Программирование

Тип работы: Все Диплом Задача Курсовая работа Лабораторная работа Ответы на вопросы
Язык программирования: Все Bash Basic Batch C C# C# ASP .NET C++ Delphi Fortran Free Basic HTML Java JavaScript Object Pascal Pascal Pascal ABC Python Turbo Pascal VBA Visual Basic алгоритмические языки Ассемблер
Блок-схема: Все Есть Нет
Сортировать по умолчанию цене названию

  • Задание лабораторной работы №4
    Найти сумму элементов, расположенных выше главной диагонали.
    Создать ступенчатый массив, скопировав в него только чётные элементы начального массива.
    Задание лабораторной работы №5
    Разработать класс Cust (арендатор), содержащий следующие поля:
    - INN (ИНН арендатора),
    - name (название арендатора),
    - address (адрес арендатора),
    - room (номер кабинета),
    - chief (фамилия руководителя);
    методы:
    - GetFloor() — получить номер этажа (зависит от номера кабинета, кабинеты, номера которых начинаются на 1 находятся на 1-м этаже, номера которых начинаются на 2 находятся на 2-м этаже и т.д.).
    Написать программу, демонстрирующую работу указанных выше элементов класса. В программе должен быть создан массив объектов разработанного класса, реализован ввод и вывод объектов, содержащихся в массиве.
    Задание лабораторной работы №6
    - Все поля класса, для которых необходимо ограничение на значение поля, описать с модификатором private.
    - Добавить методы для считывания и записи значений одного из полей с модификатором доступа private. В метод для записи значения в поле установить ограничение на значение.
    - Добавить два свойства для считывания и записи значений двух полей с модификатором доступа private с учетом ограничений на значение.
    - Переделать главную функцию программы Main таким образом, чтобы программа компилировалась, работала корректно и демонстрировала использование добавленных методов и свойств.
    Задание лабораторной работы №6а
    Изменить класс, разработанный в предыдущей лабораторной работе следующим образом:
    - Добавить в класс конструктор по умолчанию, конструктор с параметрами и конструктор копирования с учетом ограничений на соответствующие поля.
    - Реализовать операторы сравнения (> и <) для класса.
    - В программе выполнить сортировку массива объектов.
    Задание лабораторной работы №7
    Разработать класс PhisCust, являющийся наследником класса Cust, добавив следующие поля:
    - passport (номер паспорта),
    - snils (страховой номер индивидуального лицевого счёта).
    Для физического лица поля название и фамилия руководителя должны всегда совпадать.
    Задание лабораторной работы №8
    Написать программу, вычисляющую и выводящую на экран таблицу значений функции F в диапазоне от xнач до xкон с шагом dx.
    Все исходные данные для расчёта значений функции необходимо задавать на начальной форме, а результаты вычислений выводить на другой. После вычисления функции на исходной форме необходимо вывести количество посчитанных значений.
    Если введённые значения xнач, xкон и dx не позволяют организовать цикл (например xкон < xнач при положительном значении dx, или dx=0 и т.д.), то необходимо вывести сообщение об ошибке и не проводить расчётов.

  • Курсовая работа на тему: Разработка таблицы символов на основе красно-черного дерева

    Тема работы: «Разработка таблицы символов на основе красно-черного дерева». В рамках работы проведен анализ предметной области, разобран алгоритм вставки и удаления узлов в красно-черном дереве и разработана программа для его иллюстрации. Так же проведено тестирование. Программа имеет интуитивно понятный интерфейс. Объем пояснительной записки без приложения - 32 листа.

  • Исследование и реализация алгоритмов балансировки АВЛ - дерева

    Тема курсовой работы: "Исследование и реализация алгоритмов балансировки АВЛ - дерева"

    Цель данной работы - изучение алгоритмов балансировки дерева, на примере AVL – дерева.

    Задачи работы:

    - Провести теоретический анализ балансировки AVL – дерева.

    - Рассмотреть возможности языков программирования.

    - Реализовать AVL – дерево на объектно-ориентированном языке программирования.

    - Реализация дружественного интерфейса.

    - Провести тестирование разработанной программы.

  • Программирование приложения "Графический редактор"

    Программирование приложения Графический редактор. Построить систему классов для описания плоских геометрических фигур: линии, круга, квадрата, прямоугольника. Предусмотреть методы для создания объектов, перемещения на плоскости, изменения размеров и вращения на заданный угол. Написать программу, демонстрирующую работу с этими классами

  • Программа введения базы данных «Сотрудники»

    Создайте программу введения базы данных «Сотрудники»
    ООО «....». База данных состоит из двух файлов. Файл No 1 - список сотрудников: фамилия, код должности, подразделение. Файл No 2 - справочник: наименование должности, зарплата за один час работы. Количество отработанных часов для каждого сотрудника вводятся с клавиатуры компьютера; расчет премии и бонусов за период (месяц), и т.д.(на свое усмотрение)

  • Планировщик событий и календарь

    Программирование приложения «Планировщик событий и календарь». Позволит пользователю заносить дату и время события, а также кое-какие заметки в календарь.
    Пользователь должен иметь возможность просмотреть календарь или найти определенное событие.
    По желанию:
    Добавить возможность создавать повторяющиеся события (каждый день, неделю, месяц, год и т.д.)

  • Задача на двумерный массив, C#

    Дан целочисленный двумерный массив, размерности n х m. Выяснить, в какой строке последовательность является возрастающей или убывающей.

  • Пусть дана последовательность из У элементов. Увеличьте ее, вставив после каждого минимального элемента максимальный.

    1. Составить массив из бинарного файла.

    Считать множитель из текстового файла.

    Умножить все элементы этого множитель.

    Вывести результат на файл.

    1. А) Программа записывает тип прогрессии (геометрическая, арифметическая), шаг, первое число, число элементов.

    Создает массив с элементами программы и записывает в файлы: .dat; .txt

    Б) Программа считывает массив из файла, проверит файл на корректность и переполнение формата.

  • .      Заменить первый отрицательный элемент массива на первый положительный.

    2.      Умножить все четные положительные элементы на последний элемент массива.

    3.      Из элементов массива P сформировать массив M той же размерности по правилу: если элемент четный, то Mi=i*Pi , если нечетный, то Mi=-Pi. 

  • Другое, Информатика Создание программы на языке Pascal.

    Задача 1

    Условие:

    Написать программу, которая выводить на экран надпись: HelloWorld.

    Задача 2

    Условие:

    Написать программу расчета площади круга.

    Задача 3

    Условие:

    Написать программу вывода 10 значений функции y=ax2 , значения х взять от 0 до 9, значение коэффициента a - 15

    Задача 4

    Условие:

    Написать программу выделения цифр из двузначного числа, для проверки результата используйте 15.

    Задача 5

    Условие:

    .      Заменить второй элемент массива на максимальный среди отрицательных.

    2.      Заменить элементы массива между минимальным и максимальным на те же элементы в обратном порядке

    3.      Из элементов массива P сформировать массив M той же размерности по правилу: первый  и последний элементы  равны нулю, а все остальные по формуле Mi=-Pi*(i+1). 

  • Во входном файле input.txt содержится текст. В файл output.txt выведите в алфавитном порядке все буквы, встречающиеся в тексте, и их количество.

  • 1. В одномерном массиве, состоящем из n вещественных элемен-
    тов:
    1) положительные элементы уменьшите вдвое, а отрицательные
    замените на значения их индексов;
    2) определите число соседств двух положительных чисел.
    Преобразуйте массив следующим образом: удалите все нечетные
    элементы, остальные упорядочите по возрастанию.
    41
    2. Дана целочисленная квадратная матрица:
    1) определите, превышают ли все элементы выше главной диаго-
    нали, элементы, расположенные ниже ее симметрично (то есть Aij
    сравнивается с Aji);
    2) удалите строки матрицы, в которых есть хотя бы один нуле-
    вой элемент

  • Имеются 4 задачи С++ (консоль)

    Задание №1. Программирование линейных алгоритмов.

     

    1. 1.                                        Найти сумму членов арифметической прогрессии, если известны ее первый член, знаменатель и число членов прогрессии.

    Описание переменных:

    n – число членов прогрессии;

    a – первый член прогрессии;

    d – знаменатель.

    Задание 2. Программирование ветвящихся алгоритмов.

     

    1. Грузовой автомобиль выехал из одного города в другой со скоростью V1 км/час. Через t часов в этом же направлении выехал легковой автомобиль со скоростью V2 км/час. Составить программу, определяющую, догонит ли легковой автомобиль грузовой через t1 часов после своего выезда.

    Описание переменных:

    v1 – скорость грузового автомобиля;

    t – интервал между выездами;

    v2 – скорость легкового автомобиля;

    t1 – время поездки легкового автомобиля.

    Задание 3. Программирование циклических алгоритмов

    Дано действительное число x. Вычислить:

     

    (x -1)(x - 3)(x - 7) *...(x - 63)

    (x - 2)(x - 4)(x - 8) *...* ( x - 64)

     

    Описание переменных:

    x – параметр;

    ch – числитель;

    zn – знаменатель.

     

    Задание 4. Линейные массивы. Сортировка массивов

    1. 1.             Найти произведение элементов линейного массива целых чисел, которые кратны 5. Размерность массива –10. Заполнение массива осуществить случайными числами от 10 до 100.

     

    Описание переменных:

    mas[10] – исходный массив чисел;

    p – произведение элементов, кратных 5.

  • 1. Дана строка, содержащая текст на русском языке. Найти слово,
    встречающееся в каждом предложении, или сообщить, что такого слова нет.
    2. Написать программу, которая находит и выводит на печать все
    четырехзначные числа вида abcd , для которых выполняется: a, b, c, d –
    разные цифры; a*b-c*d =a+b+c+d

  •  

    1. Сформировать и вывести на экран целочисленный массив, элементы ко­торого заданы датчиком случайных чисел на интервале [-15, 15] (размер 10 элементов), вставить на 7 место значе­ние 100. Вывести исходный и новый массив.
    2. В произвольном массиве найти но­мер последнего нечетного элемента.
    3. В произвольном массиве найти ко­личество положительных четных эле­ментов массива.

