT08jzpk+AVkJIKMlVxyMOrMBPa0nMNQ3jGc2vIFLZi9BgceHoMuN5555XWNjGm7hDBDH4/HBVnQ+4S82gm4Hjj2MbC6DR9Y+jxlzF+q1XsgdxKYN6+DzMk4egEtTSQQNDSPQ39mhwfB0yod4kqCrHBrqK9Db0YRcMo2cFMFmSoplY+S4avS0tEKSrL9bikjCAArr6yrR19oB4koUs8U5ZzzSTeAhg5ceZBjLdNL5OtyMTzPS58J1V1+BmroavPnyy6iuIEjRi56BITTU16DY68P9v/g/jZkR2Mea7XoTzstPx61hqgK/B14GWBxevpkqc3rfb3mw9qE/4qs3rUJNVQjeQBlyTGtxA7X1ZehuPYFkJApxipETk9JSN7YWfa1NcCWI1ihCLEFJy6G+vgzhzjYk+xNwuyvAko98+OixNRjo6ICQTlkvZA0ym+hz4gQIp+StmYtxVYvXqryqJ1jOwarly1FXVYm3X38FNdWFGpyNZmxUVVei2FOI3/z6ITNDLCnEamwKfuGcMkXF/NzZ2or+/lacPflMuKQQtm1Sq8aMq8VgVzOG+sLIOcWwNUHMwdix1ehpbYYkGYcvRjRuACmjaisQ7mhFYmBYx6cpWpLBqDE16Gk5CYmlkMuQGiWkINOG0VUY6OhCJmJAxQpAZAqPzoFbUbzZVBRWLqXhLr6vqYi24LqrLkdVZRk+2PouKsqoFG50hCOoreFVrBe/+fmfFVPKtEq+FHXLTAfOp8tSnmEPmQQZa+XzGNRmjDuVgt/JoiDA2GQOIkUQLUDrYGQd168F8YEw3O4yuFl6SjIYM6ZKx22lHaTSXsR4721xvSvR396o8u/YIdg2A6lpjB5djcGObrDyp3aPA6NpYv6YBtddyrvOEIN5USu9yGYdrLn6Sl3vXdveQXmZSf1rHxrEiKo6FAct/PpXfzRt5nE32h7Fj8hUTTey4bVyCPgYUxZWStJIucdyKcc4rAQsjyCTDiKdYsqghfqGKvR3tZBwHJmUBwnVb0F9/QiEW1uBOMM2BcgxZcoCxqj8H4UrmYILxRhW/c6huq4CzSeO4++l0xnBtbVq3+NP/w1fumyRhjdCHi9efO4dg89ibW4ixR0vuk42Y2CgC2efOxIOs5JywJrLr0R1ZQX2bHsHFYUmjcttEXyrKBt43KXIMF0KOdQ1lKOvqx3DgzF43JWwPEWKIhszpgb9XW1aljaT8iKeon6wPHM5+jpakEtk4UhQk+AIQGtgRcDWJuRSBBDSflGPBA11FRjobEZ0MAq3pyyv31mMHlOPvtYeUqVriqPD9Eu3y2T5EEycl9H8Yv9Tf1nPr38ALb1hZHzlYJwum87o3yYz1kHOciOe8qMgFMLqJbOxct583Hjzl+EtUW2B3+XG8cPH8ZO778bXvn4LorR9Kjomh0/ho8yHZa4xdYbpU+wo0d25nMZ76RyomjDvNODX+LZuqvwc7bKf8QiSPgQw/fyZ6B2KIZ1KouPjQ/jdD+9APNOD9w+8jZJAMUJBL26+8z5s2bcNJUwZJ9iHe6aXcDkDnGHbXHRVaiJRCstwoLMTjt2NWLIXT69bh8/2NqpCs154jsXnNT0kn9ITD2LZ7Gvwh9/8F0pKg7CtFJSunJ/LZBVIEORYqXdZS9HIrPsbj6UUCUAsKwfW25bB08+/ia/ftkrzPl0gcIEgOhsF7oAqF802gVoapIsIlsxZgd/84XewijxIu5JwGJsiojoR460pxOeG+KrR0ppQspPO45/jP++6F4PtistUqIMCzpi2QyCEGrUMctkEPJ6UPqugeAw62m1EE0Noa/8YP/7RXehobYfXTWIAfocACoGTIbCMui1g/io3BRpIA/oiQpr4JCKhWG8+rqjhVNYGyzx6AtzkiJDhqmTAOvc0oAYzaSTZZBoQj8XUC5eSBPD3WibS7cfzr/wNJzsasWzRbBw6eBysCXmwswuZXAzxRBivPPMM9n/whcoap5ViQBSv2/Kq02EnMghYFjLZuKKHua8xXSvamcD6Z17A7d//CnxWHK5URDcBBRyw726fxsVJ1ygKFHFB0raON5MhcNAGqTqpBi7P39HRjMtyjCpTdlqdWubMM0zN7Yp5EiwJyTESJsS0ONsRsDwT0wuZlc3NftPrL6N/oBMr5s7G3p0HgMJy7G1tR06iiGX7sPGxp7BvZ7OSSBCPww2RfikpXEwngcXzV+A///M/UVzMuv/aK3Wg06msOkXBkN/gtxRhZCGbIojRQjLL2touBKk8zDe3vHCLn7XBFGCmTbmymtdOEA9T9TitAVV6Bxmixux8HrIi0IlgyGfjuEiykUNpKATLocyou64lj+ErwnMvv4iBaC/mXXwh9u06ChQW4UhPH1LpLiRTfdj0xFM4tL/NbMRZhbjqmNS583gV2JXOJBWoxhFrZNnlwBssVPR/Jp3SMRDNrAh3h+hfz+n50TwVFVKBZDPwJrIIkYCGaF9my1AFHAdpyqvbgtvthUsh9ESV2UhlM4oo1w4q9sc4zgp+zKd6cv6JAqeWMc7p8fmw4eW/orOzEbMuPA8HPzkClJfgYG8XbKcfkXA3Xnj8aXyyq0lrJCiomX1kX8guZmWRyuZTudyUA2MHhUAxm8RBgpxkdF+3xKPmUlO2cjnY2aRiKdgbirMCXKnLGR6ygqA1S+Uly04n4HIyyLFONNNDuVeqSXDBFTRrrMaG6DpKulUIX/E4HG+MIZVOofHIIfzsrv9AX6exSToBg4JrFl+L3/7h96xMrA6G11OIDS9vRk9fBJddNBOH9h9RG6TIeqasMe3VYulWekICy+1FxuNF2u3VvHRzWiNCzoakHLh0U3IZ+6XAU9rCjImBOwSCcRAeSDIDWxxdQ2Y5eYLsEOWf607LQqchzzTpOHCyxCu5CONSbDKPRFR09otUzaoE3Ij+hZd1w5orsXnzFjWw9Ewoc8xDy++SyNJDcReqQSEbT221F/PmzzJ5Ay6jfFOnXYhvfOMm/Oj2W3Hz9asU9EIEn+7ZRPy5XMg6OThWRtGLxhTzwJ1FYTCUPzEBdaNH49iJozh88FM1rJQPJst2dXajZuwEBHwBeEjGQWMLKD1iZ3sHItEhXDzjIkSGO3H46AmEB3oRGTY2WicynVaObl8gaNwI1m7IIxrJRQO10pzujGaYXXjBJYoW5I0AJ5WbA//nLQJdxOlnT8Gzm17F9PMvBY2z15uA35egdqG7ZwhVDQ16wFCBy6PAs2RYChQqIMLLDzoO/vDgs1h18/dQW12pVJ4hBbykEfD5EE0lEE8zLYErkQbBXdMv+BIe3/A3nHvuTEW9WlZSafX4tb7+KIprapV5yhOicScyX1A7agwuuOBidLd3gEyiBDJR/ng+8uhR0+SaewoKlLKONwTidiHDE53fo0CaCy+Zh9aOPnjdSXhYpJ883B39aBgzES6fB25PDBahVcL3w2gYcxbcgSC8Pp5YCXIRDPTFUFHXgJJqFpuIwUvyCAdobWlHzRn1YHl3N1PxhckSBnGtiG0nAzdz8fP58FRlbmUcAW9RiopLsHTFSnx65IgRWYLnhHXWXZgy+Tz4vLwJyWsEgab8J3dHJ6OMb2nKujeoDqapnGzjF39Yi698+y5UldXAbQ8j6B5GMGDkuK19ABW14+AvKITPSxYxk8vfOxBDed1IlFaXgLAql0JR3Ghu6UFJbb3WhbbcUUg2qqfbzs5+VBEk5GPBDQceyShiP+cmTpbOiUmLtFx+2Flud8RRM/2Hk8TKO0EsXLQUza0dxumhESBO3bEx7YLzYdGA5JHSzNsgpEq37HQaU846B09Tfi+cjWSa8xuD3yKZh4Xe3hhGjDoTroAPfm8SPkKGbDf6+mMoqxuJkiqOLwa3pge40dbWhZKakQiVFcJjDcOVDefHN6g66ykMwu2JAzlCktzo6hxE9ciRrFFiXjbtguZYKPqWp9Y0yY/FDY83pCvN5Ce+NBfC48GKy1eipaXFrDfvtSxWMwemTJ6qmSDuDFP9eNNinB1Lazkwu4GFmrzIMh1ITT9JaLJ645ZjRoEVAutme3xcV5JReNHeMoCS6tEIlJfBY8Uh2YTeULR3DaF+3ASyb8DrTsCtJB8W2jsHUDd2EqxgEE4uCh+FOidobe9D3fix5BQyQshNz+1SIJ9uLE5aZdzrDSJLlkPVMnpazDHIwVtYhOUrr8LxY436uxxpH5FBYSCAc8+ZDrfj0dtAKg8zIZjDbbZlsvB5lEXMtlWCdC412Y/ANU+Bnv4zml+eRJCVgBygq2MQDWPP1Ho2bs8wLIWUQcdXO24irJBX58lNi5ZzY6AvgfL/19i1R1dZ3dl93ze5edwEAgRJQESLWCFQqnZmVpftKEMIob5rWztdq52Zf2b6xzzaace6Vsc607pa7apdFlERwREI0LEztVglIQ8e8n4JAoYgyCO8kxBI7r3fd7/frL3Pl+j8MWuMCwn33u88fo9zzj1nn71rb0TFuBoJoMSM+RLH8eOnMaZuIjJUjhz9KcFwkATByqlSt6idMnky5txxJ86ePetQ+PlB/Mncu7D4tRbMmH2LdpnM50LAWSaaymDhVx7F0SMnNFkT8Q5Jm3I7ivk3KAv2nDqv+Cyp5q7gEIy7dNF42L9bEEny2tgnx6/LmDj1FsRKUkglPMTZj2IUly9x/HLxH+H4xS+BiOH0R72oHl+HsmwZYrGrMI+C5VH09p5HTV2txjXu4PILgrb2GMvcOWQ39G1u1Cj/7y/Rh7/xdby2ZDEKl3sRK/Yr6BJg4NAupdqyDCxFkSJU3zQd+z+6iJpx5SixAdVdjJWgEHWZ99cP3Y0y/xJ+9NRi5LiYZPViZOA3MV9KQEw7TkD8iSZTGBzmdYGQ4CGZwL/88Af43ne/A//asC4vDeXz+Ny8Zjz8V3+L6vIMUlztBW5YbTtwCMVsDUrLxyIgI1i0CjfXT8X6FT/D3GljcOqySVWLMyflPIuFoliOovkBfGPBl/H4T5/HtQiwq6sLb69crqsgZ06cQ/uOfZg0bSowfBXfXrQQP/7JL5E34ELPUdw6pQZLf7sCN31hBtjCVEkFFv3FHGxuXSXmqraNexGrqqLEsesok5BTSyKNYfpLLw+ht+cIVqxbj29/9wm9z8HGrbYKyFMsPR1FkE4LDdv/wftouHEinl+1DNPuakAOSWQiGTww7w5seud1DeRvt+5GcvyNSGejuHfeLVj28hMa1E+cuoS2bdtx4803AIULeKzpbjz+77/QIBHjtQRuL8fj6PdjGMI4xJIVmDd/Jl55+ccaJE6fHUD7juOov3U2FjTOxZaNqzV4t3buByprkK2N4d57p2Nrx2rdr2vvOIhYVR3KahJY2NiArW0rtX3f1roL8XETQPnt+xsbsI3t9oH2zh3IZ9MiSUKhD99smo9//smv3SBGa/lDSIWsHoHvvqWtfO0l7N3dKeqFIa+A1b9/G/WfmYGdm9uxfvUyDTanT/aia+cBTLpxMi4c6cHMSRNxuq8P3L2NRK6D+1NUcvJiKeQjZHFjZF5F78kDWPbGW3js7/4VgVWhJFaK5kWz8E7bUnloY8dexLP1SI+JYn5TA7raV2nlvaFtJ5I1ExGtBJqa7kRX61rd+6dgANVVEtUU/piJbV1rAD+ODe07YVXlSFF1K9ePry2Yhx/92y+EplV0B1To4tWcJGJG1jKgZeVyHNi9TRGUywFr1ndh0rTbsGfTO/jvV5doJX/m5Fm0vrsNk6bdgMsfnsGtE8fjzOVeft/AlZ4eTK+txX+sW4vpd8zCELWnMkksWNCAzo2vS4il+CaGpgAAEr9JREFUtW0fIpUTUTo2jubG2/Fu2wr5dUPbLte/LLBw4Rx0tq2SPd7p2IXi2HGIVQNNC2ZhZ8c6yc21te2FVU9AcmwE85pux9b2NYCXxOaN+xDJZhDjxpzXj2892IjvP/lzhzLn4rGYl8pYMZ5GjokDYM3yV3BwW6fINq77Raz7Yyvqpt+MHZvb8Z8rX9agfOrkBWzd9x4mTJqIy8cvYnrtZHx0ZQA5kRRwa3YY0cCDxyOBdIm+zYsShYaNR3AtAHJRbnNXYsGCOdjSsUbbsK3tB2BV9fJfU2OD65+fwB/b92F47ASkbkhiXuNMbGtr0aTc0bUXVjoe5TUJNC64A50b14lRcWPnHsSyFUhzsi4M4dHmJvzjT5/BIEM8oLrfsKRQec0omhBZNta9thSHd76rcckvJrDuv9ox5cbp2LtpE958fbkkVk+dOot39+1H/ZQ6DHRfwKy6aTh7xd2u0BIooBQwdwapH+3KTdEWxp0uH76l4ds4JKNVWNj8OXTQ3x7Q2b4bkewElI8vwz1N09HZ9boT3ul6D35FOTLjgYWNM7GF/Q4SeLt1P2JjbwYqo2hayPHwdS3SOzu2IVJRQl0cIHcJf7moET988jkEJSnMb5qJ3zz39zpWOHH6Ejr27MUEbh8fP4DbptTgly2vYuqfzZGv6Cbqj3+wo0sL7bxnWPvmJtx0y+dx4fBJfKa2Dmf6fQTpKixqugubOU4hjraufYhVjUOmEli08HZs2rhci/nWzh2IVo7T+DW/cQa2MI+DONq7DsEyY1FRk0DT/LnY0tqilc+Gtu2Kf45f9y1owLsb2L8oWjv2IFY1FulK5ncDtm5ifgNtG7ciUZ0ieae+L3K57L69hlfQuKsYLkJdlH+K/xPEs611q905Y64de2+P1VQltQsXT8YsW1Vm7Zu32Rfnf8cuEUcgUARhDKfto+Ob7M/vvdt2HThuX7j7MbtCHEpAlNB5y9bNtH96aqkDOwR840M7d2K7ffHLzXaZADN+tGj24dEea7xnvg3m8zZEznFxwl6zZS8vFjF7iQQjYEtb3hJwpLfnmNVWlDoKnkiZobzOTl/K24nuD23el79kfYNDAukQkLFi8a8NpeNs867DEsh47IH59scd7wvVaYPnbO7UcbZ+x3sCppzpPmpTSiFxB4pPvdiyUdzfNnjFZt0w1jbvPiag1+rFz1il21U0JCioUWZPPPkzs+uXbPq4UokslGXG2JHznoAfNNiqFyjkkTaQ7C9VYYsp5OFftG8032Pff/xZoSCJRfOJiPWv2utLnrEMuQa4+E9k7LU33rA3ljgBEekVJrKG2Fh74omnzQYuWMOkKtVbWTbGDvZ7Qh8SU/nQPXMlDJBMldmmPSecsMa1Xru9rtw27HpPEA9yYa9+8Ve6TY54uSExxp5f+VshKh9sukuE9KVlJfb29qNCaQaDFGqotMoIrDSTtUOX886efr999oaMTs+zmerR/ucGztvsyWPUvmxJ1rr7cgK6We6KNdRmrBqcryrs4NWCUMN2/bLNrp9g7+z6QH4hQnrtC78Skb7TLqu0ZSt/Z9u3tzuhF9ooAnt1XauAhWd7jtikMidwEEfMXlrTqbg5f+CYNUycZMcvXHB+Icr8xaddvyWwUm0vt7xhVui1hxf+qf3gqedcO4VMy1lx+KRNm5SysgisJF1hx/ocYG9o4KLNnDJG/S7PVFh3XyHs36DdXpu1MsAymXL74KovO3kDvTartkz2oP2OXHECB3b1jM2+aYJ1HvjA+YUCK795RkIICVQYUG0rWn5vW7o2yKc8+opE47ZsTYdAeWe7D9lN1VGJH3Df4JW1rUakde+Bbps9ebKd6DsnIY/fLnlWNo/w0nUsIyGa7/3oSaF5b6stVz9K0lk7EvbP7z9tn6+v0OtlZRXW3e8ESQga/WxttV4vzZTb4Wu+gJvewBn5lWI3mdJqe+/isPwYFK7YzPpKfT6TrrRjfUXnh+vn7fa6rLXv7xa62PxhW7v0OaIAJOCD6BhbuvIt29bRpmclRhGFhCuG8mYnj+y3qTVx9Zubla+u3iC+6HPvn7Vba2+yExcvO4BmcdBWv/hL2Q7JpCFebS+s/oMAXitfeD6M/4TybUlLixWHz9uMiRn5jwI53f2CuJnXf8VmTcjKf6myStt95bqL2/wV+9ykCo0fmZIyO9YXyN/+4LVQ0AJWUTnG9l8adP3MXbdZU+ps/d6DYb5es1UvPePaRwLZaLUtb3nTtra/pTakxYYCW76yVcCkU4cO2NRs1MrE8EIhm7ek3XD1UK/NqJ5sPeeuhHE+YKuXPetihv6OVtkrq34nzPVrL/5c+U3kPXN/6aoWjWOz68ZalsJApeUft9c7Z7PqS5WHJaWVdnTAk1/z/edtTn2Ni4/SGjvaVwzjf8Bm1VZorKwsz9r7Ay4+bPi8NUwZYxt3vO/a51+0x+67S/6LJ0ps/fYPNM6sfekXsrFYsJIVhkSN/cOPn7a9WzbodSfokrAlK9rFBX7p8Am7dfx4O9M34ACJ187ZZyeWqX+RkjLrHnCQNgoFfX7yWBeHmXI7eGHY5Vvhgs2qLwvjs8p6+op6Pd9/0ebUj1c/qtNu/CJOznJ9o/2rKKm07qs5d7vh2hm77YaMRGcqSsqtpy8vO3HG9Lzw9hF1Ngim/HSYsv/1Ka7mFLQCjPJ3DXtE5HJK9XT9gVcgiDIkulgIZwLRg7yg6Hydk82Q4KwOxXq9UHSlUK1Al6xO2keHO23BPYus/5pDqhLOzkcoUOBEEULVBaGA+ft1O394u65k9Q0GciJJ8kUAr0HUtYkCD2qIruTwOYeslBgDFwAeRRWG7OuL7rO23W4w7Opss0ceaFSfcmo3G+Pu9xQ813b2fmvXJnv4/vt09Ycfc2WqQhvyCcYPUeVCsxLayf77cgSLc1coHESTwFM6LSfYa85saFhoWNkgXLwIdc4VUeBkF4iQFGpVU7oT8SBxvOoN0aRiyi84lCGvPQgRKtQh20khDocrpQ+3drXb1x59SP3h54Q6FiLcmZC2YNnD/nV3G0C1sxz23fVj1E6jshB8q2AB7cz+e54WdSzHeZjs9Q54y77q2gaFQoRsVivUZtp7e2e7PXL/IsUO+6KAZr1E5Id+yuc989hmyQFwgVdUfXkWoCfdRQk+TFvJbwT9DjmRBF5tcXX3m285u1b82I8OvZ9XvUQqKxTZCIpUqD5nH9bu7MfcYf9cn+krvie1A6pEeA7ZLqJ/vk7kM19nceF1Ms98a9+ywRY93Dy6cFMDmNFsPB8ZAZFKeYJiBUNWoJhMKG7CJhINq9gPilbg3UR2U8/7ujai2xbMXxoqzGd61vmJH2Z9bizIEcjL9iqn2CuX704SwbOAwhqKUyeYQFu4uGYbiIp2nRu1mmzET/FakRM+oJ12vrvRHmq+V4Imrr6iBUO8JcB3iyqGrpcYizrkYsLdGmDjmd+8Guo+z88qWkPfyXVyH5OG/ypazv84v1Wk75kfDFrOrssttIcQ5ELku4GVbeOfgEFBm+QZd87XigPCuzkYK9/yKof/kh/1oDMXfcDMbn/nTfvqg07AhNFapC1D27NNrEZaKkLHcxHvcos9kGCN7gCZ+cMc7xyYntWp4jCHWT/zUhahz+lals3PsTx9MQrUHaHT+UbBsyDP3KfciBeOVyyIbfi4RPZZ/VO7XayxqWwWi9FYQJ8UnQCJiw+zTZtb7YEHm/Ssu7bHxKQPnUALvejsxmeHNanRfBKTYvMomuMzmzhnuM/qZpHii09/sn+hj3hLePR1FuKMwHJZEu89FVkrc5xpwCZ9Mi/ob/bTd1fifNZNURPWyUK8kTigd1ki5xuHxmdf2PfRHKPySDh+j8awWv3p/hcV6kILWX5lpEAA97+5XUtAF3eIAp3jElXN41ffI56ZZypJHZ2Jp5cbsTxW48lRkEBpgr95usgv5pkggXSmArt3bUe2rAr3P/I32t6V8DrpKt2eu7YFpLUabg+Mu/kWTJ/+GVRl0yjP1GD77kM639KOAs+AibVmvdo+455ZyCsYoh25H7rqlZdQmSrFH95qQ1wH+8ChE6fQ/OBXEfNyoI40fwi84FluJC4ogFrwfs9JLHrk60iIkrMIn9Q9utkfFXKTeE0KkbDz1FuWQcgO5OUQFw1kBHn1zTUxJXwnz6Ec0b0I1wh4GmFkU/PJ5OO2qwhhIKwoVyQNZkoEVBRuELkJH+beENHs8Zho9zIh1QMZiQIKfBD6InYrXxSAB499hPnNFDChUAaf5zlPQn7WMSgBkaQnjKVUH71I6lExb7nTXvWRccGqWQb/FGkTMgnxRR5BkXiG4CLEkSvwZFmeGaVopGhKgGTIfc5ypLWBI92n8JWHviawFVvA5/JeSBnLMjwPSZ4xkeSf3I+MslxBZqcZXATw60ZCRCgE8gv3QFBs2tGlSiKC1EJRtoHC91H1OSKgGDmp44iIMpcc5OQkJ31qEoXAMZoxVqJFX3sltC8Bd2SU44/z10gykLGM9KpR6ZTzHoCQlYwTNoo2JCEIAhzt+RDNDzwiKl3BVnhoH4miQI55mpZIfbKlEYRE0YkYyUGAdHisIgKOUJSBWAiCaQUkczB4yb+ILTekUGXoMIYSJCKBjyEjOSfZoHh25Sh9qd/B/uULBHeysfQmz8UNEYnxRkWowqpS8PSHZ5QcF4h5kD2CkIY6whgboVh00FXiCvYcPIKHv/ktaV3opIP2SpcKlMbnWbYuY5CFLyRTY8nMxyIxFUSrEjXMA1ozfZaeIBBfuCGasUhxDm49ktqVZ9n0hxPcUMAwaEWBTFiXs0s0XqKz7wL7TbOQGJG5SZY11kl1CgqVmI80/RpxlKnKlzBnY0UHI2U7Rn7iZL4K8jh15iya77tfAibcJ9RJMnUACL5jc9hu0fa6GNfNEUIOBQQL85bjQDIumvpYhBHgyWA8/9cGK2PYWdANzlFyZTsEvkQ5RONMch0Xz0pvnmEnS1EUlbCLAwnFiAKYiB0X59zRZv9Yk+8RDeF+KOpDkBVBlbzRIByA4oP2C3D42Al85aFH3bjNFGAOk8mOWgdFwicJBfThBbzVk3RgdvqMfaUPkqUSDCqyk/JVgAQxAfQBrUbTCNSSFjE1W5jiJY6iIULaSp6ykDzFhWcoeEIkRBI+aV1ZLMcKhjtzjwC6Av0YFQ4rTuEn9jFeInEhgdqouUNAnWYQzpIUndGoozhLjIDOWJy2voECz5TDNoSm+1R/RbSaYAMILJOARchhx+AREClAYiTiCC2NfkxaLy+p0qjQ1QSn0XlxnrlESOcWIBGlAxhMQIHzWiqjf/ExxnHMwfhULsGfsVhUSFCBQoie1d5XQg4kIEpuYsdFA6wRRdRt7ooKncaBKuSj5dxKOlFWRlUgvs0bUOFAEOPkTY9yMNGZP8sbwWrH3YTDJGWkqK0uSESDHuFiwVmc7wqw4UhWHcKQcB4Gh++BvNquUopz0H6OyJ0oXP5OulDxKQsp6ag6iUGIcqAJFxNcKXHhw74wlBmZvIDC/wjAEfJW4GofSV1VUZNlZF5ZizIR3ZirMoLAc9SdLMniSuSgMCwUpMWdYAuRpeyhbEjEeehbuoz+UXbI3hw0qdpDBiFimh2FqUVcHRzmNd7THywz/LtIQQciaaVQFrY3tCWRp7zkJnBRLqmFn3we+on9dtnlbO/OhHgySx9xWcS255nyiDAe2NwRXAd9PhIELMbnwB9S1XLRRrUoXnEifW6MghC+Jl1GhwZWItc5AbjVrIyk4tUv7syTEjbsp2ZlInzJP875mlcZmcwMjlBAghzoHFwjRA+HICDmngsvIVz5vBUjuoJWDDyVQ78xz8hzpzUrecwJlHJzTBjbbi6TdYU6l4HdexqcGEdcUHHIiojnuJiLavxUbqhgms/1SwMiC6MxFBxMZCLZOIHSXI7bne/xNoC6y/aoL3zIDWRubAltRYyfTEIrsn1hnpHelr/SIfqF1/h8LdjYHtrRlRsg4IAc10VNNZsCNZyYySP+yR8OYeEo4l5mnJHNkE95MbETgoigpFt1Es0uRDfdpZyh/0QKy5WcViO0N6lEGXvsJilG1d2wH1pXaz3h1Lf0jYPG4qqKJlEqUSaM44Gns2herZR1mCwSBmLiO5pM8Yxz4FclYe80S6kXmlwYRXqJMSp6S4dQ5+IxtLKbm2ge0eDSeWkU8h6SXAWyWcQPEKjo0GpuzGW1IyYlyCruvlhI1oRO5XsE9KGIQpHXJSNIykl8TVni7MePjiwemIsuLOR6J5tBsCk76K5mjfaVbHyc2Dme0Wsj47vqjiEoGKIpZgtv/BgSiYijZqX/uIAIzaXqih5izO9iVPOfywI3nrKAkfhl3SM5xbym4UbCn8Ogq41BQCrqpLOX/B3Oz3yGXefDMS74PlZ3/KQLw6b9n3/9D9Pj7c8a4yRaAAAAAElFTkSuQmCC[/img]
Почему то картинка не прицепилась, как картинку тут можно поставить? И непонятно как редактируется тема, можно как то вновь созданную тему отредактировать (картинку снова прицепить) или нельзя ничего редактировать?
