Программирование
| Тип работы: | Все Задача Курсовая работа Лабораторная работа |
| Язык программирования: | Все Basic Batch C C# C++ Delphi HTML JavaScript Object Pascal Pascal Pascal ABC Python VBA алгоритмические языки |
| Блок-схема: | Все Есть Нет |
-
1. Вычислить и вывести на экран таблицу функции y=f(x) в интервале [a,b] с шагом h. Результаты представить в виде таблицы:
Таблицу выровнять с помощью функций форматирования cout.width(), cout.precision().
2. Задан массив целых чисел X(n).
Найти сумму чисел, которые расположены между минимальным и максимальными элементами массива.
-
Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) и найдите наименьшее значение функции при изменении x на отрезке [a;b] с шагом h1 и y на отрезке [c;d] с шагом h2.
-
100 руб.
Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) и найдите наименьшее значение функции при изменении x на отрезке [a;b] с шагом h1 и y на отрезке [c;d] с шагом h2.
a= 0.1 b= 1.5 c= 1 d=2 h1=0.1 h2=0.1 z(x,y) = x + 1/x + (1 - y)/2
-
100 руб.
Ввести массив А.
1) Если максимальный элемент массива больше 50, то найти сумму отрицательных элементов массива.
2) Вычислить сумму элементов массива, расположенных до последнего положительного элемента.
Программа должна позволять ввести количество элементов массива, а затем - сами элементы массива с клавиатуры.
Для хранения элементов используется динамический массив.
Для данной задачи предусмотреть следующие случаи:
В массиве могут быть, как только отрицательные, так только и положительные элементы массива, а также состоять из нулей.
Элементы массива могут быть как больше 50, так и меньше 50.
Вид приложения - консольное.
-
- Описать функцию для определения f(x,y) (вид функции для каждого варианта задания приведен в столбце 2 таблицы).
- Задать конкретные значения s, t и вычислить а, b (формулы для определения а, b для каждого варианта задания приведены в столбце 2 таблицы).
- Описать рекурсивные функции для определения pi, hi. Задать значение z и вычислить с (формулы для определения рекурсивных функций и для определения с приведены в столбце 3 таблицы).
- Задать три последовательности случайных чисел ni, mj, 1k и произвести действия над каждым элементом этих последовательностей, используя процедуру (количество элементов последовательностей i, j, к и соответствующие действия для каждого варианта задания приведены в столбце 4 таблицы).
На экран необходимо последовательно вывести значения переменных а, Ь, с, заданные и преобразованные последовательности ni, mj, 1k (каждую последовательность чисел вывести в одну строку).
Вид функции f(x,y). Задать s, t. Вычислить a, b.
Вид функции pi, hi.
Задать z.
Вычислить c
Значения i, j, k.
Произвести действия над элементами последовательностей
2
3
4
-
Организовать программным способом файл F, компонентами которого являются действительные числа. Найти:
а) наименьшее из значений компонент с нечетными номерами;
б) сумму наименьшей и наибольшей компонент;
в) разность первой и последней компонент;
г) при наличии в файле более 10 отрицательных значений выдать на экран сообщение.
Вывести на экран содержимое файла и все найденные значения.
Привести блок-схему программы -
20
Мэт и Пэт хотят пригласить своих друзей на вечеринку. Они просят вас напи* сать программу, которая делает следующее.
- Позволяет Мэту ввести список имен его друзей. Имена сохраняются в контейнере и затем отображаются в отсортированном порядке.
- Позволяет Пэт ввести список ее друзей. Имена сохраняются во втором коп тейнере и затем отображаются в отсортированном порядке.
- Создает третий контейнер, который объединяет эти два списка, исключает дубликаты и отображает содержимое этого контейнера.
3
Дан массив из N целых чисел. Найти среднее арифметическое злемеитов массива, кратных числу к. Поменять знак у всех злемеитов массива между первым максимальным и последним максимальным элементами. Если первый отрицательный злемент имеет четный индекс, то поменять местами части массива относительно этого зле мента. Удалить из массива нулевые злементы. Отсортировать первую половину массива по возрастанию.
-
Разработать и реализовать диаграмму классов для описанных объектов предметной области, ис-пользуя механизм композиции. Протестировать все методы каждого класса. Все поля классов должны быть скрытыми (private) или защищенными (protected). Методы не должны содержать операций вво-да/вывода, за исключением процедуры, единственной задачей которой является вывод информации об объекте на экран.
Объект – футболист. Поля: фамилия, игровой номер, роль (нападающий, полузащитник, защит-ник, вратарь). Методы: процедура инициализации, процедура вывода информации об объекте на экран и функции, возвращающие значения полей по запросу.
Объект – стартовый состав футбольной команды. Включает в себя название команды и 11 футбо-листов. Методы объекта должны позволять: инициализировать объект, выводить стартовый состав на экран и определять, под каким номером играет вратарь.
В отчете привести диаграмму разработанных классов и объектную декомпозицию -
1. Дан файл с произвольным текстом (имя файла вводится). Подсчитать, сколько слов в нем заканчиваются
на букву "a". Полученное значение вывести на экран и записать в текстовый файл с именем NUM.TXT
2. Создать текстовый файл, в который записать несколько чисел. Программа должна делать следующее. С
клавиатуры вводится произвольное число. Добавить это число в начало, конец и середину файла -
Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) при изменении x на отрезке[a;b]c шагом h1 и y на отрезке [c;d] с шагом h2.
a=0 b=3 h1=0.1 c=1 d=4 h2=0.2
-
1. Дано натуральное число n. Получить сумму тех чисел вида i*i+3*i*n*n+n (i=1, 2, ...., n), которые являются утроенными не четными. С помощью for.
2. Определить является ли число степенью тройки, если да, то какой. Функцию для возведения в степень не использовать. Использовать while.
3. Определить является ли число степенью тройки, если да, то какой. Функцию для возведения в степень не использовать. Использовать do while.
получается 3 программы 3 блок схемы. -
Лабораторная работа №2
Тема и название работы:
Основные средства языка программирования VB .NET. Типы данных.
Вычисление арифметических выражений.
Задание на разработку проекта и вариант задания:
Решите задачу вычисления арифметических выражений путем создания двух проектов в одном решении с именем Проект 2.1: первый проект – с неявными преобразованиями типов данных; второй – Проект 2.2 с требованием явного преобразования (без инструкции Option Strict On и с использованием этой инструкции):
k =b l = [b]Лабораторная работа №3
Задание на разработку задачи:
Создайте приложение (решение), состоящее из трех проектов с именем Решение 3.1 для вычисления арифметического выражения:
k =b l = [b]В каждом проекте для вычисления заданного арифметического выражения необходимо реализовать одну из следующих процедур: процедуру-функцию с формальными параметрами, процедуру-подпрограмму с формальными параметрами и процедуру без параметров (передача данных в соответствующем проекте будет осуществляться через глобальные объекты).
Лабораторная работа №4
Тема и название лабораторной работы:
Программирование алгоритмов разветвляющихся структур.
Вычисление условных выражений.
Задание на разработку проекта:
Создайте проект с именем Проект-4 для вычисления значения функции с условием y=f(a, x):
<img src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjcAAACYCAYAAAFv+vgqAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAAFxEAABcRAcom8z8AAOp7SURBVHhe7J0FeFTH18bp13+hxZ0AwQnu7lKc4taixVpcCsWluFspxaFQ3N3d3SUh7p7dzfpu5PfN3E0ggeDQ0nb3eV7I3p07d+7MmXfOmTlzJllkZCR2JI0XKsfofirR978C2XLnQ6fXJ/nb34kXKsf12I5E31XhoU//1mrClf/lJ1KrQ6d7EXrxkkld14r08flIhIZFPP1brwlAZ7BVjq+v/9PrfzeSrJzTi7uTJ/1XFMmemnnNC5C3XE2yVRlC6WwllDQbNmxglwfkKlkRizWC0gUduLy0C6mylCZXoTa0LpyGL3I3JlX5AeT/bjElu/2BR5BGuTfgxmYyfZWebGV/oHSlMux8oKFmrRrcCwgj2hKO5smJROV5HdJlduS6n5acRStgNEaQN29etA/2YfI6ilGb9D0SaVNmptGorZhMgZjMZuVay4JpKJsuw9M0SVbO2cWd8N03FqvrOua3KEjGOpOolSU7+Rv8wuTJkylRogS7fYX4xBjZPfJrTBYLd69cYlCtrFQbvo/UZXvQKkdqlnYtg7/RSp50JZ9WjtfdSyz/uQUO5X5kj0ss9acfjnu2lhrVnbBovTHotE/L82po8RPFcPUJwxptIdygxmixisrZz5kIXlk53RZfJnWhTsrf5w5sIFJItz7oBj3W3nma5rXdKiFqpk2ldKnly5ezU0iO3mBUrhv0ti6jFTg5p+MLXcg13Ih3iEZct33Xv+Ll10z/IcnrL4NWZ+uOeoPhhd9eBd0bpH+hcm5s+S3R96Sg0dik4N+OV0uOwcqJSw9xeeJLoLtLonT/BYjKsYl4TEwMBiH2D/b+8fTH0Hv7KV3WCYPRIsjO1oX+S1Akp0+1CgwYMICroXpOb5qNyXmXwi2WUBduePpy5OQNbp46kmQGnwKyZavBzr6lydd6MbWa9GVnSCw9VjyGKGcuBce+kN7z2maIfqT8PWPGDGZMm6r8PW16j0Tpkml1RgI1zxSwa9t/I9rgxqPbJ7AYniWUGDJmdqLvnwrq505NgwIZSJO5JBmKtueQ2sr3yx/z+8VQLiZROQfHVWNq95rK3y4uLrg4Owti16HWBiQaLF7gHI+z+xN9TwhN3MjwX8GrCfkdYBE6TzyS+v2fhLeqHM+7l5O8nhAhft5Cn9GiCvR+ei1eH5K48ccgRR+K//4hYDLZNFyzyaSYNQahw9jMmJdLulGmfe6aTkAfp7NJvFA5Lke38njXRHqVTUHWwq24IvpskMFCKccyFGz3O/u9owiMVlOm7UgGVMrFraBnypSUliFNy1Cmw0xc1w98ej3Az5dqY07hkKUYOqExy8qL/+19YbBGc/70KZy9r4pK0XL7z25E3N9L4SxFKFumcJL3yBE62NuVRec0mKOi6Dl8gXJ9YA1HodA+q9AkJef++kGMrZuffPlqMWzKTB7c2MO0xjlxarmQgVNmcUYfyy0XX7Jkr0HPZZcxitru1asXd+/eZUiT0ow7EsyNjT+Tu8ogkaeWut/9SLY2K7gWIV4kJPqVav3bQ0/HvoNRG830696SolmSE3ZrG/mSJWNVryJJpBcQg1DvIUMYvOGx8v385tnCZImk7vjDVP1559N0L1TO9c2LE31PCLPeZpW/DJ999hmBPl7K36qQxMwfD5czm1+49qnigxPyvwkvVI458PWk+1/BC5VjxzO8UDnnXVSJvn9sXFwziCxFv0nyt78bL1SOV6RNZ0gKQWG2iuvatcsL06