  • <img src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA2kAAAL2CAYAAADbz96EAAAgAElEQVR4nOyd53Nd13Xof7dX3Apc9F4JgCBIkBQpypRkqliOY08ysV/ieZlMZl6+5kv+AX94ky/vzWQyKcrE82zJGslWIyWLzWITSVAkCkEQvfde7wVwe3sfOHvn4PICBItk2dGa4fDi3nP23mfttVdf66iSyWSS3yMkk0lUKtUjf1det9Pnxx033fViLiWkjiN+f9Qa9gK7jbWX33ZbZ7p5HnX9TtftRiZ7mTf1WfYKj8K98vtUOnnUmh53PanPAqBWq7etaS/P+ahrdsL1o65PRze74etR46c7Z8r/9zKH8rvUe8TfarU67br2sjd75QvpznvqvMrrE4mEXMOjzqYSJ8pxn4YvpK57r7SV7r7U7wQ87nlJt4bUZ95prr2ue6f177afez0Xf4zwLGjsqxjr6xz7W/gWvoVv4VmAUi95lJ2hlC/it6+Cx6mexEhLFZB7MZr2Ou5uhsNOxstex0on6B9nzL2s9fcFz1ohfNbwrMbei4Hzde3Low7u49yX+vvTKPu70flXBU8yx16Nu2exnsd1rDwJvX4V5+dJcfGs17LbOh7Ft5/lOlLHftZ7+N8dHsU7vmly7+uAx3VkfAvfwrfwzYeddIJEIkEikdg1MKG8X61Wo1artxlrzxKeyEiDB55mZeTpUcbOTtGpnaJDAlmpY+0WLVBes5sn+Zug9KQb/1sG/3Tw+xKUX8Xe/bHRw9f9PF+lAfgtfAt/TLBbNBoejhaL73YaI9346e75psNe1i30ICU8C4f1Hxo8jkPmvxNengSeJpskdYyvyuH+x7B/O5k+yWRSGmniXzobRGmfaLXar8xI0z7pjemsz9TfUkFcmyoElMhKh5B01yvnTTXEdhI66Qy6x33eb+GbDc86AvN1zPl1jfl1wDeJgadbxzdlbV81/KEqxqnwTaKnP1ZIla87yVTlNenue9T433RI5/jdyQG8Fz3iD+W5nwWkOuu/hSeHZ4HLp9F19zL2HwPsBUfpft+LrfMsQf3oSx6GVGMpNYczHSPbydBKvWY3L1Q6oSDGUIYodwtV/r4JbCcG//te1x8D7NXr9FUxr29h5z14VDrc17WOneCPjSa+Kq/eNw3+2Pbt9wWpcjidYZYqu9N9/kOGdN5yAamRRGWqk/JvpY6iVOb+O8Be+c1/B770tPA4OHocmfst/Bek6oKJRIJoNCptCeGsSldvnUwmv9IURyU8USRNmbephHg8jlqtRqPRpF28eFiBDPFZrVaj0+nkdQIByr+VzE8ZLYtGo8RiMcLhMBqNBr1ej1arlddoNBqJzEfBs/IE7ZTamfr5adayU0h8N0H5OHM/zvWPGuurJuK94GqvuPxjiUA8a0h1xMDeU5p3gj8EHD8OPewlyvCkz/ykTqcnpednte6nhb1mZaT7fS/jfFXwuClLjxojFZ7V8ygVlVQHq9LhKb4XMl+n00k9QMjX3bJYnmZ9qfCsZXQ6+azEiXhmobSl6ifp+KDymmcpk3eb81Hj7bQf3zqN08NeznA64/yrSjFUwtehU31dcz0pPAuciPOdTCYJBoNEIhFMJpO0IVQqFfF4nHA4TCwWQ6/Xo9Pp0Gg0kh9qNJpn9Ujp15h8QvdXIpEgHo8Ti8XY2tpiYGCAnp4eysrKOHjwIFlZWQ8xcCUjX19f58svv6StrY0XX3yRkydPyrxO2DlPXsy5srIi5wwEAsTjcTQaDRkZGWRmZuJ0OtFqtdTU1JCXlyfXAt9covt9wzc5XeFRQijV0/l1PMc3GV/fwuPBVylcv6WRrx/+kPD++3QMpeIpHo8DEA6HWVpaYnR0lPn5eSljY7EYLpeLkydPkpOTs6PMFn8r4Vkals9yvHTjJpNJotEoPp+PSCSCy+VCr9cD4Pf72draQq/X43K5tnnVxThflxL9h0Lj38K38E0CpdM5FosxNDTE/Pw8drudmpoaTCYTyWSS6elp7t27R19fH4A88263G4vFQlZWFrW1tRgMhq8sqvZEkbREIkEgEGBubo7e3l7a2tro7u7G5/Pxk5/8hH379j3EqJQWazgcpre3l9OnT9Pd3U1paek2L9VOEI/HiUQi3L9/n+bmZmZmZqioqKC6uhqLxUIikWB1dZX+/n66urqor68nMzOT3NzcJ0Lg1ynod5vrSdbxJPc8TTTqaebdC+w1KvOsIpVPsqZnvYc7wR+SAvqHAl8VPr/p+5SOlv4Y6Oubvv7U6JXy+68zgyE1Q0WlUuH1erlz5w6/+93vmJmZYWNjg1gshkqlorCwkO9+97vo9fqH0oB2GvtZrvtx8fM41yujZvF4nK2tLa5cucLIyAinTp2itraWZDLJnTt36OjooLKykh/84AcYDIaHxnkS2Iv8eFQE+euA37dD6+s2UHeLQP6+s4R2uubr0kW+KZDOQfSo6GcymSQQCNDV1cX4+Dhut5vCwkL0ej3RaJSJiQnOnTvHysoK+/btw+PxEAqFmJmZ4dy5cxiNRt544w2qqqoe4gHPEp7ISEsmk2xsbLC8vMzQ0BBXr16lt7cXi8WC3+/f8R1D4t/i4iLnzp2jubmZQCBAJBJ5yDhLPYiJRIJwOExfXx8ffvghs7OzNDU1ceLECQoKCjCbzSQSCZaWltDpdHR2drK0tMTW1lbacVNhpw1N173pccfbzfhUGhfK1BPl76nzp+t6udu69ppukZrqofysFBCPgt3mfhIBu1Nqx6NwlQ6fymvT0Vy69T1q/p1+32mM3XC6V3ylpiMo17RXg1Y51k5C6HFSYR619lSc74XWd4J0xbu77VO6ax61j8rrnsb4Tzf+bnuu/H0nGt0pHWUnula+z2+nNe+FZ6TiMlV5TKXt3WAvCulua9ltjHT3PYrX7TT2o55jt7lT6U4pB8X3SrrfiQen4nYvkCq79qK0qNVqOjs7+fzzzxkfHycvL4/CwkIAzGYzVVVVHD58mIyMjIeiR0pDL3W+1N/Fv3R7tBe+/ajzk/p8e71euXaVSsXy8jJXr15lcXGRH//4x4RCIc6ePcvExAQej2cbH9rt7O/03V6uF9/vxoeUaanp+O5ua0iF3c5uOl6R7n7lHI+jN6S7Nh0v2Is+stdzuxeFPt160p3jx11HOnpPxwN248870fZu86bjLzvx3N1wvFfd41G8eLdzshs/SbeeR60Z/sueGB8f5/LlyxQWFlJVVUV2djbJ5INMv0uXLtHZ2UldXR0vvfQSTqeTcDjM1NQUk5OT0r54EvnwOPDE3R11Oh3Z2dmUl5eTn5/P0NAQkB554ju1Ws3S0hLXr1/n2rVrLC8vP8Ts0zGtZDJJPB5nbm6Ozz77jJaWFo4fP86Pf/xjmXIhlJDi4mJsNhsajYb+/n45xm5KirjmcSCdMrIXxUTcu1fCT13bTsJtp7F3O+ip16c7uI8LO42307XKde3VINnrmKnwKLw9aszd4FH7uRs8rvL1OGN/XWOkg91o8WkYWzoafpx1PM1cz+raR12vTM9+2nme9p50PHmnF5B/FbBXvqqEvfLhx/l9J3p+lFG+k+K505y7ORJ2Gu9Rz7EXAy2RSLC8vEx3dzcajYaf/vSn1NbWYrVaSSaTmM1mMjIyMBqNu+7/TvPtdc17kR87GUTPQmkXa7BarRw5coS1tTXm5ubo6uoiGo1isVh4+eWXOXLkiEyB3G2c3QysVHm5Fzmykzzcybh5Frx2J2V8JwMq3bofNc+TnPNHrftxr38Sun0UzT2Nsyd1fc8CUvH8uLIxHa52o43f154+ClZXV7l16xarq6ucPHmS4uJiud7NzU1u375NIBCguLiYgoICYrEYBoOBxsZG1tbW6Orq2nO/i6eBJzLS1Go1drsdm82G3++nqKgInU73kGchFanr6+t0dXVx79491Go1Wm366dMRdiQSoaenh5s3b2IymWhqaiI/P1+uR0kYDoeDF154AZ1Oh81mkwpPNBplY2MDn89HNBpFq9Vit9txOBwyt154HxOJBMFgkNXVVUKhEAAZGRk4nU70ej2JRAKv1yujgOKFdvF4nGTyQcMSi8WCxWJBpVIRiURYWVnB7/cTj8cxGAy4XC4yMjLQarVEIhECgQChUEgKTLFus9mM1WpFq9XKVNNAICDXqtFoMJvNqFQqtra2iMfjqFQPutIYjUb5LNFoVDZ2EYZvMpnEaDRK4ZtIJIhEIni9XjY3N2WxZFZWFhaLZVeiTCYf5PFvbW0RjUblcyjpQtnIxWg0YjQaicVirK+vo9frMZlM+P1+1tfXUalUuN1u7Ha7bCwj1r21tYXX6yUUCqFWq7HZbLhcLkmHAp9if0QNpaARvV6PxWLBYDCwsbFBMBhEr9djMBhYW1tja2sLk8lEZmYmGRkZ8pkTiQRbW1usr68TDAalMHe73RiNRgBCoZDcB51OR0ZGhiy0F/PH43H8fj+BQACVSoXBYMBoNMriVZVKhdlsxmKxyHvE84dCITY3N0kkEhgMBrRaLaFQSO67uNdkMqFSqQgGg5LuzGYzZrN5W6OeVAiFQvj9fsLh8EN7J9YhxgcIBAIEg8FtzYSUL3gUOBAFtpFIhK2tLUKhkKRfAK1Wi9lsfkgJTKWvzc3NbY2HxDmxWCyYzWa0Wi2xWGzbeRLrt1gsGI1Gecb9fr9cu1irxWIhGo1uw6lWq8VkMhGJROS6AQwGA3q9nnA4TDgclvg3mUwYDAYCgYDEo6B5i8UieV80GmV1dZWtrS0ikQgWi0Xmuwu6DQaD8vwqo+hKvJlMJnlPJBLB5/OxsbEh+Vx2drbkRYJ/iPF1Oh1ms1nuZSwWk+MKmlburzg7gt+IvdBoNFitVkkXYg/EmBqNRtKQyWTCbDanLbpWqR40hErHDwUelc8v9kyn08n54vG4vEc5r1ijwWAgmXyQer+6uirXaLVacblc8twlk0lJ34IWNBoNBoNBpt8L+jIajWg0GsLhsOR/4iwKuhR1Tl6vl1gshlarxeFwPMTjNjc3Jf0puxULOaXVaqUcCgaDEm+Cpwo+LL4XONLr9Tt6sWOxGN3d3QAcPXqUQ4cOEQ6H8fv98ryLs6Pkhz6fD5/Pl5YXi3MmeIrgwUKumUwmWdeu0+kwmUyShweDQbxer8zOMRqNZGZmSjyLZxe/K+nEYDBso0WlERAMBllZWSEUCpFIJDCbzTidTknTYs8DgQA5OTn84Ac/YHZ2Fr/fj1arpb6+nuzsbBwOB2tra1itVrmmdEa2wKE4J+J8CRAyURjCAgeRSETqK5FIBJ1OJ/UVQc9KvUHIFaXeoOT1Ym2xWIzNzU2pv6jVainnBO8MhUJsbGyg0WgwmUyEQiGWlpbQarU4nU6cTic6nU7KIqXssVqtaDQaKUO0Wq0cW+BVPK/BYMBgMBCNRiUdizNtNpu30fj6+rrkW0IXM5vNDxkNkUiE9fV1qb8YjUacTidWqxWVSsXm5qY870JOiX1R8uh4PC7nSyaT6PV6Od/W1pakNbFWIW9TeZnQqQSexJ6bTCbUarVci9AbxffBYFDSipBvGo1G6jXie8FLxbrC4fA2viF0PiWvDIfDRCIRKU/0ej0ZGRmEQiHJ68T3JpNJyjdBQ0IGhEIheY7E+FarFZ1ORzAYfEgHE7xL8DKj0YhWq8Xv9xMKhaQeu7a2RjAYxGg0kp2dLXEieE40GmVpaUnObTAYcDqd2Gy2XR0XSl43OjrKnTt3qK+vp7CwELVavS3dORqNsrCwwOjoKHNzc7jdbsl/y8rKSCaT6HS6R6Z9Py08cSRNELdykTt5EIWC3N3dzf3793G73TQ0NLCysiIJRSAn1fIWnwOBAO3t7UxNTXHy5EkqKyul0SKYg2CwWq2WrKwsDh8+LJWMWCzG8vIyd+/eZXx8XBoF9fX1HDlyhOzs7G11cYFAgNHRUVpbW1lZWSEWi1FcXMyxY8fIz88nGAxy+/ZtvF6vVASEkQYPDmF5eTm1tbVoNBpmZma4ceMGS0tLBINBMjIyOHz4MAcPHsThcOD3+xkZGWFiYoJIJCINKLVaTW5uLpWVlXg8HgDm5uYYGhrC5/Oh0WjweDxUVVWhUqno7e1lZWUFjUaD3W6noKCAzc1Npqam8Pv9aDQa2blGKBm5ubnU19dTXFxMOByWXsORkRF8Ph9ms5lTp05RXV2dNs1F6THxer309fWxuLgoGY9yb0XU02QyUVpaSmZmJqurq9y5cwe3201xcTGTk5O0trYSj8c5fvw4zz33HDk5OWg0GuLxOF6vl97eXvr7+1leXgagsrKSY8eOUVhYiEqlwufzyaJ30ZlHCJJkMondbqeqqgqPx0NHRweTk5Pk5eXh8XhoaWlhaGiIrKwsXnrpJQ4ePIjVapXGYWdnJ93d3SwvL6NSqcjPz+f555+XNLm8vEx/fz9erxer1cqBAwfIzs6WzEkw0+7ubmZmZtDr9ZSWluLxeJiYmGB2dha1Wk1lZSU1NTXbDLxYLMbExATd3d3E43GKiopwOBzMzMywtrYmDfN9+/ZRUFCAWq1mZmaGwcFBNjc3qa2tpby8XK5FqaSJObxeLwMDA0xMTEhhKpRT4Vypq6ujsLCQeDzOyMgI4+PjBAKBbfxBCLzc3FwaGhowm82EQiFmZ2cZHR2V+BNju91uKisrycvL25bjLeaPx+Nsbm7S09PD4uKiZP5CuBUVFUk8hsNhJiYmGB0dJRQKyfErKirIzc2VStDU1BQjIyNSSczKymLfvn14vV5GR0fxer3odDo8Hg+lpaUsLS0xPT1NOBzGaDRSWFiIx+NhZmaGqakpkskkFouFyspKcnJyGBsbk2faYDBQVlZGRUUFVquVaDTK4uIid+7cYXJykrW1NXJycjh69CiNjY3odDqi0SgzMzMMDw9LXiP2SShqWVlZVFVVYTabiUQizM3N0dPTw9DQEF6vF41Gw+uvv05NTQ0Gg4G5uTlGR0dZX18nmUySk5NDRUUFAIODgywtLQHIZwYkL4jH4xQUFFBZWYlaraanp4elpSWSySRZWVlUVlZSVFRENBplZWVFCjjRfVer1Ur8FBUVSWModa8DgQDj4+OMjY1tM1aU12i1WnQ6HXl5eVRUVJCRkcH09LTkjcprRUeuzMxM6urqyMzMJBQKMTk5yd27d5mZmcHv95Ofn09TUxMNDQ3odDri8TgLCwuMjIywurqKRqMhKyuL/Px8Njc3pfKu0+moqKjAZrMxPz/PwsKCVBDFs5rNZubn5+ns7KS3t5dwOIxOp6Ourk7KIHEWxBlZX1/f1l1QdBfLysoiNzeXra0txsbG5FwlJSUUFBSwsrJCb2+vVO7z8/OpqqrC5XKlNSbggcNgdHSUrKwsMjMz6ejokOfa7XZz7NgxGVkTvCgQCHD//n36+vpYWVlBpVJRWVnJ8ePHycnJQa/XE4/HWVpaYmBgAK/XSzKZxOl0UlZWRn5+PouLiwwMDGCz2aScC4VCjI2N0dnZyfT0tGzecezYMSorK8nIyCCRSLCwsMDg4CCrq6tS/iYSCex2O6WlpZSWlkrnopDrExMT3L59WzpgPR4Phw8fpqamBqvVKscVZ85gMODxeHjhhRcIBoOMjo7S29uLWq3GarVSW1srFUmlziJ409raGkNDQywsLEiFXZnZI/iqTqejpqaG4uJiVCoVS0tLdHV1MTg4KNdRU1PDc889R2ZmJjqdjq2tLYaHh5mamiISiUiZq9VqycvLo6ysjLy8PLnnAGtrawwMDNDV1cXq6ioqlUoa5S6XC7/fz9jYGF1dXVgsFgoLC1laWuLq1avo9XoOHTrEiRMnyM7OZnV1Ve49PHDe1dbWYrFYGBkZYXZ2FpfLxf79+8nIyGB8fJzBwUESiQRarZbi4mLy8/MljkKhEHq9npycHMrLy3G73QSDQUZGRujq6mJubo5IJEJxcTFHjhyhurpaOqSFc2dxcZH29nYmJibw+Xw4HA4OHTpEY2MjRqOR3t5epqamCAaD2xrfCNrJycmhurqaSCTC0NAQwWCQZDIp+Uw0GqWvr0/SsuC/Qq6knqtYLMbq6io9PT14vV7i8TgOh4Py8nIMBgOjo6Osrq4SjUax2WyUl5ej0+kYGxtjbW2NZDKJw+Gguroak8kk9ZpYLEZGRgZlZWWUlJSQSCQkLSgNPMFTdDodOTk5VFVVsbCwIHVCvV5PQUEBdXV1zM/PMzw8jM/nQ6vVyn1QXm8wGGR64OzsLOPj41J+Cty5XC6WlpYYGhpiaWlpm7Neq9Wi0WhwuVwUFRVhMBjo7e1ldnaW8vJyLBYLd+7cYWpqCpfLxRtvvEF1dbWM6AeDQWZmZvjiiy9YXV0lEolIfbqpqUk6eXdy9MJ/BYwmJyf50Y9+RHZ29jbdxWq1Ul5eTmdnJ+fOncPlcvH9739fXiecRcJQS5VfzxI0P/vZz372NAOsrKxw79496YE7fvw49fX1OByObVbr/Pw8ly9fJhaL8b3vfY/e3l55WF9++WUaGxsfEh7Kh11eXubMmTP09fVx7NgxTp48idPp3OZZVSqbwhAQBc6iUcmtW7c4dOgQxcXFDAwMcPHiRSYnJzlw4IDs0OL3+7l58yaXLl3CbDbT1NTE3NwcH330EaOjo3g8HpaWlvj1r38tDYCbN2/yxRdfyO5XXV1dLC8vk52dzdTUFG+++SYDAwPSkGhra6O5uRmr1UpxcTE6nY6ZmRkuXrzIuXPn8Pv9kqlduHCBL7/8EqfTSVZWFlqtlqtXr/LBBx8wODjIgQMHKCoqwmQy0draygcffEBbWxvl5eWYTCbOnz/PxMQEGo2GsbExfvOb3zA3N4fNZpN1hbFYjOrqavr7+zl37hzBYJCamhr0ej0XL16kra1NGn2pUSEBwks3NzfHL3/5S5qbm+U+CE/Z559/zhdffIHdbqe6uprFxUU+++wzfvnLXzI9PY3P55Oevp6eHs6cOYPBYCAvLw+Hw8Hk5CTnz5/n448/pqamhpqaGpaWljh//jydnZ1S0Gq1WlZXV/n88885ffo0a2trOBwO1Go1s7Oz9Pb2srS0RDgc5j//8z+5evUqCwsL0jO5ubnJxYsXGRgYICMjg6qqKlZXV/nd737Hv/3bv2Gz2Th+/DjJZJILFy7Q19dHbW0tLpeLcDjMwMAAv/rVr7h06RIGg4GCggKpWITDYbq7u/nHf/xHLly4gNFo5MiRI9hsNqampnjrrbf4zW9+w/r6OjU1NdjtdknfU1NTvPPOO/zHf/wHPp+P/fv3k5OTQ1dXF++//z6XL1/G6XRSX18vO5wKB8HNmzc5dOgQeXl5krGIcZVnKBaLMTY2xvvvv4/X60Wv18si+ps3b2Kz2WhsbJTe1ImJCa5fv053dzd2u51wOExLSwtnz55lfX2dQ4cOUVhYSCAQ4OzZs/z7v/879+/fR6/X4/V6OXPmDMPDwxQVFUlmrKQt5dlWq9WMjIzw8ccfc/HiRUl7AwMDfPjhh0xMTOB2u/F4PKyvr3P58mXeffddtra2qK2tpbCwEJPJJD2Lfr+f27dv88tf/pKJiQkqKiqorKwkHo9z8+ZN3nzzTRYWFqipqaG8vFzmqv/iF78gmUxSX19PQUEBw8PDfPLJJ3z66adkZWVRU1ODx+Nhenqas2fP8t5772E0Gqmrq5PK+L1793j//ffZ3NykpqYGo9HIpUuXaG9vx2q1UlpailqtZmtri+vXr9Pe3i6jrhMTE5w9e5aenh7y8vKor6/HbDbT29vL5cuXWV9fp7q6GrVazW9/+1va29ux2+2UlZURjUZpbW3l//yf/8PMzAyVlZVUV1eTSCTo7OyU+1NUVERtbS1qtZrbt2/z5ptvMjExQU1NDZWVlQDcvXuXn//859y9e1c6FbRaLa2trfzbv/0bn376KVqtlmAwSHNzM83NzWRkZNDU1ITT6dzmBFB6W9VqNSsrK1y8eJHPPvsMr9eL2WxGrVbj9/sZHBzk7NmzLC0tsX//foqLizEajfh8Pq5cuUJnZ6eMoPX39/P+++8zPT1NZWUl5eXlJBIJ2tra+I//+A+sViv79+/HaDRy9epVLl++jF6vJz8/H4PBQCwW49atW7z77rvcunWLw4cPU1xcTDwe5+zZs7z//vssLi5y7NgxMjMzmZ2d5fTp01y/fh2TycThw4exWCzMzc3x7rvvcv36dWnI3Lt3jwsXLuD3+6WhqVKp2NjY4MaNG9y6dUsaZ/Pz83zwwQdMT09TWlpKRUUFPp+P06dP89FHH6HRaGhoaCA7Oxufz8elS5d4++23iUQi1NbWUlJSIpXSVL6tdH7Nzc0xMjLCxsYGjY2NUoa0trai0WioqqqSsv9Xv/oV9+7dIzs7m8bGRubn5zl//jx9fX1kZ2fLpl1+v5/29nZ+8YtfMDY2RlFREfv372dhYYG33nqLt956i97eXpxOJ4WFhbS2tvLJJ5+QSCQ4dOgQGo2GGzducObMGex2O3l5eVgsFgKBAL29vfzTP/0T4+PjmEwmeXbPnTvHwsIC5eXlZGRkEA6HuXHjBp988gnRaJQjR46g0Wi4fPkyN2/eRKPRUFtbKyN/ra2tvPfee/T19UlDW61W09HRwW9+8xvu379PcXExdXV1MiqsVPiFZz6RSDA6OsqHH37IpUuXcLlc0qBcWVmhubmZq1evYrVaqa+vx+12Mz4+LvWdhoYGysvLGRoa4pNPPmFycpKioiJpcE9MTPDZZ5/xySefSMV9ZGSEzz77jM7OTtxut7x2eXmZCxcu0N3dTXV1NW63m/v373PmzBlUqgeNYVZXV/noo4/48MMPJR2ISH5HRwfNzc3EYjHy8/MxmUxMT0/z8ccf87vf/Q6/309lZSV6vZ6WlhYuXLggnTpWq5XFxUWuXbvGW2+9RTweZ9++fRQWFrK5uUlLSwv/8i//wtbWFlVVVZSXl7OxsUFzczM///nPyc/Pp7a2lmg0yuXLl7lz5450Uur1epLJJL29vZw9e5bR0VEOHz6MyWTi+vXr3Lx5E4PBQCjUJcgAACAASURBVG5uLj//+c+ZnZ1Fq9VKPjIxMUFeXh6zs7MMDAyQSCRwOp20t7fz5ptvsrq6SllZGTU1NYTDYe7fv8+///u/Mz4+TnFxMfv378dgMDzEz8T5CofDDA0N8fbbb3P37l08Ho+8R5yB69evY7PZOHToEDqdjoGBAd555x3u379PTk4OBw4cQKvVMjY2xttvv83t27dxOBwcOXJERi+Xl5e5du0ad+7cISsri3A4TFdXF2fOnMHn81FTU0NFRQVra2ucP3+ed955h1gsRmNjI7m5uQQCAa5du8avfvUr2TCjqqqKjY0Nzp49y7vvvksoFKKxsZH8/HwikQgXL17kvffeY2Vlhbq6OsrKymR2T2trK9euXcPn82Gz2fB6vXzwwQd0d3eTk5ODx+ORMqe5uVkaq8FgkMXFRX77298yMjJCVlYWJSUlRCIR2tvb+d//+3+ztbVFY2MjbrebGzdu0NLSQl5eHrm5uQ9lDMD2INLk5CSffvopPp+PH/7wh5SUlEj9QlxjsViYmpqiq6uLrq4uJiYm0Gq1eDweMjIyZKRaGSRKN+fTGm1P/J408UA7IUJcl0w+KMK7cuUKyWSSo0eP4na7AbZ5RlNTWZR/Cw/62toaiURCGl/pEKD8W0Re5ufnuX79Oh0dHfz5n/+5tLaFUL99+zYFBQX82Z/9GQ6Hg9bWVm7cuIHZbJathsPhMB0dHUxMTDA8PExhYSFHjhyhsrJSMsrJyUnKyso4duyY9HJubGwwMzPD2NgYTU1N1NTU4HA4GB0d5dy5c/T09PCd73wHl8tFVlaWVHLz8/N54YUXiEajfPzxxzQ3N/Pll19SWVlJdna2LFoWkTAR7hbpU8I7YrVaKSgoID8/n5KSEm7fvs358+exWCwcPHgQp9PJ4OAgRqORtbU1bt26RSAQYP/+/VRVVZGTk8PCwgJnzpzh6tWrspumUqlXRtVMJhO5ubkyYlZVVcULL7yAWq1mY2OD7u5upqenpaB1OBzU1tbKwy88ZOFwmKqqKv71X/+VK1euUFFRgd1up7W1levXr3P06FGamprweDy43W58Ph/Xr1/nF7/4BX/3d39HcXExubm5Mkrpdrs5cuQImZmZ+Hw+xsbGCIfDUtiJmsoDBw5Ib6JGo6GtrY0rV65IJbarqwu/3y9fNWGz2bhz5w79/f0sLCxQUlIijVkhLG/cuMH+/fvJzs5GrVazubnJwMAAk5OTxONxnE4nubm5UogI5trd3c3t27fJy8uTysfIyAi9vb0yzSYzM5PMzEwOHz5MZ2cnIyMjeL3ebedPpKo1NDSQk5OTthuZ8tyYzWYZvS0oKKC+vp5EIkF/fz9zc3MUFhZuSxEWXZG0Wi0nTpyQtaf37t3DbDaTn5+PRqNhdHSUmzdvMjs7yxtvvMGLL76I1+vlypUrqFQqPB6PTDlSRsiV6zQYDNKpEQqFKC0t5dixY4RCIRYXF+nq6qK0tJTa2lrsdjtOp5P19XXMZjOlpaXYbDYpSNVqNR6PB4/HI9MCc3NzZVqYx+OREYqcnBxsNhv5+fnY7XbW1tZkyo3FYpHphGtra7hcLlkXq9FoZNq0y+WSCsXg4CBffPEFs7Oz/M3f/A1lZWX4/X56enro6Ojg7t27vPTSSxiNRlwulxSIBw4coLy8nN7eXlpaWkgmk2RmZmI2mwkEAnzxxRdsbW1x6NAhGSleWlrizJkzXL9+XXpdPR4Pm5ubMk1EpGyJZxaeTrfbTSKRwOPxSC+qSDMS6WsrKysy+mK321leXubLL7+kq6uLw4cPc/LkSRKJBJOTk8zOzpKZmSlTj1KdckJIajQanE4nbrebSCRCXl4ezz33HB6PR2Yx3LlzB4vFgsvlkqlGNptNNro4dOgQJSUlmEwmPv/8c5nWZTabaW1t5dy5c0SjUZqamqiurpapW+fPn+ftt98mOzubQ4cO4XA4sNlswIO0z4KCAtxuNzabDbvdTjwel2cxIyODgoICjEYj4XCY3Nxc7HY7arWaqakp+vv70Wg0PPfccxQWFlJXV8f9+/cZGBhgaWmJrKwsABlpCofDVFZWUlZWJruKaTQasrOzsdvt+P1+XC4Xm5ubZGRkkJ+fLxWUQCDA/Py8pN/dFBeRUjY1NcXQ0BDV1dW8/vrrlJeXEwwGCYfDfPTRR5w9e5bs7GxKS0tpaWnhyy+/5OTJk5w8eRKXy4XRaGRjY4Nr166RnZ2N0+mUxmdOTg4bGxtkZmbKM9fb24vdbueHP/whLpeLvLw8JiYmOH36NCaTicbGRurr6ykrK0OlUvHzn/+c8+fP4/F4OH78OC6Xi9zcXCKRCHq9nrq6OmpqarDZbJw/f55PPvmEEydOYLFY6O/v59q1awSDQX7605+Sl5dHSUkJoVCICxcucPHiRSoqKqitrSUjIwOXyyVxVFlZidlslqlga2trmM1mCgoKtqUvCzoWTiCVSiXT5g0Gg1Rwy8rK0Ol0zM/PMzs7y8jICPn5+TgcDlZXV/niiy/o6uri5MmTNDY2yjnW19elTMjKysLtdpOdnY3VamVra4vCwkKef/55otEofr+fzs5Obty4QXl5OSqViitXrjA2NkZJSQl1dXUyDe/evXtcuXKFgoICjh8/LiMzGxsbFBYWcuzYMaLRKKWlpbz//vtcuHCB0tJSXnvtNerr6zl16hS/+c1v6OnpkZHdpaUlXnjhBRoaGqQRkZmZSX5+Pqurq/Lsms1mMjMzycvLY3FxEb1ej9PpRKPR0NHRwdmzZykoKODgwYOUlJRQWlqK3+/nwoUL/PM//zP/8A//QHV1NQsLC9y4cYOZmRn+7M/+jMrKShlpvHLlCl1dXRw4cICSkhKKioooKyvj2rVrtLS0YLFYaGpqAmBoaEim/+Xk5LC2tiZLPpSp+AsLC+Tl5eF2u2W6uEg1VRoEKtWDlOfy8nIikQjRaFQq+nq9noqKChKJBLFYTJZ3qNVqioqKZNTV4/FgtVplZFxE5Nxut3TGAuTn55Obm0soFOKFF16Q7xC+ceMGOp1OOinFPOFwGLPZTF5ensxMEKmtNTU15ObmyjTjjIwMmZIvDCGR+ipSnZX6hYhGra2tyWi1cNQD8ryHw2FycnKYnJxEr9dz4MABnE4nCwsL6PV6bt++zfXr1yktLSUjI4PR0VFGR0dlQEij0TA4OMj169fp7++nvr4ek8n0UJad2I94PM76+jqzs7MyVTRVFul0Ourr6/nrv/5rnE4nt27d4tatW8zOznLv3j1efPFF6QhPzf5L1a2eFp443REe7gqTulCR1tXX18f09DQNDQ00Njayubkpw5GpRp24L3WcSCQic2JFuDSdkIftXa1ECPju3bvEYjFeeeUVqUCJSFVnZyfvvvsuzz33HIAMlf/gBz+gpqYGgIaGBn70ox8xPT1NXl4excXFlJaW4nK5WF9fl3UMOTk5lJWVUVBQwPr6OvDAq/bd736XF154QSqNW1tbBINB1tbWpFKUkZGB3W7HYDCQlZVFRUWFPIgiwiFSyBwOh2TcQlEYHx9nfHycjY0NqUx6PB5OnjwpDZapqSkMBgMOh4Pi4mLKysrIzs4mEAiwsLBAW1sbRqORyclJWfsjcoDHx8dZWVmhqqrqIeNMgMibt9vtBAIB8vPzqa6uRqPRsLKyIp/PZrNJ5UeE/d1uN1VVVbLVcVZWFnfv3pXph9nZ2bS3tzM3N8fLL79MWVkZJpMJh8PB/Pw87e3tnD59mpdeeomcnByJT5PJhMfjoaysjJycHJkm6PV6ycvLIy8vD5vNRl5enjTSYrEYiUSCsbExuru76e3tpba2VqbjHDx4EJVKJVNmfD6fzDnX6XS43W7Ky8vx+Xz09PTQ399PQ0MDJpOJ1dVVlpeXpeKXkZGBzWYjHo9jt9spLy9n//79LC4ucvPmTV5++WWysrJYX1+XaVROp5OMjAwsFgsmk4nq6mpOnDhBf38//f39rKysUFBQACCdG6+++qpstKNMyVHuowjfu1wuSktLKSgooLS0VBqTgsErFT5hpCQSCSoqKqQwNpvN2Gw2KXA3NzdZWloiEomQn5/Pvn37WFxcxGq1YrVacTgcMsKX7nzDA8eQOGsmk2lbCoowEERtmMlkkrU+yvGVfMdqtUqjQ9TS6PV69Ho9NpsNs9ks6VSv1+NwOGRNiN1ulzUfguZ1Op2cZ3V1VaamiGtETU93dzc9PT3k5ORQX19PRkYG8XicV199FbfbLQ1bIeBFel5hYaH0MAtDx263AzA/P09LSwtWqxWPxyPr3ESdyeTkJPPz81RXV+N0OjEajdhsNhl5FrXGoqbAZrNJ54DD4cBoNMrf4/E409PTjI6OEo1Gt9W1ippWkT5YVVVFOBzG7XbL85rOYEiVK6JWyGQykZWVJdPj/H4/ExMTcs+UQlbUMMRiMUpLS6msrJQpxVarVUaz29vbaW9v57XXXqOyspKsrCxUKhUvvvgi4+PjvPPOO7S2tlJaWiqbUVmtVkKhEA6HQ9Zn2Ww2LBaLxIvAkah9FHgWtVpHjhzB5XJRUlLCysqKrFnc3Nzc1hlZOLuEI6KsrAxAzulwODAYDJjNZlkrYbFYsFqtbG5uMjQ0xMzMjKyzS01TT4fzUCjEwMAAU1NTPPfcczQ1NcmaoO9///u0tbXR0tLCtWvXSCaTNDc3s7W1RXl5OeXl5QDU19ezsbHBpUuXaG5uZt++fVRUVEjjXpwrq9WK1+tlenqaxsZGqqqqpGF7+/ZtWltb+R//439QU1MjHVEi+tza2srdu3eprq6Wck00NVGmYZnNZra2tojFYgSDQVpaWhgYGODIkSM0NjYSi8VwOBycOnWKwcFBbt68yeXLl+V+K/c0MzMTrVbL9PQ04+PjbG5uSl6QLsVNybtETZagG+EAE3XITqdTyj+j0UhPTw+3b98mHA7T2NgoFWiR0SOiWS+++KJ0sNhsNkn7IkVZOFhCoRDRaBSv18utW7ekg+n+/fvEYjFZezY7O8vExARvvPEGRUVFUi5VVlayf/9+yWP7+vo4e/YsfX19fOc736GgoIBTp04xPT3Np59+yoULF2hoaMDhcPC9732P/Px8eQbMZjMul0viRGQ1iLMuaq9MJhPr6+vcvXuXgYEB/uEf/oGKigocDgdZWVkcP36crq4uLly4wBtvvEFWVhZ9fX10dnaSnZ0tS11cLhenTp2SDiir1crLL79Mbm4uLpeLwcFBSTtFRUVkZmaSk5MjUw9FWqnNZiMjI4NoNMrc3JxMw7ZYLLLmXBl0UNIAsM3IEzJC1DMLI0/IGuFwEvxSrVbLLCCR+eTz+XC73ZLnivkcDgfZ2dnSyR0OhxkeHpY1y3a7XeJbyC9BP9FolOHhYWZmZohEItv4hnhOi8Uizy8gdTmj0Sj5sTBiRZqwKEEoKysjFApt03scDgf5+fkyMl5cXCyd30K/a29vp7u7m+HhYdmL4o033uCll17C4XAwOzsra+NE+mO60ivxv6hZ9Hq92/pppDqE7XY7J0+eJDs7m4qKCm7cuEFvby+jo6MMDAzw/e9/n1dffZXMzMxtcit17qeFJ27Bn+5zKiQSCebm5vjiiy9YW1tjdXWVjo4OVlZWmJmZIRQKEYvFGBgYYGBggNra2rQNDdRqNXq9XuaAihRDZcQNHu42I6zmsbExZmZmKC4uxul0blMui4uLycrK4saNGywvL6PX65mZmZHeDnGt2+3m1VdfJRAI4HA4yMjIkM+4uroqFVxhINrtdnmN2+0mMzMTv99PV1cXi4uLMrda1LAp1x0IBBgZGZF5uSLcfejQITIyMh4yiEVtTXt7u/R2x+NxqfR7PB6pmKYWWKtUKllj9+WXX7KwsCCjgMJQMRgMvPbaa9JbnuqZSEcLykJ/5W+i1i71N9HUQrxEMJlMYrPZaGpqoru7m4WFBbq7uxkfH5eNEITHRuTfl5eXc/PmTZm+KrwpYjzxT61Wy2ikqIlUMmJRH1BXV0dubi7T09PMzMzw/PPP89prr7G6usr6+jqjo6OMjY2xvr4u8S1eqi6iD8eOHZOpMYcPH6akpISZmRmZ7726uipzxwVe9Hq9jIyJtGC1Ws3Y2BjxeJycnBzm5+cl7QjHxf79+zl69Ci//vWvuXfvHoWFhSSTD155IeodxBnaySGi3L9wOIxer0ej0chGCOmcMYIxib0VIHL8Bb3k5eXR2NiI3++nt7eXzMxM2UBF6ZFKZZip84l5tra2GBwcRKfTMTk5ydjYGBUVFRw6dEimaAqYmZmRBozBYJAeXSEQlcw1VciGQiFZ7yGi4zt5z8S6vV4vQ0NDTE1NbUsjFXs8Pj7O8vIyBw8elGdTq9Vy9OhR9u3bJw1FJQ7EvWJ/BJ5EFGRsbIyFhQUKCgq2FWzr9Xpef/11SfNCWddoNCwsLNDV1SVrNvv7+9nY2MDhcDw0t/gci8UYHx+nvb2d9fV1aciJfXE4HBw4cIDR0VH6+/u5ffs2BoOBlZWVh2jkUQJNzC1wl+pQSG1MpORtyvUqG4msrKwwNjbGxsYGxcXF2/Ccl5cn012Hh4dZX1+XNUKpkV0lvYrnSsfbxN4KJXN5eZmWlhZWVlaYnJzc1pxAObbgC8KgVT5rOr4mIh8jIyMMDg7KpkJKXq9UJFJxnkgkpBNFKMqi3jo7O5uSkhJu3bpFV1cXxcXFDA8PSweLWLvJZKKoqIi8vDxGRkYYGhqSaxU4WllZ4fbt2+j1egKBAEVFRdIpMTw8TF9fH1tbW9JAF/Rht9tpbGykra2NsbExWU4gnn95eZn79++ztLTEzZs3WV9f55VXXiE/P59QKMTw8DCbm5vblCqNRkN+fj7FxcVcuXKFlpYWfvKTn2yT76KmfnJykq6uLhmZF/pFOprdyXmdSh9KEPiZmJhgZGREOlNEGYjJZKKwsJDc3FwWFhaYnZ2lsrJSjhcIBBgeHubOnTvMzMzQ29tLQUEBx44dw2g0Mjc3x9TUlEy1VNYKvfjii+h0OiorK7fRunByirVlZGRIA3NlZQWv14vH4yEzM5OXX36Zvr4+2traSCQS/O3f/q000JTnNhaLEYvFpM4idMGenh7JR2KxGNPT04yMjBCLxWTtksCbqK364IMPGB8fp76+XjqhqqqqJM60Wq2MnolUtdzc3LRp1uL6/Px8mVadqtxPT0/T3d0tZYuy1l1kAohoWqpMSf2Xykd26s0gzv7Kyop8tZS4XvBFcZ3y/3R8aic+ubW1JWWBkPvid2XPiUgkIms6haE2PDwsW9Erm7MJXT0ajW4LmqQ+o6AJ4cgUhp7ZbKa+vl46qIVDt6mpidzcXDY3N7l7966sAU53FtPpOaIhTzQaleVQ6fQNQe9NTU0UFxdTVVUlU0mbm5tlhPV73/uebFii1DGVvOBp4KkiabuBYGBLS0t0dnYyMzNDT08PBoOBcDjM5OSkLES/dOkSWVlZMr9YSdxiLJvNhsfjQa/Xs76+js/nk5GCdAxPEIzopiW64YnxBDJFyD0ej8sOVMFgUFrmAski/UbZ6S8d8pWHX2x+KBRiYmKCjo4OWXRZXl5OX19fWmUvHA6zuLjI8PAwg4ODLC8vyxRRcSiVhLSwsMDCwgJqtZqGhgamp6fZ2NiQa1TmyovPyn+CaYuOReXl5Zw6dUrWFSqbxAgjJh2+09GAwEEqzlKVLWCbMiE8kFlZWbJr28rKyraGAMo5hUcZHtQZRSKRbYXcyk5H4r7U51AyOxFVEPstmhf4/X5aW1tZWlqSKRp5eXmy2YLy2QwGA3V1dezbt4/h4WFZa7S4uChT+1ZXV7fNKfZfCN/x