From aa322b4eb19cb86fae5ecd18e80e82b554c182f3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 20:24:06 +0100 Subject: [PATCH 01/10] fix: update python content --- docs/tutorial/python/01.anaconda.md | 2 +- docs/tutorial/python/02.jupyter.md | 4 ++-- docs/tutorial/python/03.install.ipynb | 4 ++-- docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb | 8 ++++---- docs/tutorial/python/05.foundation-part2.ipynb | 4 ++-- 5 files changed, 11 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/docs/tutorial/python/01.anaconda.md b/docs/tutorial/python/01.anaconda.md index 520ede92..72287b35 100644 --- a/docs/tutorial/python/01.anaconda.md +++ b/docs/tutorial/python/01.anaconda.md @@ -49,7 +49,7 @@ Sự khác biệt giữa Anaconda và Miniconda nằm ở `gói meta anaconda` . conda create -n zootopi python=3.8 ``` -Ở đây, **_-n_** là viết tắt của **_-name_**, **_zootopi_** là tên của môi trường. Các bạn có thể đổi tên môi trường tuỳ vào mục đích của môi trường, tạo cho dự án nào, lưu ý là tên môi trường phải viết liền không dấu. Để chọn phiên bản Python, ta sử dụng **_python=_**. Hiện nay, Python đã có hỗ trợ đến phiên bản 3.9. Tuy nhiên, để đảm bảo tính ổn định của phiên bản, mình khuyến khích các bạn dùng lùi xuống 1 đến 2 version (e.g Python 3.8 hoặc Python 3.7). +Ở đây, **_-n_** là viết tắt của **_-name_**, **_zootopi_** là tên của môi trường. Các bạn có thể đổi tên môi trường tuỳ vào mục đích của môi trường, tạo cho dự án nào, lưu ý là tên môi trường phải viết liền không dấu. Để chọn phiên bản Python, ta sử dụng **_python=_**. Hiện nay, Python đã có hỗ trợ đến phiên bản 3.12+. Tuy nhiên, để đảm bảo tính ổn định và tương thích với các thư viện phổ biến, mình khuyến khích các bạn sử dụng Python 3.10 hoặc Python 3.11 (Python 3.7 và 3.8 đã không còn được hỗ trợ chính thức). ```console (base) ➜ ~ conda create -n zootopi python=3.8 diff --git a/docs/tutorial/python/02.jupyter.md b/docs/tutorial/python/02.jupyter.md index 45fd88d5..14983a56 100644 --- a/docs/tutorial/python/02.jupyter.md +++ b/docs/tutorial/python/02.jupyter.md @@ -35,7 +35,7 @@ Jupyter Notebook (trước 2014 được biết với cái tên IPython Notebook ### 1.3. Jupyter Lab -JupyterLab là môi trường phát triển tương tác dựa trên web dành cho notebook, mã và dữ liệu của Jupyter. Nó có cấu trúc mô-đun giúp ta có thể viết các plugin bổ sung các thành phần mới, tích hợp với các thành phần hiện có, và mở một số notebook hoặc tệp (ví dụ: HTML, Markdowns, v.v.) dưới dạng các tab trong cùng một cửa sổ cũng như cung cấp nhiều trải nghiệm giống như khi làm việc với các IDE. Điểm cộng của JupyterLab là sử linh hoạt, cho phép cấu hình và sắp xếp giao diện người dùng để hỗ trợ các quy trình trong khoa học dữ liệu, máy tính khoa học và máy học. +JupyterLab là môi trường phát triển tương tác dựa trên web dành cho notebook, mã và dữ liệu của Jupyter. Nó có cấu trúc mô-đun giúp ta có thể viết các plugin bổ sung các thành phần mới, tích hợp với các thành phần hiện có, và mở một số notebook hoặc tệp (ví dụ: HTML, Markdowns, v.v.) dưới dạng các tab trong cùng một cửa sổ cũng như cung cấp nhiều trải nghiệm giống như khi làm việc với các IDE. Điểm cộng của JupyterLab là sử dụng linh hoạt, cho phép cấu hình và sắp xếp giao diện người dùng để hỗ trợ các quy trình trong khoa học dữ liệu, máy tính khoa học và máy học. ![alt](./img/jupyterlab.png) @@ -71,7 +71,7 @@ Sau khi cài đặt xong, ta kích hoạt công cụ bằng câu lệnh sau: - Với Jupyter Lab: ```console -(zootopi) ➜ ~ jupyter notebook +(zootopi) ➜ ~ jupyter lab ``` Khi đó giao diện của công cụ sẽ hiện lên trên web browser của trình duyệt web bạn sử dụng (Chrome, Firefox, v.v) với đường dẫn tới: diff --git a/docs/tutorial/python/03.install.ipynb b/docs/tutorial/python/03.install.ipynb index 343ca4fc..c68f717d 100644 --- a/docs/tutorial/python/03.install.ipynb +++ b/docs/tutorial/python/03.install.ipynb @@ -70,7 +70,7 @@ " - Khi làm theo nhóm, việc sử dụng môi trường ảo cũng giúp các bạn chia sẻ các thư viện đúng phiên bản được cài đặt với người khác, đảm bảo sự đồng nhất trong phiên bản giữa các bạn trong nhóm. \n", "\n", "Thông thường, khi bạn cài Anaconda thì nó sẽ tự động cài thêm cho bạn Python và 1 số thư viện Python hữu ích như Matplotlib, NumPy và SciPy. Ta có thể làm quen với Terminal/Anaconda Prompt bằng 1 số câu lệnh cơ bản:\n", - "> `python --version`: kiểm tra phiên bản của Python, phiên bản mới nhất hiện tại là 3.9.6\n", + "> `python --version`: kiểm tra phiên bản của Python, phiên bản mới nhất hiện tại là 3.12+ (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11)\n", "\n", "> `where conda`: tìm xem vị trí conda được lưu tại đâu trong máy \n", "\n", @@ -126,7 +126,7 @@ "\n", "- PIP `pip` viết tắt của `Package Installer for Python`, là trình quản lý giúp người dùng cài đặt, gỡ bỏ và cập nhật các gói thư viện trên Python. \n", "\n", - "- Để cài đặt, ta sử dụng câu lệnh `pip install tử Anaconda Prompt` và `pip` sẽ tự động tải xuống và cài đặt theo yêu cầu của người dùng, ví dụ:\n", + "- Để cài đặt, ta sử dụng câu lệnh `pip install từ Anaconda Prompt` và `pip` sẽ tự động tải xuống và cài đặt theo yêu cầu của người dùng, ví dụ:\n", "\n", "```python\n", "!pip install scikit-learn\n", diff --git a/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb b/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb index 73022535..32d10dfa 100644 --- a/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb +++ b/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb @@ -35,18 +35,18 @@ "\n", "- ***Ngôn ngữ bậc thấp***: Cú pháp cực kỳ gần với ngôn ngữ máy nên rất khó sử dụng, tuy nhiên lại cung cấp nhiều chức năng hơn và cho phép ta tạo ra chương trình chi tiết và hiệu quả hơn rất nhiều, thích hợp để viết các chương trình liên quan đến kiến trúc và phần cứng của máy tính. Các ngôn ngữ này có thể được chia thành hai loại: ngôn ngữ máy và hợp ngữ.\n", "\n", - "- ***Ngôn ngữ bậc cao***: Cú pháp gẫn gũi với ngôn ngữ của con người hơn, tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh nên dễ hiểu và thân thiện với người dùng hơn, xử lý lỗi nhanh hơn, thích hợp để phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu... Một số ngôn ngữ bậc cao nổi tiếng nhất có thể kể đến C, C ++, Java và Python. \n", + "- ***Ngôn ngữ bậc cao***: Cú pháp gần gũi với ngôn ngữ của con người hơn, tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh nên dễ hiểu và thân thiện với người dùng hơn, xử lý lỗi nhanh hơn, thích hợp để phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu... Một số ngôn ngữ bậc cao nổi tiếng nhất có thể kể đến C, C ++, Java và Python. \n", "\n", "### 1.2. Ngôn ngữ lập trình Python\n", "\n", "Một số điểm nổi bật:\n", "- Được phát triển từ 1980s và chính thức phát hành vào năm 1991 bởi `Guido van Rossum`.\n", "- Là ngôn ngữ lập trình `bậc cao` - `high level`: người dùng lập trình bằng ngôn ngữ dễ hiểu và dễ sử dụng, sau đó máy tính sẽ chuyển các đoạn mã thành ngôn ngữ máy tính.\n", - "- Là ngôn ngữ `thông dịch`-`intepreted`: code được viết ra sẽ được chuyển thể trực tiếp thành ngôn ngữ máy tính và chạy trực tiếp cùng 1 lúc. Điều này khiến việc sử dụng Python dễ dàng hơn so với các ngôn ngữ `biên dịch`-`compiled` - code được chuyển thể thành ngôn ngữ máy tính trước rồi mới có thể chạy.\n", + "- Là ngôn ngữ `thông dịch`-`interpreted`: code được viết ra sẽ được chuyển thể trực tiếp thành ngôn ngữ máy tính và chạy trực tiếp cùng 1 lúc. Điều này khiến việc sử dụng Python dễ dàng hơn so với các ngôn ngữ `biên dịch`-`compiled` - code được chuyển thể thành ngôn ngữ máy tính trước rồi mới có thể chạy.\n", "- Là ngôn ngữ `đa năng`-`generally purposed`: có thể sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.