Сделал несколько полей в таблице SQL для соответствия в Quik, но данные не выводятся, в чем может быть причина? версия Quik 7.14.1.7[img]file:///c:/Документация/экспорт.jpg[/img]
Разрешите еще вопрос, база данных нормально подключилась (спасибо за подсказку), но не получилось сделать соответствие полей, там написано в описании что поля таблиц sql и quik по наименованию помеченные звездочкой должны совпадать, это понятно и про наименования тоже ясно. Но я так понял должны еще и совпадать типы данных полей, а где взять типы данных полей таблиц в Quik? Или если наименование, то в бд sql тип поля можно брать (text), а если в квике цифровое поле, то в sql (numerik) картинку к сожалению не могу пока прикрепить в качестве примера, так как программа стоит на домашнем компе, вечером выложу. Поэтому наименования типов полей пишу по памяти. Но может быть Вам и так понятно, что я хотел бы у вас узнать, буду очень признателен за ответ. (просто одну таблицу уже пришлось снести, так как ничего не записалось и соответствие полей не выставилось)
Первое что пришло на ум это решил поставить на комп MS SQL Server, развернул базу, настроил таблицу, хотел уже прописывать поля из QUIK, оказалось что QUIK не видит вообще базу данных SQL. Стал читать более внимательно документацию и вычитал, что QUIK должен видеть MySQ. Начал устанавливать на комп OpenServer, но пришла мысль что может быть у QUIK есть какие то ограничения по версиям MySQL, что снова не получилось развернув новую базу какое либо ограничение, вот решил спросить на форуме, если ли какие то особенности при установки MySQL? И будет ли она работать с QUIK в штатном режиме переноса данных из QUIK в БД? А то у одного брокера эту функцию можно купить, но не понял зачем покупать если она уже есть в QUIK? вот ссылка например