DxiFALfSHh93AVWo36hbziIYf15KlLx33XftBh/n2RZOVUKFSYH+oU56qwUSCS0pUqYjRYiTbZCu56aiwPdowhdZbSpEuVhdWXAylTrSbW6FgsRh01a1fHoPLE6HeZGKsPt4TiF5+/Y5GKhOoNuG/vQ3HHTPxPDLnVKlcgVYpCpMzWiDH77z9N+zpoQx7hlD0jD/dPJVW6YqRInpb/fVaSIYcf8H+5uiZ5j4RejLrVyxdRlNE/D11Rrmn1FkLE26qjnmn2SVbO/QAVf/hG8tN+nVI5Wp0Vc+g98eIGZeoi7M488qbLhf+9g1wxQ+pMdSFGyx2Vt1DENNKgR2MwUylvOvSWWB4LvSnKapNIWd2Lb3vjvrUHxoC7T5/7cNNQDnvoKdRgyNNrr8PvLbITG2OlZJoc+N4+RvZKQymWoTjfDWhIlkKdk7xHwYUpShnldKzFGkXHH39RrucrVSaR9v7m3Upr4oZHAIULFybw+gzlmswofkrUEGciPAgzPZ02lTg461turR3A2Jl/Kt91Qmrif3seWp2B3897Jvnby/B0ivYtFUvdG6R/oXIeqV5tMEqbJanr/0a8UnLuXDiGSSfIVCM0XkGuCdP9F5BMJUaIcDHCyGlSecFV/UxyCjpmZ8y+YJIJ0oy/9l9CsnNLfoCI2wwc2E+5oDKb6Lz6NjkzlWL0z6O59thT9E8xJH+iE11Gq0khV58ob+X/kO39hQ14iYrZMpMjT84k77kTZKHskCP4XNikTJMaDTpOzmnHL/s9EqVL1r5EYrM+SFi3afLUJ2OBZomu68R1k/7Z908FOqOFE7ceEUoUj++cZF7ncujVZymX9jOuT/s6yXuWHLpJwR+2EhHopUyTSjKvmjYFKYo/N4ec8IuEd+SLk0D/Vbz5UP4GkIt9/+pp0ldVTrDq1SPWuHHjhMlgMwE0cethEiaTUdFvpE6UqvqYRPd8CCiK21N9y/BGOozJmJhDn1/ClnihcjxF5QzafIfLvmru7BjL7BaFyVvtR4XsIk7PYs/gSuzZsZlDZx+yaWyDRPfWrFETYkPIU6Q1fhG2hwV73ePWqVVYYvVU7reOGtnzJ7rnfZEq/zfM6OREu3lnWLh4G8fdTIw+IXjEdTsB6qQb0+XmZQ4t66n8vW/Db8RYhAKrM5MvZ+KZwyQl52GgFp01mmOTm1IsU2paz7vEEy3cXNqNWiWyiZZSC9VbJQa5tXRpPUiRlKJFiyrTpAFnp9PRKQ0hmlCF6C6t7Em1amUZUycLkxplpkCupEnyXTGuQT6+Sp6TIunT027ODu6GRjHkyGNcVAb8X1I5IxvkongZmzuNwRzNsFlr8DmzgNAry5RJ9vh0L1TOqzTkCM3LLeaoqCiFZ+LVeM1zv8fjnv8zp6VPHR+UkP9teKFyjj4OS/T9v4wXKud5aERX8nt0819vW1ms1rfwKLPjtYLjemy7Mron9dvbQM50SHfC4cOHf1SMGDFCUXWSKkNSkE4mfXuNVCYwr67tznWfVy/N2WHDGwjODmX8knN0ElEWuVSvJ8oqB3wtJ1dOw2AyKPNxFjGYK7qp1kjttMk54+z7NB85uXptZx+2u6N8N1ujMOptPVxnMGG1PBNOq8gnvvdfXPojt4KFLiv0V6ksKNfF3/G/y3x3TWmLl9rEzdV9cY/zWU0Is8Wq6MNSyZgwd4sixNLN0vYOIo3fFVLma4g52qp8N8Z5RBstUcwb/i2rL/o8zetDw2AShpb5mZtFwnqRrg4mBaIjCE1SH7f0YHxOt38byLqW9fg6V454Pz6dwZhk2tcKjtvpfcJMN3P2ty5cCdHgd2ACq7yMxLj/ydB9OsVJWc7AZ6g4Cr3OSs0sDkRpPXCsNjyRt8CQIUOIuLdAcV52TJ8frDrChV2xe1h1bllBbzSTNkMNVn+Xj2/7j8XNL0gI4iOqDtunFDw40Jetfywhd9rUaPRGbqzoRaZMeTCIxpcz+LnTlVZm8eOdneNxa9tPVGrWi8uPfYVQaxTnZzmzv+tRFKbAB9Sbdkixi+I/snG0j7eSLUtafAxCq1W7Ubz1BPFuz/L8MNDye8usDJs0lUkTfiZDo/kUSZ1LaNFGYW89EoIdRvZKP2GOilZWDKTX+bCjztQqU5vsxbu+myeGOhxft7ssmTOR1CW7Pe180RYtS2eMZPyqE4IA4oTTEEKmdGnY/DAiSW3+jRnn9ML23AtQ4bNnJKt9BCs8WcOgvTrmNM4lqjuSlNXGi5e1UiVtRmF4xlAqm3jZiGAWLVqEv78/rVq1IvD6TGVLgOfZJWTOXZAsRZsL3SKSPGlTkTdbevY+COPOlhE45CtMptxVMMbEkqNQW6wmPU6p/kfBPHloWsmBgEd7qTxko5A9Hz7P9g2xUT4U7bRKWRvzDQkneY4WT707Qh4fIk2W3GRO70BgpI4MJXrgtrkLu5xjMQbcodbkg4neV6f2JkXRzoIBjWT9LDVat1OMfot1tLeBLsKdjKkykDNjag4/Csbn8loyOeYno1NjpjbOw3ezDwm7z4JT6sJCcA6QqfFcZVkrbZ4O7yQ4+vB7/C+tA3kKlcMha3nFSctsCeCnGasJ1wuzLy6dQeh7OVOkwxoTww/FU/Ag3MbECfHGgpPUb6+EKgjvIJsV0rt3b2JjY9FEBBD6EiP5ZZBTQ/Er0C9DQECQ8tIRwX6oNeKeOEp/b4h8Hju7ig7xgfL7F+G1gvP40CY8PoBybMe/C+/IODrWD6jF5SADD9f/yKyzJn77tihXvO6Qv/lsZfNE4vR2/Nug7HmoX7Y2Ou9d7L3vzdy5c5k3bw73w21Dyo3Nv/JQTplqDVzcsYCmLTvjpYmiYa7PMQnF9PC4hozaE8KfvUty7Mo5CrRf8oFdaP8bUPnep803TVl/8r4YdrXcP72Fpk1b8zAgktA7hxg7aiQjR47hwPUAVs2bi0kosefXzcMj4s3WF6VyP2NYT75p0w3fiKTTSEjLc+LcDRiE5bZ48jQiXzJMK4wDXnw98fgLPwac/I1Dt3wV/eHx7sm0H2nb2jnvtxWY40xWO94fUVH+pMpeS6nbabPm4XVjL13/tO2K0EYa8N3Sn63+wnpUn1N2SFXKkY3u5Qtxc1ajJHdKJQWv88vJUbQi4yaPosIQ254fdViQYrhI+Pn5PV0TidJ7Kj4jamHRJcwjIV47VLmf2IGnRg5VGqKFteT8xIco02sUXMFOQ5q1wfIJuht8qtCZrPi6Oos6tjWW9Kp0cfXBYpAOh7a5r0ghRNHmuO8aDXphYhm0b7bLVmsw4ef+ROQfK+6OSjKNDVrxe7RigivPeeF3Gz6eVWXHvxqftODIGc42bdooc0AJ0alTpzdeVpDr36YEHq12fBi8VnDcju9UBEdSndmiRyP+N2hCMZqMytS/NiwAraBZOTyZDFr04m+DJZYc5Qeg0egwRQajNtim9vWREUz785zyt+KnLe6Xa0QJnxcP6axRuXIVBjcqSVS0XIC0LQHcX93/qUdLPExhbhTKlYOsmR045aPh1x9r4aEzsXFkC+6bIH/eBp+0wn5zy1iy5cxB859WKC6JU76rTM7sWVl/yYvHh34hX9485M2Xn9+vedC0+jeYzEZGNilJ8Ct8OZJC+N2tODrmJrNjYQLMiX1EdHoTl47uUyZOg69v5oe1dzB5HKbj3LNPJwYT4o0Z5+GWUTgHaZnaoiw60YBlynzDk6OzqNKwLd2/KYuPxsqagZXos8OT/ZO+4ZCXntArKylTuwUTu1bmcYyV0EAv6gxeQ3BIGLGBh/lf3iZEGRNv/5DbR9RqtbKetHLlSmUjpNViYGL9lKy6E8T9tYMUwUk4yXdqQTsGzduM5/0DVBt9EoNQ6vKm+pK2M4+IvA0s7lqJXdefrZt9SjCKTpGlQh+ePH6Es7MLEQG76Lv2nii3Tug4Htze0I2jTwyE3d2tuGEVy1OBIsVbsuOnyi91x0oSoiP1qZyddQdOc2/vCBaek9tztDw5vYYW/eZiMNnW8pS0os5+/a4kqXPXUWaXX8hL4LWCc2fHClzUFmWBU0qewWgz/6Rjn1wolKajXBCTv+vFg7V6o7J2lL1Qa1Ra09PfE7pISZiNcqjRiv+NTBkx4+ncjxQi6QwslyrkZ1CjEkSLylX2MYtnP1gzQFk66DpsUYIXFeUQyqJR5GkWFWCM6006URazOZIs+ZoLtnv27E8NWukgKcov61R+N4g6kU6Uct3MEr/4G7ewK4MTye96wfzx978p5IKlRiPXoUQdxa1JJYRBaRNbvcm2VNpHLrA+l07itYJzY+sSHr9mc4gd/z28fqg6/mH8cez4d+G1giMh/UHCEugUdtjxRoJjhx3P47WCY7YaufnIFsXk34rnPRDteD1eKTjSQpowfqYSJyip3/8N0GtVFM2aidzZMrL64r+7g3xIvFJwZBjTyb+uTnIC6G3x5MkThg0blqSD+YfErVu3knz+yxB8fzPHXfSYo3V85dD8jfbz2fEGgjNl8ZpXCk5oeFLeeVr8fRNPuEmfY70u6XDar0KkKiLJ6/HQajXKRlH5d3iEWpkHSvjchFCrwpV5jOevy3mLbaO+Zv4J10TXNeHBhKn+G6F63xZvLDhy0kiGTZE90mSRuw3k/2FMXndBaTg5rFnlDgh5b9A+aveYg0ZrG+JkY1aqUpMSjnWUuKbKbon4HQYCcleDbcLJpm/Eh42RjtMVvhmuPFNO6j29HhfoUOZj0oVRo8tcRRdzrNTz2aRgHJRnRVmVd3A+sQy3UJPyLnI3gZxQk5NvI+o6suzkE3SRGiWwo9JR5HKK21kyZCwprn2soVqbaMdBwnpR3i1ul4Oc/JSTgvK6Utdx6d8Fsg1fNqkXDzmxG98e8Ts+nscbCY7ZqsGpSEnKVK5IwbaDKVS6IulK9QECyPPdGtb3q05VpwIUyJySWxoLqnsLWXrzmZ+I3P9ao1Y9yhdoiNWsp3C6VFQsnoeZh93ZNroRJSpXJ0Per8VwYcYhnQOViuVk3kl/nmzowbEACHqwm8y5SlI0Z0a23wtidosc3A4y8UO5tPipDfzWuSS6KDMFa/ZJJDhaoZs1K5yRmlVK0mzSHs7Oa8y1QMiTNT8ly1UiRb6meO3tSyanclSrVo0KrcZwdWV35p/2ZNvIOuxzjRD3F0T7MXyPRGea+V1pylapQuGmozAZdZTNmppKJXMzac99Ds9uRs7cecntkJHlruHUy+yAXtRjh2KpuaZ/+1ljKaT7JjSmRJXaZPoyDYF6KaA69i9bgEdAxNMdDxImn0OU+n4FkXdX0GbWiRdm/SVeIzh6Zq/YrAhOmhzNMVljyJu2BFGmKKo4ZBKCE0jejmvY0K8yQdGCEYK2M2i7P6t/qMADoy2wjITsNb8vW005KThXpzDzrG254pabHxmL9cCi0+C8fwBHHvqR3KEEK3aeJVylo3+pzFgRghgWwt3Lx5k06Fu+XXERS5QRh4xZGbLxgdL7/PaOZY2v8QXB0Qt2c/hfRqYs2UxIWIQQnCaK4KTP+bV4BwNDK2dHHaWsbMR9otGbLDTMn40K3y8VjKdn/relueL+7ISLDwW9QUPKgg0ZN2YM3xT7Cs+7a5guOpLOoOXKzcccmPI1D0TnCDqziN9dwqifNQdBt1bTo1XVdxackOBgTuzZzHfVHTnvYesMeqMF54sH+P67ToQY4v10tGwYWpfkuRora4mJ87HhjRknTaGOGK3R5ElXHotRCk5mUdHxglMJlVwnCtrG4B3+zO1QnCfmKO7du4enpycPHz7kwqXriuBE3ZzFlJO29as/910hg1NHokVve7CtF4dvu+MSEsXjC7tJV2kAg8pmJkqIztI2DhzxiCQ64CJtf78gGt2X9AWqUrH3KmUY8983llVxgiP3Z8UruDI8wtXH/kR43iBlsvxcWNBUEZyseRuKd9ALwclBuO7ZZjgJkxhuHTPkJlORdoIFDCztUYnjDwISpfkQkIKTu8VsiIkiwt+NgAfrmLDviXi+mdUbj3B0Rn3uBRgIOLVQEZyGufKTv2h7rgsmeifBER05x5eZiIyK5fKc+k8FR1nnC3Zj8pAeHLkX955aI/0rZyN72qxKJ02UTxzeWHC+yNNOERyHFCUVwSmXIY0iONnbrWRd7zJxgrOFPpt9xFC1gGViqLp06RKFChXiwIEDSn9WGMdspG6+9BTIlYkN14M4/WtvHAsWJlfV7oLRTBTJ8CWF8udgziEXnP/ownHR0A93jyVbHieqNWpNyR828XXG/ylxmJd2K84Rz0gxVJVAqwxVfTm9sDmXXWwMIWOnd6vgIMpQgBbjtnFmdn2uivzSZRe6lhCcgWUzPSc4Wha0ycMZbx13Nw1h4LZHNP9YQ5V41upB9cjn5IRjtV6iI+lpUljG88jM+mu3SPFFFkJ0JgJOzOM35zAaZUmGj9bEmckNuPougqM1ML5JXpwKO9G6a3vWXfUT13VsHN+PE9edsTzVe7Q82TGCH9Y9wBx2neyNJyYaxuLxxspxUr+/FEG7aDZsrVCOtYwdO5aqVasSEwtl8ta3Bf0X1xMqXfGKnwKhlMb/ZtCpKddynKKoJUqTAEZdBBVa/yKE20i+6j/w8OgKvBI5cEt2e7Uy+DKoPa/jkKnYR1SObe/1rH4T18uHx7vXxfN4reBM/e0dBEdIsutjZ/G/9F8VymiePMrf7q6eb51XeHBgktfjoVELE1vQrRRGNw9foeN8uEbWhPjgH/rXxvH9p+CVgiODCdT/cfp7T4rFR2C049+DVwqOXtDasJnL34Fx7Pi34x11HA0xhhD27t2LWlhPfp5P0Jj06ExaXNz97IL2H8A7CU5UTDC5K/5AdIyFLOnyQmwgmcv8wE/VHPAS5nDCtHb8O5FMHRGu6DA6jTyOJ1rRR2LiAgzphcbfc+yiF3QcndnCT+2qkyO3E2nT5iTWquPq7y2oM+NkonR2/HuRzP/eRjbc1tGyYhMOrFvMvHnzmLdwk80ENhmp2X2yIjgGTSC92jVj8qpD4LafulMvCXM5jP/7Kpuwm1SkLPIdP5RNTaD5xVgqdrwaOtFBN84aQptuw1EJljfqIxjTqx1D52xSDiubM+0XRo4cyYRpc7GG3uLwI2nGRzB71f43NFy0eN86SJuWzZi+9sQrVYl7h5fxKFBLmPsV9t58djjb80hmMmuo2WUgI46pWDL5ZwYOHMjAofOVfUgmo5pZq06IIctMA8csyM2jQUd+ZsU9KwfXzWfOiu3cO38K11vnCNEbxQuHcOrKY7uO81bQcm9df7Y9keeEWMlWbQzjazsQYgWPnaM5HQbZstYiVnTINvmygu+fDDtgZGKjwuSs1gfjG0QK04k0P4+YK2dGGFo1PUajTlnymTJlmu0UToGVhx4oaU0mDRmz1yVn+oKYE4SYex7J5PTy7G+KYX5uY5zcy9xj4GT0gnUMFgv5UmVg6pTJTJ46ixO35Kxj4ozseFfoWD+0BuMnT1GCDixZv4/6edISLfeb6bSYY6Tg1MQqOmareMFZc4QhWx+RoVzvNxQcHdWzp6Rx2258Uyy9YCvbJKOfny3ggERgaFyQZZ2RuR2KUX/sgVeGq0kW4LyL9tN2J8kSJoueyUt2iRcwMKt1YX47eJ2xLYqx1+vVw5HHkSVc8rYryW8K3cOtFG4xlhuHF1Pi2984O/Ubxm8+z+imBdh86SKpMzfGLBq0Re5MiuD8X7ZKREVHkbZMzzcSHIM2nM8y1eDB9aOk/CyZGBptE6bOzs62o20FPPxsyzT+N9fRdMpBFrbPw3mvl09+vt6q+jXOqtIaUPu7o42KfWlo8Hio/C+z2+fNwm/YISAMk9goPa5+EXGCoEMf6o0uKgaTXL2Psi2hSFVBozVBtO27XM1PlM8rEC1IwDNQIyxhXqlKWMRDJNNo9WawvHx54jWCo2feqi1vrbNoVKokfTjs+PfgHScA7fiv45MWnIQn9SSEVPaSSm/HX4dPVnCkn3KaNGleiI0jIR3EkronKbyNHmDHm+OjCI5Wp+bC9YfvJXAyLnKL5s3wC9UoQqRAMI2LR1JTAVpMZnNcUGzt0+DYZoOWIjnS4aVK2v3xU4F0QJfehvHfZUSQ+AjnetEGMoiUQfrpKPVgS/Oy8COvglarxyzq6XXtoo/zCdK94qTR1wrOtCVrlQdZLVZC/AMwmcz4B6uUa+YoK57e/koETLlTQZ7gGWU14bm6I5dFGpPZgqeHrxJwSeZ3Yc1UQs0mxc9VznjKnQbPPzMecki6e+0Y044EKrsUZNgP+anQcVqiF5eVsXZ0a/LkzUPxuoOJinhCudaziDUHUL7RSAL3T2Cf36frU6MTAlClUE4csufHNdwkLNLr5M6Rg/wV2mMwG6lYuJDiz1SoSH0CHm1j42UfIn2uU7bnyrfqmFqDlW51SpDHMRvfTdj+dBeDDVrM+iBue+qUWey2FYuJOo+me50yGF9iWb1ScKRbxbj5q5AxWXKlSIfB/yJflenH7T/6cdU3jK+bDgGrD5X7/cHRKc3Yt3MGc8+FcHtWI+QgUat2V/FvFNnrTub26YOMaVGWTfv3Exl0kwYTtlKg1hDxAkmzwfr16wlwv82MoyEs6VyaPYt7cjwEKnee8ZzgaLh88zEuD+/RolBaZevHiaktqVA8B8GRRiyPNvDTPptTe8L8PxWcGl2F1advcv7MUdJWHkUrx7QYYq143z2EV1gk2fK1xGI1U9chF353VrLkTBCNSuQmb6Ppb/VOem0It54EcPfmdbJnEoJh1onOqEPtfZefe3flso9gs7i00arr5CxZnSlH3F/IJx5vNFQZheA41exJjN6FNrPPEHx2CYfdQ6hWIC/9h4+kao8VRBv8SZbscyEoEWQv2FowRhQNSxSk19BfcKw6Ak1oEOv71sFDHtRujKJJjs/Z7/mi/iGPr5TDUp8+fTCqvYXgBKEPeyLyLkVUdLRNcBIIm1EXTupUTpy9dpeupdIrgZUebx7Cl2myKv7EUUZ3CtbsjUVcT/icTwNaNnQrwAkvXx49eswTz2BqZMhGdLSJiGB/NDqDEJwWguWN1IkTnEk/d+FEWIjSGd9GcGLDLpGt4vdcu/cExzjBkcehd29cg0tuoYkMDovZl+QpUrP+xstXCN5McKxWspT+llj9Y+pPOkHQyfnsf+JP1nw1+LlPG3I2n0WjXBmwEESuRpN5sLAlcuXFwaE0Ewd1IXXO9ph1kfg9voVap+fsoq5seayhQubM+Dtv4Phj26