\n", "- Là ngôn ngữ `dynamic type`: không cần khai báo trước kiểu dữ liệu của biến, có thể ghi đè trực tiếp kiểu dữ liệu của biến.\n", "- Là ngôn ngữ `tuần tự`-`procedural` đồng thời `hướng đối tượng`-`object-oriented`.\n", - "- Phiên bản ổn định hiện tại là phiên bản `3.8.10`.\n", + "- Phiên bản ổn định hiện tại là phiên bản `3.12+` (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 để đảm bảo tương thích tốt với các thư viện).\n", "\n", "Python được sử dụng như một công cụ hoàn hảo cho các tác vụ tính toán khoa học, bao gồm phân tích và trực quan hóa các bộ dữ liệu lớn nhờ hệ sinh thái lớn và hoạt động của các gói bên thứ ba như: \n", "- [NumPy](https://numpy.org/) \n", @@ -233,7 +233,7 @@ "id": "556a436f", "metadata": {}, "source": [ - "Ok, bây giờ chúng ta sẽ cũng nhau tìm hiểu sâu hơn về các thành phần cơ bản trong Python nha." + "Ok, bây giờ chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu sâu hơn về các thành phần cơ bản trong Python nha." ] }, { diff --git a/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.ipynb b/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.ipynb index db338e4a..c09d2ff7 100644 --- a/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.ipynb +++ b/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.ipynb @@ -182,7 +182,7 @@ "- Các dòng đều chứa kí tự `*`\n", "- Số kí tự `*` của dòng sau nhiều hơn dòng trước 1 đơn vị.\n", "\n", - "Vậy liệu có cách nào để ta có thể thực hiện được bài đố vui trên chỉ với 1 hoặc 2 dòng lệnh ngay cả khi số lượng dòng cần in ra theo đặc trưng trên nhiều hơn? Hãy cũng nhau đến với vòng lặp. " + "Vậy liệu có cách nào để ta có thể thực hiện được bài đố vui trên chỉ với 1 hoặc 2 dòng lệnh ngay cả khi số lượng dòng cần in ra theo đặc trưng trên nhiều hơn? Hãy cùng nhau đến với vòng lặp. " ] }, { @@ -673,7 +673,7 @@ "`lambda parameters: business logic`\n", "\n", "Lưu ý, hàm vô danh có thể có nhiều tham số nhưng chỉ có 1 biểu thức trả về. \n", - "Khi bạn muốn biểu diễn các hàm số đơn giản một cách ngắn gọn hơn, hàm vô danh là 1 sự lựa chọn hoàn hảo. Tuy nhiên, khi muốn xây dưng các hàm số phức tạp với nhiều biểu thức và phép tính toán khác nhau thì hàm bình thường sẽ là sự lựa chọn tốt hơn.\n", + "Khi bạn muốn biểu diễn các hàm số đơn giản một cách ngắn gọn hơn, hàm vô danh là 1 sự lựa chọn hoàn hảo. Tuy nhiên, khi muốn xây dựng các hàm số phức tạp với nhiều biểu thức và phép tính toán khác nhau thì hàm bình thường sẽ là sự lựa chọn tốt hơn.\n", "\n" ] }, From 35c6da508d35d200a136828f8d967c6552a3560b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 20:47:29 +0100 Subject: [PATCH 02/10] feat:improve tutorial content structure and accessibility --- blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh.md | 354 ++ .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_13_0.png | Bin 0 -> 16317 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_14_0.png | Bin 0 -> 16271 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_15_0.png | Bin 0 -> 11902 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_17_0.png | Bin 0 -> 19413 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_18_0.png | Bin 0 -> 20665 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_19_0.png | Bin 0 -> 20785 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_21_0.png | Bin 0 -> 23554 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_25_1.png | Bin 0 -> 85996 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_26_0.png | Bin 0 -> 88839 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_27_0.png | Bin 0 -> 51850 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_29_0.png | Bin 0 -> 43618 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_6_0.png | Bin 0 -> 17431 bytes .../2022-02-15-xai2-thuc-hanh_8_0.png | Bin 0 -> 13833 bytes docs/tutorial/data_science/01.intro.md | 71 +- docs/tutorial/data_science/02.ds_flow.md | 