8XHu3LmD3W5namoKu91Obm4ud+/efWi+goICjh49yoULF2hra6O+vl52UiwrK9vWvUy5D6lKhTDQfD6f9NSFw+GH1qm8T1moq9xvJe4LCgr4wQ9+AEBrayuzs7My3z31PuWzpVPkxZ4Ig3doaIitrS0MBgMajWZb11V4UD8zMDAAPCgaNhqNfOc73+HAgQM7Ck+R3rixsSFf57G+vs78/PxDzyjWlEg86P4pDLTS0lJZX6kUSKK7mhKvgIzCCMVQSaOiS1cq3apUKtmoIxaLUVJSwne/+11sNptURMU/kXYkzqXP52N8fFzu08TEBH6/f5uRptwDYdgJ46K+vp7BwcFtjQnsdjsnTpwgEonw7rvvcvr0aTwej4wCK3lXKg1C+ndTpvs71XBKpUflOVeO7fP5tnVnU45psVikl1vZuTJ1fDFuOgGfzqADZOp9R0cHa2trlJeXU1hY+FDKjEajkdEflepBtzyx9+nGFfeIRgei+cfRo0e5c+fONvylMzLF91qtVtbVpO69kMFGoxGv18vy8jI+n29bt0eh0FksFrKysmSzolSlzOv10tHRwebmJiUlJbILn6i/FE7PVBARfo1GI7vDKg2ejY0Nme0xPj5OOBzG6XQSiUQIBoNsbm7KbBwlDYmIi8hyEI47pRK/trZGR0cH8Xic+vp6VlZW2NraSovP3RwOgMwEUuJYCZubm/h8vocUWkDqK8qOpALC4TDz8/MMDQ3JRjeiaYiym3BpaSnHjx+XmTqCflQqlUzbSzUuBK5EiptoCCPWp9frKS4u5sCBAwwNDbG2tratm6cSxNlcXl6W6xTvn1I6EzY2NmSzJOVZTiaTMiKXSCTkvgaDQTY2NmSnS7FuEdUW+BRp+qk0puQbyjMscLC4uMjU1BTxeJympiYuXLgAbH9np1jjTnJL/J2ORlL1JOX9Gxsb9Pb2sr6+zoEDB+jo6NjWDTN1r5R6V7qzr+RhkUiEsbExOjo6ZPnJwMDAQ7QszrhoAiTKjhYWFmRzFeV1icSD7smiZECZPZeORwqdXfARZQR6Y2NDyvRgMMjw8DC9vb2ynKKoqIiRkZGHcKpcu/I8p3MWKtcTi8Xw+/0YjUaZQfPSSy9RUVFBXV0dH330EePj41y8eJGDBw9u63z+tEZZKjyxkZZuA1OFr/isVqtlJE2l+q8WsCJSs7i4yPz8/LYW06Ijm0glsFgslJaWYrfbZR73vn375NxKBVPMLw6vcs5QKLQtmiDmEPm4gln5fD5pnSuVT8HwRdMEpaBOp7RFIhHu37/PW2+9hdPp5H/+z/9JQ0MDn3/+uWxUksowRAHxn/zJn3D8+HFZlHvmzBmZ3iHwurm5SWdnJ2q1mldffZWFhQUZvhVrUXp2UteXaqyJXHaRSiaUr2QyKdvFK5XfVEgl0lRjLJWRpB7YVHwIhVKkhoh1CG+/soZF7IfwICuZU6oyJTxeqc+inF+puAjP4bVr1/j000/54Q9/yGuvvSaLiJU0Ij6LiN1LL73Ehx9+SFtbG0VFRYTDYVmTkA6XIooramfa2tooKSmRtXBzc3PblEfBFM1mMzU1NRw+fJjBwUG6u7tlxLmhoWGbYqA8v6lnOZlMyla8Is3N5/M9RD+pglyMn46+RISwvLycmpoaWlpaWFhYkMXQSlrZSYAp9054uQ4ePMiLL77I2toa/+///T/a2tpQq9Uyl16spbS0lFdeeYV4PC6L7MfGxvi7v/u7bThQrqGoqIhXX32V9vZ2vvzyS2ZnZ7FardLDmhrFEXs3Pj7O0tISjY2NlJaWMjk5uY0uksmkbEc9MTFBMBiUypEQmj6fD6vVKj32AtK1rFfiWtQgiK6aQrkX0TblOmKxGDk5ObzwwgscPHiQaDTKvXv3aG5u3jankqdGo1E6OztlIbtQVJXOFdFxtrGxkY8//limOYu6GSW/EWtPZygr8ZpOoKcqUcprlemyqWdf3BeJRFhbW5OecIFfIQdEFDkdD0vFjVLpUV4rIBaLMTIywgcffMDa2ho/+clPeP755+no6ODq1avbnldErre2tmSaZKqBlqpQqNVqJicn6ejowG63c+jQIe7du7fNIFfOoeS94m+j0Yjb7ZavF0mNvom2/6LDpEqlkjJWCULBEulcyv0W5+rIkSMMDAzQ1tZGXV0dRUVFMsqrVqulvBavIxF4Ea3u9Xr9Q3VgOTk5nDhxgv3791NaWspHH33EL37xC9mQSKvVytTSVEeV8tmEoSrk5sbGBi0tLUxPT/PKK68AbDsj6ZTw3f5ONQBTnRVib1JflQFIvOp0OokLAaIBzhtvvEEgEOC9997j6tWrvPfee2RlZclrhYMiNzd32/pENCSVzpU0Lf4WnVqVHYsDgYDUGxYXFzl9+jT19fUUFRVtS7EX57OyspJTp07JDtR2u533339/256IVG2RcaLU20QURLRxFzxVpL+JV5KIs765uSkVbmXNoPLZBJ2l7t3a2hr3798nIyODo0ePEo1GZdZXOqeZ2LNUniX+T/28G+8LBoMMDQ2hVqs5evQo2dnZsgY5nUxOpe3UOZW/6XQ65ubm6OzsZHNzk1deeUU2qEqVWcLAramp4bXXXpM1dcFgkM7Ozm3XAzLzRJmumWrQKvdauTblXuh0OslLtra2aGlp4Z//+Z85duwYr7zyCpWVlQQCAUljqWcrVc8Rr1AR8jJdZE84VouLi2V7frPZTGVlpaxjffvttxkcHGRhYYHCwsK0ac/PAp64wf9Oi1EiRavVUl1dzd///d/zf//v/+Wf/umf+Nd//Vf+8R//kZdffhmn04ndbucv/uIv+Mu//EtZWzUyMsInn3zCjRs3ZNtjq9XK0aNHyc3Npbu7m/b2dtnyW2mBi7m9Xi/3799nfX1d1icp22eL66PRKPF4XKYCiXcUzc3N0d7ezsbGhmRK0WiUiYkJ+vv7t22sCNHDfxWOCk/C3NwcN2/eZGxsjO9///vU19fLd/ooDQUlPkXEyuFw0NDQINvfj42NyZawgsBEHVpDQ4NsuS4Uc6XSJBQpMVdq2qMQ0PF4nLa2NkZHR7e928jr9XL37l2mpqa2RfN2OgjisCrnTDVklUaSUuESeyPen5ZMPmh/W11dTWZmpmyvLoq4RcQ0HA7LlBARkVUezPtOmQAAIABJREFUVmUkNdVwUxoT4jrRZUi0y11aWuLcuXPk5eVx+PBh2VZbHPh0YLFYePHFF8nNzeX27dv89re/le+6EdGSVAYq1lZTU8Px48cZGhri/PnzaDQa+SoC8c47AWKfsrOz+ZM/+ROSySSffPIJnZ2dZGZmyjSW1LMK24WwSqWS3mxRyyWa9KSm6YjPsVhMerlSjW0lxGIxhoeHuXHjBgB/8zd/w+uvv05mZuY2vKcKnlSDQSjVJpMJl8slU4H/9E//FJfLRU9PDyMjI/Kdc4lEgoyMDHJzc6mtrZW8R7QYTwUxX1FRET/96U/52c9+xt///d/zk5/8RJ5hJf0o8ef1eunq6pL1jTabbdt5EYLR4/GQTCblWROF1/AgNfP27dv4/X65JpEaLZwPSk9gMvkgFUrUBd29e1dG6YXw8/l88rUaypx9k8mE0+kkJyeHgoICma0gDDulcqhWq2UaWX19PU1NTdvSRcVa4vE4i4uLXL58me7ubk6dOsVf/dVfUVFRIQVparpeqsKsdA6l0p5SCVI6yQTPEPxdjKl8nYkwIJ1OJxsbG/T19W17z5gYQ6fTUVZWJuv9xD4r162MEgjFeifDMhAIcPPmTdk18/nnn5cRO8GflR749fV1qWiKSFq6NEqV6kF0IxQKyT0/ceIEbrdb0knqu9aUUUblWDabjerqauLxOLOzs1KZF9eGw2EMBgPl5eWUlZXhdDqZnZ2VaazKcxAKhcjOzpYKjji7yWRStnH/0Y9+RCQS4fPPP2dsbIxEIiG7O8bjcWZmZmSdr9gXoYyJOhfl+01FvWxhYSEvv/wyr776KsvLy7S1tREOh8nOzpbNUVIVM/GKjLq6Oun1F7Q6OTlJS0sL3/3ud2UqnZJvp/JvJc5EOpxyrlS8CxBRMdEMYm1tTbZaV6YBJpNJ2UxIef5EpDE7O5v9+/fLesve3l4mJiZknZ1IQRYObHFGenp6uHfvnjwryuitmDsej0vjQOhLKtUDp3ZLSwtOp5P/9b/+F8eOHaO5uVl22FTiRJxbu91OVlYW2dnZ5Ofny7pQAaKZmqiVFJE5Ie/Fu2ILCgpwuVyyLfro6ChdXV3yfWwAi4uL9PT0sLGxsc35ID6nOr+UfEej0dDZ2cna2hqHDx+mtLSUZPK/0pHFWMp7xTlLdZAor0v9LvV3sbb+/n66urqora2luroao9G4jfek8tBoNEo0Gn3omVKdPGq1WnZH3djY4C//8i9lc7Od+K5arZbNkQoLC2UDknTNyMLhMF6vF7Vava2Tr5K+xHMqnXziDAmaE5kd2dnZsvX+wsICp06dkt1nUzNOlOtIfX5lXbTy/ZdKfTEQCEjHjJJuE4kEFouFAwcOUFVVta1UZTeD+GngiSNpgsmJ/GLxALFYTBo+KtWD4sdDhw5J5qJWq1lYWKC1tVUSW2VlpXzH1PT0NO+99x7Xrl3D7Xbz4x//mL/6q79Cp9Oxb98+/vRP/5TTp09z9epVLBYLP/zhD3G73dKroXzPl8fjwWazUVdXx/79+2lububTTz/lxz/+MXl5efLdadFolB/96Eeyu2J9fT2tra10dnby5ptvcvLkSUwmE+Pj43i9XmpqamSKoHJDlIQlFHfxUkjx8kDxYkvxzgmx5mg0Kpmg2HDx9+bmJuvr6/KltUoPQFZWFseOHaO6ulq2i1YaYEpGpDQo06UWimYOd+7c4Z133mFxcZG6ujqSyQetbYWxJA5bqrAXc4hnSTVClMpCKtNOJh+klIh6H0B2shL55/v27WP//v0MDg7y29/+VjaNAGT6zeuvv05xcTEGg0EK+FSlUDAB5boDgQCLi4usrq7KWqm2tjZ8Ph/79u2jvr6egYEB2bBBGCarq6vMz88TiURk+35BG0IZFq3MR0ZGWFlZobS0dNuLL5VGvhg3FAqRmZnJwYMHuXjxIn6/XzJFsW/p0mHMZrPscCYaHxQVFaHX66XRnSpUxP1ivJmZGZaXl2WNqGD6AofhcJhQKMTU1JR8sbdIfRLPI8ZSpsQsLCxw6dIl+vr6ZGOCVPpIp7grn0+JL+FkEbQmGjGIeprU++PxuGzWEwgEZGcxZT2h0vgRL2612+0S51tbW9KAEM+oPPcmk4m6ujoaGhpwu91SgRV0LhSU6upqqqqquHXrFr/85S957bXXKCsrY3FxkenpaVmb2dbWhk6nk6mCok5IyYeF4is6trW3t/PrX/+a9fV19u3bh1ar5e7du+j1epqamqSCoVQeBa7Es6TWWAk+L/i5eOea+E1pyG9ubtLW1saNGzc4evQoJ06cwOVyyRewpu5nqiBNNYRSz+//Z+/LnuO6jvO/2fcNmMG+gwQB7uAGCiRBQiRF0WIklWM7cVWq4jh5y0Mq/0Fe8pDKe97icqriJLZ/Lss2tVKQxH2DRIIbuGHHbJgFg8Hs6+8B1cdnDu4dgBApkdL9qljEzNx71j59uk/36ebbR/NP+QUpTyEJmFQXlQGsuGP29/fj1q1bGBsbw+PHj1kgJp/PB5/Ph4aGBhYNlu9/qVRia52nRQrOwK8Veo9og9zY6OAgm83C6/UiFovBbrezdaXX6zE5OQm1Wl0RxZfnqfwaI0Ghp6cHAwMDaG5uZvWI61xc+zT2ZJEYGhrCnTt3MDk5iStXrmBgYABmsxnLy8vw+Xzs7lFXVxcOHDiAqakpjI2NsWjAuVwOXq8XkUgEO3bswO7duysOyojHkSXl2LFj+Oqrr/Dpp5+yA5ddu3ahpaUFDx8+xOPHj1FXVwej0YjFxUUWQGrHjh0sEiZPDzTW8XgckUgEBoOBKbq7d+/G7du3MT09jRs3bqC3t5e5OAYCAdTW1uLUqVMsiBPNucfjwfDwMLZu3Qqz2Vyxdnj64seSQMo1lcXzIn7++DnZsmUL9u3bh0uXLuHatWvYuXMnXC4Xk1fS6TRLvUKHKVQGyV+lUgmxWAzRaJRZIB0OB/bu3YvZ2Vl88sknMBqNzFVrcnISkUiERW6msnw+H8LhMFNWKDJye3s7ent7YTabEYlEcOXKFaTTafT396Ozs5PFGjh79iwaGxvx+uuvrzqY5A/l+DVOAnxraytz7fvoo4+wb98+OBwOlo7C6/Vi79692LZtG8vR2NfXh6tXr+I//uM/8O6776Kjo4PlvCQLM7938sqvKBNRm4rFIgtosWXLllV5sURFi5eLpBR5mi9an7wSTvWRDFEqlVBbW4v+/n6WUzcQCLD6Sc7wer0IBoPQaDSIx+PQ6XTQ6/XM3ZDvC9Ef8ZQtW7ZgcHCQpckRXQGpzfxeS/2kvvD8mb6jvKH19fXQ6/UV7xMPpb6SB0koFEI4HGZRue/du4dkMom9e/eir68PoVAI8XicBVzKZDKIxWLwer2r1oCofNOc0tUlCpgnXjkgxdrr9eKLL75gd+OILmi8c7kcent7WTRfXjGTkmE2ig0HDkmn0+xy/PT0NBugqakpPH36lEV1o0g2RBgAWHALGkBioirVivvE+Pg4xsbG4HQ6sW/fPjawZCUolUoYGRlhOWM2b96M2tpaaDQr2dgpx1hLSwu7RzY8PIxgMIj33nsPdrsdO3fuRC6XY+H0f/KTn8DtdkOv12NgYAATExP48MMP8T//8z8sqaNGo0F/fz+75Ezuhl6vFz6fD/F4HLOzs/D5fCxaDUW+KxaLLG+U0+nE3Nwc0uk05ubmcOvWLahUKgQCAczPzyMej+Px48e4fv06crkcrly5glKphIMHD6KrqwuJRAJzc3OIxWLsJNxgMCCZTGJmZob51c/NzTGFpVxeubtGyUkjkQimp6fhdruZj3ldXR1ef/11+P1+3Lx5k71PkdGOHz8Oj8ezyvLCE+Ty8jILihCLxTA/P49wOMwEoEAggGQyCa/XC7/fz+6RqdUr+ctGR0dZOoHx8XF4vV6cOHEC27dvR2NjIw4fPoyZmRlcunQJbW1tGBgYgFarxd27d2E2m/H222+jtbUVuVwO8/PzLEmt1+tFKBSCx+NZZflSq9Usj8nFixcrQvw6HA4cO3YMLS0tCAaDaG5uxtTUFD755BMsLy8jHo+zPDK3bt1CQ0MDGhsbMTs7i4mJCZYMcseOHSxrPZ1AR6NRLC8vIxgMwuv1wm63Y35+HjMzM6itrcXWrVvR1dWFffv2sVxrFDo2nU5jYWEBwWAQLS0t7P4dWQoOHDiAubk5FnJdtGxJnfpQAtlPP/2UBV8ZHR1l95Dm5uYQjUZx9+5d9Pb2YnR0FDdv3kQikUBzczOOHz8OYCXZut/vRzweRygUYonCL1y4gEuXLsHlcmFoaAhWq5UlhKeT802bNsHtdksyPBLKefoaHx9nSbKvXLkCh8OBwcFBlmx4fn6e3YG9fPkyCoUCbt68CavVisOHD8PpdGJ8fBzLy8uIRCKM5ulSNLVBrVazu6Wzs7PI5/MIBAIIhUJsPgOBADQaDYt+VSqVGG/I5XLw+/2IRCKor6/H1q1bcfz4cczMzLDxbmxsRLlcZuHPKQdWOByGyWRi+XAikQhmZmZYqgWfz4d0Oo2amhqcPHkSCwsL+PLLL1m6BJ1OB5PJxNZvNBrF9PQ0UqkUQqEQgsEgi+RK91m1Wi38fj+i0SjzIKATTYpYSNH5SCigu7ETExMYGRlBOp3G3/zN32DTpk149OgRe5Z4F0U6E08hAbA7dvQOWWxcLhdCoRCmp6cRj8cRDAYRCoUQiUTw6aefIp1Ow2KxYHh4GGazmSVhJeXc5/Ohp6cHBw8eRDAYxK9//Wu8//77SKVSTDFYWFjAW2+9xawqdBATiUSwtLSEa9euwev1olQqsYTHs7OzuHr1Kux2O8LhMGZnZxEOhzE+Po4DBw7AYrGgqakJVquV5exsbm5mHgGUFNpkMiGdTuPcuXPMohOLxZDL5TAzM8PGYnJykqVHmZqaYtHYKHIazTGF0ybeQ3yC5wH0NynxQ0ND+Oyzz/DrX/+aReidmZlBNpvFwYMHMTg4CLPZjBMnTmBycpLlsxweHkahUGCW5CNHjmDTpk3MI2Jubg7JZBKhUAizs7Nob2/HG2+8gfn5eYyMjMDhcODMmTPo6+vDD37wA3z++ef4+OOPUS6vRPqdmZnBzMwMBgYGsH37djY309PTSCQSLO0HBRQaHx/HwYMHcfDgQbS0tMDj8WB2dhaff/45fvGLX+DMmTOoq6tjwZ8GBgawf/9+5to+Pz+PaDTKvExMJhNzpwuHw8jn85iZmUF3dzdLScKDBP50Og2/34+FhQXWtubmZtjtdnbVI5FIYHZ2FtFoFM3NzThx4gSLWNzS0oKdO3cikUjg3r17aGxsxNGjR9nBB+2ldBf2ypUrKBaLuHLlCnQ6HYaHh9HZ2Qmn04mTJ08y4fOXv/wlLl++zIKRHTp0iFnjSdien5/H6Ogo7HY7DAYD7t69i0gkgmPHjqG/vx/JZBLXr1/HBx98gG3btrHcV52dnejo6GB5X+12O/r7+xEMBln6m0AggGAwCI/Hw+7gF4tFhEIhhEIhdHd348CBA5iensbvf/97vP/++yyq5q1bt5DL5fDzn/8cmzZtgsViYUr/zMwMRkZGEAqF0NDQAJVKhZaWFvT19cFms7H7m4FAgCW8XlhYwOTkJAwGA4uAGI1GMTU1hUwmUxF5kWgum80y3pBIJFiuPKm9i+Z9aWmp4ooEKVWBQACRSITxSYvFgqmpKSwtLcFkMrEotul0GtPT04jFYqzdi4uLuHv3LkZGRpBIJFBfX4/9+/ejXC6ztZ9KpbCwsICZmRm43W6EQiH4/X7GLylYRzQahdfrRTKZRCQSwfz8PBoaGhAMBtk+QbKA2WxGOByG1+tFPB5n/Nput2NqaorlzSOjTblcZvdZS6WVyNm7du1i6ySbzeL+/fu4cOEC2traEA6H8dlnn6GzsxODg4NoaWlBPp9HY2MjCoUC3n//fUSjUZhMJgSDQaRSKTx69Ah37typ8FbhD6bo/5qaGnR1dWF0dJTl5uX3IrIef/XVVyiVVoID1tbWQq1eSS9048YNuFwuFpCLd+cVeevXxYaSWZfLZSSTSaZUJBIJNDY2YtOmTWhqamKCP/nS0zsA2L2nWCwGg8GArq4ulpeDfqOw9D09PThy5Ai2bdvGtGIy89tsNqaskKBBl2ldLhcOHTrEIgtR+F+73c404EQigVAoBIPBgIGBARw6dIi5+TidTubmQlasUqmEvr4+DA8Po6enh7lZLC0tYXZ2loXhb2hoYPmQTCYTMwPHYjH4fD4AYO5uwIpQTaFf4/E4FhYWYLFYmBsBRfHbuXMnTp8+zQIRTE9PMyvNpk2bWG6tqakpRsgtLS1obGxkoWO9Xi9mZ2eh0WjQ2tqKuro6doJM9wwovDlFwInFYtBqtSyBODE90XROiMfjjPFRBL3GxkZoNBp2KkdzSDmEFhcX8d5777FQxxQuPBgMYvPmzTh9+jQ6Ojqg0+lYQm+yhvD583bu3ImTJ0/CYrEgkUhgfn6eRQSi0MSUy4e3Vl66dAkTExMs1HckEmGM6vDhwxgcHKygZTrNJHqk01WbzYaOjg4YDAYEg0EsLS3B6XSira2NBfyg3HN+v5/RTFtbG8uT5vP5EAqFWB45j8cDp9OJnp4etLa2YmFhgeU+amtrYzmvyIpFay0WiyGRSGDfvn3YsWPHqjt64kZSLBbh8/nw4Ycf4saNGywS1tLSEtsQ6NQrGAyyy7y08ezYsQOvv/461Go1s8RRGxsbG6HT6Vjwjddffx2Dg4MoFAqYmJhg7sYtLS1oamqSDBdOp5/pdBpPnz5lY0tWT7/fz/K0UaqBcDgMv98Ps9mMhoYGJvCWSiXs27cPJ0+ehMlkgt/vR6lUQltbG1pbW9HQ0MASJ/NjSoLUwsICSzbd2toKq9UKn8/H8sH09PSw5Mr0vMPhYFZNUtQpxxrRMSm7x44dw2uvvYbFxUVcvnyZJf89fPgw2tramNt2oVCA2+1Ge3s7yzlIYbzz+TzjXeVyGYcPH8aRI0fQ0NCAUCjE3DhaW1vR0dGB+vp6ZDIZzM3NIZ/Ps1QiFM6ZTkU7OjpYom66U0d327q6uphiFAwGsXv3brzzzjswGAxM4KXcOLQmpO4i0IZNp+W0Lik0eiwWYzl1aF1nMhk8evQIMzMz2LRpE44ePQq32w2/34/5+XmoVCuJeml+GxsbWWTAcDiMZDLJ+F1TUxPOnDnDEjGT8l4oFNDY2Air1YpUKoVoNMpC8tPhD5VBh5aUhJv2RboHR1ExKReXSqVCTU0NMpkM/vSnP2FxcZGldFhaWmLBr+jEmUKE00GAw+HA5s2b0dnZCavVygQmi8WCjo4ONDc3s1xdIt8mHqBSqVhobuIHdDcuGAxi06ZNGBoaQldXFwwGA2pqauByuRCLxZgVmxTKgYEBlhO1WCwiEokwN8Pm5ma0tLSwf7TPUp43am+hUEAgEKg4DPN4PDh+/DiLuEmCJ6X1IN4fi8VQW1uLN998E0eOHIHH44HL5WLWHHLnj8fjWFxcRGtrK4aGhtDe3s5oglIYtLa2Mt5AMkcqlUJDQwPjW3yuNP7AQaVSsYMJCpteV1eHlpYWaLVaLCwssDub9fX1aGtrYy6ANpsNsVgMwWCQKdsqlQoDAwPYt28fo0Oex1DkykAgAJVKhT179uCtt95ia5Pyc9FeTYFdtm3bhhMnTqCvrw/FYhGzs7MskbrH42GHaIFAAJ2dnTh58iSzUj148ACRSAS9vb0slQLxNLq6QTIhHZxZLBa0tbWxYHEU6dRoNLI8ZjS+DQ0NLCgIzW0mk0F3dzfeffddlleMV6SSySSWl5eRSqXgdrtx5MgRHDx4kAXPymQy8Hq9mJubg16vZ/yA7s7SPj8zMwONRsPSTNCeODMzw2i5o6OD5TIV77oBYFZNuqpCHlv5fB6Li4vsXmy5vOJmR2HtKdIqRa6mvGkzMzNIJBKM9zc3N2NhYQF37tyB3+/H9u3bMTQ0BIfDgbm5ORbdmeTB+vp6hEIhLCwswGg0YtOmTUyOCAQC8Pl80Gg0bD+mXJsLCwssemtzczPzFCEPBnq+WCziN7/5DZ48ecIMFcQX+UAwxDvtdju+/PJLTExMsLQWpESmUimcPn0ae/fuhd1uZ3JMLBZjKa5qamqYjKtWq9HR0YHW1lYmw0vtLyS7P3jwAO3t7ezqCh1OUDh/uvdJlnk6IFOr1RgcHMSpU6cYTYkH4c8LqrJo11wHyJIWjUZX+a0DK5F+HA4HampqKnxP6RnaqOgCL5/AL5/Ps4SadrsdPT09qK+vr6ifBBAikEgkgmKxyJII00bK50QidxOfz4eZmRkUCgWWo4GSQfLMNZ1OIxAIYHJyErFYDG63mwkzfMCPpaUlLC4usvtx5DZCeaIAMBeBqakpuFwudHR0wGw2s8VGyTeJAYlmUsrjQSc1tLGQT7nVakVNTQ1b9GS+pRwclAODhG26s0bzRC4E/DiR+1CxWGQCGJ8TRooYSZClXFWlUom5jOn1eiwtLbFcQFqtlimIDx48wM9+9jP09/fj3XffRW1tLRKJBGpqarB582bmP8wvIDqRSyaT7JSacsMBK3dAFhcXWX3lcpnlwTKbzez0JpPJ4F//9V9x4cIF7N+/Hz/84Q+xuLgIlUrFmBGdvtEp3/3795lA3dXVxdwpnE4nCwhCEasMBgM7aaEw9nRKR2uHNjKz2cyEMa1Wy5Ii8++RsEJzSEl0eXP78vIyPvzwQ4TDYRw+fBjbt29np3biyRLNWzabxa1bt3D27FkYDAYcPnwYDQ0NFc8XiythqC9cuAC73Y7BwUG2nsnsn81mmQJdLK6kI6DDing8zlygSTkJhULMDYiirJFCzCuSAJhbGUVWE9eJzWaD1Wpl0RF55ZJONKk9FIo/mUxiaWmJJbPm1y5/R6hUKjGaonmj3IYWiwXLy8tYXl5m644OA8gVlOp2Op2oqamBTqdj+cQonLjBYGAbPglgd+/eZTnvuru7mfWAcqDRuJHSVygUmIWLXEBo/RKPJeWN+AQJN8CKBYbWLuWZA1Zcj8k9haxptB7IbYfuZ9L9UBLOMpkMi/ZGrtVijilxG8pmsyyXDblFUU4o2kBpXTudTqZULCwsYNOmTWhvb2dKOQWpovsIlJeoWFxJSvz06VNEo1Go1SvJWEmhIRokgSCbzTI3JJ4HimuJTmEpom+hUGB38qanpzE5OYl8Po+enh44HA7m8qjT6TA7O4v33nsPb7/9NnOv49dAKpXCrVu38PTpU2zbtg2HDx9mkdXIa8VmsyEejyMajTIrMEXDI0GSd+vi+0C8gATUSCTC0oU0NTWxPIK0nijCKln5HA5HRd4jrVbLXPaJtvi9x263Y2lpiUW5dblcqKmpYYoSrQ3y9KBomHTqTcITHZoRLen1erZvUp/JEi+WS3ei+L4tLS0xJZz29KamJkZ79D1FICZ5Q0SpVGJ3fIn+1Wo1PB4PtFotEokEc8tXqVTweDyM/5GXDiWHdrlc7HCT+FM2m0U4HGbXBHjFm5cb6E6pSqVCMpmE3+9n+6fL5UJ3dzfcbjdMJhMKhQIuXryIf/u3f0NdXR2zOEajUXYoQu0ny2gmk4HVaoXH44Fer8fy8jK7SlIur+QvpPyKFKEZWImga7fbmTxJdMknqSd58fHjx8wC39jYyBQFAh26khXZ5/PBaDSywxnyhqI9i3gzjT0duhLPIxog1zmbzcaihdKdUeIpNTU17O6oKO8WiyuRNYPBIBsPHirVSnTep0+f4tatW9DpdHj33XcZryuXy+zgvlwuM3mzVCqxdZTL5fD06VOmvNIhRigUQiKRYF5slHOTUsnQvme321FbW8sUKUqiTfNAh4h0143yi9IBCuXjVKlUmJ2dxX/+539icHAQ+/btY550vEfKo0eP8NVXX6G9vR2HDx/GL3/5S5w/fx7vvPMOTpw4we7E0wEkzR3t648ePWLeAZTonqyb27ZtY15xPO/k54Qs/v/1X/8Fm82GH//4xyzSM+31FISvWFyJUk+0wKfCoKiO4v3D54kNKWnAn++dkG8qUMno+TsBwJ8HSry0Sb/xZZC/Lh/Bhz/t4/1feR9sMeqT6FtM71AYXopQREEXRPc9/k4BPSu2hXfj5N/lo4IBlZc5iZjJP5eiifHKLi+gipMvjh39L/p4A6vDT4uuRWL5/LiS8KxWqysiWYpWGKkxpvbw5fM+30QjFC3u5z//OQYHB/H3f//32LlzJxsXPjoYT6rk10zWHX4e+brEMaM5pO9ISbt48SJOnDiBf/qnf2J9pFMUUZihPH0UEYzohMaJaILazIf85cdGnGdxjPhw6zxN8muOwOfFikQiOHv2LLq6unD48GHU1NSw8kTFh+rL5/O4d+8eJicn2d0mElj49pGldHx8HPv27WMnz2SF5tsoJXwDqJgjXuCld3hhS2R69I643ng6E/kLP/88rYuBe6gskUakxl9OSCeI80b95Tdxep/uBqhUKsYL6F3iP/z3xHtFXsTTBK1f6o94j0LkFSJP4Ncu3we+rmrl8DTD07rYVineRn2UEmb4eRJpkwIKiPnBRFrh+RgJ7lQfeRSI74iKmFRfeboEwIJUXL9+HceOHUN3dze7C1IqlZiXBdUdDAZx//59RCIRHDlyhFnyxLEMhUK4e/cuADDXQ2oX9Y3nE3J7icjH6W/+rhRFV6QIyDxtUjn0HPFi4gXiIQfP+6ku4hk0BjxvoLJJSCY6Fu/8ULn8XPM0KkXbtB/zfePpUop2xJxz4phL8SpRXuH5gNSeQOPG8xuiF9pfxP2Ep0+puRZlBF62oX2MxpUUhgsXLuDf//3f0dLSgp///OfYtWsXW1t81FP+AIzq4vcWKRSLRTaWIm2LPIbmg79DBawEVyOeKPIJPrgIL7tIza+4H4vRXPk+iPxHSo4ieuDpnJ9LsWy+vxQg5dGjR2z9SwX/kNoziY8Bf07xIMWTAKzi3Ty9SMlLkA/UAAAgAElEQVSWfPwFvhxRZgVWFNsnT57g9u3bOHbsGDo7Oyvoj/qeTCbx5ZdfskjXv/zlLzEyMoKf/exn+Lu/+ztWF7l8i3sErV9+fkn+IbqQklX5MsLhMC5cuIBPPvkEp0+fxsmTJxkv5SOJEn+i7/hI4nxwvRelpG04cAgxTeDPzEgUTERhht6jz7xpmH+eD+0qvs9vPFQnv6lKEQSAigVEDEJ8VuwfMXAxtKZYj9SmJ7aZQvsSkyFBkCadbyO9I7eZ8mMvbnh8nXw5/MYgbhL0Pn+6SgudFyjF53mi5zcFWui8gsOXy9MIETwFVaGFSXMlCgU84yBhRGpx8IIY9Y13+eM3Tv7iMG1CUjRN/eStVvwpCt9OOsXhx5SfT1GJ58dMvNvA94mPekfvJZNJfPLJJ3jw4AFUKhXzM+/q6mLWbKlNkP6nMW5vb0dDQwPzf+fnnfpis9nQ09MDl8uF2traigSjYj952hDHkOrm00VI8Qp+TGkM6H1+vYjlA6jYqGjdi3TECwhUPg/xeZGGREGQb4fYD3GTpudI8JISdPg1Q9+L/ZZqOx8hUQwWI5Yjzg+9z/NkXrgRBQT+b76/IkRakuOdNHf0mVfyxEMnfv6Invhnef4l1kHPSdEsP5biePP9EfkLL/iQq6HRaKy4HyHmIqO+ut1u7Ny5EyqVirkm8uNK9FZbW4vdu3ejWCzCZDJBp9OtogFxTvh+S9Er/5kX7mnvI14rNY/8XsavU/qd+igeTvAQc1fx88+HOufpgb4jOpc6bJSK2kc8VoxIx/Nwfn/h+y8e8vB9FMdT3Dt5HkLPie3i1xDVR67sYv/ENkmtKdpXRHqmf3QILip51C9SZInOaJ74dSquK6pXShGl56SEaJ6GxPVGbeUPbQEw3i7uraR4inPBl8fXw/MKHlKH9+Iak5oLvv1SB1KifFYsFmGxWJgrOXlbSK1f3hLO0wrP16kNUocq/DjLlS/u1bQGRT4jzqHVakVXVxc8Hg8aGhoqrFlUVqlUgt1uZ4p/JpOpOOjhU2BIyUnEE3i5HwCjDX5dSs0Xtbu2thaDg4Pw+/148uQJ3G43Dh8+XLHfULulZFkAsnrK88TXUtJ4YYkgLkY5gUXubymBQep9KYFgrU1IZFQ8pIQMcXMWJ0FK6BSfExcjv4DkJlaqj3KC4HraJNd3nnmK7ZdbyFLjJfUcX58UPahUKydHMzMzGB0dhcViQTKZxNTUFLs7JrZBitmLypHYVv5Zvn5yu5iYmEA4HEa5vHKSPTY2hi1btrAk1iJ9y4293DhJKXlS8ySOmVwfxO/o3VAohNHRUZRKJQwMDLD7FbzAVW3tAGBuCeIGytdJkcKamppWbdgAKgQ5frzoOdESJbZBFDSkyhLHja+D/1tqXEU6EN/l65Aac6nfqF8EceOSel6EuAarrT3RIiGuAbEucd2Ja15uTMX6pdbCWnxbpDtRUeTbzQuU/HqvJlRUWz98GWJ7+bZKjbOoHEn1U0opEXmg0WhES0tLhQAh7gn0jtFoZIGZaPPnn6c6yJ1WHBupMsU5leq7HEQlRIp3Se2VcnTLv8u3VUpmED/LHRLw5fDgnxHpjn+m2phIHUiIfRX3Jyl+JtYlviM1Zvzc0rqQk2t4wVluDUvxA/G3crnMomM/fPiQuQOTdwVF05Rqt9Q64+sR50+01EvNzVq8kN6Xoku5uaxGo3Lzvd69SNzrxbaIv/Hl0bsmkwn19fUV10pEWqsm34p8U6xHjn9Kja1ce/lnxYNHSnZut9srlEwpPu10OhGJRDA5OcnuzXm9Xty7dw/d3d0sz51Uu6Qgxf+l9gwaH41GA7fbjR/84AcYGxtDIBDA+Pg4i38g0iDP48XDd3E/eJ74Wkpatc1PnHzxO6nOyDHTahuKSMh8OSJjAiqJSqofYtlSEJ+XEsDl+rKW4ie3WfHlSj0vtWFRGVKC73oFFLk+i9+LfZVb5OJ7avVK4uF/+Id/gNlsZgk2pTYcEVJzL7dQ5DZxnU6HI0eOYNeuXexOgtTmJTWfIuNZz3zJKQRyNCzXfvpOrV5J3k2hrkullQAqO3bsYJHeqB4pIZtAJ4lS9fBrlp7jLRZSm5jc3InjyFuj+PerjaVU2XI8ReRBzwq5zZpvh9zakvssvst/J9YJyCv64ntSvK3aWqjGM0Sst09SkOK31daFKMRW40frUQzWgpRwJTWvcn9LgX6XsoxTv8TDTdHtXmwTfUdWBSmeVE1xkVIO6Hs5xYEfn2ptEj+LZRLkhHIpiO/zbVtrXxD7JvecHP+Vokepd+X4udiWajxIqh6R1kSLIP+bVH/l1rNYvhzv7ujowI9//GMAYHuylFWmmnAq8iNA2iott8/Sd1J9XY/Mtl45oNoakitnPahWlwgal2qeNFLl8+XJHdbJ8XnxOsBabZbbA8RyeSsX/6zYXrouYrfbMTw8zBJ1i1Yrvi1i28S2y9GW2H76XqfTobu7G1qtFsFgsMLNXs6ow/NJqXaKY/J1seE7aXxjRGYqxbikGLbUs1Lfi+b6apuEnEAttkNuU5JbsCJTAuQtH3x75Zj9WkJptWekCF6uz9Qeau9agr9Yz7MSWzWGK7aT9zOnnHnkr07BWaROTuXqk+uXnNBDAQ7IZYYWKN1FE9srVb54yl5tc5cThqqNowi5fpbL5VXWnLXqXmvD4+uoRgdr0Z3UuufbxJ8YV1uTcv3mvxffkxvvtdaa1HdSc7vWAcha/GK960uOL62n32IZ4jvVeLNUW9eaH7Gd1XgTPbMefryeraoaD5eq/1npbKP7hcgjiO6l3pFy4ZJqYzW65P/maVCKV0mtw2qeJlLfSfETke6laEDu0LTaHl5tbVdbv1Ko9l41yM2v3Frif5Oru9oB8lrrSYrO5Poi1QZ6t1gssoBCWq224t48ufmvtYdJ0dR65J5qfZNq/3rXpFiGFB3zbZXqg1w5crxWfL7ab+tp61pjWG0cxGdEmuGfl5NpxXbJ9V+kQxG0ZxL4e69EbwBYbAm5PopjztOOFP3x78rRVSaTQTabZYGGpGhcHEe+HevZxzeCDStpay3+9bwvEst6NgapNqy1WT3re2v1pdrirbYYxTatp31rlbvWRiWWKfX7esZ5rQ2aL1eK2coxTjkBYq2xkSpLrn9S7xOzkOqHnNuI1FiIzEFqjOQYpxSzWE/beUi1S045kmprtbUg9TuVLzJIvj1rMdS1+idX/7NuiHLjLtaxVpuqzZu4/tYz32vVJ767luAhtTnxz1abp7X4Bl+X1NivNT9SQRbk+sy3ja9zLUuinKIstxnz7ZWC3HoW21xt/6pGi+tBtTX1LO9Kodr6rnY3c73tkeOFYv3id2sdePBlr2evq8aXxX5I9W0934v18GtArq9iedXax/dZqhyp98Wy+LmtJmPxcor4+1o8V6o9a/VP7je5/kgd2FarS27c1tOPZ5U/qkGOZteSGeTkG7HuZ+Uta7VL6jkpVFuz4m9SeyVPb1LzKCVjyI2juE+sd//kx5oO6fkrInz5Yj+kvKdeBDaczJqHHAMVf5cqZz0boly9Yn0ic1lvWVLtliOctdpTDfz71ZiuXBul2iBVjhzjFP2yxffliFlqbtYzX+vZiOTuVMhttHL1SgmFfHlS7ZazLMrVtR6aWs+4yT33rMKVyND456QEBqlypNbrWrQvt2GvNTdrYT1lytX9rOVJ0Zz493rrkFtT1epcT5s3ugal2lTt+fVArky+3GehlWqCi1zZ1crZyBhvZDzW4sNS7d5IXeK+Vq1f1db4WuMrVc5atPas+2Q1rJdfSrVTqs61eKhYz1p9llvXUkK0KChWs0rIlbcRfr1ePOu64PdoOYh7kJQwzj/7LGtPnGfR5UxO7tvIPvSse7C4/64X4vvP0laxz9XGcj0KSrW6pOqVKqvau1L3VKX6Lf7GfyfVxvXwXqk6pO6H8p/llC6Rlnkvh6+zp64XX9vdkceL1Cr5aHwbhZxQIEUkBDEkK7VFdGkU6+G/l1qYoosX/yxFtRGJlm+rVBhWKUKn9tLv/IXdaifUckrSs2I9725UkHke5Uhtti964a0lcH6beF5z8W3hRY3h8yj325jfjdb5qtPBevCi5+NlWM/rxbfVVmUOXiy+7/1/GSCngEvNzXpkg5d9Tl+29j1Le17Us18Hz1VJk8PX7Uy5XGa+quIJgtQpG/22Vluq/U0nN7xfLP1WKq3O77RW+6VO1qq1VdT86TOFJq22uKspWPSb3OVMqbbLtVHB9w8vGwN+VfCqCcEvyzy/LO1Q8GLwXZzf79OeKeVC+X3Dd5GGvw42egj9vA/MvyvzsuHojs+C5zFQvNIiZeYWIfeblFIn9exaygtQmSdpLfBKlmjylTI9i1Y2sc9SdfLujKQUPqsOLlr2FEjju8IAnhXfxz4/D3xb47bRel+WeX5Z2qHgxeC7OL/fxT7J4fuuoAHfr/leD+TG41kUtLWe/z7hlVhhX9f/U1SCRF9VlerPyerEBHhrtWu9CpqU5Ussh/8nJsjk3xPHQ/yOTxwq1sW/J55ayCmrChQoeHXxKhy4rLeNr0JfFChQoEDB+vEi5Mzviuz6jVjSvi6edWNey2TKK0BSSQ7l3hPbs14ljRQgyhQPVF5SfFY/WLFcvr0UQrdYLMJsNstGU8vlciiXVzLJ8+Hmxb4rQpE0visMQMF3H68Cra63ja9CXxQoUKBAgYLngVdCSXtWyN1b45WiTCaDWCyGxcVF5HI5