n/cizv3LkzgYGBlCxZEl24O7NOq3BKnwc056k59hBVu8zg0KzWOPvahh95yGP6z9PQv0db8qT/HK36IV8V6yHSO/NZgU6EHJrIbv9Pd6jSht8lVdbidGlShgFrLuJ8YBLlmn5PvvSZWTemC3majlfiLZb/Mi2+d1eQtt4kYmIC+LL86LcSnBjVbb7IVpEuzaqT7gvRVgl2L2CJoHeXbjwIFLqVUU/RL/8PM7GUSZGMsLgoYc/jlYIjXUfb/TTXpo8oGWhtAQjkVl5xTTpWS0VOKnZmobvIe+TCmP/mH9h4x1u5Ll0znl8skyHZ5EsbhL4U5HqcGyHPljCkUpwtWza6dOmCOviJ0HGCnt4fo+g403m4cyZuoc/GXsUBW/ROWRbpc2yKcy43W8xcXNKDs0E2wfxUoSjG2rhzaAWbyl2y0oldbvWRwSSVNEKplVtZ4gNAvG43ZlKQ4dtkeyh5Pfeb1BXjV9plvcn/Zfu8TDhfIziCIntNfZrhm0KG+ff18U/ytzfB2rVrOX78uDIVHxSeYO+2qFQfvyDFCkmY/mXQRmpYsGRLoqHNjg+D1wpOgz7v76z+LrA39qeN1+o477Y9xo5/O14rOJMX2QXHjhfxSsGRCuf4oWOF8vbMVLPDDolXC46AdOIKC/C3s44difBawXlTSEtHb1+1tsMOO16B9yYco0XL3b0rmLtqB7ecfVHZSecfCK0y5xfhdZuDO7ey4+AZ3MMMn+gqjR3/ZLwX4Uhj3fv0NsbPWYm7yszzYRv/LsgDi+R+VLl48U+HfI83PdLtnSBMn1CXrVT4Ihl1R+8g1BSNKeQOYxpkI2Pd8biGPFszt8OO98V7E448BU0unytH6CWR5mNAcQVM4rqEjP26bt06smTJwpw5c5g2bdrHx/TpSV9/C0x/IY/pyrWZM2fy4MEDhUSTet/X4U3aRK4Ky2CJanncnlwhVnsxu2V2MjeYgnuo/C3p+yRe1RZ22PE8/kbC0WONCmLjz21oNW43ZuvrgiFq0enCODCjPTmSZ6PXHxdQJbFCLj9Nv2nBHwv6MrDnGM75RWH6SEdYy45qCL3HglGj2XbNG7ldN6l0r4YOVeA9Fo4cyo7boUoASXnEocuR3+j200L8QpK65/WQh9Pf2DCEJl1ncC/QqnxPKl089CYz+pCH/NqjLCnSl2bSjrvorJaXtqnWGE3gnqFkTpWdpiPW4hke5xKSRFo77IjHByUcvU5DgOstLlx3Icj9KmsXzGD+mgN4hGnRBDuza/lsZvy6gdu+asXNWKdX4X7nAhfuemM0ReJ17xKX7nkR8Og0y+dMZaG4103cq/hU6yyoHy+mdJaiLLklWCXqRbKRYZPl+R8lSpXn3sGfKF+wEbs85CZWkYdBR4j7NTb+NpvZC1dz/ons3HK+yeYz9eTyXhbNnM7ClTt5ECh91WzkIYM8uF7Zz5K5s5j3+0aueYTbTqIWZKMOvEyXCoUYtukRJqsRrdRCQjw4vnU5s6dPY97STdzwCFU2DKhCPblw5Cg33APEu+jEu0fi73qD48cu4RspOuujPTQpUYGZp9wxR5m49ccgJWSzR5D0ok38ngkhNyGEed5i+6oFzJrzG3vOPxZEbFQ6f6DrTc5feUCw2kCY1z0uXHmIv/h/69J5zFm8QbxLmLJxQqtyZ07LvKQv05UDD0KxCKKRCwCKJ6lGxePLxzh+9TFhGtsxHOogLy4ePyzaUdSd5ykaFyzAxEMPP1JE348ErR6TNoirB9czd+ZsVu08i7/GpMiC/F0edxrhdZPNy+Yxa8EqzjwMULbb67Rq0W43OXHoMEeOHLHh6GEOH72Eh3QbC/Pl6ukzPJTb8IWMy/js3g8uc+rcbYIUTfK5cnxEyEHG8+ZRViyYxbRZ89h05CahOtOLA4Psi7K9xf+JrieAlO1Q99ucOH6KxwHyaFjZN3S43zjNiYv3CFILOXqDAef9CefoduVQIkk4MoT22WW9SJcsPQO3Oyvaxt2VP5I+WTKazLygfDecmULetFkZd8oovgUyv0VBJS47RLJxUE1SJC/M/EuhStrwo2PJlSYrY4+ole/6a9MomK0iax/GJhkkXppTs2bNYtCQnwm8NlMJxb3LE2K1V+iY5yvK/LAWJWeLDzNbFKFc79U8ODGNnCmy0W/DA2U7P5r7jKqTDYd643HV+dC/WGoqDT8kfxEfLya1rUXPBSfQYWZl+wI4tV6IPzGCoPTc3ziIyg0HEld88D9Owwxp6PTHFXQWC+H3t1I7c2qazdjD5pF1SOXYhP2uKgyCwMwxVq782pGM+dpw3Wjm/rrXE470tD42sy4pC3bnocX2yPNLulO9w1TcgjWcm98Eh3I/KnHkPXf05rPPM9Bz6SWiRTqj237qpE1Jh5WXuL93Nj169aL7910VZ10FXbvSdfAiHgZHYtV4MrtVbjLXHMXRPTMokjoT/dbfRm+2onM/Q3unPAza+wDjKyLpfEqQnef6yk5kzF6HLc5xpzEEn6KtU2ZazjstBpIH9C2TkkIdF+FrFb9F+bKwU3Gc2i4gRBPBwSn1yF5pCHf8REc1mvA7sYCiGYorse+1D/YpBycMPfwQizmCHRNakvXzz0hRqIcSC/8vOflea8SgvsbQBlXpv+KG7f3E58TEaqQp3p1L3vHEKsovBmKvq7v5ZVAveg8YwfzVe3EOM0GMbfPas3yFHJpjcNszEsd0+fllyyHG1s9Bzoa/8MQQK8g7YdqX4/0J5/hOpv629hnhLO6kHPhwP0ClxO733TdWOfhhnV+kEsPf6rpOOQDip/06UQWJCUceBpGxzmQlrr9WZ1UOhaiVJQcjDnhxdk5bMmcow+9XQ7CY4rUPMWLIOYQ4BAQEUL9+fbZu30P43fkK4ez2B/Ohn8iUpSTL78YokYpsZZc91MLmH0vjUH0MnrFWDPK66Pyu56fhkK40Oy4HYBQm02+DW+DkkJ7UadORKV91pu1xITr2Jl0KZubriScFowlzUqcn8M52vi2bg8yZM5G7UGkaNWlMwfSZ+G75BTRCyHXCDIny2k6dLP/HF7kbs8fLSpTJtqqns8QQcXwq+TM6seiBHucNb6LhCE1MG8yZPyZSv5QjaVKnIX3GHDQbvQF/lTYR4bhv7aEcXrHHJVY5h8AYcFc5xKL+9MPK/qGk84+HgdjYQBa2cSKZGEz6r3MmOsZmAssOp3mwhcYF0lKy90ZiX3Low6cDqXWEMalWSlLmrkizNq1p0bw5zVu0oOU3jfl23FY8rs8kd+oSLDnjp+yzkvcph9ebjEK7FWb9lK8F4QxVDtkwWqzKQRvFEhGOIz8LjWdO62LUG7uf4wva41Co819HOPId9UHsHN+CnFkyk8khN6WrNqBxLScyle6mHODx4vkKQls1WTALq8Pr4Vmmf1+DIo1+5pGfOpHmI3dPuBybSX6hRKRtMg9/qU0nyufV+KAm1asI5w/fNyWcSc8RTnYGbvUVvwsN5/Jk8jtUYsMTCPH3pkqVKiRPnpyFCxcqv1+9elU5LyI0PJLgG7Ofajgxhrv0K5mGfK2ncTcoUqjKVxlRJxPpak/k9rllFE2VmtbTDwmVWpDGw6N0L50Wxxaz8NY8pEeB5BTtuhx3lRC4SD/WdCtChiqDuaeLEhpOPpzaLBAaTixmYwTTanxFlvpjuaM2Exn4mLVjmpFKNEy7ZZfQW8zc2ziQjCkcmXjYkye7hpH5i6yM2PkIo6hHk9RwRN1lytOaayaRVtFw+uIZpMb3wSk27TyFX4haqOTPGl+vi2Df6GqkcPyGrTcDMVkM3PpzGFm+LMLKu77KKTnvSzjSv0rtfpBmOVNQfsBmgn1O0SpPcor3XEWwIG29+1k6FMpN/91Cw4k/4O4ThzzU7t6fvUn5v5wMW3uZUEECnhc30KpETprPPIYm5AkjamTAseFoLnup0PhfZ3zD7PyvzACu3rrEvK6FyVh9FI+CBIE8TzgPD9HS6Ss+F8T845bHilyem/4NWf5CwtGaQXVgMKlSZGfUbh/MZg3OZ9bTPFcykhX/ngtuglzipgzkYCI3vB5cPYPB/fowaORUtp5zEfo7WBN5/OqwRGvYOawqKbI15IB3EIfG1iJ5llpsfqQl2pww7cvxwSeNNaoIQsMinkV5U6sICw1DHf9doyY8LIwIte27KjyMsAjbPjkZajks0dGeCdLKORznJZTNKhpWmcOxBVyQ4escHBzYvXu3coZr//79lUYOFKOUQjjKHI5NjVYFeXLx6G72itHHS9jbNuYWo4FQL4O97nNi3y6OXn5IqHieDIghy6ATI0GIrzNn9u9k96ELuIdECI1DalYiP/8ztCtRgJ+3OguyFUwv8gl0u82h3Ts5dvkRoSqNcvynfCeNOoKQ4BBUGpG3EDqpkUUq10JRiw6vfbyPb4qWYOKRJ4nmcDxDhGb0aD/dvu/P2YehoqzPCEdCKYvKXxDnEXbuOsR1Zz9ljkg+QyOfHdcW8vlhYeGonx5FqiFC1H246nV7FDWEhwYTmuCYU7lNLTwkmPBI8c7up2lSqCDjDz74h83hyHbX4PvoGgdke126T7Dm2TyG1Fi1od5cOb6fPUcu4CY0TSknsi6CQ4Q8JzzSVcq4kFPZtjb5DiVcylAcuSRsh6f3fGzI94gI5M7ZA+zce4JHPiHKrvpw0RdV6oTHywo5UMoutaJXzMOI6+qIMEJkX46fixL/ayJCbdcS1scr8MEJJ6l0HwbC3tQGKSd3pk2Wju/XnFcmR6WPiq+vL1mzZiVnzpxK3EyjsDWDbsyjeokW7BUajnIyVpJ5vh8kiekCrjFpwGC2vMcqlZwzmDPoB/64ECBUVqmmG7m9YTglGwzCK1gtCDtQkLKNGJPO46+H1hRN4K6BpP4sJdV+XIyLJMaXCasddsThvQnH5fAWxsxbgedHJ5w4COa2zd08uya/S6IZN24c0dHx8VJs8zpP7/uIkM9533d/oawyz7+o/O8MUb7n28IOO16F9yIcGYjg2qZfqdF9Mg9Vz89q22GHHXYkxgcxqWQQi7cyqWRMILMtTLGc+Y8nKp2wmxW/kKdphRkhniGXjRPdb4cddvwj8ZfO4eiMFtQPdtK1ZmEcsucmX96cZMyUnWpdFuAeFY3vgclUKFSCcft8kE4xoefnUalIKUZtc8Fi/Yj7ieyww46/BArhyJWOhGvtypzEG8wfSMJxO76TGb//gfebEE5kOD5P7vPQMwB/twdcOX+WPUv7kid9DkbvDSY2Ogq9zzE6lHIgf0EnshZpzl43LZZPaLLUDjvseHck05miuLGqD/W7zMfNGI1RE8iSgS0Yv2Qz80b/wLfffkfHjh0F2tOx60TOhQhzKM4EknM4NzYvpk7PqYnncASBKWcLaNSo1Rrbao7eSGzELUbUz0Wmst3YfPI6zl5BBFyaR5GMORklCSfKgjboIr3LZyFVmjSkK9KOI17qNzr1zQ47PgTkcrh0PdCo1cqxD1KOE5n4cuk4UmOT67i08b/FD9SJEJ9vgr+VFVdlsv1jLAqIvGV/E31RLd5BLlfLqYr3mV/ViDykm0h8eW0Kiu3682lfB6HhaDGGuTGpdUW6L73OrVXfUbHLOiIM7vy5cCrjxo1nwoQJTBg/lgmTV3ArXPv0TE+9ycDtHSv4buQCXCMFWYiCWKLUnJzbkUxpHGnVdzQTR/SkVJb0fP3zTtTR/izvXZ7Pv8rNN992omWdipSuUR3HL76g3aLL3P6zF18ly8LPu9wUXxrvg+NwSPZ/tJ53lkiL+b0qzQ47XgmdEWv4PX5pXoC0+eswcNxEhnWtRaaMRZm4300MhjG47p1A4dQpKd9+EJPG96Nsxi8o1vFXfGMgYGNvUiRLRZVW3/Fd+w50aP81mf7vS7r9/hB81lAsZQoG7I5UpgoibiymYLJkfFW2BxeD+WADqvSS97/5J9Uz/Y9CDbowbtIkhnasQ+pkaei3+fHTWOpKWqNFCX0iV3UTQVyzmvRPfYYk0Xidnk+hL/6PlnNPY4pSser7ovwvV0sOPgkXZPZ2pGkzqQyiMz/YRbOSX5GmSF/u6M0Yn0uYCILp1KGBXD+yRhDSfG4EGEWlCSIyW3E/OIciqT+naM16NGxQn/r1G9Ho67KkS52DYRufQIxZmQSWbBkfJVBvMCojhfwug+knHAkM4jf7pLEdHxc6rNHBbB3TkJRf5qBug4Y0qF+fBo2aULtkdtIVasXJ6ydpWSANHVa4ChGWnUzIq1ZDRIQKrQV8t/RXDvXeGmAlymDCoDmvHO7dY8Vj5ZzmitkyM+aEnsd/9CJ/+Z6sHV+PzOV7cyk49oNq8FqRV5DrNTYvncmwfj1pVa88mQVZlP3pIPGHhEsSCbp7kj//3MCmTZsSYeOGDRy84pbAE1lAkHFM5APGN3His88+o/ZQoTzERL3TKbuKhqOJjCD00T6+q9ea9bf8E6iJL4FQpaR243/nCFPGjFb2HBkMQs0yWQm/uJwyGTIw5HiYoqUoH50zu3ce4L6PRrxIEvm9ETQ2Vo6OwqDT/LVem3b862GJ0nJiVlvSOjThiiFObsVHc/8YO4/eRKu+So9S6an08wlx1YrBFIvJYzs9OvRhnydE7huMQ9ZabPW3YNWLAVR9LgHhbKCqQzqK16hP5bYTcdXFcnNGAzKU+7CEY4gMY1vfInxR8gcu+ytbkcFwl16lvqLkwP3PCEcM7J7Hfqd//0EMGTIkEQYPHMisrbcwx29rEIqByRjJxd86kTZdOX4e3YFMX+Vn6hGPd9rKkmCVKs6uTPDj66AT2ojrse3KAfZeWtuksTzU3OB/mYnf1SCPY3YcHHJSoHwzfj3uJl7i3V3fdeZoHq7pQ+58FVhzL+nd4nbY8T7Qm814nVlOq0pO5MzuQHbHPFRuM4pz3jpBCkL71nmzfkRrCuaWx17mpHD1Tuy87c7heZ0pUrgY3WYfIkLIuE4eF6W+xqBGNRm3zY2YgL20rVKWDhP3Cc3Agl4Q0r1lPQT5jOdWaHTczu33h5y7CXU9zdAmxXEU5c+RqwBNBk9j7k/fUqvTXPwNomzx6aWFIfp7UnjmyCnTBPPngFqUaSPKGmjCJBSNoPt7+LZsYXquvCi0n7fr0wkI5+0hV6ncT+xg8qLVeGqeX6V6ZiJ9iLkXafYFXtnEb5uvoRIv/TbEaIcdbwWtPGHSZsonJWeKXAvZ/2TnFOWizSvK/3fivQnH5odji4djJwE77LDjVfhAhPNXbN60ww47/umwE847wmQysXXrVlauXMmqVateCxnY3dPTU7GRk8rPDjv+C/iHEY6cF9I/54z110PG4Tl37hxFihRRbP2w0FBCX4awMMLDw5S/ZTySpPJ7V+gjVVxaNZivv+nL1mteynJnUunssONTwUckHEkOz2a8pVNgUidzyk5i895MfP0F6M1oHm6gTpYvKdxhCneDokR+cfnK+5OYwDNGxRIjg5t/4I4uP82bt2DZomlM6Pg1C08GK85Sz6czWK083DiKBj8uICDiNWQgfR2iTAQ8uc3Z0yc5c/kOgVqTErBdHR6Kl7srASrxrjKt1oBeE4a3hzsR0uls98845mnE8UC1EiY1yfzteAXkQYBW1P6PuXjmNFfue6K3xmCKWz2SK6/RFi2udy5x+twVPEL0WC22vX3q8CDRDp54eXnFwRMPT19CVGo0qlB8fXwJjdAI+ZYrPlpUIf74+AV/ZLcO6UISRbQ+hPvXznHi5CmuP/AW7yT6jPgt6XsSQPQpoxhU41fPtFoNoYE+uLv7oYlbLpcB5VXBfnh4+BAe54H8JngvwjGYDNzZuYL2w+biorZgsph5vHcurb/rQKevy+KYw4ECDYewZuEwqjg54pDFkXbT9hEiOpLK+xqTv6tMrhyOOObMTo6SzfnjcgDqJ9toWrYSE3e5Eo2ZI780p1LbyTwwgMuSthRqtRDp4WPWuPB734bkzelIbsccZM1bkUl7XZQYtHKGPsqkYefgenw9YivhIn2MWcXpJT0oWbs/12TUeZ/LDKhXnh9XXkLzFkt78mSI27dvU6x4cdweXmJo0zLMPqMl6PgkKpVpzLr7Roj1Y0HHKjQbt5frW0dQrfMM/AThvIxUDcZI7u0bT74MhZi2/44Q0Ai8zv5OpUz/R/OFd4mJtuJ3Yg4lMqTl+7X38DwyFafUWRi87QGm6GgCD02iQI5abPcXpt4HWmL9z0BnIvTuCspnzEp7IZs+oWrcLqymtqMDHeYdQyU62NaBZUiRW7TtBXcCPa8zrmF2stYbh3OokIU/u5LJoSa/773KtatXObN1HmXT5WD0CRf8bq+gYAYnFp/0JMqq5eS8tnyRLBmpG80iUP2xtHQDUTF+LGxfAsdqA7nkG4FGHcyhXxqQyqEKf961vuBSIs+BNxp0RIT4cGXvEnq1aEqfWdtwjzDZTkyR4UUtoWwbVot0ORpz2MuX9X0rkrbAd5zxU73Vsv4H0XDiw1MYLRYebxtF3vKdeBAmGMLoyoyWJWg+4wKW6FjCLiynbJkmHHwSgiE8GOebp9myZgnTxw+mXukclO+9Cj+NFWP4fX5pX4YMX6an3YKzgnZM+N0/TN9aJfh+xW2ihdaiUatwu3OBPZtWMHvKODpVz0eOaqPxsnixYmQ3mjVpRMWCDjg4VaRJi2Z0GfEHAYJ4Iq4uoWqeHDg61WL5tVAxsr3dLnR5MoQ8oE6GM40McWVIk9LMOBokRjyhgXkcp2eVTKRIVZJf9slTK2K4t3YQlV9DOMqenAgvdszqQ+3yRcmTNz9FihciU4rPqT7ujHLkrkbUb6zxFp1yJiNZ+jrsuK+KC/CtxWTWcGlpdxwdyzJhy31Fq0vqOXY8D1F3MRZWfpuL/0udk+JlS1FCDCQlSpagaP6c5G4wjseP11EhrSPDt7g8rVe9SR7lEK100lvru5ItXwuOPjFgMgnz+u5u6jjkshHOnZUUzlKcNVcesrJTcaoNWMLK0fXJVXcyAR+NcES/FOULubufkZ0bULxgPvLkK0TRQjlImaUki8+piZLxh4UWY9IFcXLVOL7r1I/Zv//JuUeBRMXGCq06KY1FaGkmCDo6lC8Faebt/Cv+OqExvaVrwAc1qSThPNwyCqeaPXkcpCVG78LUFmVpPesMOksUwWeXUKbMNxxx8WZFu0KU6LWKENkt1W7Mbl2Q4t1WEqCP5uHusRQvWpcRfZqSs3BL9vvIkM5q1nQvTY2Rx4glim39y+LQYBoR4hfQs6N/BRwqD+dxbLSoSHmaQTh7RrWm1cQdhERHKb4T0UY/lnYrT6FGwxjyjRMVui/BW29FFxkXbzguznI8pKm2c+dOkokKnjdvnrLXRKrN1apVY8+evRhUXnGEEyxewsjpee0oVKklfdtWIV/d0bgLuXReZyMc/wgt4UG+uHv5P/ccUVZVAMu/zUnar3/BOTwaq9WE7/FFlMmQjAojT4oRKwb9k+00yJWGWsM2cWp1T9J+WZRfL/oKIo9Bd/FXSmYtzeKH4Vg+0qF//1bIzcuPV3chZYYSLDgThCXKIgY8DzaM70jHCVsJCPNmVNUMFOu4UNkvaDFGcEaQe4bsX3PwoR8Xl7UlU/5WHHeVTnHPEc69tVTMmJxUyXPSe80dIadBrB9UmewfkXC04n2i76ymVMYv6bTGnVhBqEa9ioMjqomBqji/nomwEU58ekE8Oq2Kewd/o8s3jeg2cjHHbzwiMFzI/9MdB8LkjDZx/fcuZMhQlLkHLjG1aTYy1RqLi8rwdG/lm+C9CUeGp5i+ZK0SnkJO6AY9ucbuw+cJVglTQRvCrZP7OXXHR9kxrvJ5wP79J/AUaqsm2IUdiybSv+9Api7fzoVLZzhw/DreD8+yccsh3MKMYgQxEe56jo2bD+CqjsX5d9GhWy4kVJ6SIDr7obWzGPBjX8bOXcelWxfZt+s4rhGGp6yrE6aVHIWUvzVh3Dmxne2nHyrekUZdBHdPbGOb+B7hdYafvm3DynMRQqASs7vUaIKCgsifPz8rVqzg4sWL1KtXT5hWJiKDbRrOrFMhBN46yMa9F5WTDIxmE95X97PtyHUurh1G1S4zCNDohVk0lyoNf+S2W5ho5ATPkd6dEX6c2Tyfn37sSf8R09h+4S73zh1i+5EbhAS5cmDDGo7cDVAO6NOZTIQ8Ps+mdZu4FWwlcP9E8udrwH5/od6+5Yhjh9QwhcYc8IAdv09jUO/u9Bs+hU2n7xGuNSoHNuoFibuc28a0Ef3p1fcnFm05R5BOw92jm1m5disXHvigUeYrZXxqN47u2MV17xAxwDxmz59/cuaxv02LNUTgfPmgaNObRMhjlZMoy4eAVpj9Ic4XWDH9Z3r26MP4uX9wycWV0zu3ceae7IsvmU8U5TdHib4V4cG5k6dw9pfzrqLviHf1vHWC9ev28ERo6jqZzhTBzaPb2bDzHIHCJHvTfVXvOYdj5PrmxdTuOZVHHzvEqFaYPgHnGVC9KKXajud2oNxTlUS6d4EUKkGeL6s0udFUzt0ULVpUCdQuz/uOFaqnOsSDKT2/YenZYMXsef4+g8WK8/ZJtP1pKUEqNV6uD3DzFmTzur1qbwi9GJmOT2kgNLAvKNJ9BcFCiD+Wmm6HHR8CH4Rw6vT6CwgnDrZVrY9n/74K0odm7NixypEg8f408bFHnk8bD9sq2ktGlA8AOZ8gJ5Xjjya2w45PGe9FOHqjgSdHtzFh4eq/7tQGO+yw4x+LDzppbCccO+yw41V4T8Ix4n92K2Nmr8Q9wmInHDvssOOVeC/CkZBOdoG39jJ98hz2XHJFk+iYFzvssMOOZ3hvwkmIxIGi7bDDDjsS44MSjh122GHHy/BhyEYu+8rQhXaHMzvssOMleG+ykRu+DOoAbl+9iWdIRJJp7PgHQAwYJrOFqCgrZnvoVjs+At6TbLRoIp6wfsZkNpy8g3+YKok0dnza0CjhMKJN4dw+tZ8tm3dw8pYXxijzOx39YYcdL8N7kY3WZMV1y0/0++0mRqvJbkb9A6GcquFzhoH1C5MpswP58uYic6YsfD1oHb5Gky3ejh12fAC8B9loMQiC2ftzJxbekbuuk0rz98BisSj7mv4NsFqtSb7jh4GO6KgQ1vQqQ/LsDdnxWIU8X+nRzp/Jmy4rA7d4EGt9u1AddtjxMrwX2RijTGwZ1I3V7gasn0j4AxmuU4aOkHFphg0bpvz/T8WgQYOUuMcRERGKa0FS7/te0Oqw6DzYPPkHhiy/jtWsF/VnEoRzj275M1B33FGisTtu2vFh8J5kYxRk8z1rPd6DbN7W9JL+PC/pePJ6cHAwtWrVpnnz5syZM4dp06Z9dMigW0ldf2OI+6cncW3SpEls2bIVlepd58LehKC06LUa5WB7+d0QBUHHfyF/+mz8tNOPGOsrIh6+oi3ssON5/K1ko9GoCAsNQ/VGMYVlzNdIwoMD8PMLJCKJjiQFX558ULJkSY4eOYLeaFJ2bX886DEYtESEhSthSJNO8zpoUYWHo9bqlZjO8dfUEeGiXuQ7v+NOco2a8NBQwlVJ/PY8FNKwxakNuraORvlSU7jdArxN5pfO2WhF2wUH+OEXGKrE60kqjR12JMTfRjayE/nd3UbbJh3Ze8tfOQEwqXTx0AniCLmzi25V85K9aGdOR0Zjfi7WjSQbZxcXqlVyYsXPvZi0/SH6jxiSQUYo9Dw+j4FjNuFntrx1KEWlDi16bm+YyJCFx1CbjcJkkXF3Alg5rBMzdrkQ/ZbhTRXoTUQFnmVIy3pM2h9MlOl1daDDLDSY+3tnUtXhSwo1n8S9MMPLg63rDEQH3WLMNwXIVLgxKy76YRGkm2RaO+yIwwcmG9lRjMoIbTBJn40oTDKSnlDR9Uaz8t0S58MhiSHI9SzTJszmokuIEqbToBz3K0dYm7+Hcq/yLB3WqBA2D6tF2tyNmPfHETwjn0Xsi4cksFOnztKycREWtK9E0xkXE8SY0T4tU3wZnt4rtAqTxWrzMTE+t8fr6W9R4rcE9+ksRIdeoEf5kgze6/E0HKPOYMJijXrhOfHHGT/LW5THaBTvGo3RazdNS1Rg7oVQYs0ynTc/VclM+wW3IPp1cYdFnYu6tYrnWS1xwawFGVhC77Bsymg2XA7FLIjA1i62tInLpsUcY+DqmiEUSJOKmv1X4qYxP4tXK6MeinLKiG7xz9QZRB7aYK4eXkn7UmnJ22ElkTGWf9xSufQRs7WVDK/5PFk+qyurMgjEXxeyLepDnjf2DLbjcqWca5XjfRPIkJBnmf5ZGM6/EE99p8Q7WuXpCu9TBilDpqeRMRXIvvqcbLwKH5BshPofGcTdS+d45OnHjcPrmDNrPnuueGKO1uF8dgfzZs9lw5FbhOnkMrkwP4LduXj+Cl5BaiIjfLh+4TJe/t6c2bacWXN+Zf9lNzQG0SnES0UZPVnUsTDlftyB0SpjC79YJtnwY8aMZ0Dv+izqVJ1Wcy7ZyEYQhlEfyvUD65g9fRar910hWGPzeNbpjeiCndm79lemz1rErnOPUOnENZGfDCepDXRm/59LmSXeZeOxW4RGymNmhCYQo+f0jJbka/ALfqIjy/Q6IWSeN4+wYsEspk2bw5+HbxIuSVSvwv32eU6cuk6AEmJRmkqB3Dh9nIv3vNARw/lJ9XFqPB03S6wgAh9G1nak8+LbryEbebxOOHeOb2bBrBksWr2Xx0GC2GWgL5Uft8+f4a63BpMmkLsXz/PAO4QHJzcye+os1h26RbggZ6PVgvu+XyiaMRPt555EZbYqRCQHDOkVHu71gFPHj3PfN1KJmijDv3rdOcvx83dQA+fH1yJn7XF4xET/o46d0Yp2D/e4wvpfZzF9/krOPQ56NjAJ2dRrI7h7bANzpk9n2bbzBIp2lwOhXi3k9PRJjh49whFhqkscPnKcS7fdUAnS8X90ldMX7xOiBFsTnTvClysnT3LbPVCY2gk66keGfD99qBtHN4u+NH0ac37fxE2vCMVEfyGtKJe8/oxQk4AqjPsXjnDyhnhPIb8yDKrK35Vzx49xxzvijbT6D0g2YpTW3aBn8QzkKVeLsiXLUKlUHtJlL0qn7t9TtWRxKpQpSNoU2flx5QU0Fgtel3+jQNYSrLngj9p3L43zZqZ4mcoUL1GOSiVzkyp5boZtuoFGmFDRenfmdShE5QF7UcnwoUmUSS5516pdlzVLRzK3XUWFbAxidDIF3WBc08KkyZqXylUr4Jj+S4p3WoS3IL3gGxtoUigTWfKWpFqVUmRJk4a6P20gUC9GavfjdK+ahxwFSlGzegUc0n5BqR7L8Is0Ex0otJoyufh2+S3B9mKENIWye2wTMqTJSqkqNalRsRgZv0xOjaE70YpO6XtwotAc0vP9ygfiG9xZ3oV0GYox64S/GHWiCHdeRQWHYsw7o4IY/zcgGzlqhbHtp9pkzFKAyjVqUSZ/RlLnbsoOdwsE7adRnrR02xAKmvP0qFiE8rUqU6hgcSpVLKGUrdaoQ8IUvUn/yulJliwzlWqKclerpgR9r1StLkOWXxX3XqJ7mYzkazEHP1Fus+sWamdNS71Re5Anbl2Y9DU5q43CRZCNMclyfmoQGqXQAJ/sn0zJLOnJXbwCVcoWImOGggzfdE/xFzNpHjOzXVFSZshD+aqVKZDpKwp+M4kH2lhRr7uol/UrUmfJRb68ecgjkDllckp/u0Cpn1Mjq5K19ABux6BomlcXtxJ1m45ey8+iFt9f2aE/EHRC2wi7vYVmhTOQJV9JatauTjHHDCTP3oBtT54dDSTnQL3vHWfZr6s4d9ddDD5CK39e61cg6kwXxvHZLUmRqhxrbgURa/Rn5Q/lSJ3fdvTLX0M2A7uyJo5sTPqbdMuTnMzVB3NL9jCrBwOK/B+fF2jHEc8oiA1jUcvs5GgxGw9VFN5XllAwW0mFbDT++6jxxecU7bIIH5EUszdTG2XCocV8vCOsIDSbGc3yU2PkQWUyNakyyRMSCjoVxs/tBNNalBZkc5moaA0n53UQHbsia2/I06nAb/9EiuUszZJLzixo7UiGKkO4HioESXwebR5K9uRZGHfKn/sb+pM2QzVOykOqxOfJ9vHUqPsjlyL0+J3+jWKZi7H0lq/QAIS67X+OwU2r02fVPVti8Tk3rjbp83XgjF58idWy5+eapMvfii2H1vF1jjQ0/OUohlhpfogRL9yZXiUz0GLGcQwEv55s9FZi/XdQK0tqvl3ta3ug+jQ969dkzA4fCDskyDsd3ytkc4kfK2fgy+K9ua4cWRHD/uE1SJurHae9HrJk7A/06tmdrl260CUOXbv0ZNaW66KNIfDUdJzSOTB4zSFmtXUic9Uh3FHHEB0Ty+3ZTchSagCSQi1vqE7/nVAOqAs4QYciWak3bh/y8Bb5ubaoDZnzNOWo4PonKzuRJn1JFlyU54NA+KV5lM1dhImHhSCo9lIve2Z6/elFtEnmF8mq75wo3Ga+jWxGVcOhzEBuC3GK8thBg2ypSJnagR+W/VVkI48AUnFBmMXVGwzmju0MRgjeTZ1sKWi3zE02lJJWWUkM9WDf7xP4odePjJwkLJHLrhglURqf62PCPLSEP2B0nSw4fjOdo1tGkyuVI+P3u2IQGnCitC/B+5GN1cCOMYPZ4CkKopDNDTo7ZaTBxKMISxF9ZBjzm+SgZM/l+FljsepC2TWqCo71fuFJWBQ+CcnGdw9VMjkwfMt9LNFmLMZgdoyuSc5a4/EI0+B8aCGVHAsyes990cAvqqNyvkYuexcoUEjUrD+/NClG67lXiYl0Z26bXOTpsIpwrUkxqcyaAO7cuM69m8dpnD21EJyb6C2iU+uERmC9Q7+yGSk/9KDoo0sonj4Fpep2YMycNZy+5UZIaBhaIWTXNw4kgxgpTrmFKup1pCqCkJBg/N3vcmzPZpbOn0rXGnlIn781R8OEaSTqxxB8kyF1cpA+TWpyNx7PwwhhAysjgjCH1MHMbZRT1NVKAqLCGP06shHvEq27xYByGUjvVItew6cJM+8aXgGhhGtMxPrtS0Q2vcqmo9r4C8RYhHovepjfxt5kylGfXUE2WUzqE2MxoNFEYjSpOTCpGZlSpyW5Q02WXw20HYpmsBJxdT7FszgxYsddZYVQTnAnWd5PBHqLkLtDs3BKnYqGA8bxy9jRjB77CxOHNCPdlzmYftyZP7oVx6H+TGEmCnNdI+f6wnlw5QqP/ITBG7SbrwXZ9N4gCF60jUnU0ZqOz5FN2SG4ibv/6FKKws3H0bpEZrosPvOXaTZyC0pEWAghQX7cvXCMzWuXMvWnduRN/QWtFt0jNqE7g+gP1tgYtP4PObhhCaP6dKFTn4kcehRGlJAV2f7xaWXdqW6upJpDJrJmzkjdIRsJETLwpgsj763ZbB3Sgz/iNRthRnUunIVmM84RG2sWDSU6UONclO29Et+oaMxaQSAjKpOr/kvIxiEXY7Y/EuqnEbMxiG1jauJYS6T1PE3rnKmo0HspnqIjybkWycoS8UvD0tN248aNVKpcVTR5ArIJc2ZivSyUHLidUE1cx5VzLqLiwh7voWqWbIzd+0AQiDTNDGLMd2fi17ko0PkPkY+Ru/sW0rZaETKmSiO0o0xU7DwXV3ku9+pupHFsyRWPcFEGPRaDP9vGtyV35sxkdnCkZPVvaFOzIBkLtOGYQjai0xo0HJkhT0pIRtP5Z5FxnePrUy/qamm7/BTosBBvoyCbOq+fs9EajEQ8OcW4znXIlTkNadKmJ0fJZqy5JobnkAOJyKZHmbQ0mHlT1KuwzyXZbBBkk1OQTUBM3OT+yyHntXyuLKeEKPcX1cfhIjQ725yZFr0+gkO/1ON/mWux84ofpudHxE8Mcr7v4bZx5EmVkkpNmtGieXOkT1aLFi1p3uEHtl+7zNzmBcj77RrMYjC1kYPNLcBoihZa0S6FbHr96S0GJr0gIh2rE2k21XGsMowj8rTTwo3ZdlNo+4XT0+kvJBspVwHXN9G+fC4yC3l0dCrHN20bUzB9Klovup+YbOIgJ8vNonyRYT5c2jaFWsVLMWjtLWKiEkxZ6OSR0t788nVWkn2Ri/F7vIiKEvckyOdV+KBzNh+HbCYIzSaC61smUjJncaYeeSzMFlsF/Pbbb+zevVuZEJWfH374gd4/9BF/iQpRyOYKMVpPFnTIi2Or3wjVW0RaMzHCJNu77g8OnTxGm9yp6bTqMoYowdDSZjBdo0fx9FQadpBIvzucv+mBVaiV+mAX9s3pQc7//Y/eO72FwA4kvdBsTruGYLJG4Xd0Nk6p0tJ95TlUJptJdm1aA2FGtVI0G6vZSuD15VTOloFSZYqSJls11t4Ro4dyjpXUbIJEXeWkRI/lz2k2ZuXcakkSic6TFgQXGejGpfOX8ZNOv3Ij5Yl1tHZKQ/7m8wmPPE2z58lmxjuQjdaIUeXM2PqO5ChcmtyCcNssPC86rVGQnRXV3eVUyJZXmI8XCFF/+k5+enMUvodnUDB1LmbflTZGtDC1Zf2F8cTFg0hLEMs6FSNL7cmEiqHHqHTCCI6vX87Bu8KMUh+kfo5XkI3QxnMU+Jom31Sg89wzqAIf0rFQur+ObMRAalW5Ma99XtKW7csZ1wjxFuITcpiGuVLTcuFzmo2A3mgVYqbB7fZpNiz+hW4dOjFhxRH8NQmPPtJiEf39xrLvyZIhP9Ur58WhYm8u+guN/Q1Xuf4BZDMe9zAzGDyY2jQfNUYfQiMYdvHixWTJkkWB1Grkp1atWuzes08IgZtCNq3mXMEarePKyl6kT1uEmQfuintV3NkwiIzJUjNy333W9ixK6iId2H3TTwhCEMfmfEea5DmZdSmAGyu7kDptWZaedBEqpJWQ03MpKkyJwYeCCDn3G0UzF+X3W76Yo6J4smMs2f+XmbHHXDDqRcNdWkfj3MlJmbc5h0R/R3ePn6pmxKHRdLyDXBldMyNZao3mkTYGs9TOIpzpXSIDzaYdRU+Ibc7mt3vCvvbj5O7tHL3umcAVQIxEghitTzZQMd1XNJl6hGCdGZPqCaOqZ6RAu+UizSm+eW+yEYIba+DElCZ8lb4yG50DuTC3OV/KOrFN/nB3blOylOzHffH3P2HOJlIONsEX6Vk6DTkbjueal9BMVT7snNCCPMWas8c3Bt/t/cn0VT5G7pTyouXBgUnk/TwFHZdcw/PcTEqkS8WPW4IVstE/RzZnxtbgs2T/R64Gg7kZLEb9wHt85/QXk03oIybWT0emhtN4HCIGqSBn1g1pQIrPkvHNPDGAPSUb0YeFTHnfOsjsUYPpN3AoU5bswFn0t9joxK4MyqTzvc3UzJSCehMOEeq6m7qZv6D6iJ2oEmjor8IHJpvrdMibloZTzjwlm1lC5Sr2/TJ84shm209lyVpLqOKCbLwv/0qu9IVYeU6Qjc8uymXIyoitD5+SzRZBTFmqjMYt1Ei0IJv5HZyo1H8PEZF67t69i4uLCzly5OD3339XBF96Dnv7+BFrco4jm0uCtU2iE7qyvF9N0qfLhlOh/GRMnZlmY7YRLH5TuRyjT408pM2Sm0IFc5MmfR66zBGVaRDmmt9VxnxTiFQZclCosBPZ0wmNp/tCXFWiPP7n6VYyh201Sq54Bd9iXNMCpEiTXaQtiGPByvTu24ws6Yux/FYoh8fUIUX6Kvz5UENMTCxh136jeIoUNJ54gPCoGFTOKymfrRCzT4nRM3416ndnQVJHaJI3M1+PPSauJ1RZtZhMERyd3QmHlKnJ7VQEp9yZyFasJZvuaiF4H/Wyp6DTOkk2F+lSNDm1p9x4RjbrvieVMH12vIJs9BYLPkemU+irL2m/+BrmmBiiIh8yoko60lcZqCwCXJ1Sn5xVR+ES+w9ajTILs/DcChrkS096xwIULuBISqHpfL/gCGHST0rny/rhDYXpnJkChZzImiYDDX9ex9l986mQ/gvSFmnHfg89Zr0wIwXZrGyXj/xxq3Wnfi5PsuR5+GWvJxarGZXfXdrmTkH7haf+MjPKaNRwe9sYnNKmIHs+JwrmzkOlb3vQvGhGCnddh072TZFOJ8rvcWMnw38YwNIdJ3joHS60F+uLmoqckwx9zIR6mUlTaRC3ggxEWXVcXtqNtJ9nY/wR8a5v4Dz7AclGXpMTU2GEq55tP1CFhxEW8Wxvj3TDDwtX2UwCuV1BpLfty1ETLv5WqZ/dq1bFpRUvq/jZdCpC+b7CbDJZRIXolE47ceJESpUqxa1btyhWrBhBwaHEGhOQjd52bKpOq8H73nn27NrL5YdeqIQZIhte/qaNDObhxaPsPnCCB55BSF+SZ7+F4Xz1JLt27uXCPXfC5TVhKlhiIjk8sRH5GkzGX/rZyOvCFLp95iA794l8vIJFI2mU95PvFBEWSmiYStjGtkbRCi0gIjREXItAHx3FxakNyFdnLI+ESRT11M9GniFt4favHWjyy5nnyEZCmi0aAt1vc2T3Dvaduol/mFrxm1C2K4hnRihnj9uen7BdItURomzhqBPl9yI0EWGEhISKdLIuxDXxnsq10HDkKe3nJ9YmZ60xuP2j/GzkXJ8Wdagf10/sZceeYzzwFu0l6i3+HeUZ2b6PrrB3527O3RXyIlcM1eHKufFh4WqR5ll+alEfUk7l3xoh36Fy+4psG+V3W91HJKz7jw7bXGaQ600O7t7NiSuPlJNUZdniyxkPjZSD8AhF5pPywXkKIU9hIcGEifdQTGU5Zyr6bPy1JO95Dh+YbD4WpAdxMBsGVyNTsfas23MB3wQexPK43EqVKtGkSRNFEGIE2UxsVJgWsxN6EMsOHu8N+2KlKh6+BunB/JLfnr9PbxHazRHaFS/BqGN+RCtbAkQjizykp/CbxvbRinzMAYdpWaw4E476Eyu0OqPRh59rZqfjYmGcxHrw25CBbLijUiaZk8xDdA7FG1moxDYB/8gQdWRQBXPv4m56VclE7ta/ExGbtKPlpw3pFSvrO+n2epW8/BMgyy/l4nVbgf4q/EPIRqj00jvzygZalchExgLfclJj2xslJ4cXLFigrPDI3dJarUGQjQvTWpXn24VXE5HNh4beauHxrvH0GLGJgHfcG2WwGLj75xh6TtxFmEmq2dIF3JdxDQvRc9k9oeZE4OOvwqRMJCeVx98AIcQxQTcZ0SAnybNXYe5xT6zCPEsyrR12xOG9yWbr4O5xS99JpfmQEKOQTpgMPu64PPEkTHyXo7gkmwcPHvDFF18oK1NyJNIKFTjAyw2vwPAk8vmQkGUSz/INIDyuPEmnezmkGRQS4E+ISuQVR1ZarRp/D1d8giIU8+yV6u3fBK0mHF8PF564+6GWZlsSaeywIyHei2xM0UbW/diR5a4Goj462dhg86151vnkdxkwa9GiRVy9KjUZ20y7vK59a03jXSCf855kkERZlfmiv6T87w7bXNg/08Sw46/He5GNFT1jalZk2A0D/M1hQeXOVkOc/40ddtjx6eG9yWZ45dIMvKr/28nGDjvs+LTx3mbUqh7tWOzy15lRdthhxz8Tf8MEsW250WyxYLGYMT5dLbJdT7jMaFu6S+gybYcddvxT8d5k81ZL31odFquVMM+7HD+0j32HT/HQT43ZbEKjCsDlgTP+4TanNOn8plEF8UReixDXksrPDjvs+MfgLyQbobloQjg8rysFHbOSK38BHLOkI3veuiw68QSt2psF3xajSLsZOIeaMIvvS3+oSKHmU3AJkSsfSeVphx12/FPwl5GNdLYLebKdujlz0nvpWdQmC/qA6wyunJL8nVYRojXhefZXSqZMT+/1V7m1bShZUjox47Az2jcMzmOHHXZ8uhBkY9tH8cxMSezH8nLYyGb70J6s93wDzUYr96J48fDBY3x8fHh0+wpnDv1Jv7q5yfnNXHwijESbIzg8rSVZcpemdPb0NBq3l1BLtP0IWDvs+BcgmdyQF65WK3tD5OZIvSSF8HA0RgsxMTEJEP1cfFJbVP6F7Zsw456BGEPijJOCThvK8SUDqVnWCYfsjjgVK06+zF+Rq9UCfMP1QoOJgeCjNMv1fyTLVIMdXhD72mNI7LDDjn8CkkX7HKVrzab8fjsIqzUav/2/ULvzLC7vn0PHNu34rmNHOnb8jrZtujJt43lCDPHHWtj8bEZVL8fgK4n9bGTkOkleakFicver3J8ko715HhyFw5dZ+PaXjVx7+AR/r/ss6lKYHE1m4xMutKMoDWcWdiN7hqxkS5+JlpP2EfGSkxTssOPDQ2j1yo5/jZBdjbIamshbXXyXq6WaOLnWCbmOH3xtHusvQrk34d8J08Z9/6DQ6mz7ATXqRP0vybRvAuUASZv1Y7sWbwlpFOXkhfSvQLIowlnTrQw1Rh4DQlndux7fzTuD77U9zJk5i7nz5jFv3lxmzVzIttP3laNJnpGNgRFVyzDg8jOykTukQ1zOsWh0L1o2a06XgZM5dNsXgzCHbs/+mmQ5GrDbJVo51tXvxm7aFEhG6qZzCdBYCLyykgoZvqTFvHNcW9GJlKmKMu+k9ycfatKOfwNkp9Tw8Pg6hn/flmYt2jJ0xkbuB6htg6XoYOrAh2yZP5LvWjWj7ffD+POMM8pJqKogzmyay/ixYxg1ciQjR45izNhxTF51FLUqgjuHVrDwz9MERhjQC1kOfnyGX6dPY+/dYEFeSZXlHaE1oAt15/DaGfT8thVNv/mGLkNmcPSu/zvNe8pQoZHe11k1ZzKrj7liNBsxm9Vc2vIrM3/fjYc67pyyJO5NCsm0Fgg7OgKnEj254X6ezg1asPGWH14XNjBu3DjGT5jAhAnjxd+TWHvkJmGCTGw3a7EIzWZa47pMczbazCitngjPE3QpmRnHCs0ZJu7v3rgUGfM0ZPPdEIJuLKdC+s/JVaEx333bnKqVy1KicC4+K9SDWy4X+KHkl6SrOYZHKhPmSDcm189EsvzfcspTnktjN6fs+HjQiY7lvHc8ThnSU71Nf8aNGcTXRbNSqNU0HocKjSbchekt8pHSsQp9R47jh2blSJ6qBAvPemIIdWN0tZSkKliF1h2+E9ZAO2oWzUiyIn0ICwtiY9/CpKs+FueQKCw6f5b2LKZEKei22f0DniSqwxwVxqYBlfg8ZUG6/jyJKRN+ooHTV6Sr2IcrITFPj3DRiH5qEVaMnBqRJ5I8hZwuiRK9Op4ARZ1E6Tz5tUNBPs/dijNqoVPcXELJL7+g6fQTRFpt8cATl+PlSCZjzFr1d+hXuSDN+42gffdJOIeZcD+xjAF9+zFg4EAGCvTrO5TFe64QKswh5Wa9hVjtBQZ3nshdnVEJnCRjuZydWp+MRTtxxnYKBugfM6puDsoN2EK4eEnXy3tZNHkUoybOZceZW7i53OPU6Wv4Bbpx5sAhbrrbgldJdTXY4zaH9p/ENUgl1M4XC2+HHR8GQnOJ9GBktUxU6PsnqjjR1dxaT6Usjow94oL7qV/IITrx7KNeym+xobcZ3642/VZeQSvIZkyNHNQct4twi+iwaDkxqyUZyvYjVJDN1qHlcGwwGdfwGNyOTqNK9lR89VU2+m7/kGSjFxaAF5un/8SMrc+OEwo8MoRsmSvyx00DFhkGRGhixoCHbF0+l2nTZjBjRgJMn8q0xX9yTw7u8eaj3oox8Cwdi2SketdR9Prakbwt5+Cts2B4yz6pLH3rTWbOTanN//1fXoaskgfIvTp8obTXgt2vsUIw569HnOOOLpVHXuhY1CwTn2cuSt2mTWhQvz6NGn1NacevSP/1ZIIipD0pVD3xIop3sFDt5C5t5bhSYWsqgX6es5HfJhCVHXa8E7RihA7bQ91U/8OhZE2aNG5I/QYNaVy3Ktm+SE6LRZe5NrcxqYt35pxvrJB327yLRq1SIiHqg58oZFNj9HZCjFas0SqOTm/xHNlMxy3gCUNqFaH74NHUK5qL3lvcPuwZ6XJeJcyfG8c3MXPcT/T4riWVnTLxhWM11l2PtJGN7GchHpzat40NGzeyadOmZ9i4gY27j+Hqr1L6aHy+8khpz+NTyPtZMpLlaMa+xyEY3iAM6PNQyEZnsBBy91fK5anJlodCxXpVoCY5sSUKu25SX37+9QC+TyOwy9iuambUS0em0m0YN2cWUydPZvLkqcycNYtft5wlQvVcXnbY8SlAa0YXvInKKVJTpePPzJ45VcitkN2p05k9ez47r/pweUpd0pTpwaUAYUpIM0MMgDJcrRwME5JNsOhLlqgIjiQim/Lkbz2bHVPakq/acFycT9A0X1Z6fUiykeehGbxZ+WMVvkqZg0p1m9Dpx5FMHtWKbNkrszaebERarSaC4EB//Pz98Pf3fwY/8T0gKC6U7DPoBIF6n11EKUk2eVuzzzniqUn2NkimjVQREhrKuVU/UL/TInyjYl67+qNoJepATq8ezYDZh9FIzURcl+fVbO9VmPTVh+NqO81EfKJxv7Kfveceo9a8R8XKrQ7RMUSZ7JPFdnxoiAFTfZ0OuVPRZOqpOLkVH4uK8/u2c8UjlAdbe5Emc212P9ITbTUTaw5i5/Qe/Dj3FEa1LxNqSbLZkSTZbB9RndxFy1HQoSyTz4WB917q5/mwZKM1ib5xawmF0qSk65oncS8A/hs78VXmSvxxTZCNsDzkPIzZ7zbLp49g4KDBDBky5BkGDWTQhMXccIt4prkIc8kSepHvS2agRLMfaFcpO/lbzMZHWENv6/+WzBodxKYR7ahYox2b7ka8cXhHrU5UuPUJk74bwAm1CZNgejl77XN+HoWTf0ntfou5eO8+R1aOomjaVLScewKVnN1OIq/XQdkrFfCY1b8MYNaue8qIklQ6O+x4V8hzrw//Upf/pSzCzyuP8eDuRX4bVI/Uacqx/IoPKu8zfOv0FYXbTODkrbscWzGcvF9m4PvFW9m5YiZVM6Wl2eyDhIlOaLFK59RmpC3dR5BNMDvH1FAmhEv220y4PITMZRdfO2aix+YPqNkYo4h2Xk/lrF9Rpc9q7ro+5tSmqdTMmZxkmSuw4nyYjWyEBaJVheLt/gRnZxflhJJncMbZzYvQCBnUXOQpT8u0BPJHn4qkcWzCwQAL4aenUzBtWr5bfBXT00P83gxPtyu8fdQ1LaYoI5sHdmOtpxGrolYJU0qnVg6Uq1UkDzkcHMiZuyDfDF2GS7D22aTTW0Lxd/C5yeDKGag65ggqUQlJpbPDjneGkH9tmAdrR7SgUO6cODjkIHfhaoxZf5EwrRGDUYvnxXV0qOxEzuxSrovSafp+Alx306ZMEUo17su+e0HoDTpMZjXnVgygatvJhIWHcmxeB4qW7sxR1xCh/ZuJcT9Gj3rVGXfQSzkOJsnyvDWESWeJ5OxvfSiRx1b+vKUaMH7VSrrWrsPM/Q/Rm58N9nLOSS7nv4AEHKA3m/A/u4zGZcswYucTrCahFUVr2De2BWW+7sUxL9MbHeESj6dk8/aI264w5HtWuSbermAU7B1tiMDziQs+IVrEt3cIBp4QgtjMKvb80pvBK07ZycaOjwMhV1GxMejDfHnyxJ0wfRSxQsbjR2+9SXy3aPERWoFPqI7oGIvooPJAG/mJxRTX8ZTz0a1yHiFa3Cv7iS2FSRlsNcohi/ITLTSNt3WMeyXEc02i7xnDfYSW4oXGInpe3AGOyvRDgnO73wgaoeEYbffHmPVKWeW7CYtN+Rh1b+fY9/5kM7gbK58jGwlp+nywYyTEqKMPcmHHuvVcEqND/NlLdtjxMWA7useQtCYuZNFg+HSOR0kK2rjyf2qruO9HNlY9u8YPZaOn4eMfvSpYVh5ml9Dt2w477Pjn4L01my1yzuYvOcrFDjvs+Cfj/cnmLzqkzg477Phnw042dthhx18CO9m8I+Q2C6vVikUJ3P56yJM6k8rHDjv+K7CTzTtAEo10glq6dCmrVq16LZYtW8apU6eUkzuTys8OO/4LsJPNO8BsNivH/To4ONCuXTtatWr1SjRp0oQlS5YowYySyu/dYPPXiI6NJVpu9U8yjR12fDr4R5GN9HLWG/5+/4GIiAg6d+7M/PkLMAgtJzQ09KUICw8nTPwv70kqr3eGwYzF7RD9v21Fv2lb8NSY3nrLvx12/JX4x5CNdOSLCPTg2rkz3PdR/W2EI/18vLy8KFuuHDs3rsErIEK5ljQi8XN7jHewhjcJIq+E1DCZlHO0lLAbCa5LUksY00dnjibG4yj9W1Qifeps9F9zH2u0fV7onSEGMqXuBRKGOYmHdPQzCY3WZEwch1uGEZVnzCdEfBhO2W6JHAPlYCnS/zWyq1UOfTSZzMo7vetWIRts76nXJXBkVAb+t3uXj0Y20oP4WQezFfbFAFjxL/G6itBh1fmycXhDMqTNzuj9QUQpYTBedr8wMfTSjTwGY6Lr7w9JIs7OzpSvWo0TU9vQ+OfN4llJbZ8QZdOGMqdzFcbu9hWmzqs2oWrQm6KxRAZw+/IZTp4+y+0nAZiiopRtHiE+Hnj4BqIWZpMUdK34PyLAAzc/FbFomfx1DuqM2Ikqxh6v+e2hUQLBxZhVPLp+nlNnr+IVbiTKZGsvxT0/OhZdkAsXT5/i0l0vDDKanfhNGxlBkK+PMvgkhI9/sJCJSEIDffAJCFVkRsqDXq/C39uHYHkQ48ckHLntQpQx1PMBF86c5PSFG/hECLJ8w/C6OqE1mxNsyNZGhuHl5o5/iBjkDfK67HdqfMU1v5Dwp+leh/cmm21DerAuwVEuRkuUeFEzurAgAsK1WMUoLQse5O+PymhWYoHIBpQBeSwWPQFeHviH67CY5agsY+JYibLE7UfRiXxFhzMbjZi9z/N91XIMXntSpJcNZyJKdOAQP9G4QWrMVvHM+AaUleV2mNGD53BVpbOZF6IBLCIvJaaHRmgaoiyyQd52z5bcrHb27FkaNW+O86peVPhhFWrlOOEoZaOaTKPVC2EVzzLpQ/mlmRODt/q8kmy0Qtj9L66gRYVC5HTMS+6cWciWtwwDfj1BWHQ0QRcXUK1kdabsfiQEP5qwR9toVqoCIzdeI9IUyfxWBag+ZAuhdrJ5a2iFrBj8LjPu22rkzJYVh+zZyVe6KUvP+WAWGooxSsf1P8dRo2hu5bdsOQrQfNif+IvBIUZ9jTFtalCoYD7y5MmjIL9TEb7uPB+fWC2bhjal7uCNGK1GQVDR3F3dh5Jl67LgiDdWIftJlee9IYjNoA5g3+zvKZ4vJ7nz5iV7liwUrtSNXfcCRB95+cCuFX3ELOQ25P5h9pz3iEsr+ppRzb4xjSnRaDDnvY2iT+s5/1sXitXsxXHncNEXX55nQrwX2Vhi9UxvWoeJdw3EGmSkPhW/96hIo069qFkkF9mz5afr5NVM616NXDkdyFmqNdseRhITbeDmxtFUccpNrlwiXdbsNBi6gXBzEJt/bky59nPxNkQReXc7rSpVYepx0Tiep/m2dl0Wn/MQZobQLo4voVmZvOQU98vd5ZW6zOR+oG1OR8gB3F9K6XzN2K+1EmuNwRp8hp41StHjt2vIn++u7E3Z2j9yOtAqhCqp90sacgl7zJix9O4/AJfVP1C57x9ow1yY1q48TcbuQGW28OT4fGpUaM72+x5Ma12UodteQTYyLKvlCWPr5KFwi8ncFcQZEebF+n5lSOnUhiNuQuPRBrCssxNpyv7AZR9v5n6Tm2w1hnA12CLKHsFvbQpQse96QsSb2cnmLSA1AL0Xv/esgEOpjuy7F4gu3I01A2uStVAHTqljMV5bTkWHNNQbsRVvdQR3N/1E3vTZGLwzEEzn6VwkHVWHbObW9UtcuXmLJV2Kka3Cz3gKjfO31gVxaLkYi5A3q+c+muVLRbLkORi13f01mu67Q5744HllCaUz5GTgmnMEhUfgf0sMTrn/j8qjjiqmXaJ75F4vIdNadShejy+zdGRXmrb5kU3X/J9aDJKEgh7upF7mlDSafAjve39SPkMG2s06RoRQJp6Zla/Ge5GNKdrIn307sdzNIBpNaiURTKmdikzVBnM1zMrD1Z34Ilkm0cEviwI/YWh1B+qMO0VM7H1GNK7J4PX3RTOA+vwUCmUqwwoPiPXYS7MCjny/9ADzu5ahbOdf8dMJ7UaQTYtqNVh+wQuT2pslPzbk26n7iBT36+5tpUruQkw95ky47y327drPwd/6kz97ZSZs3cXuXYd5EKjlwaYBFCjciHV711C/QAEGbXMWjZ7ADn0DyJWomjVrsnztWh4s607lPmvQCw3J99RcSuQozZw9BxhUPQ9NJx4QmpyaKS2LvIZshEoaGcgDIax3PYII9HLh9o3LbJnWkow567L1jk3ri3A/SvvieahYrRgZclZn2bUIYs2CXGUclrF1caw+iEtBwqR8xchlR2JIDVR9by/1s6em2bStnD97mpNnLnNl7yQKp0nLgF3eXJ7bknT5vuV2pBGjHPmtfuz7fSGbLviA/gJdi2Wk6ezbcgu3GHzh6M9VyFF5hEI2v7crjGPbZcKaV7H2h1oUbdGUUhnz8PNHJBu5yzzc7zFXr9/Dx88ft8f3uX1uCz0rZ6NI903CFH9GNlppHQgF4cH5fSyZPoJuQkmYt/O6sls8fge7DcKKMURyY90AcucpSS2njDi1mIqzLvatIva9txm1dXB3/lDmbKRmE8GkhjloNvOijURuz6VM3rqINhOfKLb2LUulflvQCXU/3OsBpw5u5/d5MxjRqwE5MxZm3jU5zxKN695ROKXNQN4qnTjkLp6j92XXDKFFNO7LZS+NoraF+Llz5fhOVv46i9E/tsEpkxPjjjzG98pyOjRqSot6ZUifKgfVZCzkZr3ZdNUdozmYtUPrkD5FCmoN30TIG7Kyzea2/S3No/z58+MbEsqNhd8JslmNWghtdLSWkzPakTWrAyWbjuGBSphshlAmv45sBLSCwHwvbaRf69oUzpeXfAUKUShfZlLmb8D2O1rFDLVG67mwtDspkiWjxIADopbMSsgAuUKn8jhFv5q5yN90Kv6hcYGPkniOHYmhN5rwOv8HFTMkI7tTUUqUKE6J4iUoWao4+fIJjXTdKXYNr0KGGr8QGmk7I0qj0QlJFlJqFf9GnKWLIJsms24SLcwiozCVDg+vnIhs8ny7jIArCylVsC7rxLNqZsrF8I9INrbBK4jjS4fTqGpJ8ubJR+GihXBI+T+K/rjlGdloDYS7H2dc9478MHyaGIDPE6iPEVbAS/qEzgSRjxhVLzPJkmVl+lUdWER9JJX2JfiAE8SSbMKZ3NiRtvOvS3Yh7MZsyudvpJBNjEi76ceyVB6wi6hYd2Z+W5kCJarR9vtBTJnyAyUdiguyMRErw5I+XElx0aky1BzMjVAxgAQdoVXebLSYcpBQgxWjyp8NwtzKX6A0zb7rxegRg6heuBRjDtwTlagiOEx0uEvzKZm3MVt8QwgPCiZcpVbY+fTCNkrUtCbzzysrPsq7iAZKqoNKkpFzNHLZWv4tVxI8PDxwcnJS3u/KvPZxZCMETdhmntsGkkZGZOu0GD/x3aQLSUA2QlUVeb3wHL2FKL9DtC6Ugfz1h7Lt2Dlu3HPm/OrvyZyjjtBshLlqMqALvMvoxgVIl/pL0hVuzV4PE1ajKLfI0/P8Ymrky0eHybsJey5+rB0vh85gxO/SesqnTc+AzedwcXbm0aNHPHrszBNXD0EwfmwdVp205YfhJ0hdmqg6ITM+zvfxDDWKznde0WxeRjZL2xch1zcTmNK2BE3GHyQ8YhfVMjh+VLKRps/dTf3J9GV2Ok9czcnLN3F9cJoR9bMLzWZDAs1GhybEmXVjO1G9diumb7pMqJAlueKU1LyOwajH7dRCKmRPR7ovZTTAtQSJ930bd4uPTjbl8jdkp9czsqk67CCaq3PIm6kCa72lNQuhJydSIHMh5t8Ueqj5EWO/LkD59qPoXC0vLabuR20x431hJdWrNOPgg3DCXQ9RM3cOftnvrtwffHMLNXI4MvLAfbQG0TFNMcTcW0Wtct9xSCXDX4hOabAQeGMVNZ1K0rtvF5zyVWHZ7VChRkYSHhpMSLgq0ftJkgkICKBZs2ZkEPapXNKUZ+v8+uuv1K5dW3luPNlEWqIweuynVbF8tBgxlnoF8jP0z7uYLKo4M8pXCKMaH09P/IIjEjWm1ixU0XPTyZEmI8P3hws70oJeHcAf3ZxIlqMe225ribFqODipAcmzNmDn5UN0K5GBIu3n4yUYzqTXsLV3GQq3m4enUH/fL0jZfwvSjDL7XKRHqVQU7bmGALU0kywEX15Jx1Zd2fRAi9vmQWRLW4LfrvtjMlkwhF+me9EMVBl+EIv6JO0KpqbJnDtJk823JUieSWi6Vbtzyk+IdvhWqn50sonk0NCSfF6iJxf9Y4mOMhF8bSsNcyUj9/cblUP1nqWXy+MG1L63WTGmMw1a9GbR1pM89g4Wg1gCwpHhfP2u8mOZ1BTsupyr20bgIKyGoRsfCRn/i+ZskiKb0dVT0Wj6FaUzhl2dTIGMVdniKfpQtJE/OuenaO8dmP0P0FhoKtV7jGXOlJ9p26gCmZKnZsR+H46MqkXG4l24orLifWAsudIVZNpRNyzup2lbsxZLznkQGXibvlUcKNG0D9Omj6NHswqkTp6R79deRCMP0RO2tS7Ek+tX7uAvyqoTKqDO/yK9S2WgwoBtGIQJsqlPadKX7MOdCG/WjejMwN/OY1KW9WzvJyeCd+/ezfDhw8mcOTPz589X3ql9+/aMHTtW+Vshm75r0aqcmdysAHm/mYqv0cD5Be3JILSSLbe9bBPEO0NEZeyhaQlBdEuuCh08gT+Mzow16Czdy2YkVYGv6ffTYNo3qkSRYoVJkbIg808H4H54HA7JvqTbsivoBR97HxlPtmT/o+3cU6gNGha2KkDVgRsJiYmyTxC/FYSJatVya9NoiqT5iuKNuzF0QFdKZfmK3DX7cyFYqKfqu0xqU5x02SvSY9BA2lRwJEvxVqw+dIDBNfPyf19kZ9RBf6KEqWsUg9G+/sVIWXQgHoJsFjZzFFp0eobtdFMOgNMGrRcaeyr6bXQVg+/HIRs5SD7aM4qcX6SgQovuDPyxI3WqlyFfttR8VX3CUw0t0X2iv8jQyCq308we/gNdv+/H6jOecRPEOgyRviz/vgjJsjRmj7OGqOgI1vUoSrIMNdh4K+ivWY2SZLN96LOlb61Ozc3jOzh111/prOqAO+zfdQzXMKMS2czlwn4OXnLFYNHhfG4bvwztS/+R09h29gbnD+zi4j03Lh/YwsEbPsLEMWCKDOT8no0cuOGrTBB/W6sui897iBFGh8/tw8waPZh+Q8axfv8Zzh07zKk7XmjitQZRgSaT0Vaxgpk1PjfYtmEndwLE6GU0C/K5xbaNO7gXGsndhe2pO+KIMFcSsr5tD5T8/P777+TOnVtpyCpVqnD16jWssbFxZLOGiFBPDm/ZxEW3EGWk0IZ6cGjzJi498WRKK0E22/2JNfvx56A6NJ5wWjCvKdFztKKu/O8eY9HEwfTo0Z8pS7Zy/YkzR7fv4LpHEG4Xd7Nu+zE8I6TrgPTfCePK7j/YcuI24ZFqFrQqSI2hWwizL32/PYScWIwR3D+7kxkj+/N9T1n/m7npo1ZWKeXSeKT/A3YunUL/nj0Z+stiTtwPQB14n+2rVrFh70X8hOkqR3fp8+V59RA7Dl0jzBjJg9N72bzzFL466WIhBjLVEw5t3cFV11DRH96sg741hPxrNSFc3bOMUf170WfIBNYfu8r9qyfZtvccQRrxe1L3CcgjnWKjzXjdPMbJW75xGrggJ7UPxzavY99FZzQmeQqmDpXfHbas2cBFZ3/Rv/4CspFL39Oa1GbCHbn0bbtuMIkOEV+RssObZeFsv+mMpjjtQa7dGxWV3xbC0IhR3CcJySCI4KmGIV7KqHhtGrH6X6N/rRK0nryOhwGC6MQ1xdNTPMMoSEV6fxrjPDeThFIW8Yy42XN5EoTZbCEqKphdU4fz60n3JD1HJcLDwxWyGTFiBBUqVCAwMBBTTCyX57Z96mcj8376fOVZFpufTXMnBm/zB6s3v37flMknQogxvfgcOX9gEMKtEcJgEPUkzTZbeQW5SJ8kUY/PTCTx/iJ/s6iniJCH9KuQmQbjhXkaY3ljldaOhJBaufQctvmAKfWfgAykrEjPYSUmrzC9jKLe5XKwSe7oN4sBLYHpKtvKbLJ5Gcvg5rLdng0AMhi6rU3j038UyH4j+odOOizK/iH7inin+HIlec9TSHkT75iIDKW8SUe/hF7tov9Y3u5d3otsrOgZUbUsg68JDUAwedLpPgS0QksJ4/TywZQukJef9wTEeRAnlfbtIQnvVZUmO/7WrVttx3GULElYWJhin99aNZC247YqE8QvNqLUQEJZ3KcBUw8GEmP04toNd6HFvIIQ3waGKKIfbqJOvlR8ka0C8475EGX5OKq5HXZ8CLw32YysVo4hH51s5BKbDovFSLi/DwF/8fJu/GRxsWLFaNmypRj95PO1qIL88PEPSfKeeAT5eorySvd0vTKjn1Sad4IYWYz+t9mwYilbj91BJUZmu1Zjx6eMfwzZ2CC0BaGF/DUb2RJDBsDavHkzBw8eVIhGXntho10S+HjllSEmDFiFhmUVqrydaOz41PHeZDO2ViWG3/iryObvR0IHPzvssOPN8V5kI1ejNvTrzEo322pU0unssMMOOz4A2TzbrpBUGjvssMMOG96bbP6q4Fl22GHHPxsfgGy6stpuRtlhhx2vwXuRjYxYdnhUB2bdMBP7H5kgtsMOO94N70E2kcrmRs8jE+kx9iA63m4HqB122PHfwnuRjYRWHcjRVVOY8vs+XEOk85p9adgOO+x4Ee9NNoo5ZTShCw8lKOLNgx/bYYcd/y18ALKJg9Bo7F6sdthhx8vw4cjGDjvssMMOO+yw4xPAJ6TcyJC6euRBfkajQQlv83fsubTDDjvssMMOO/7Z+NuVG6nQaHUatGEeeN46zomtf7Bu7Xa2n7jDbd9QwuTJ1/YpaDvs+PiQUYr18gRzGUBFg0YVTnhYKKGhYYSFq4jQ6Gzh5gzyLAZ7n7TDDjs+Xfx9yo2MBK0zYon0IOT+Ztb+MpzBA2az6NBDbodbMBgNmD9WdGg77LAjAaQBoVeCZ0d4X+PGgWWsmNiPfu2b0qxhPerWqU+DbzrQru9Exi8/xL4bXnhHaNGb9OhkFDlNUnnaYYcddvx9+JuUG1s0d73FQtjVnVyY0YkRU5cy7ngkbmFmsMrA4UndZ4cddnxYaDFazUSGu/Bwxxh+aZiL/ClTkTpfbWp2H8PwaXNZtHAG04Z1pnuNnORLk5JUBZvRZNJ+djzWEqoxYDXYjRA77LDj08LfqNwYMEaZcDu+la2DO/PLglUsdzHioTHbzr9L8r7/LuTSnDxDLx7yAAg7Pg0oy6b/xP3IWgNavYwW44z/5WlCsclBzhS5yfHNAiYd8CHYFK2c2ah8YtWYww6zf0ojmuRMx5f5O9Js5gVu+amIibUdFWfvs3bYYcengr9ZuTHiemyHEmx0yuI1SsBRr0i7cpMQZrNZOaPzyJEjdOrUiQwZMigoVKiQAicnJzv+Jjg6OlK0aFF+/PFHpX1CQ0OV9vpnKTqiL+rUaMJ88Xt8nbs3bnDtcSAewUJxE+8hl520hmgsVjVR4Yc4NLUhjbOnJ6VTN1rOvcI9fzUxMXblxg477Pi08N9VbuSp6zoDBrMVq9WC1fTqc3nfCVo9OqMFS3RsnPUbRZRRj14ezJxU+ucgB8mYmBj8/PyYPXsWFStWonadr/lz4yb0eh1aTQRBAf74+/+TEYB/YDAhYWFCiQslJCiQwCTTfWQEBBEUGk5YeBhhwYEvqdcAAoNEGcMjiBBlDQ0OIECkCw4ORqVSJdmGHwMaKVcGM2arkF2LCZPoL1K50CSR9s0h+4NtVlA5dF5c04pnGKzRxJiDCby0ig19y1M1c3K+dKxPvQn72OFqJFRrW5Z68/6qEeUXsmuwin5h6xayXyj9z74UbYcddnwg/AeVG9sSgsEQQZj/A+6d2s2eHfvYfeYhj33D0BtsFmvS974h5HS/GCgsGm8C7x/k0OpZTP5pDOOmrGb9hcc8jDSh1uleS+aynPLzxNWVTp06U6ZUESaM7MeedSs5efQ8F51D8VSZla3zJrnDJcGy1acPg6hr0dZmNSbVEx6dP83xfee56hqEv1AI9eKdjB/9nUQZ9EbMFi2acA+cLxzhzLHTXHQNxzcyCotSrzKNKIscfI1qQlyvc+vEXvYfv8rFRyGoNKKdxW9/yWyNVAqEzBjC3fG5e5wTu7ay/cBFzj+OwD/cppy//9n4NqXfFB2NWeuN77mlrB1Uja/zpiZ5ysLkbzqJibsecDdUj9Ei61C895s6FMvy64UyFuZO6M2t7FoyiZEjpjB+3jZ2XnTFXa0nUtS3VKySvN8OO+yw4w3x6Ss3YtCQA4eCuHu1csvqU58HkZcg9GfK0PO/Czy9V8LmrxIVE4j3tZX89l1ZyjpVpWTPday/5CusSaEsCAXn6TPjBwv5d8I8lYEkYb4ScoDTY7KK+9X3uLRiAIPKp8bxy+R88Xkeclfsw5AtV7kgBk61GDDNuoT3vgiZv/zcuXuf2nUb0KBOAY6v682CTrWoVrw5HRZcYY9nrBhgdFgMz92vlD1heQUSvk+SiHunhPfE35dk+ni87X3iN6FcmKPU+F9dz7YhdWjWqCNNxh9h/4MQ9NGmxFuNk8r7VfnL60+RxO+J0ggl0xqNLswD/4PjmdujPpXr/0S/pee5pTKiMYvBWKQxWWT8JR9u//kTYxsUoFi9AXT//Q6eQRqINr78OW8MW1kSv6OUbXE9Po3erGzRjvE/xIXFbWlbMheFag2h7+YAbvhHEWMWSnu8XD69L4l8E+b5FOKakEmTyEMbfIfbm8cxqbkTpbKk4qsslSjbcR5zDjzkUbioE0XxFDKe8N74ZyaZdxyEIqkzRRMdcp+QQ2OZ9l0JcqcUfSN5SlKW6EjjKac56RxBlOAFg1CaXpqPHR8Isr2ekw1FfpJK+zze8t6E8vEGeOm9Ca8nxJuk+ddB1JN830RtEIe/vR4StMdLy/Imad4dn7hyY4u1EREeTrhKvLy0so3iWogvPu5PcHV1x80nhCCVsK6NJqxRFkHOQnkJDyTIyxU3VzeeePjhF6ohUvwuZzjirUKtTo06IpBAb1dcn7jzxDuYoHCNuC4rWf4mnilje6jF4GcyYtJHEB7ghZerC09cPXAXzw0RlqZBDH5Go3imkq9OCJuZKLM3kR4rWNq9BGXS56dA66VMPalGZbZAjBF9XBleBTmzYBB1JJdD1qxZR+mylejcrjy39w1icecalCvQiFZzLrHLg6fKjUZRGkyYrRYs8khBUU/+HuL9XERdufvgE6xBJQZIs3yfuKUEjbS6dWIwMVmwirozaIIJ9hXv98QFF1Ev7t6iLlXi/cxWcZ9osziFTLlPK+pTLo+Y5H2iPvy88HR9wpMnbrh5+uMfphUDocX2vLg2lUsnOku0qAN/Qk5N5dduVShRtBXNxuziSKCRUFEOkyBIuTVZbxLPNAulIjLUVvduIm8XUS4Xkb+Xv2hXUQaDeF+zIW4wVKNRhxMWIt4hKJTQMPFddHQ5G6eQrlJmkc4g3kcr5EguLQWJtKEqNCKNOSYIt8MzWdC8MBUrdqDRpLMcd1VhihHlsIp3EMrNrT8GMbJ2TgrU7EPnxbfxeB/lRpRHzpLozWZbe4T5E+gjZFrUvU3GRNlE3euF3JhE3ccrfDq1qI9AT7yeOPNEtKu3aNdwjWh7udypjiBCLvGpRF2Ltpb56sL9CPB0E3IgZMHTD98Q8ZusN9lust6EzOhEOkPIDW7+OZxR9fLilCk72Sp1o930w+x7LMqqqNlCfKOiiIpbDjMrci9kSsbCCQ4iOCSUMLUgXPFOOjnwKcuvkoDFd0m4keGoQmU60UaRJixEE/FwNzv7laWqY34cG0xl5jFn/GKiRHnEez9fX3a8J0R7SPmXs2eCtywKlwp+9HgiZO4JLm7e+ARFKBxhkjIpZCPxcqfkbcF3Fqu4V/wdJuTKS8qVkFchh16Bgi91Im8hG4mVX9EPVTa5DBMyEir+lwhLBHE9VFwPFbwbIfhX3ifKGqkRf4t7w2WacFE2tSjz03wFhFzJwV2rUaEOl0vb4jnPp/m3QXKG4FWrMLhMkaJennKjs+DsOO6V3GgUbSi4V64QPGuL5yHkQSd4wCh4Vva5V6Z9A8S1mSosxMYJok0lN0UKw8mmcCXkBCFDGjG+S04Ilsv9gkuku0hS+b4DPlHlRvxm0ohGcebOvoX8NqwXQ8bOYvzsBcwb+i09m1SkXLFCFHEqTJEKjWjcbzZTdl/m5LkDHF3Un5/b1qRqcSeKFipI/uLVqNp8KH3nHeHg/UBCZGOLgcJqDSHg0UH2zhrAgF7CUl9wguMPQoiKFp058BInl45i6uB+DJmxlNmzJzPrxya0rlGGEoXyU6SQeG75hjTo9AujVpzljGsIERY50MvlKAtRBg9UDxax4NtClMlWnCoD97L0JqhFg0abRMMmWSeJIR1TJQ4fPsy333VSlJvJYzvx6OgIkW8VyhdMqNwYlCUUi0mF1v8613cvZP7AdnxbtywVShSmsKinwkXKUqZuO9r9/DuLjjhzP1Av6lgMUIKoTCpv/K9vY/d8URdtalGrTDGKFS5EoSLFKVqqBjVa/EifmVvZeMUXD5UcMOVyjVA0hYISJurw8JJh/NS2DnXKl6JksaIUK1acYiUrUbFRJzqPWcayEy48CBJWu1CiTKLDxZi8CLn1O/PaFqNsnnJUGLKHlTd0ipIYJZVT6ZSrCcT/xh4OLhrM8I71aFi5NKVLFKNEsSIULliIwsWqUKlxN7pM3sDKMx64hWoViz8y+DGPd81gUZ8WdOjQh94LD7PrsZYwrYlooVSZdMFEOu9k//wf+LFDR9oMWsqCg4LcI4TMxUBs+G18Dw1lUA0n8uVrTtuFFzjoG4MlSpTb4hun3DhS8H2VGzn4m8zoQj3wOr+GjZO68n3jylQpU4JiRYtSvHgJiperQ+1Wgxkwcxe7bwqF3hCNTtSRJfgq93ZPY1rfbvT+eSm/no7AOTSKaM19ZRnp1+FDGTxgIrOW/crMif3o3bgi1UsXxSm/k2hT0S6i3rpO3cSai6I9ZeiFmGBULtvZMrQmtTMm47PkechRXzz31+1s3if61AGhgGzfzvZt29i2dRNbtu9k0/7znLkXQIAYUAw+Jzi/5ieGdWlHs65TGLv+Frf8NUIplIqtaFODJ66nhbI/pCMdW/ai9xQhaw+F4hYNmicnuTj5a5oXcSJnjTGMPfAA15hoRQE1JlVvdrw79BYl8rsx8A4PD/8qeLUDHb4uS7miBSlUuAgFi4g+Vq05LX6cwYwd17nso0MtlBWLGIT0cuCz6gU33uf+/l9ZMfI7OjesSMWSRQW/FKRIUdH3q7eief9FzNl5m9sBarTRUYInVFhDLnBj90wmdu9Au28a0aRBXerWqU3t2s9Qp14D6jcRRk7Lnxg+fx9H/FRCPqKEkXiF2+tGM+H7nnQfupzV1z1wFZwlDV2DUMKidd6E3t3Ehim96dS2E+1/WMivh+7yWCgAasGJ/yoFWbyTVnCoWe1D0O1d7P11KEM61Kd+JcmNgnOLiXGpkOjjJapSpckPdBu/kT/PueGu0QtFR4xPifITSoTgLL0+hECvh9y+cJmb97zw1cVijY0Facy99eypSG+woFcHo3m8m8OL+tDn2/a06LWAGTsf8VhwtDlacoIWS6QYg/bPZ+6PHWjfZhADFxzkqFsYQWJ8kMqYVKqTfsab4xNVbkQDWgU56q9z6rdudM6ZjPSff04yxxqU7TCJscv2cui0qIxts/ilfRnKpfk/vkyfnQx5qlGhUX8GzV7PxuNnOLR7BWsG16WZ4xd8maYMZQesY9UjM4H6KGGDBuB1aRGzG+UkZ1onsrVdwYpzfuK6UG789rCuT2VqfJGM5MkzkKpoSxr3nc+cDfs5fOYkhzbPY3HPStTKlIwUGcpS8aetrLlvJjhS2KIWMcjo3VDdnsuctk6UcChN1cH7WH47BpVWEL2weJKuk8SwSutYYMmSJZQqXZbWbb/j1OGleF+YzMzW5ShXoKFQbi4ryo1ZDLzR1mC8Ti5iWaeilM+QktR561J70K/M3nqMU2cOcHjTLKZ8V4by6b4kVbZ6fD12H/u9QokIPsOZhe1pVyQTaVMWIN/Xgxi0SAx0x85z+qgYhJYPY0iTgjilSku6vC1oOfkgRwIMqGI1eB+bzaI2BSiSvSC56wxi2O872HX6AmdP7uHIn+MZ3bIghVOmJHk+oUTMPs2VCEFIooa193dwckx16ubMQ86qwxl9zI17Yow1CME2CxKNCbvKo239GVAlI+lT5CBr9cH0mb2VnSfOcPLMCc4e3cj6ad/zfdn0ZEiWjaxVRzLm0CMeicHSaFJj8jvF8Xkd6FggJalSFKVIR6FgXQ8iIjYEv3PzmN+6AAW+TE/aEj3psewcF4WipxLEYRZyZxXvpQk6zd7RdWmaJxvZqo+k/7qH+FtEHRPInXUfQLkRipZerxHKyFVubuxL33LZyJ2jEmW7LGDKH4c4eeGiaOstQtkUykuVDGRKkYWMX0/gpz3BuIfpIGw/Z2Z/Td1syUlXrDsd14VyJVBUrOY8Htu6i3rJxOfJPiN55hKUbDuMgaI9Nx04xtkTm9kwsztdRL2lk/VWfQJjDwtLz+cUNxY0oFX+ZCRLFofP/0eK5J/z+f99xmcir88+i4P87bOUJMvdjkbjDnHRV0VMtIqAy2vZ3K8sVTJ8TvJcjWkw9QQHA2PRht7FeW0v+pdJTaZU+cjbcjq/HPHmcbhR1GesTbmZUp+WwmjIUWk4I/bd41FsjE25+QAEZ4dAnA9gtNkHvxsrWdarEpWzZCBjvvrU6zeXBdtEWx0/ztlDa1k14Vs6ls1O9kylKN5uLvPOuOEp2sMYGYz2+jLWDyhPRYfUpMhWnYrd5jLjzwMcOXdK8MscfustONHhC77KWonyg7ew6rZFKEcqIa/CmJhchxrpUvBVjjpU7jGbX+b+zurlS/h92XKWLF3C3J/a0qWM6M+fFaRAi9ksdgnDV+GK3ZwYVo6aaTKQrsiP9D9wn5ti7DVFmYgVxobrkRnM+yYrhT+XcpuKZA6d6P674Bq9CbWcQRIy9KFmAv4+2GY6TJZI8T73uLZOjHHlMpBZcGP2mn0ZuHib4OtznDl7ihMH/mTTpG/pLvpb+i8ykLXBeH4+EMyDEKtiWOufukIIRUSnw2BWEeImOHvNBKb0bEWHNp3oOGQOs7Zf5ZKnGrVQVqLMYqxWjkOyKUQvli8BpNFmEAq01g+v4/NZ2smJ4qmT81WR72i/9DrnImLR+5/jxsI2gp+/JE3aEpTosYwFFwPxUusUY0i214dos79fuTm+k61DejL1tz/44wXl5gZnfxfWef60pE1VmUp91rHDLZxwIfTCyMYitE6vXWOY8XV6HL/KTq4W05l8MQIXrbDAZRpjGDGPVrF1sFCAsmYmZ4PJDD9owDVcKjeBeF9ZwvwWBSmYrSR5O65hzQV/cV0qN3vZOKAqVcWAniZvZ7osPsNNrRltTAxRVpGvKQiL2xr+HFiW8pmykf3rSQzdFYRHuEkpmSXgKp5b+9C/irCA8zal5bwz7PcXRC4Ixvq8b8xLEBUVpczcTJgwgXz5CzJj1nzxXBfCbs9j8jclFOWm9Zwr7PaW5Qkgxmstf/QvR9l0WclYZRR91z/BLUyoErFW0SlEXkahMHke59qf4xgzcChDfz3MplOXODHvW34snoqMDnWoM3Ef23yiCDNaiTULzd0SI+7TEe21h9OzG9IoT2pS5u9A84XXuSSX83YMY3h5MfimLUbhb+fz2/GHOAeJzhKuRqUOJ+DhBa7t38DmzQfYd0mQpBB8Y2wgj/ZMYEKtbOTMVpkyvTew81GQqPUoZQZKL9Log13xvn6QQxuFkrrrFKddQvFRCYLWqGxHAqjVBN4WA/zkRrTMm4kM+VrTbtkFjouOo1GclEWHjHTB7+wsZrQtQvEcYuCs1pnmzRrQtpSQgxxlKfP9YhZfC8FDGyXaRDxT6bRaIZNiYFX54fznQMZWy0z2zDWoPmwre9VmIXehPBTKzaj3VW4MVgyC9GP893FybhMa5BT1mqMJdcccYPMVT/zDIwgT76nReOF++wRHt2xg087TnHwYQYhKPC/oAGfnNaFx3nQ4lPuR7zeEck1Rbi4J5aYnvcunE8p+OZy6b2b5hTAMUjGLFsqySGLyv4nz0u/oXTwTGXM0ovHsY+wPshCqVqEND1Z2fgUHBxEUFERgYOBLIH5TppFVqDWCeKViaBV1GHaLy8uEIlPJUbRtBcrVa873HStSPr8DGZ1a0WTqSfY81GCU0+kmGcQzVpTnOl7re9C3fF6y5m1F28UnORJmJUJRNt/MELDj1dCZrMqAo7m6kt0DSgvOykqmSn3pt/UOpz0iCA4IIEi0a0BQGGFeV3A9MIJR9R3Ikb4IRb7fwNI7OgKeHOHwz9WokyUdGYr3oufKS9wRcqwTPGU1if72/+2dBXxVx/a2+Wq0uBPc3d0dSqE4pZS2QCkUd4q7Q3EoUNwluLt7cAgJSYAIcT/J8djzrdlJWmjTeytwof3v09/bE87eM3v2yFrvmlmzJjYSS+QtrmybwfS+A+g/eavI0yBCDKFCbg5wZFoTmuSS8VRjGL22+vIoSM0YWrHHiYyJsRB0fgnruxSjdOYylOiwgOVCbpSpGe18kLOja9M0R24cKg5k2HFXnOV3c9B9nmzsxYgWVciftwbliuagVEEHMgvZ7/HjBZz+VeRGoJbpRWYYw8UYuXFIDOxNbNonRtDDIE0mmKNF5sp3WPBzIj0cOTxLxnb+9GQp8SXtFjtzUXRrQozp93cER4aLbA3E/4kTtw4uY/mIL+n+qeTRoRc9pqzhp8PXufbIG+9Akb9RalnMohGelOVeokywx0YR6XuRM7M/46uyeciZqzZ1W7Wi22cVKJ03F9kqdqfzUifOP4sWQ14RqD87U/Sf8QbJjVhm8kJPzh1k99jBzF0lVqWnGW8hN/YXyc2yL/mqRDbSF/2cljPOcS8ggrgEm6SNw2QI4vnBccz7JB8FMlah8ner2egbxfPYOOyWWOzRQcQ8EUI0qgY1HbKRr+lkhh0y4h6aSG58fo/cPN/Pln7VqZkzH1kaTGGsowvhVmmsGKuw3RhR+IHYAnexa0x9GmTPRd76kxi+34cnfo94cmI+s7+oRaNiRShW6xu+nCfKySMEg1gamsPdC/WQ7Fej/BFerB+LdBy1tdjJyUmLbVOqdFnWb9ymlTn8wUImtyidSG7m3WCfFDk+zA3bie+Z8nEOsmcvTZm+O1l+J45gg0UInurMap1T3ivaIkw9XiOGioSFux1iZ98K1MqenRw1RaDte8CT+Bii5V3NWlmkbNKBE3DH/cIUxtfPS44MlSjxzTb23Q4WJXuTB5sHMbJNSUrneJ/Uyqp/Jz0Z8lagXMNOdB48nSmrD7P/6lPcA0WhxYpijhUBuK4H3YtLm+ZpTYPxp7j6LEyeYUtak43Wlg1N0aJAXS9ycftClozuRb8vWtCyaT3q165GtcrlKV88HwWzf8R776QlU5EOfLX6CidDhdxIndqVf4/wTOVPYnfZwMGx1amWMWlGIncj6ks/2uUei9ViEvn64mCXfimEzhgZROiJqfzYriCFMpWgWJclLH1swscayuMtgxjzt5elRChIvdpiQwkQ4b1/Uie6V8lP/nSqjP+PVB9KOxavQ41Wveg5djGLd57jrIsf3oYETQAgpOj3yM3TnT34tlJGshf8mKYzb7L/cSJBtSv/GGE3Fv/7+G79jqE185A1T1O55xh7/eMJM1o0X7eUy/vfYYiySF+xSF144nNpHlOay/tos0DpSFVxBL1WPcDNYCJOtbPcr9pZWaMWSwSmkFvc3DSMMZ+UpHwx6V8tRjNw5SVuPAkVxan8gl4eHzr+DFQEajEczOG47p7MzCbpKJz2Hd7JWIACZctRrpKM1XLlKC8oV648FSqov4tROKcYPDlLk7v1POYeu8TTW/NY2qE4BdKVJv9nq1h61gerkBJ7kqWduGNO2soWS2yCyJhYkePyt9UUSpzfXg5Pa0xjRW6qD6XnZm8e+IvhJcpW+e+YrUKezi5i7Rf/mdzkqvY9I0674Rpxjcs/fkHn0kUo1WQ4PVcc5adxHehVNjN5Sn3Fl2KM/uvIjZLhYhxHm0WGRwYQ9Ogsl3bOZ9G47/ju809p2bge9WqJnKsk7VcyP/kyv0+ad98lbeVvab/kIVeemf4zuUmGFr5EDERpw1iRd2GPz3Jx02zmjexN/549+KbvUAaOX8Ccjac4fseHgDAxVl7yr/oFhmibpt+IccX10HiGVs9Edk0m5OLDetMZvcsdXzFyYoXkvo42evMzNyd2sWNgV6YuWcu6X8/cGIXcLFXkJjvpi39Jq1mXcPaPICGJ3Bh/RW4q9VrNhue/kBubIjceQm5G/kVy4yDkpqGQm10uRFjMmgPXL+TGEcexomyTyM2Ig0JufO/hsm8SY1uUoUq+QhRtMIA+P93gsrcI8LhEB6pog7yX1arB29sbDw8PLUifIjqqbhTRUbFtnj59ytSpU6lSpQotWrbiyLHTUrbnhN6b/wK5uZ5EbtyxnxrFtOY5yZlNiEaf7Sy7HSdWk4UETXkrRSKD3BRBhDD04OBIsZqtBLsdY8/AqvIO2chRdTjf77snNCaWaJsMIK2dEskNuOF+bhJj6uQhe4bKlBBrbs+NIPk96WPyJeD+Gc7t38ymH2cxd0wf+nRqSP1iGcisljUyVaF633WseSCExfaQWxtlkCjCKuSm4YRTXHsq1p0oPbPyQZF6MIqVeHHhZ3xZIRMZ04iir9ielr3GMmbGAhatXM/63SfYu3UlW75vTIsC2chSuD2dVlxOIjdCQqUObXFWzAY33PaNY3rbwhRJ+55Gbt7LUIKiHeYw5aAbT4wi/BTpfLFfCrlRpDn0xDR+bF+IQpmF3HzxqslNolOdwSRWr1aB8i1t6HblMMd3rmb1wslMGiyWU8uKVMylSGM6Uhf+nPYzznDaKxhbxEkuLWxJy98hNz0qZiCHkJtms26z301o46/JzZZeDK2R+5WSm2hLjLZ93+x9hkvLutKtQtZEQfbuh6TK04wGQ7ey5UE4/hYZm/IckxBZFa/HoqbKI11w3juBme1LU6lgMfLW6UfX+We4/Dj45ynxlJ6p44/gRXIznukNMlIgbV7yNxnCiM172XH6FEcOHeTwwQMcPHCAAwcPc/DISU6ckvF82YlLd5/hF+6Cz535zG1dhILpSpG3w08sPuMtY8eMzZZEbqLVZgojEcrxNziQsEgDkRYh1kJu4v3/LrmpSxOHwhSq1ouRWxcza3I7PilSjLKtZzL+bIgYlS7cXNyeL4sLqS/+LyQ3yklXZJXNHIzJ5zgn53emc6nMZP4oF9krtKVdn9GMmb2IBSu3sH77Hk4cXMxPY5rROF8mspVWMzcPufhHyY2CRnDihKQq2WTGqnZPHl7KsmEd6VS/OrXqd6TdyPWsOu+Fd0i0GCApkxujkFuzWerf7QBHZ7ajbTExRJVMeD8D7xVtT+spBznwxEiI6OoYo9yfQh5/B2+3z81L5KaLkJuLPHwryc0EBu705WmoVVsGsnhd5PH67nxbuQC5irSl45JLHA9MwCTKO17yePDgAdOnT6dSpUrkzJmTVq1acfjwYW0ZSi1Hqc+dO3do27atWFIVmDVrLq5uz4TFeBJ854efyU27H66z11t0qz2QeL/tbB1ei5pZspGhwgC6/XSPR8FG4hLsIjyUY18U8b5HubhMLJ7qZajQegoDV5zm4LwejKyZQay0alQZup11LhaCjaqcoqhE0VskndVlK0fG1aRero/4sGQ3Ov54mxvuTjjvGsm4zz6lRff5TNrvg49BRWVLEHIWhzU6FPPdDRwdVYNa2d/jo9Ld6LLJG6fQSDyPTGRqw5zkzlGDSt9tYa9LANHKppd3t1pCcXUczeRaaXB4vxBFPlvAUudg5DURYyLpI8Ts/jY2dS9DtfffIX3BtnRYcYXjIdJ6thgShGwYHh/m3IxPaFf4Q9LnbUDVAWtZunIOP31Xlmo5M5C6WGfazr3MaQ+DPFc5J6oB+suylNvWgYyvk43cWetQS+plb4SN0IT/tCyl1qOTkGKf/wUaEYgKx/xgN8dndaVry3Z0HLWJdY9s+NnV+8WSIKTLIorB/cgPLGqdh8LvOpCr8XRmOnniH3Wey0JuWr0N5EYEYbRZzZJ6E3prOSt6lKd8luykLdGNrjNXsHXTcIY0k3HwQR5yNxzH6N0PeGyyi+CzY1PLnv538Nnem0E1CpErn7zT3CPs95M+qEIqvOJp6v+rUP1NGSnGWxs4PLQSNbOnJ0357nRZ78o1zUaRcSuDS4s1ag7A7LqfwysmMV5Z6Dtu4hRoIvjpWU6MbcgnDunJXFRkyJJzXImMEQIRQ4xaCo6NwhJ1m4vLv6NPzdKUFILaY+VdXMNkUEYe5MjUhjRyyIpDjeH02vKchwG/kBvTfyQ3Rzg/rh6fFnEgbZo8FCuRlXxVG1G+2xpWX/QVaS33BDpzddanfFHs30puRDaJXLAHPSJs3wDGNchA2vSFKfDVWuZdsRFoUg2nMRERHSZsN5azo1cRymV+j3dKfE3rBfe5/NT4++RGk1vyDKPIiKgwIn3v8vDEClaN/4Zv2rbm045irE7+iZX7L3PJ2VPIZFji7kwlMxXx+nV+yvHZYidWjMvn52cyu30RCqfPS+Yq/Rm4ZCVbV31Hj+o5yZK6GEXazmXuaQ+8hQgpp/VXGcjzLSc3Tpxb2JHP8qXlnbwdaDr1PA/8IqQFFbmJ18iNz77vmdVQrMT3ZEB1XcEanyh8REH9TG7c17JzSHkqZEhD1rrjGLDfiJtGbvzxvrqYOR/nJnf6ouTo8IJDsc8eNvQsJ2mykrrmeEbseJQCudnO9hFVqZ42I1mqj6L3Vh+ehFhU9yLe9JTIO9JoHYpSxqECNQcfZN1DtA7h6e7CvHnz6NChA9999x0tW7bUjlPo2bMn7u7u2oyO+ly8eFGbtWnWrJkW58auaLTNncCbc14gN4kOxZaYGOJiIgm8vgHHITVpUjA96XJVpFzHkQyZv44Nm39i1ez+9G1anBJCfjIX6UCHmSc4HRBBRNRdnNb1p181IWlpspKjXBvaDJnHnLXb2LJuPotHd6JjlVzkTKfWs0URLzjLxRAzUQkReJ1eyNLPilMxUxrS5a9L3W+nMH7FNrbu2MzWn6YxpWttGhXKStZcdak3cD2bH0fhJwTF9GAXJ0fWpEHu/OSuM5zRp57w0CaURQSdzRJN8NV17OxXnto53uO9rBUp33kiI5dsYsu29axfPIFJPVvSrnp+iudKS9r3U/F+llo0nHKcHV4xGEI9CDk7lTkdxdJLk5HUJbrTedE1rvhFI+KbyKenODOtJR3zvUOaNMUp/vVS5pz341m4KFOp+9hkh+KxjWlZIAfZa4yg7/qH+MYI8RRC/ItDcV+++lEs2qAwUQhXubltBEPafUK91qMYtPIa9z3DRJiYtaW23/R/scJMQiTiIm5wZ/sQ+tfMQ84PspO9vFhEw+axcNMutm1bw8aFgxn0aWnK5XAgS5ludPrhKld8QiHiGOfniCUs9ZOhVHe+2BDCdX/pNIbLPNn2JV+WeJd0OepTb+pN9jyWbvMiufG7y/MNXelfPhMfZZY2m3KYXX4Jf4ncqB0rJmM4poArXFr9Hd+Vz0imd3KT/+NJTD7qjps8zxYdSLTTUtb0Kkn5jB+QKndLGo05xEGXUKJkGEZ7nOX69GaJDsXVhvO95lCcIMJRFN8rFHT/p6EIqCiuWHsAgQ+2sXlwI5rk/IhMGUXpNO5Fz5mr+XHjRraumcW0Ps35uGhmMn0gxL5Wb/ptuc3l8ARRiqEiS3ewb1JzmhXOSvpMQkKaD6b/rFWs2bqB1XMH832bslTIlkEIxsc0n7ydxXuO4ThnMLO71qBeoTSkT5eXIp0WMOWMQQxBGwk248/kxu/0PH5qn5dCqQuT/9M5LHmc5FDsfJiz31emec6kJdv0TWk+ZpfIPZETtsQQ1wbfe5yf0oT2ed4jbd7P6LhQ+tS/jNxEKQMiygfj/ZVsGFiNipk/4r3MVanQaQLjl21g044NrF84honffUKLWsXJnykD6d6ROsvfguqjTnHEOZRYMcLUUn1ivvItRMdkjiYywA23C9vZvWAII7q3p22rznzWdxaztl3mokcwwTLO1Yy6CjmihXTQyNCvypgEFWbAZAwhyvsUx+d2olPhj0j7QTFKfr6AxVd88Rb5H2t4JjJ6OvM65hMZnYb3in9NhznnOfcsDIPIYOX/+Cpmcd5SciMMzmKQl3yCy+m1rJ38PUMnreHHI654hUSi4pqouDbRhjCC7+zj+JKxjBs2kxmbLnA5OIpgqSCLVLI5OkyE+WWcds9hzqjvGbvoAI53ovGNsGK3hxLkfoYTyycycdQ0xq+5yMXHIfK7kJvg21zdOlvSjNW2Je518iFSGlZtVY5WfitiUZtDb3Bj7zzmfz+aMfP3s/1GMP4RZkkfS5y2FXzJz1vBaww4wPJbCdpWcDFztF1QyZ9z585Rv3593n//fTp16oSzs7OmZFeuXEnJkiX56quv8A9IXAJSBxwG3Jz9ArlJ2gougstuNmKVvE2Rz3h6cQvbp/dlQCcRMvVrUKNaTWrWl07/xVCGLdrL7jtC7CLt2pZui9mO3RRC5JNzXNw6k+n9PqNz8/o0rFmN6rUaUv8T1dGnMX3Dac64hxJojhGLWlkAZlGaYUT53sBp70IWDO1C109FaNaqSrWqNahepxnN2vWk1+TVrDz9mAeBZsxq+7jVToL5KUFOi5jdphhl8lWm2uD9rLml4gmZiZO2tVnDiHh+g2s75vJDv45SnnrUr1GNajVFYX/8OR37ye8bD3Duyj72rJ7GxO8nM3n1RU4/DiTA4zznV09kfK9+DBq/hnUXPXgiZdbWqkWBW6Vf2SKdeXhsOYtHDKBP7ylMWy9WqG80ivMmRNzF7+gQhtQuRMH8zWk99wIHvOK1HWkJMS9uBVfkxhnvYINocFc8Dk7gh84VKFm5A7WGirX5UNosQQXdS4HcaPFGxOpRMziGQELFOj29Zhzje7aj/cfyjtWrULV6HWo2asWnX41g+Pzd7Lvtg7dYaMq6sYfcweXEUpaMH8aomZtZfzUcj1BpR7GU/G9sYMOMoYwcv5jFR55y29emCTTN+U9Ffg7xFPK4iZ1zRjNizCIWHbnPzRCbtpMvOYbRH4MIRquFqEhffC5uYveMfgztP5xhy46y95GBQINVxoG0qVqqEosxzP0CV1aPZ0a/b+k/bilLzzzF2SimhMc5ITdNaV2qGHnqjGbsoYe461vBXw+iRSZKvcYYnuJ9Yyc75oo86PIprRrWpHb1alSt0YAGLT7n8wEzmL71EqfdIwgVmRWrYiXJmI+22bFEeON7Yzv7RBEO/aIFLRrWoqaM95r1hfR0GkDfOXvYdt0H36hAfO/sZufU3gzr/i09+k5k1Px97LvxTGS8SfONU9t9lR4wSv8MeXSKS2snM+376Uz56STnfCMIttuJ9rmHy565LBvdj37fi+zbeZfLoifUTKuSeSpGVGSIF65HlrF64jC+nyT64rQLHiITDSKv/3bclrcIWl1Zogh/dg2n7dP5YaAQueZiONaoTrUa9an/8Rd8PnAmc/ae4cDZI+xbPJFpI6cwceUZzj0OELKnwnEkz4aqmRqRC9YAvJ3PcnT1j6xZvZsDN33xMsZpfplxcr/15/v/G0TOCekx2SwYQp7y9MRKNk74joGDxjF63QWOPzERrvUlaTORG2abgaCHxzi1eAQT+vRmwLT1rLnig2uIPFP6g1q2Tvk5fxxvKbmRDpnkoGayxorFrD5CGlQMFOmsWgA5Q6LfgtpXn0jgE0T5qGiyKq0K4pTk1yAKzWJPSHSijbdru5VUcDGDChYkBCg5LbGSVio1OTidJeaXNHaxfFW5tWtJ+UYJybHYk5xzVb4WxWaNmhNVrN0bg+dqlncvR6UsxSn55QbmXRXBopac4qVhJQ81nZd8DMCNGzdo3rw52bNnp2/fvsyaNYuOHTtSrVo1Jk+eTHCI2h+mkv4OudEGupRP1a28r9keJyxd6s0qZQoPJkQFzgoXxm2LJSY+5rfn+Ei5jYrkxMURJ0rcFh1OZKgw9tBIwo3y71jp7HGJ9fBi/AEVNFCrQ7kep66b1AGMQQRrO2nk2artRFHFyiD5OfifwKR8ACK98T8yhrkdylOseAdaTTjI6WALYUqAanWj8pXySlqzkNgwFZhPyhNhlPaW3+NjY7Crc8GS2176kraModpb2i5xklbKpQL8/Vxm1S9+1Xby/3gV9FDui4kP5unJH1jariiVy39K/ZHHOPw4DFNCrLaj45cgfsnLUveFbCufJAO+F9ezZ8gnfN1rNL02uXPT20iCPbG/JtdXitDWt9V7qLqXckWFE67eVQW6MyS2Zby0mYr/Y4pWfU/qUPqnSTpu4qvLNRF46ppBxku0RTl0Jr2XWMZmY1Ia9Sw1ZpJIlVRR0j3S15PzVff8GSSNQe38tMTKlCwTx4I2Tn++T9rFbEMdMp7YLvIdn/hXlPtRDg+pSr38hcnTeArTT7jinRAn/VHe98Vn6Xh1kP6jOf7K2FQy1RwZkhj4MjhCxpeSifGJ4zlpvL/UL8SoUefxKfkSJ/3LGBFKSJDImHAZVzLeY2Rsxir5oix8JVOS+4X6aLInkXD8Up7Evqf1D2VcqP/i5G+RF0qOq+eZJBOtr6veo43zxLQv9mk1HpL1RKx6hnYt+Rn/JijdKfUjMjTWLmPXECqyMZggMfojTbZEGa7CiIgcjdHqXtVZom5LHK8v56f0oAr8qvJTQXDVDO/L7fMnkdQeRtUXkge7tKddBSmV64ltpu79tdyQMkt/S5RjL+T3N/D2kpsU073tUGxTHSsg5Y+4xfkl39CrdGpyfpiGj9KWo3zT4Yzdd4trUTHa8QtqAMeJkFBTfY6OjhrByZAhgzaLo0787tWrF0ePHiUiMhq7xosUuZnFpOYlqVioKW3mXmXPC+TmN+VR04dKyGiQv/9Qp1X3KVafmCZxB1NK9/0aKt0ffZ4odDUDEROE5/llrOpWjcaNu9BqxgVOCJmwxanljqTnqjzVYPnT5fmjkDxFMJrCfAg+M50lPRuLBduDr2cf50KQhXAVe0eenXz8wp31AxlZLzeF6/Tmy6UP8AqKkMHrxTPny5w8fImLTk/wlfZS2/7//NTqi+8q0N49pfv+oZA60YhV8COCT81gQa+6lM2ZjrSpPyB10bbUH3Oco84hIqCF1CmimlIeOl4tXhpfSX0upftSwq/G5r+qr/4T8Jv6/xNt938AOrl5HRBrwyiC3BbxFJ+bO9m5YBRDuvam/7BFLD/tzD2DjUi5njyjoG2Xk8+lS5eoUaOGtqvHwcGBDRs2aB1XLedoxyqYfAh1P8TeBeOYPGo+S4644eQfowmkP7ek8BZAyqwFpjIFYwy4xfUj+3HceoKzzs/xEutRXf+vsx5/G4qMqqUTA+FBbtw/4cghx30cue2Le7BYMyIwkuPfmJRFYwriyYUt7Jw1nNGzNvDTyaf4hxrEMFLTvWJ1CMnUhEyKz9KhzRqJ1WkLcSfk2jo2zxpMzx5D6DfuJ9acfIhziJEI6ev/pqUEHTp0vBm8cXLz5NRedg39llnLN7ApKc7NP57cJCN5yeHnqdk4bcpULUu9eJ9SjHa7XTtHasuWLdSsWVNbklKzNuqj4t4kLqmoZSCbNpWnFs3UlPJfXlJ4ayAEQy0lqWlUtayoCMKv6ue1Q1uKlHaxqh08Am16NIV7VL+1xiROpaqlIrUFUu5LXK7U8ccg/Vg5uP56XCQtH+qkRocOHa8Cb4zcKOdRW7yJB3vXMLdNU74ctYBpD8y4R9qJV34xv1Yu/wegphUjIyN59uwZLi4uWpR
-
Лабораторная работа №5
Задание на лабораторную работу
Написать программу, выполняющую указанные в вариантах действия над элементами двумерных массивов целых чисел. Действия оформить как отдельные функции. Все данные (в том числе, массивы и функции) передавать через параметры функций. В функции main() ввести с клавиатуры два массива с разным количеством элементов. Вывести их на экран в виде таблицы. Затем выполнить два вызова промежуточной функции с параметрами: первый массив, количество элементов, первое действие (функция) и второй вызов: второй массив, количество элементов, второе действие (функция). Вывести обработанные массивы на экран. В промежуточной функции осуществляется выбор элементов (строк, столбцов) для обработки и вызывается переданная функция, выполняющая одно из действий.
Первое действие: Поменять знак элементов столбца. Второе действие: Вывести на экран сумму отрицательных элементов в столбце. Промежуточная функция: Выполнить действия для столбцов, у которых первый элемент имеет нечетное значение.
Лабораторная работа №6
Задание на лабораторную работу
Написать программы, реализующие рекурсивный и итерационный методы решения задач. Сравнить время выполнения программ. Вывести на экран результат вычислений, время выполнения программы и глубину рекурсии или количество итераций.
Вычислить элементы последовательности:
a(0)=1;
a(n)=a(n div 2)+a(n div 3), n>1;
Лабораторная работа №7
Задание на лабораторную работу
Необходимо обработать текстовый файл. В первой строке файла указано общее число строк. Выделить память под массив указателей на строки, ввести текст построчно, динамически выделяя память для хранения каждой строки и записывая указатель в массив. Вывести на экран исходный текст. Выполнить один из вариантов обработки текста.
Удалить все вхождения заданного слова из текста
Лабораторная работа №8
Задание на лабораторную работу
Дан список идентификаторов. Длина каждого идентификатора не более 8 символов. Идентификаторы в списке расположены в лексикографическом порядке. Составить функции (подпрограммы) для следующих операций: Удалить из списка все элементы.
-
1-Динамические структуры данных. Списки
Дана символьная строка длиной не более 80 символов, состоящая из слов, разделенных пробелом. Составить программу, которая вводит строку, организует из слов строки однонаправленный список-стек. Используя список, программа подсчитывает количество слов, длина которых меньше 5-ти символов и удаляет слова, длина которых меньше 3 -х символов. Выводит на экран списки и результаты подсчетов.
2- Простые объекты
Описать класс, включающий заданные поля и методы, двумя способами: без конструктора и с конструктором. Протестировать все методы класса. Поля класса должны быть скрытыми (private) или защищенными (protected). Методы не должны содержать операций ввода/вывода, за исключением процедуры, единственной задачей которой является вывод информации об объекте на экран.
Объект - светофор. Поле: цвет, который горит в данный момент. Методы: процедура инициализации, процедура вывода информации об объекте на экран, функция переключения светофора на заданный цвет.
В отчете привести диаграмму разработанных классов и объектную декомпозицию.
-
250 руб.
Лабораторная работа 4. Классы. Продолжение.
Задание 3 по теме «Классы»
1. Описать новый класс объектов на основе существующего класса. Добавить новую характеристику для нового класса – цвет фигуры.
2. Создать массив объектов нового класса. Вывести все объекты класса в табличном виде.
3. Вывести данные (в табличном виде с соответствующим заголовком) обо всех фигурах желтого цвета.
4. Решить задачу п.3 с использованием модуля.
-
250 руб.
Лабораторная работа 3. Классы. Продолжение.
Задание 2 по теме «Классы»
1. Создать массив объектов класса. Количество элементов массива пользователь вводит с клавиатуры.
2. Добавить метод класса – вывод характеристик объектов на экран дисплея в табличном виде.
3. Сохранить сведения об объектах класса в типизированном файле.
4. Изменить характеристики третьей фигуры.
5. Вывести на экран сведения обо всех фигурах, хранящихся в файле.
Задание 3 по теме «Классы»
6. Описать новый класс объектов на основе существующего. Добавить новую характеристику – цвет фигуры.
7. Создать массив объектов нового класса. Вывести все объекты класса в табличном виде.
8. Вывести данные (в табличном виде с соответствующим заголовком) обо всех фигурах желтого цвета.
9. Решить задачу п.8 с использованием модуля.
-
250 руб.
Лабораторная работа 1 по теме «Классы».
Задача.
Разработать программу с использованием класса объектов.
Для класса объектов разработать подпрограммы (методы класса) для:
- создания объекта с заданными значениями,
- показать характеристики объекта класса,
- вычисления периметра геометрической фигуры,
- вычисления площади геометрической фигуры.
Замечание. Выполнить вычисления в соответствии с указанными в таблице в столбце «Что вычислить».
В программе:
- создать один объект класса и показать его характеристики;
- создать два объекта класса;
- сравнить вычисленные значения для двух объектов класса, по результатам каждого из сравнений вывести соответствующие сообщения.
-
250 руб.
Задание лабораторной работы по теме МОДУЛИ.
Задача 1.
Использовать модуль проекта (см. файл «1 Модули», стр. 4). В модуль проекта добавить функцию MIN, вычисляющую минимальный элемент вектора.
Использовать модуль проекта (см. файл «1 Модули», стр. 4) для решения задачи вычисления функции (см. таблицу вариантов).
Обозначения:
Max_a, Max_b, Max_c, Min_a, Min_b, Min_c, Sa, Sb, Sc, ka, kb, kc - максимальный элемент, минимальный элемент, сумма и количество положительных элементов массивов a, b, и c соответственно.
Функция
Max_a - Min_b + Max_c+ Min_c
Результат вывести в файл out.txt и на экран.
Задача 2.
Разработать программу для построения таблицы значений для двух функций на интервале [a, b] с заданным количеством точек разбиения интервала (n).
Границы интервала и количество точек разбиения интервала выбрать самостоятельно.
Задачу решить с использованием параметров процедурного типа.
Использовать модуль проекта.
Результаты вычислений представить:
Таблица значений функции F1
X F1
---------------------------------
0.00 -1.50
0.01 -1.04
…
Таблица значений функции F2
X F2
---------------------------------
0.00 2.50
0.01 3.04
…
Таблица значений функций F1 и F2
X F1 F2
--------------------------------------------
0.00 -1.50 2.50
0.01 -1.04 3.04
…
Функция 1
Функция 2
sin (2 x + 4.5)
x + 1.4
-
Лабораторная работа №7
1 Тема и название работы
Программирование алгоритмов формирования и обработки одномерных массивов.
2 Задание на разработку проекта и вариант задания
Ввести одномерные массивы x = {-6, 0.5, 0.12, 13, -10.1} и y = {13, 2.1, 14, 6, -2}. Создать одномерный массив r( ) такой, что элементы с нечетными номерами являются элементами массива x, с четными номерами - массива y.
Вывести массив r. В новом массиве r найти произведение элементов, расположенных до минимального элемента..
Лабораторная работа №9
1 Тема и название работы
Обработка строковых данных.
2 Задание на разработку проекта и вариант задания
В заданной строке определить максимальную длину подстроки, состоящей из заданного символа.
Лабораторная работа №10
1 Тема и название работы
Текстовые файлы.
2 Задание на разработку проекта и вариант задания
В заданной строке определить максимальную длину подстроки, состоящей из заданного символа.