207 +- docs/tutorial/data_science/03.missing.md | 301 ++ docs/tutorial/finance_ml/01.intro.md | 50 +- docs/tutorial/finance_ml/02.data_type.md | 107 +- docs/tutorial/finance_ml/03.kyd.md | 96 +- docs/tutorial/finance_ml/04.metrics.md | 161 +- docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md | 633 +++ docs/tutorial/python/01.anaconda.md | 56 +- docs/tutorial/python/02.jupyter.md | 70 +- docs/tutorial/python/03.install.ipynb | 410 +- docs/tutorial/python/03.install.md | 159 + docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb | 4466 +++++++++-------- docs/tutorial/python/04.foundation.md | 1311 +++++ docs/tutorial/python/05.foundation-part2.md | 546 ++ docs/tutorial/python/06.numpy.md | 790 +++ .../python/06.numpy_files/06.numpy_55_0.png | Bin 0 -> 6231 bytes .../python/06.numpy_files/06.numpy_57_0.png | Bin 0 -> 12782 bytes .../python/06.numpy_files/06.numpy_59_0.png | Bin 0 -> 9816 bytes docs/tutorial/python/07.pandas.md | 190 + docs/tutorial/python/08.pandas_2.md | 501 ++ docs/tutorial/python/09.visualization.md | 527 ++ website/scripts/parse_notebook.py | 20 +- 37 files changed, 8600 insertions(+), 2426 deletions(-) create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh.md create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_13_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_14_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_15_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_17_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_18_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_19_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_21_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_25_1.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_26_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_27_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_29_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_6_0.png create mode 100644 blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_8_0.png create mode 100644 docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md create mode 100644 docs/tutorial/python/03.install.md create mode 100644 docs/tutorial/python/04.foundation.md create mode 100644 docs/tutorial/python/05.foundation-part2.md create mode 100644 docs/tutorial/python/06.numpy.md create mode 100644 docs/tutorial/python/06.numpy_files/06.numpy_55_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/06.numpy_files/06.numpy_57_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/06.numpy_files/06.numpy_59_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/07.pandas.md create mode 100644 docs/tutorial/python/08.pandas_2.md create mode 100644 docs/tutorial/python/09.visualization.md diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh.md b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh.md new file mode 100644 index 00000000..7449590e --- /dev/null +++ b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh.md @@ -0,0 +1,354 @@ +# 🔥XAI - Thực hành Biểu đồ Phụ thuộc Từng phần (PDP)🔥 + +## 1. Tạo mô hình với bộ dữ liệu về giá nhà trung bình California Housing Dataset + +California Housing Dataset gồm 20640 bản ghi với 8 đặc trưng dự đoán và nhãn `target`, trong đó các đặc trưng mang ý nghĩa như sau: + +|Đặc trưng| Ý nghĩa| +|-|-| +|`MedInc` | Thu nhập trung bình | +|`HouseAge` | Tuổi nhà trung bình | +|`AveRooms` | Số phòng trung bình | +|`AveBedrms` | Số phòng ngủ trung bình | +|`Population`| Số thành viên hộ gia đình trung bình | +|`AveOccup` | Số thành viên hộ gia đình trung bình | +|`Latitude` | Vĩ độ | +|`Longitude` | Kinh độ | + +Đây là tập dữ liệu có sẵn trong thư viện Sklearn nên chúng ta hoàn toàn có thế gọi ra thông qua hàm `fetch_california_housing()`. Tương tự như các bài toán học máy thông thường, ta chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử và sử