GAwGuN1uOBwO6HQ6FrxDzrf2Wd3d+PbQnbZkMolMJrMqqSBFj9HpdLBYLNDr9exd/n4a379yuYxsNotAIICJiQloNBrs3bsXdrt9lQJaLBYRj8cRj8dhs9ngcDgqkjjzbeHfU6BAgQIFChQoUKBAwYvHK6ekiZan9d49o3dJwRkbG8PZs2dx8+ZNRKNRGAwGvPPOO/iLv/gL9Pb2snqkLsbKBQwRLVGikpPL5Zjil0wmMTY2hrGxMUxNTaFYLEKn00Gr1bKAJR6PB4cOHUJvby9sNhvL40Bt4utIpVIYHx/Hb3/7W1y7dg29vb3YvHkzrFZrRZsoqmM6ncbt27eh1Wqxe/dudHR0KFYzBQoUKFCgQIECBQpeAmj+5V/+5V++7UasB6RASEU2BNaO5sgH0rh9+zY++eQTLC4uYsuWLaivr8f8/DzGx8eRTCZRX18Pj8fDlBqp8kW3Q/E3qXxd/F0xjUYDg8GApaUl/Pa3v8Xk5CQ6OzsxPDyMtrY2pFIpjIyM4NKlS8hms2hra4PRaARQmWyZ+qdSqWA0GvHo0SPcuXMHRqMRp06dgsPhkHR5JCvd3bt34fV6YTabUVtbW2GtW0/wFAUKFChQoECBAgUKFDxfvDKWtLXypPG/8cqF6PaYz+cxNzcHt9uN/v5+dHd3I5vNYvv27fjFL36BCxcuoKurC+3t7bDb7bL3tKSiLIqKmZiNnX9fr9ejoaEBnZ2dKJVKKBQKaGlpwaFDh1AqldDQ0IBQKIQ//vGPeP/999Hc3Izh4WEYDAbJiI86nQ5utxttbW2w2+0V48Jb/ugdk8mE1tZWbNq0CTdu3MDnn3+O+vp6WK1WptQpkZsUKFCgQIECBQoUKPjm8cooaeuJ8CgVhENUrMrlMpxOJ3p7e9Hd3Q29Xo9SqYSenh7cuXMH58+fx+PHjxGPx1fd55JSEOVyn4ltFZUkYMWaZrPZYDabWbucTifK5TK2bduGUqmE69ev48GDB7h58yZee+01GAwGySAn1G+z2Qyj0Vih1IrKIkGv12PPnj24f/8+bty4gZ6eHuzdu3eVi6QCBQoUKFCgQIECBQq+Oby0ShqvzBSLRSQSCcRiMRQKhaoh6Mmt0eFwwGw2VyRtJpfD/v5+6PV6aDQa5PN5qFQqmEwm9PX14d69eygUCuz+l1Q4/nK5jGKxiHA4zCIpEsilslQqQa/Xw+VywWKxyEaQpHcpmAgpV6Rw6XQ65HI5pFIp9qxcQA9RKcxms5ifn0c0GkWpVEJ9fT3q6+uh0+nYmDidTrS3t2N0dBS/+93v0NraytpbrS4FChQoUKBAgQIFChS8GLy0ShqvFORyOczOzuLBgwdIJpMVSpOo/BQKBZhMJuzcuROdnZ0s7D0pJVqtFjabbZVlTK1WQ6/Xw2KxwOl0wmw2S95JK5fLSKVSmJqawpUrVxAIBJDNZle5FJZKJea+2NfXB61WW6HwiW6IfH9KpRISiQQmJiaQSqXQ0NCArq4uGAyGVeMj5lij77LZLObm5uD3+3H//n0EAgHs3bsXp0+fRnd3d8X7ra2tcLlcuH79Oubm5tDc3MwsdorLowIFChQoUKBAgQIF3yxeWiWNh0ajgdVqRVNTE7LZLIDVyZdJmSgWizAYDLBarSxQB2+d4u+NkdWLlKqFhQW4XC50d3fDarVKhtovl8uYm5vDf//3f+PWrVsIhUIoFArs+UAgAKPRCIfDgd27d6Onpwc9PT0saiO1QcyRptFooNVqodFokM1mMTk5iV/96lcIBAI4ffo0jh07BrPZDGB1HjgRpVIJ4XAYt2/fRnNzM3bt2oX79+/j97//PQwGAzo6OqDVapmSWFtbC7fbjWAwiCdPnmDbtm1MIVRcHhUoUKBAgQIFChQo+GbxSihpWq0WDQ0NcLlckgE7RJBVjBQ0Ah/hkf9cKpUQCoUwPT2Nvr4+7N27lykppPxROUtLSwiFQqivr8c//uM/YnR0FIuLi9ixYwfS6TT+3//7f9i2bRuOHDmC3t5eNDU1QafTrbJK8YqiWq1GNBrF5cuXUSqV4PV64fP5UFtbi3/+53/Ga6+9hvb2dtZmUUkTrWqlUgk2mw3bt29Hb28vdDodnjx5gnPnzuH+/fvI5XLQav889VarFTU1NchkMpiamsLS0hKLbqlAgQIFChQoUKBAgYJvFq+EklYoFBAIBDAzM4NMJiObK42sVHq9Ht3d3aivr69QykRQGZFIBB9//DEcDgf27NmD1tZWVh7vlgisKFWNjY04fvw4Nm3ahEgkAqfTicHBQQSDQXz88cfo6enBoUOH0N7ejkKhAI1GU1EnlSNa6jQaDXK5HO7evYvZ2Vm8++67OHHiBLq6uqDRaFAsFlflRxPdHckqZzKZ0N3djaamJgBAS0sLtFotu9fH16vX62E2m5k1kcZYHCcFChQoUKBAgQIFChS8eLwySlo4HMbExATi8XiF4iW6MBaLRVgsFtTU1MDtdkOv11coWqTo0PvxeBzj4+O4fv06Xn/9dezcuZNFR5RS0qxWK1OacrkcU3qMRiMymQzi8TgMBgM0Gk3VSI+81QsAbDYb+vr6MDw8jHA4jGAwiLm5OSwtLaFYLFbkLVsr6bRKpYJOp2Ph+gEw98Z8Pl8R6IR+I8tjJpOpsD6KbVegQIECBQoUKFCgQMGLxSuhpBkMBmzatAn19fUoFAoAwIJ6iJ9LpRLUajXsdvuqcPWkbJRKJZRKJWSzWTx8+BAPHz5Ef38/BgYGUFdXV6GYSUVQpGAkkUgEoVAIDocDBoMBqVQKmUwGJpOJ3UEjiJYvUpSozRTNcfPmzThz5gxCoRA++OADuN1u2Gw2bNmyhUV/lFKaRMsX3XsjkAWObwtv1eOjYPLlkBKsBBBRoECBAgUKFChQoOCbwSuhpGk0Gtjt9or8XVIueLyVSSoCJCkbpKBNTk7i6dOncDgcOHHiBEtezStQUiHoScm6d+8efD4fPB4PU9IKhQJ0Oh1zceQjS/KuieI9MlKi1Go1uru7cfr0ady7dw/nz59HU1PTqkTTzwJeYePbwt+3y+fzKJVKzArI91WBAgUKFChQoECBAgXfHF4J8whv4SFLFkVupP/pGfpNVEpEZcPn8+HBgwewWq0YGhpirpEUGTEYDCKXy8m6+qXTaXz66afw+/0sXD+fy6xUKiGTySCbzVZYrkT3SQAVfSiXy7BYLNizZw9++tOfIpfL4ZNPPsHVq1dZTjcpN0rRaiaG+qfvpSJDUh42lUqFmpoaGAyGimTYiqKmQIECBQoUKFCgQME3h1fCksbf3aoWMIN/XkoZIevRnTt38N5778Hv96O3txf5fJ5Zs8LhMJaXl7Fz507U1tauuvsGALFYDNeuXcOFCxdgMpngcrkA/Nki9fDhQ9TU1MBms8HpdGLLli2r3Ccpp1sqlcLy8jLi8ThSqRSAFWXK5XLhzJkzmJ6exsWLF/GrX/0Ker0e+/fvh8PhWKVAUZ+z2SwymQy0Wi27fwes3OtLp9PIZrMoFArMqqhSqViicKPRiI6ODmaxm5ubw8zMDDQaDbZv374qv5xyV02BAgUKFChQoECBguePV0JJA7DK+kTf8f/zFh8+Dxl/t2ppaQkXLlzAjRs3kMlksLS0hJs3b7JnUqkUOjo6MDAwAJ1Oh0KhwBJRU7nLy8u4d+8e/H4/hoaG0NbWBrPZjMbGRtTV1eHChQsIh8M4ePAgDh06VGHZIkUvlUrB6/Xi3r170Ov1MJlMCAaDuHv3LlpbW2Gz2dDY2Ii33noL8XgcY2Nj+Pjjj5FKpbBr1y40NDRAp9NVuHL6/X74fD7W1sePH8NgMCCbzWJhYYFFiHz48CF27NjB3Duj0SjC4TDcbjc2b94Mu92OcrmM+/fv409/+hMMBgPq6urYXTsRSvRHBQoUKFCgQIECBQqeH14ZJW09EK1svPWLvkulUtDr9dizZw+zKPFWOoPBgD179mDz5s0smAYPlUoFvV6PhoYGDA0N4fjx4+js7ITJZML27dtx5swZ3LhxA3q9HvX19Whtba1QbKhdhUIB8XgcKpUKp06dQj6fR319PUKhEGpra1ly7P7+fmSzWRbQJBqNIhaLsXtwfO63ZDKJmpoaHD16FAaDAblcDolEAqlUCnV1dRgeHobRaEQqlUIul2Pj5ff7Wa63jo4OGI3Giv7yY0TfKVCgQIECBQoUKFCg4MVAVX4FLhyVy2WW24s+85ALICIVqCOfzzMFRYz4SNYurVYLnU4HtVpdoWBRefl8HolEAtFoFC6XC1arlQUcSSQSWFhYgNVqhcvlgslkkmxLsVhk4e5FhdJoNLJk2sBKWoF8Ps/GQKPRwGg0VgQRKRaLyGazLFw/1aXVaivqoP9NJhN0Oh3S6TT+93//Fzdu3MDp06cxPDwMp9MJAEgmk1haWgIAeDwe6PV6yRxtUnOgQIECBQoUKFCgQIGCjeGVUtLo7/VAtKJJfU+f5ZQ6Piw9r8xRcBD+zhffVj7pNF+/XAJuuTt0fBvpez5kP68kicqSGEhESsEtFAp48OABvvjiC6jVavzt3/4tHA5HhWJHdVGeNbncbwoUKFCgQIECBQoUKHg+eGXcHUXlCpBWTESli/8dwKoy+PdEpa5UKq2KFCnWxyt3BFJopNpJClO1YCd8NEYxQAhfhjg+1Ac+vD79JkaWLBaLCIVCGBsbQ21tLQYGBlBbW8veoTpIURXboECBAgUKFChQoECBgheDV8aSRomc1/s88GdFgxQXSkItWpvkLFwqlQo6nQ4AKt4jaxq1Rwx3L+ZqkyqfbyuvWIoWPakk1FIKJf1P7o5SFjq+znA4jPHxcaTTaXR3d6Orq4u5eMpZ6OTKUpQ2BQoUKFCgQMHLhFdZPtlI2zfa37Xee5XH8VXHhixpX2fCNvIuKQgbSeTMuyuS0kPgLVX0mVd+pNwU6TcAkpEO5axsohWND/ghKmpSljKx7ZRwWnTVlGoTXwYpeFqtFvX19XA6nSxHHP8c359qVjRl4SpQoECBAgUKXja8yvLJetsu5zVW7blqdUk99yqP46uOV8KSBqz/LprU86JyJOW2SJ/F+15yQUn4QCOiQkYuknwbeKsY3feSel+sW4xOyf9fTYGSu+dG7xQKBWZdFMdJhBIgRIECBQoUKFDwqkCx/shDkedeHTw3Je1ZF8Q3sYBExURUjOg38XmCnKJWre2iwlXtvWoLRXSdrFafqMBVK5Pvl1w75epQoECBAgUKFChQII0XJS89r3LlDuIVvJzYsJImpdBUe2Y9CsRaplq5d9fbxmd9f6P4Jn2JXxRetvYoUKBAgQIFChTwkDtcryajyh2+i89tBHLy7UblQv5vOSOD1Gde5uZ/K5VKyOVyAFARh4CeWassRS78ZvG1ojtWs8SIxFXNusS79q0nQAVPNFL3xXhXRPpuo4tkI9hIHS8b4b9s7VGgQIECBQoUKJACLx9SmiQpxULuWoucUeFZ2yAne6438B0PqTZIxTHg2yt6TInK6fLyMubn56FWq1FXVweHwwG1Wl1x9YUvYz333RS8OHxtd8dqBMH/ziqU0Pyl7l+JmrucNi+3sBRXvvXh+95/BQoUKFCgQMGrCzGuQLFYrJBt+NREpDA9yzWW9YDkTd4yRXiW6ORSZVLUbimIChu9J8rKpVIJc3Nz+Oijj/D06VMkEgn09vbi5MmT6Ovrq8gLTO9Wux6k4JvB17akAdVNriLE0PF0KiC3QKpp8fx7YgANPlKj3PvVvv++4PvefwUKFChQoOBFQDkEfXHg4wzIWZNEjy6ysEnFKZCTY/nn12qP+I7U9+uFVOyAtaxoolxNY6NWqxGPxzE/P49MJoPNmzdjamoKV65cgdlsRmNjIzweT0Vbpfqi4JvHs8e0h7QrI0Us5LFeU6lIDKJ5Vs6vVm7R0KnFRk3M3wakfKgVKFCgQIGCbxvK3rQxKMLtajxvWpJy6SPw1i1eGeO/558V/69mcKiG5zXvovLF94X+1mg07LOopPHI5/OwWCw4evQo/vqv/xp/+Zd/CZ1Oh+npaSwvL2+4rwpeLDZkSROJmUzLZELWarUVpxsiRHMzf5rBP8OfHEhdmiyVSigUCshmsygWi1Cr1dDpdCxXmOhXq5xqvfxQ5kiBAgUKFCj4buJ57e+8UlIoFJDP51Eul1e57VGgjEKhAAAwm81MNqR7WNWu6mxEJnkecoxoMZO6R0eukOJ7UpZFl/lv5OwAACAASURBVMsFh8PBcuI2Njais7MTTqcTarUamUwGpVKpQoZ+Xn1RsHFs2N2RCCGXyyGVSiEajSIQCMDlcqGlpQV2u509R8QSCoWwsLCAXC63SkGrqalBU1NTRZJm/n96FlhRChOJBCKRCBYWFhAKhZDJZKDT6VBbW4va2lpGZJSw+WU9HVjv3bnvC5RxUKBAgYKXCxvhy4pwp+BFQbyDlkql4Pf7kc/n4fF44Ha7USgUEI/H4fV6MT8/j1QqBb1ej4aGBlitVqhUKlgsFtTX11cYCeTiKGykjc/yrtTzvFKWy+UQiUSwvLzMFFLeOqhWq6HX62EwGGAymVhAEHqGLG7FYhGFQgF+vx8ulwu9vb1wOBxYWFhAOBxGbW0t6urqYDQaJe+6KfhmsSEljXx7U6kUvF4v7t69i9HRUUxPT+ONN97AqVOnYLfbKwKC5PN5fPbZZ/jggw8QiUTYaUehUIDT6cTJkyfx05/+dNWlS544yI0xEongyy+/xOjoKEqlEmpra2EymVAulzE1NYVoNIpIJIItW7bgzTffZAqjaK37piHltqkQfSWkxujbqH+tuhUBRMFG8W3T+PcViqDx7Pg6Y/ZdG+dnFd6/y/S2nv3veSgpaz1fLpeRSqUwPj6O+fl5NDc3o6WlBaVSCZlMBteuXcPo6Ci0Wi08Hg9KpRIePHiAxcVFGAwGvPbaa3C5XDAYDKusT1QHeYU9C+TiK1QrR+raD8na5XKZKVZXr17F6Ogo8vk8mpqa0NraCr1ej3w+j2QyiXK5jPr6ehw4cADt7e2wWCwVXmgqlQrLy8vw+Xzo7OzEtm3bYLFYkMvl4PV6MTk5ie3bt6OzsxNarVYxInzL2JCSRorS+Pg4rly5gs8++wxPnjxBsVhEf38/IyoiyEKhAK/XiwsXLuBPf/oT0uk0U8aKxSK2bduGw4cPQ6vVVixUnqCLxSKKxSKi0Sh+//vf4/r163C73XjzzTdRV1cHg8GAUqmEeDyOsbExnDt3DoVCAQcPHlzlerleZvu8TlSkynrZhfzn2fdnrava2LzIdonMmS9fdL+l775txV/BqwGpexPP64Tym1yrryrk7ja/iHqk8CrOiVRfnmXfkqNtqXLXy+/X887zxka9cL6LhzHiHrnWvG1U1lpvW1QqFcbGxnDv3j14PB60tLTAaDSiXC7jxo0b+Oyzz2CxWDA8PIy6ujomu/7ud7/DxMQEuru7K8L1i5ajjUKK9p+lTHH8VCoV9Ho96uvr4Xa7MTU1hXw+j+3bt+PQoUPQaDTIZrMIBoO4ceMG/vjHP2JkZAQ//OEPcezYMdTW1gJYsabl83lMTEzAaDSis7MTjY2N0Gq1cDqd6OjowNWrV3Hp0iUUi0Vs3ryZKWq8G6WCbw4bdndUq9VwOp1wu91Qq9WIxWIwGAwVFiKa1Gw2iwcPHiCZTKKnpwcmkwn5fB6lUgmlUgkHDx7Etm3boNFoqgb6WFpawscff4wPPvgAHo8Hb7/9Nvbv3w+dTsfqKpVKqKmpgd/vRzwer4gmKZrIRQF8LVBZ/MkK38+1Eg2KqLaJiYv7m3CLrMZEvs6GIzc+fFn8WPCMUopxyl2OrdautTZ7viwxTC//mdwHpJjo88CrvrHLzVG5XK7IwyL1ntwcS40DvxZfdkhtblK8YaMuZev57uvUsVb94px9W3T7LP1+EVaOteZZiqfTMy/jWufX5EaENDlBVWos+Ps2z0NIFut61r1+veUT5PYxqWf5579O3VIywVqK8dfhMfzYkQwlt6+LdUrRz1r0UU0GKJdXLEvRaBQjIyPMbc/j8UCj0aBQKOD8+fOYn5/Hm2++if7+fpa4ubu7G6FQCNevX69oi9T9NF4mEPsoPrOW/CRHA+JeKTc+Op0Obrcb7e3tsFqtTInau3cvm4tkMon6+nrodDr84Q9/wO9+9zsYDAYMDQ3B6XQiFovhwYMH8Pl8aG1thUajwfz8PCwWC5qbm9HZ2YlQKIRz584BAFwuFxobG1dFZVfwzWFDSpparYbdbofL5YJWq8X4+DjGxsZkJzCRSODu3bswmUw4deoU09yBFULcsmUL+vr6qjLQYrGIiYkJnD17FuFwGGfOnMHhw4crFAC69NjS0oK/+qu/wqVLl9ipCjEVAEgmk8jn89Dr9TCZTNBoNKuULuDPmdlTqRR0Oh2MRiNTJKk+/tImL5CScM+Xl8/nkUqlUC6XYTAYYDAY2DOksNL48qFiReG1UChUfC9eKJVTMniGQ4uabyffh3w+zy6Sms1mdtlUbuPhy+PHWlR8xH4VCgUUCgXo9XoUCgV2X9FgMLB54dtfLBaRy+WQSCRgNBphNBrZSQ/VJ7V58G3jvyf/bLLi5nI5AGD+2Hwf6PdUKoVSqQSj0QiTycSe4+eQ2i4luPJ0IrVRia4J4iZJ9dA79LyouIiHCrwQxPdLpVJV5JURaVjMX0g5W0TlVqvVrqIDHnwd4uGGlLIlPk9l8+uVpwt+LVF7+bEQx0fcNMW0HfyzYp4akc5FIZCne54+MpkM0uk0tFotzGZzhWAgt4bE/vORvIgmM5kMisUiW6vi3BDfEg+nqH6+bmo3rVV+vDQaDZsX/sCC50U87dC4iTyGL59f4/xY8+8UCgVoNJqK+gl8fdRnMTErz3vNZjN0Oh0bU2o71Ut1VKMDflzpXf6yfbFYRDqdRiaTgcFggNFohE6nW0UjcmuO5oTmn+dn/PqTO6Tgx5qfR5oj/hmeF9M1BHo3m80inU5DpVLBaDRCr9dXtFWOZvn55MeYkM1mkUqloFarYTKZVgX7oqBgRAP5fB65XA4Gg4HNHd8XrVZbQRf8Wi0Wi2yexOfFMZOie2pPMplEsViE0WhkB9IiL6X6crkckskkkzHoIJmnZ74OcW3zvE6kBR7E98QDMJojvlxxv+bXDP8e7+XEr8FiscjkAgAwmUzQ6/UVPIVkIpLFaCxUqhVLkFQ7iRb4tSmVEJp/R6VSIRaL4YsvvsDjx49x5swZdHZ2sjVWKpUwOzuLaDSKTCaDTCbD7mRptVrs2bMHpVKJyRlScgvfbxFim8Txk3peSpbj65JS2kQ+TsHxaK+iPlG9TqcTg4ODcDqd8Hq9uH79Oj788EN0dXVBo9Hg3r17eO+992C1WpFIJPDgwQMYjUZs3boVLS0tMJlM6Onpweeff47bt2+jra0NTU1Nsnu6ghePDUd3JOKQCv3J/18sFhEOh3H37l2USiX09vaiubkZra2t8Hg8qKmpgcFgAACm/BBh8ow4mUziyy+/xJMnT9DX14etW7cyRkJtIUas1+vR1taG/v5+1NTUMGaTSqUQiUTg9XqRSqVgsVjQ0NAAt9td4bdLytnS0hICgQBCoRB0Oh3q6urQ2NgIq9WKfD7PApbwjI0XPK1WKxwOB4AVRdXv92NhYQHFYhE2mw1NTU1wu90wGo3IZDKIx+NIpVJsnGk89Ho9rFYrLBYLisUie65QKKBcLkOn08HhcDDGlcvl2NxYLBaUy2UkEgnk83lJQcdkMsFut8NsNqNYLCKZTGJhYQF+vx/ZbBa1tbVoaWmBy+ViTJCfYwBIp9OIx+NsPPjfxcVttVphMBiQz+cRjUaRSCTQ3t6OaDQKn8+HcrmMpqYmNDQ0sDaRMLq4uIhAIACv1wubzYaGhoaKi8AqlQrxeByJRIIps3y6Bo1GA5PJBJPJhFwuh3A4jEKhAIfDgUKhgPn5eRSLRTQ2NqK5uRlGo5ExwXg8jmAwCJ/Ph3w+D6fTidbWVrhcLhiNRhQKBUQiEWQyGTb2dru9IkQujW88Hkc2m2UbXaFQYMKQ3W6H1WqtcDOgYDk0j3q9HmazmdEBrQO73Q6n04lCoYBkMonl5WWUy2UYjUY4nU6mbNO80DwtLS1heXmZCQ/8Jk5Ks91uZ7S6tLSEbDZbIaTx69BisbA5yeVyiMfjSKfTbC0CKxuO2WyG0+lkPIDfxKgeco/mBQ6TyQSLxQKTyYRSqYSlpSWmPAOoWDMkkC0vL7PxUKlU7OClUCiwEMRqtRo2m41Fu8pkMux7u90OlUrFhG/qg81mg16vZ2uABBGLxcJ+KxQKWFxchM/nQyAQgMlkQlNTE+rr62Gz2Rh9Uz9ExZnGV6/Xw+l0snWYTqcRCATg9/uRSCRQX1+P5uZmOJ3OinVJNGQwGNi8LC0tMYFfp9NBp9MxRZLqpTGkuaA5MhqNsNls7BAskUggmUwyZZGnHYfDAavVytrMKxu0VnmBkrdYE/R6PdsrEokEFhcXmdLJR/YFwFx3TCYTWwfBYBB+vx/FYhFutxuNjY1wuVysnmw2i1gsxmhapVIxOkin00zQ1Gg0sNlsyOfzSKfTFUqJx+OBXq9HJpNh/HNxcREWiwUtLS2MnxFPSiQSiMfjKBQKFf0g+iEapvVJ/Eyr1bL1RcK/FJ+lsVxaWqoYY/6Qj58ntVrNeBldHfD7/YxH1tfXo6mpCXa7nY0b7VvpdJrNKbWdeJTZbK44AEkkEggEAggEAqzc5uZmtgfncjnEYjEsLi7CbrdDp9OxfdjpdKKtrQ0ulwsA2JomHk18IZfLYXl5me21NpuNrXPiJxqNBlarlckG2WyWjZ3D4YDNZoNKpUIymUQ4HIbX60U6nWZ7d01NDVtL1Ld8Ps/2KJ/PB5PJhMbGRjQ1NTF6jEQi7DCQ5oCuc2g0GjgcDmg0GiQSCabw6PV62O12aLVaxntJiXM4HIw3UVvUajXy+Tzi8TiWl5dZv0gJymazSCaTTGmxWq2M5xJvo7LJahOJRBhNFwoFNDQ0MF5DayiRSCAYDEKj0aC+vp7t6SqViu3pJJMUi0UsLS3B5/MhFAohn8+zwHM1NTXssIlXXPk+er1e/OIXv0BrayuamprYvTLiGy6XCzdv3sT58+fR09ODXbt2wW63o1Qqwel0YsuWLUx+IpmIXz+lUgnZbJa1TTwEFBUXkvlqa2srDjPoH9Ef7VPiYTm/tmnNiBDXNy9r8fJwe3s7fvKTn+DOnTu4fv06jh8/Dr1ejydPnuDhw4ewWq149OgRcrkcDh48iL1797LyLBYLuru7cfbsWVy4cAFHjx6tOAhX8M1iw4FD+AkTT6b5/xOJBB4+fIiJiQlMTk7i6tWrMBqN8Hg82LVrF44fP459+/ahoaFh1WkaT7ypVAoPHz5ENBqF2+2G2+0GgFUnf7RIjUZjhT9tIBDArVu3cP36ddTV1aFYLGJmZgZqtRoHDx7EqVOnYLFYoFKpkM1m8fDhQ9y+fRuxWAwWiwXT09OIxWI4cOAAhoaGkEql8H//93/Q6XTQ6/UIBoNMSKqtrcXi4iK6urpw7Ngx5HI5nD9/Hvfv30dbWxsAYHJyEi6XC++88w527dqFQqGAx48fY2RkBDMzM/B4PKivr0cikUA2m0VbWxuOHj2K5uZmxGIxfPTRR7h16xYMBgNOnTqFvXv3Qq1WY2RkBJcvX4ZKpcLQ0BC6u7sxNjaGQCAAvV6PVCqF6elp1NTUoLm5GclkEiaTCfv27cOxY8cQCAQwOjqKYDCIcrmMSCSCx48fY9u2bXjzzTfR19dXcdJFzDaTyeD27dv44osvMD09jc2bN8PhcECn0yGXyzHFaufOnThy5AhcLheuXbuGS5cuoVwu45133sHc3BwmJiYwNzeH2tpavPnmmzh16hRMJhNSqRTGxsZw584dFAoFeDwe3LhxA4uLi9i6dStOnDiBjo4O6HQ6RKNRXL58GdevX0c+n0dLSwscDge709jQ0ICtW7dienoaf/jDH9De3o5t27axS8U+nw8GgwE//vGPMTg4iLq6Ovh8Pnz22WcYGxtDa2srSqUSpqenoVKp8KMf/Qj9/f3QaDSYnJzEyMgI7t+/j927d+NHP/oROjs72QYTj8fxxRdfYGRkBGq1GqdOncKWLVvg9/vx4YcfwufzYc+ePXjrrbfYe+RH/9FHH+H8+fOora3F8ePHsXnzZly/fh0XL15EPB7Hvn37cPr0aRbNNBAI4P3330cqlcLg4CCOHj1aIdDxBynz8/Ns7mhjTiQSmJiYQH19PY4cOYL9+/dDq9VieXkZn3zyCZ48eQKDwQCn04nl5WXMz88jmUziyJEjOHbsGEwmE0KhEG7evIlr164xoW1xcRHRaBRtbW146623Kiy1fNuSySRGR0fxxRdfIBaLMcE6Go1CrVZj69atOHLkCGw2G7xeLz744AM8efIEHo8Hw8PD2Lp1KwsoRDR48eJFfPXVVzAYDDh58iS2bt0Kv9+Pjz76CD6fDz09PTh9+jSsVitu376Nc+fOoVQqYWBgAMePH4fBYMCdO3fw8ccfY2lpCf39/Th58iQ8Hg8ePXqEs2fPIhgMYsuWLTh+/Dh6e3tRKBTw9OlTXLt2DblcDhqNBhMTE8hkMti/fz/efvtt2O12FAoF3Lt3D1evXkU4HEZ7eztKpRL8fj9CoRA6OjoYvyyVSoynBQIBAEAoFMLk5CQ2b96MU6dOobu7G+FwGOfPn8eVK1fgcDhw+PBh7N+/H8ViEdeuXcO5c+dgNBpx6NAh7Nq1C6FQCCMjI5iYmMDOnTtx8uRJdHd3Y3JyEh9++CHu3r2Lvr4+DA8PY/fu3QCAYDCIkZERTE1NQavVwmAwMKVx7969eP3119Hd3b3q5Jl48MjICB48eMAENBKElpaWMD8/j9raWgwPD2NgYABqtRrz8/MYGRmBz+djh0skDALAG2+8gcHBQajVajx9+hSjo6MIBAKMTqenp9Ha2orh4WH09/cDWBFOx8fHce7cOczPz2PHjh04efIkzGYzbt68icuXL6NUKuHQoUMYGhrC4uIizp8/jzt37sDtduPkyZOw2WxIJBK4ePEivvzyS5jNZtTV1WF8fBylUgnHjx/H0NAQE3qj0Sg++ugjTExMwGKxwOFwYHl5GePj43C73RgaGsLBgweRyWRw5coVnD17lgUEOHDgALMq8cIcL6TSvuj3+zEyMoJbt27BYrGgra2N7YuxWAw+nw8WiwVHjhzBoUOHoFKpMDExgevXryMej8NqtSISiWB+fh4tLS1444030Nvby5SOsbExfP7555ibm0NHRwdsNhuSySQKhQJ6e3sxPDzMXKa8Xi++/PJLhMNhaDQazM7OYmFhAX19fTh9+jRqamrw8OFDfPjhh5ifn8eePXvgcDgwOzuLyclJhMNhHD58mFlO5ufncfHiRdy4cQMGgwHHjx/H66+/jomJCZw7dw7xeBw//OEPsXXrVmQyGVy+fBkXLlxAIBDA6dOncejQIdhsNoyOjuL8+fOYnZ3FkSNHMDQ0hE2bNmFxcRGjo6PszlM6ncb09DTUajWOHj2KI0eOMKWVaOjWrVtIJBJwOp0YHx9HOp3GgQMHcOjQIYRCIfzmN7+B0+mERqNBIBBAIpFAQ0MDPB4PFhYWsGXLFvT29uLhw4e4evUqisUi3njjDQwMDMBoNOLKlSv4/PPPkUgk8P/Z+7LgNq/r/h9AkFhIbCQAbgAXcBH3TZQoipQsWfIiWpKzOG3iNI077UwnfWnSPvSpM33oS2f60GYmmemWdpI0aTpjJ7bjRZYl0RIlkZIocd/3HSQWLgABEgv/D5pzc3H1fSAlO4nrP88MhyTwfXc999yzn7Nnz+LUqVNMqcfTT0o0ce3aNQwMDMBsNuOll16C0+nE3Nwcrly5ApfLhfLycrz88stITU3Fo0ePGM07ceIEzpw5g6SkJIyNjeG9995DMBiEzWZjCqfy8nK8/vrrMBgMmJiYwNWrV3H//n3k5OTg1KlTGB8fx+zsLGZnZ5GXl4eLFy/i7NmzUKlUmJ6exocffojFxUXYbDYAQE9PD44cOYKLFy+iuro6TmHP85yBQABTU1N4+PAhmpqaGD9IPGBycjJOnjyJ8fFxPHjwADs7O3jxxRdx+vRp5ObmIiUlBfn5+YyH5GkTCYahUAiLi4vo6OjA5ubmE/cmf8YikQhSU1NRVlaGpqYm5plDCpdgMIjx8XFcuXIFw8PDTJHLW25jsRgsFgtefPFFtLa2soR3IvDCmXhn0m+NRoOioiI4HA4MDg5ieHgYNTU1uHjxIo4fPx7HNxsMBqSnp7P3U1JSGC81MTGB+fl5OBwOpgQ7FNZ+t/BMAR38JokCkvh9KBTC/Pw8wuEwALCUqL29vXj33Xfxwx/+EFevXoXb7ZbcfNL+ERMYDAZhMBiYNkYcF/+TlpYGjUaDYDCIrq4uFsvW1NSE559/Hg0NDVhdXcWbb76Je/fuMevLxMQEbty4gdnZWZw8eRKnTp1CZWUlPB4Prl27hu7ubiwtLSEpKQlVVVWoq6vD7u4upqenYTKZ0NraCqfTid3dXSwvL2N0dBRXrlyBSqVCbW0tzpw5g5ycHHR3d+POnTsIBALQaDTM6kdBnc3NzWhsbMT6+jrefPNNtLe3Y3t7m2lsZ2ZmMDc3B5vNBr1ez4TMmZkZTE9PIyMjA0lJSdjc3ITT6cTp06eRmZmJgYEBbG5uoqKiAs3NzdDpdHC5XNja2kJXVxfGx8eRk5OD5uZmnDhxAnl5efjkk09w9epVrKyssD3htVtpaWkwGAzY2trCw4cPYbVacfz4cTz33HOMEbp37x7T1hoMBgSDQUxOTuLRo0dYXl5GRUUFXn31VVRXV2N8fBw//elPMT4+jo2NDcYYe71eNDU14eTJkzh9+jQUCgV+/etf48qVK1hfX0c0GmUazqWlJSwtLSE/Px8tLS147rnnUFhYiGAwiI2NDezu7mJwcBBdXV3wer0oKyvD5cuXUVtbi+HhYfz0pz/FwMAAdnd3MTY2hqtXryIYDKKhoQHnz59HZmYmuru70dnZia2tLaSkpCAnJwcKhQL37t3DtWvX0NPTwzIuRSIRrK2tMQFyc3MTer0eVqsVZrMZ0WgUg4ODeP/99zExMcEspdFoFIuLi7h27RquX7+OjY0NOBwOpKenw263IxQKYXBwEOvr6+yyIusIWXby8vLiCLN4TtPT02EwGKDValFYWIgTJ07A6XRidHQUHo+HCW6kLUxPT4dKpUJeXh5Onz6NkpISrK6uoq+vD2q1GlarFTs7O+ju7saPfvQjDAwMID8/H42NjQDAEg1lZmYyKxqNiWhJWloaY6xJcfHcc8+hrq4O8/Pz+MUvfoG7d+8iEonAbrdjd3cXIyMjcLvdKCgoQHp6OruA1Wo1srKyYDKZMDExAZfLBZPJBJvNxgSkmZkZZqmyWq3Q6/VYXV3F5OQks1CaTCYYjUZsb29jYmKCCalarZZZeYaGhrC3t4f09HQkJydjdHQUv/rVr7C6uorKykqcO3cOR44cwdLSEn75y19icnISOzs7UKvVMJvNzD2qpaUFjY2NSElJwejoKDY3N5Gfn8+ULZ2dnRgfH0dmZiaamppw/vx5pKWlob29HR9++CHcbjf0ej3sdjvGxsbgdrthMBhgNBphMpngdDoxNjaG+fl5qNVqZGdnw2QyYWdnBw8fPsTe3h5sNhubWygUwr179xAKhWCxWJjAff36dfzXf/0XXC4XKioqUF1dDb/fj+HhYaSnpzNcEXEuOTmZ0bKRkRFEIhEcO3YMp06dwokTJ2CxWDAyMgKPx4PMzEzGiJKrPdFfEgJmZmYwPj4Os9kMvV4Pl8uFq1evoqurC9XV1WhtbcXZs2eRk5ODjo4O/PjHP8bi4iLC4TA0Gg2ysrKwsbGBoaEhJCUlwWw2IyMjAwaDASsrK5idnUVWVhYMBgMsFgui0SjGx8extraGoqIiqFQqzM3N4aOPPsLc3BxKSkrQ0tKC+vp6TE1N4ZNPPsH8/DzT2JvNZqSnp0On0yEvLw/Nzc0oKChAV1cXXC4XdDodMjIyYLFYYDKZ0NXVxQTTrKwsSaZJdI9SKBRsjScnJ+H3+1FfX4+Wlha0tLQgKysL09PTWFxcZHNbWFjAxx9/jK6uLhQVFeHUqVO4dOkSLBYLbt26hZ/85CeYnZ1FNBqFVqtFRkYG/H4/BgcHYTQa0djYiPr6eszOzuLNN9/EjRs3EAgE4PP5mPCVn5+PEydO4OTJk1AoFHj77bfxySefYHt7GxqNBmtraxgcHMTo6CgMBgPOnTuHixcvIjU1FTdu3EB7ezs8Hg+ys7NRWlqKYDCI/v5+zMzMYHNzE2tra9jc3ERpaSmys7PjvEVcLhc6OzvZ+tOZ3tzcRFdXF1JTU9k5uHv3Lm7dugWr1Yrm5mY8//zzqKurw8rKCt5++210d3czl/2RkRF8/PHHcLlcaGxsZHzD2toaPv74Y6YsTU5ORl1dHcrLy+H3+zE9PQ2z2YxTp04hPz+f1fTS6XSYnp7G3NxcHK6kpKRgenoao6OjMBqNsFgscW6EhA8qlYrRddp7yiNgMpkQi8UwNTXFvDfIo2hxcRGTk5NIS0uD2WzG+vo6Ojs7cePGDVitVnZGg8Egbt68if7+foTDYSQnJ8Pv92N0dBT9/f3Y2NjA8ePH8fLLL6OoqAiPHj3Cu+++i7GxMWxvb6OrqwvXrl2DQqFAS0sLmpubkZWVhc7Ozrh7U7QYAYDP58PU1BS2trYYDRfPwsmTJ3HhwgXk5eWhv78fP/nJT/D9738fH3/8MZaXl6FSqaDRaOJ4R74/lUoFi8WCY8eOoaWlBa2trXE/dIZIcdPU1ASn0xmncCTL9erqKm7cuAG3243d3V2srq4iEolAo9FgcnKSCf6U+p6/q/cTingBlufJDAYDbDYblEol3G43dnZ2YLVaceTIERQXF6OkpASlpaXIysqKu4OTkpIYT+lyudDf388sv4fwu4dnThxCIOWXS5oI4LF5vba2FhqNBh6PBy6XC+Pj4+jv72d1GXQ6HSwWC1599dU4bQABuTtubGwwP2LeL13sm4doNIqJiQl0dHTA5XLhe9/7Hux2OwvCXFpawptvvomf/vSnKCgoYBaavr4+NDU1oaamBiqVilVmp8uJNB6FhYXY3t5mbo3Zod1wrAAAIABJREFU2dkoLy+HzWaDy+ViJnidToeGhgZUVFRAo9HAYrFgc3MTc3Nz2N3dZS465LaYmZnJXDqHhoZw584djI2NIRQKITs7GxkZGUyLarFYkJKSgvX1dczPz2NpaQk5OTmwWq3IyMjA0aNHkZ+fD4fDAZ/PB+CxK5bT6WRup8FgMC6YNhaLMT/xjIwMzM3N4datWzh58iRyc3PjXNYAQK1WIz09HampqdjZ2YHdbkdlZSXS09OZb3QoFILJZILZbIbFYkFOTg5SU1OxtbWFqqoq1NbWQqfTwWAwwOVyob29Hbdv34ZarUZnZyeGh4dx6dIlVFVVMYZ2bW0NY2NjuH37NmpqaphmlHc5KCwsRHV1NVQqFcxmM9McU7yARqNBfn4+GhoakJKSAr1ez3Dm0aNHqK6uZi58VVVVTIucnp4Ov9+Pubk5hEIhtoe01uvr67h37x6OHTuGtLQ0BINB5vK6s7PD3GFJAMjJyYHNZmNW3OrqamRlZSEYDGJ2dhZ+v5+5YWVlZUGv16O0tBQtLS0YHx/H6uoqNjc3kZ6eztxq1Go122feAi5qA8mNKBwOo6SkhLmCkAsRuUEpFApotVrY7XaWwre6uhqRSIThOuHx6uoqpqamMDw8zCwvdrsdDx8+hFKphNFoZHGt4rknF0tiTEjQrKqqQl5eHu7du4dHjx5hcnISzz33HBPMaZ9ycnKg1+sZ/UhOTobZbIbVamX4SsoCg8HAXJuIwSdBQKfTYWtriwlthEPkTmgymZCWloZYLIa1tTVMTk5ie3ubCUNbW1u4f/8+Ojo68Gd/9meorq6G1WpFOBxmyipysVOpVMjIyEBWVhZisRgqKysRCARw//59AI/dkqmmz/z8PLq6uhCLxVBUVIStrS2oVCro9Xqsra0xvDt27Bhyc3MBgCmCSJlTUFDAXChpvGazGWazGbu7u9Dr9cwq6/V6mTeBTqdjRVE3Njbw6NEjDA0N4aWXXkJzczMCgQBb+8zMTObyy9Nn0jKTEEdukSUlJbBYLMwVmR83WX8MBgPsdjs2NzdRVlaG4uJizMzMMDyiZ7u6unD//n1YLBacOHECRqORuSoNDw/j5s2bqK6uxle/+lVWG0ir1QIALBYLY+qJluzu7iI7O5u50BqNRqhUKmi1Wna+KK6roKAANTU1KCgogNvtRjgcxtzcHNxuN4qKipCSkoLU1FQ4HA4Eg0GWCpvicrVaLUwmE3Q6HdRqNWw2G2PcifGm9eSVZjyzRlY1o9HIXOjS0tJQXl7O0pGvrKwwV1ESvB88eIDOzk7k5OSgurqapfje3NzEzMwM2tvbUVdXxzLNWa1WZh2kd1QqFTo6OpgHyfPPP4/5+Xl0dHSgqKgIwGNXxaSkJGg0GszOzqKzsxM1NTXIzs5GdnY21Go1cnJyUFNTg/z8fGxvbyMajeIHP/gBbt26hbq6ujhF5g9/+EM8ePCAue45nU60tbXBarUiOTmZKVR0Oh1z1yNvj/T0dOj1euber9FoMDU1hVu3bmF7exvPPfccnE4nlEolMjIysLy8jPfeew/vvvsuGhoaGL719fXhhRdeQFVVFStDxPMN2dnZaGtrQ3l5OVwuF7PC5ebmoqKiAgaDAR6PB+np6UxxQzidmpqKtbU1LCwsYHV1FUlJSQxPeUsKQXJyMlM4AWDnWa/XM6GPaD+5hJLCKRQKMZq6tbWFWCwGs9nMhMvNzU2o1WqMjY1hZmYGx44dQ0ZGBhwOBzQaDVJTU1FdXY0jR44gFovBYDBgbm4OfX19uHPnDrKzsxGNRpGRkYHKykpUVVXB7/fDarWio6MDy8vL2N7eZntJwAtpCwsL7L6Rqulls9nwyiuvwGaz4cMPP0RnZyfeeecdDAwM4MyZM2hra0NdXV1cXB0vqJFCMi8v74lYZSlrGt1ZomsgxSeaTCZUVVVhenoavb29qKmpgcViwfLyMkwmE15++WUcO3YMRqMxLpcCjYfvR0pwE/nhpKQk6HQ6qFQq7O7uYnd3l30ver/x75JLt06nY0qrU6dOITU19Yk+D+G3D8/s7igFIpIDYMJJZWUltre3mSDx4MEDXL9+HX19fejr68PDhw/x/PPPM599UTtIsVR0EcodGh7ZYrHH9dnGxsYwMTEBg8GAwsJChqA2mw3l5eUwGAz45JNP8Cd/8icAgLGxMfj9ftjtdqYVycrKQltbG7xeL+x2O6xWK1QqFVJSUrCzs8PGR37L2dnZjCmguBRyiVpdXcXg4CBCoRCbCxEFcrdcXl7G0NAQ3G435ubmkJeXh5qaGka0qC+au8fjQVdXF1ZXV5mvcywWg9FoZO+lpKTEucJQTFBxcTFzH5icnERGRgZmZ2eZticcDqO+vj7O6iGa12lMRKDI559fF+A3iRTUajV0Oh20Wi3S0tLgdDpZ8cWSkhJUVlbixo0bGB4eht1ux+joKLvkKHZGq9WioqIC+fn5GBoaQn9/P1paWuLmx4+D/OLpcvL7/Yzp5mODHA4Hmpubcfv2bczOzsLtdqOkpASvvfYadDodBgcH4fP5MDIywoKpiVEKh8MwGAyora3F3NwchoeHMT09jczMTKytrWF2dpZduGLQtl6vR0VFBZaWltDX14fBwUFYrVZ4vV54vV7k5uZienqaMbjEgLW0tODu3buYmZnBzZs3kZeXx9wrSBini4gPBOfPDeEfxciRfzydPdGFKjk5GSqV6gm859dap9Ox2L7V1VUsLi6yMyEyFGJcjZj8gyzyAwMDGB8fh8fjQXl5OSorK+O0oXQW+vv7mdBhsVji8JaP+6Fx8OMX14i3zvOXHP3EYjEMDw+jp6cnbj2JCR4dHYXf70dRURETXvLy8nD58mUcPXoUTqeTjS8pKYmtLY2Tx2XgseJpenoa09PTTPPtcrmgVCqhVqtRX1+PjIwM1iaN0efzYXJyMi7GMhAIwGKxxM1RdJuanZ2N06bydCctLQ2FhYVMsbK8vMximvjzLu4zv648naD/KU6EHxcBrQvF0Ylx0YQv3d3dWFlZQXV1NUwmE1tHSlR179493LhxA+fOnUNGRkZcX7wmm4+95s8s/zx9npeXh9dee42t98jICKampphwyydLoTNH8Vs0L37feXzTaDTM8mI0GqHT6RjdktK6y+EwrR0l5uDXb3t7G319fXC5XGhubmZCxN7eHjtvHR0d6Ovrw+nTp1l2Z4VCgVAohKWlJQwNDcHr9WJ1dRVOp5O555LrlMlkwvz8PObm5rC3tweDwYATJ04gPz+f7SkJpxQzTrE6DQ0NyMnJYThP8UWnTp3CwMAA2tvb8d577+H8+fM4d+4ccnJywAPdUZFIBFNTU+ysTU1NwePxMHoQiUQwNDSEsbExlJaWIjc3l8X/kQL12rVrePjwIYtZHx8fh9/vZ/FRdN+88sor8Hq9KCwsZNZ9cgXnzzcA2O12ZhlbWVmBSqViXkirq6vo7e3FxMQEo70isy2eMx4/+ed5vOCFCvqfxwlykyYB7N69eyzmkmKpgcfKFLL0kbJSp9Nhb28PlZWVKC8vx9zcHIaGhvC1r30Nx48fh91uh1qtxsOHDzEzM4OZmRkW18rzePxZ2NvbY/kF6FyI5ZvozGRnZ+Ps2bPIzc1FeXk5bt++jUePHuGdd96Bx+NhrqiknKH2FYrHyWpWV1fx6NEjBAIBSQUnnQ2K983Pz0dNTQ3jYwGwGm2nTp2CxWJhwmdxcTFT/FksFpSUlKC4uPiJhC1ywI9Hiq4CjwVEUlKK+8zTIFHBQ8lxdnZ2sLq6ynic/cZ0CJ89fGpLGgEfGExA2mHSOsdiMeTl5aGyshI1NTWwWq0sRoriWShbHk9kSCNALi5+v58RBinixCNbNBqFy+VildR55oxc7ywWC+7cuQOv1wutVguv14twOMwILVkTamtr4/rhf4vIm5yczC44jUaD3d1d9PX1YWlpKS5zFS+gEezs7GB+fh79/f3o7e1Ff38/HA4HiouLWYwNfzADgQDz+87KykJ2djZzlUtJSWHJL/ix80wwCScejwcbGxvIyclhFgXa2+rqaqbBljqo/HqI49tvvXjhDnjsI221WqFWq7G+vo7Z2Vmsra0xJpSeI00iudssLi4yQYQfC81hb2+PxRDSGGjt+fUh9yNiigKBAAoLC2G32zE8PIzJyUl2eYpaM3Jlys3NhV6vR3t7O/r7+1naX4/HA4fDgZ6enrjzQpmanE4namtrMTU1hZ6eHjQ0NLBkKtnZ2SzRBS8s5efn4+jRo5idnUV7ezva2tpY0H92djby8vIkg5BFfCA/eco6KrW/IogMuIhXR48exYULF3D16lVcu3YNy8vLzHrM4wTPqEj1FQgEmBtwe3s75ufnmYWYx4lwOIyVlRV0d3czRiYnJweVlZWw2+1sbPy4KY4qHA5jfn4eMzMz2NjYwPz8PHw+3xN1H/m5k3vy0NAQYrEYysvLsba2xp73er1YW1tjwf+Eh3q9HvX19aivr3+CsZC7CHnl08rKCrPwkTsbMZBHjx6F0WhEQUFBXPKZtbU1jIyMMLfu7e3tuOQh4p7GYjEsLCxgeHgY29vbKC4uxieffMKeoRiK559/HjMzM5ifn8fbb7+NvLw8lhSC31+RHvCMgqhkE5+Vwgk5nCQhje4UCsKnPvV6PbKzs6HT6TAzM4NgMMhwl19jKZomMkb8uMmrobi4GAMDA0zZR7RYar5kHeI9Q+SyFCqVShYjTJpxq9WK0tJSlJaWPqHpFhl1vj25uWxsbMRZMXjGntyDVSoVVlZW2LrRTygUYm5bNP/6+nqUlpYiFovB5XIhEAggLS2NWVKIVpJ7q91uj8sATAIDjddoNMJqtWJ6epol1khJSYHFYsHZs2eZVbelpQUOh+MJvKP5BoNBDA4OMjf1paUlLC8vM4tKNBrF0tISVldXUVFREedOSBZgk8mEoaEhFq/k8/lYzCmNWafTob6+no2fV0BJjYs8O/jPSHgeHh7G2NgYjEYjbDYbvF7vE4IM/3ciOsLTahFfxPOm1+uRl5fHSil5vV5Gb/h+eNzlFWGkTMzKykJKSgoTrvLz8xGNRtHf34+1tbW4xC3imRPPw+7uLuMBpRQUe3uPM7oqFI8thcePH2deH++++y5u3bqFq1evIjU1FQUFBSgoKIjrj/qkZE6UWIpfJ/6+isViLLRGTAZCCnqLxYJIJIL19XVsbW2xpFeUwIWsgaLAtZ9wJHV/EI6vr68jEokwa6mII6LSifoiZUk0GmUeVYfw+4HPxN2Rv+DEC4G/mMi6AwAOhwOvvvoqxsfHmTsIzxzwjBsRZ4fDwXzKKQ5A1AYQkCBEKdMp7T65oxDSUTIDIirhcJhVbvf5fHFtU7p2Ej7FuQG/OST0XSQSwfT0NN588010dXXh0qVLePHFF9Hf34+xsbG4teQPKGk7yc1qZWUFPT09cUwpZSSanp5mVeJjsRgjeqJGjP8R+ySLkELx2A3q/PnzyMrKipsLn+FIvOSliIjcZyIxpcxW9D0RLN5UT4IJMffUDqXBF1P78uOkHz6lP884Eb7xuETaObIqLC4u4u2330ZXVxfOnj2LtrY2PHr0CAMDA3FrQBo9rVaLvLw83L9/Hw8ePEBZWRlj1CkbFr9GNIaMjAycP38e//7v/86scHNzc7BYLMxiKwq4arUazc3N6O7uRl9fH3p6eljGx9zc3LhCliKzyeMAlZqgjGX8HtFvYmL4NRb3m9ZUoVCgpKQEb7zxBjY2NvDRRx9hYGCAnQspgUTuYia8UKlUyM7OZq6F/f39yM3NZe7GtH8qlQputxu3b9+Gx+PBa6+9hm9961ts3Xn3ltTUVOTn50Ov16Onp4e5FY6PjzOXJH5uRCui0WicdfTkyZPo7+/H3bt32fpQCurt7W3GxJFVk34onkPKJVAEUkLQeXA6nXjhhRdgNpvj3qOzzFtLRIsV0QcRaI4Uo+Pz+VgcoFqtjhPENRoNqqur8Td/8zf427/9W7zzzjuw2Wwssx7tI688Efvi912ct5QAR2vLK9zEZ0iIIdrB3yfAY3dXYpL4cUkpzagP/j7icZIfl8fjwfvvv48bN27A6XTi61//OjQaDR4+fBgn7FO/lJmQNPlim/xa8KnhQ6EQix+uqKjAX//1X6O8vDyOrvA0TUpg4+dG3wWDQXZP8lk+6R3K1ii1j/RD9xZZeR89eoRjx44xob2srAwvv/wywyW6W+l+8Xg87H7lmX4aC6Vy55VrJDjl5eVhcHCQ/Zw+fTpOGOFpvFKpZEo7/izQM+SmRllp6bySizAx1Url48yGVOZhc3OTZdmjOZAVWrToi/glriWNc25uDj6fDzqdDpWVlSzGVNxrcW/58yfulWitFQUufh0GBgbw4x//GHt7e7h8+TKam5sxPz+P9vZ2STwQzzAAtmZJSY/LgYyNjeFnP/sZFhcXceHCBZw9exa3bt3C8PDwE3gpdWfRPSNa3eh+WVhYYKEECsXj2Mzz58+jqqoKaWlp+PnPf47e3l5MT0/D4XDE7YtC8djbp6CggCUYEdeW+uTvZLpjpe5PhUKBra0trK6uMpdwyoxK7riiwpifPw8ibRCf293dxcLCApaWlpgiNz09/Yn15Nvg73a+TX5dpHBsPyHyED4dfCaJQ6QYNQIKmhwdHWXaVTqkWq0WRUVFzJ2Aglm9Xi8mJiYwNzfH/KHJkpWbm4vJyUn09fUxCV9k9ijd9uTkJNbX15GRkYHU1FSsrq7C5XKxy4LGR77+FIei1+vhdrsxODjI4uCI8Zmfn8fo6GicwCISN/qtUCjg8XjQ3t6O9vZ2XLhwAefPn2fxBVKHWaF4rOmtqqrCuXPn8J3vfAff/OY3odVqceXKFfT19cUVAp+bm8ODBw9gt9tRUVEBtVrNBBnRrYwXkkXCTinaI5EIenp6MDk5ybRCkUgEGxsbGBsbi9OQ8/MV9z/RYRc/pwuD2qNskXt7j61HDocDRqMR6+vrWFlZYaUEiAmlzErZ2dmMkBDB4d15xL0R/+YJP6XJpVTA9+7dQ1dXF44ePYqXXnoJubm5TLjkLyb6rVQqWQwVJY6g5CiU2ltqXVJSUtDY2Iji4mJMTEzgl7/8JXw+H4vR4K0e/EVeXFyM2tpaKBQK/O///i86OzuRnp6OrKwstib8ZcHvnUKhYOn9KVmHeFnwOB6LxZgbhbiX9A71SVberq4uFBYW4vXXX8fZs2eZRZgHfjzipWsymXDs2DG0tbXhr/7qr3Dp0iV4PB688847mJiYYBe1Wq1GUVER2tra8K1vfQt//ud/juTkZHR0dODBgwdPnLtY7HEdwJaWFnz3u9/FpUuXYLPZkJ+fj7q6Oha3xeMO4dfm5iYePHgAtVqNuro6OBwOFl9Gz1KSjs3NTXR3d7N0zgrFY/ewubk5jIyMsJpRu7u7srSF1lWpVCI9PR2xWAwDAwMYGhpCKBTCzs4OS/U/MTGBhYWFuPnm5eWhtbUVbW1tuHz5Mi5cuMDc/MTLem9vD48ePcL6+joaGhrgcDieKAlAz/r9fpbs4tixY3jjjTdQX18f524pJ4zzuMPPkf7nzy/P0IvKGtEKq9VqWWzbwsJCnJae2qJSLXw8C9+3FM3iaR+/XrHY43TdXV1dePvtt5GWloZXX30VhYWF7Bm+f4VCwZSBZB2SUnqI95rD4UBLSwu+8Y1v4I033mBud93d3fB4PHHviHMR6YCUEoBik7a3t7GwsMDSsVO7ZLnKysqKqyVJ7zY0NKCtrQ3f+9738NWvfhWhUAhvvvkmS9QTDofR09ODkZER7O7uMuHM6/VicnISy8vLcUKFSKtIqUEJXYDH1nOXy4Wenh6Ulpbi/PnzWF1dxVtvvYXV1dU4IY/WJTU1FWfOnMGlS5fQ1tbGsjny9xEl0vB4PHC73XHu4oQHFFNsNptZzNjQ0BArV0F8w9LSErtTRSGcv//4uZKnzcLCAjo7O1nWWr6MQyLhm2+L70/8XhTM+POkUCgwMjKCt99+GwMDA7h48SKOHTvGrCxy7Ur1vbOzg+TkZBZn/d5772FwcJBlziUvEbE9cYwAWMwmnSOeLgOPz2lXVxezOtNa7u7ussypNTU1cbwGP1Z+bXkaxP+I7qPEu4jug/wcRkZGMD4+DoXicWw3lS2hPqTwXmptxT3nhepIJIL5+XlcvXoVfr8fDQ0NqK6uZiWc5Lw1eLykeyg5OZl5oCWiG4fw24NnEtIIeMTgiThdWnt7eyzN8D/8wz/gRz/6EfPvpeKU0WgUpaWlqK6uRnJyMnw+H37961/j7//+7/H9738f9+/fZwjd0NCAY8eOIRAI4NatW+js7GS1bYhZpwQY5Fq4t7eHoqIiFBQUxGmGySq2vr6OcDiM5uZmlmgjPz8fe3t7uHv3Ltrb27G4uIi1tTUMDw+jr68Pbrc77kCJGkv+kG9sbGBqago+ny9OECXtHBFxIk4AmMsZMcwWiwVarZbVPOG1v0rlY7/r2trauDS0IoHgf6RAo9GwxBVDQ0P46KOPWOzV2toaBgYGmHuI3GVA+57owpC6JEhjSWvg9XrhcrlY0cmKigo4HA4EAgGMj4+zMUSjUfh8PgQCAeTk5KC8vDyOaMm5lRDQs1T3inCXAuR1Oh0KCwuhUqkwPj7OsidSOn/SOhPx592UALBMWOFwGP39/QgGgygrK3viQqZ3qH+TyYS6ujrEYjHcuXMHGo1GMoCaJ5o6nQ41NTWoqKhAR0cHpqamYLfbkZOTI8l48hCJRFj6cqrBxcfO0L4Gg0F4vV643W5WK4e/pHgiTxrOqakpvPfee/B6vSyDl16vf8IiSGOTw1tKMEDpgkmQpLpHfG0uqi9FiUIUise1jvg6avw4yU3t+PHjOH/+PFpbW1nyH61W+8SlxuOWXq9HY2MjSkpKWKwkv842m425Cl2/fh0PHz6Ey+WC1+vFyMgI7ty5g+3tbfj9fni9Xng8Hmxvbz9RjoRXBCiVSlZWoqenBx9++CFGRkawsbHBmNX+/n6sr6/HKWZoXSixC1+Lj/ri+9HpdCgvL0dNTQ1SU1PjGBcaUygUwtjYGH7xi18gOTmZZbSjZC+icMu/y89PyhNCxHG/389chkl5xrfNj12r1aKyspKlBh8fH2dKvVAohPX1dajVapw4cYK5dfN0k4QHskjzdJ3uGn5sJDzMzs6yxEQ2m40pQCiuiM44lb0Ih8MwGo0sWzHho5wCg4qgk4UgNTUVwWCQ3ani+kox0VKeA/ScwWBAWVkZUlNTMTg4yARccsva3NyEVqtlsdzUHo2b6ilSVsqkpCSWddfhcMBkMqGzsxPvv/8+iwNbWlpCZ2cnhoaGEAgE4taUr19G9N7v96OwsJAlxHG5XLhx4wbC4TAaGxvx2muvoaCgAA8fPsSvfvWrJxSLhCdU9oAUsxSLS9ay4uJiOJ1ObGxsoLe3l+EP8Q0KhYKFAZAVLxaLobOzE52dnVhbW4Pb7cbw8DD6+/vh9Xrj9lLEHx6XeYZ7Y2MDhYWFqK2tRU5OzhNxbHICkijoEM9DeE14QJ8Trovnc3FxERMTEwiHwyxxTjAYjONhROUX1akjXPf5fFhdXYXRaMTx48ext7eHiYkJbG9vsxhtqqdJbfFnT1wvvV6PzMxMAGBlivj9pUyrw8PDWFpaesKaTvX0KGOvVCwyf35EEBVoUudVFPwCgQBu3ryJ8fFx6PV6Vp6IrNZU/5EUeVLA89bUD/EgkUgEOzs7mJ2dxfXr1/HBBx8gMzMTL774IoqLi+PocSKlGd31wWCQeZnQ3UZ1N3kXSCme4hA+O3gmd0dCiFgsxuplkDmfih1S/EcoFMLk5CRu3ryJjo4OjI6O4uWXX0ZNTQ3cbjer4XTy5EnEYo9jLa5cuYIrV64wJqu1tRVqtRqFhYX46le/iq2tLfT29uL73/8+Lly4gNraWmRmZmJvbw8LCwuYnZ1lNYgo+9HJkycxOzuL//zP/0RGRgbq6uqwtbWFqakppKSk4A/+4A+QmZnJgpO7urrQ1dWFf/7nf0ZjYyOLj3I4HLhw4QILIqbDR8WJNzY2mAaCXHIouUh/fz9sNhtisRh6enoYwzs+Pg6NRoONjQ1WvHdtbQ0ul4uVD6C0xZSZkvyajUYjysvLWWAzFS7d2dlhLkfAb5gcKh7t9/uxvb0d52pFNXhGRkbw5ptvYnJyEk6nk71bX1/PrEAiUSJGmIgspbin9SGCvbm5GZeAgOoF3b9/H6mpqTCbzejr68PExASOHDmCpqYmmM1mNDc3Y3BwED09Pbh9+za+9KUvIRAIYGBggNVjKi8vZxfe+vo61tfXoVQq4ff72cUrAmXtHB8fx7Fjx6DVajE2NoaOjg6mgSJXJKphVF9fj1AoxEoZuN1uTExMwGw2M3cGCiavrq5mQj9lDaOAZZ/Px/zqQ6EQK7Ybi8VQV1eH+/fvs5pzGo0G6+vr8Pv92NrawsbGBmMugcduFuXl5WhtbcXNmzdhMBhY4XXe6iG6UtCedHd3M8GX4k0oiJtiQCcmJnD79m0W+0fFecPhMCvMu7m5yRQnXq8X7e3tuH79OkthTDGfgUAAXq+X4SeBeLHRXAOBACuAu7i4iPv378Pv96Ourg5WqzWu2LfH48HMzAy2t7dx7do1+Hw+NDc3w263w+PxxJ1XYlKVSiUrY0HnOhwOY2NjgxXsDYVC0Gq1CAaDcLvdUKlUKCwsRFFREQwGA1PmUKHjSCQCi8WC+vp6VFdXo7+/H//xH/+B+/fvs9ja9PR01NXV4c6dO0wRoNFoGC5vb29ja2uLre3m5

  • Задание 5

    а)      Найти сумму элементов главной диагонали массива 10*10.

    б)      Найти сумму элементов побочной диагонали массива 10*10.

    Задание 6

    А)1айти сумму элементов, стоящих над главной диагональю массива 10*10.

    Б) Найти сумму элементов, стоящих под главной диагональю массива 10*10.