dụng mô hình Random Forest để huấn luyện và dự đoán trên cả 2 tập dữ liệu đã chia. + + +```python +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +from sklearn.datasets import fetch_california_housing +from sklearn.model_selection import train_test_split +from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor +from sklearn.inspection import permutation_importance +from sklearn.metrics import mean_squared_error +``` + + +```python +# Khởi tạo dữ liệu +housing = fetch_california_housing() +X = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names) +Y = pd.Series(housing.target) +X.info() +``` + + + RangeIndex: 20640 entries, 0 to 20639 + Data columns (total 8 columns): + # Column Non-Null Count Dtype + --- ------ -------------- ----- + 0 MedInc 20640 non-null float64 + 1 HouseAge 20640 non-null float64 + 2 AveRooms 20640 non-null float64 + 3 AveBedrms 20640 non-null float64 + 4 Population 20640 non-null float64 + 5 AveOccup 20640 non-null float64 + 6 Latitude 20640 non-null float64 + 7 Longitude 20640 non-null float64 + dtypes: float64(8) + memory usage: 1.3 MB + + + +```python +# Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử +X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state=42) +# Khởi tạo mô hình Random Forest +regr = RandomForestRegressor(max_depth = 5, random_state = 42, n_estimators = 100) +# Fit dữ liệu huấn luyện vào mô hình đã khởi tạo +regr.fit(X_train, Y_train) + +# Dự đoán nhãn trên tập huấn luyện và tập kiểm thử +Y_predict_train = regr.predict(X_train) +Y_predict = regr.predict(X_test) +``` + +## 2. Lựa chọn những đặc trưng quan trọng (feature importance) + +Một trong những lí do chúng mình chọn mô hình Random Forest đó là bởi chúng ta có thể dễ dàng trực quan những đặc trưng quan trọng, được sử dụng nhiều trong mô hình. Để đánh giá đặc trưng quan trọng cũng như trực quan hoá thứ tự quan trọng của các đặc trưng này, chúng ta có thể làm như sau: + + +```python +# Hàm trực quan hoá trung bình mức quan trọng của các đặc trưng +def feature_plot_importance(importance_df): + plt.rcParams.update({'font.size': 16}) + plt.rcParams["figure.figsize"] = (12,5) + fig, ax = plt.subplots() + x = np.arange(len(importance_df)) + width = 0.77 + rects1 = ax.bar(x, + height = importance_df['means'], + width = width, + yerr = importance_df['stds'], + align='center', + ecolor='black', + capsize=5) + ax.set_ylabel('Feature Importance') + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(importance_df['feature_labels']) + ax.set_title('Feature Importance Initial Model') + plt.tight_layout() +``` + + +```python +# Đánh giá đặc trưng quan trọng trên tập huấn luyện +perm_feature_importance = permutation_importance(regr, X_train, Y_train) + +# Tạo DataFrame chứa nhãn và trung bình, độ lệch chuẩn mức quan trọng +importance_df = pd.DataFrame({'feature_labels': X_train.columns, + 'means' : perm_feature_importance['importances_mean'], + 'stds' : perm_feature_importance['importances_std']}) + +# Trực quan hoá trung bình mức quan trọng của các đặc trưng +feature_plot_importance(importance_df) +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_6_0.png) + + + +Dựa vào feature importance từ mô hình Random Forest, có thể thấy `MedInc`, `AveOccup`, `HouseAge` là 3 đặc trưng quan trọng. Ta hoàn toàn có thể xây dựng 1 mô hình Random Forest mới với chỉ những đặc trưng quan trọng. + + +```python +# Chọn lọc những đặc trưng có điểm feature importance cao +X_train_reduced = X_train.loc[:,['MedInc','HouseAge','AveOccup']] + +# Khởi tạo mô hình Random Forest +regr = RandomForestRegressor(max_depth = 5, random_state = 42, n_estimators = 100) +regr.fit(X_train_reduced, Y_train) + +perm_feature_importance = permutation_importance(regr, X_train_reduced, Y_train) + +# Tạo DataFrame chứa nhãn và trung bình, độ lệch chuẩn mức quan trọng +importance_df_reduced = pd.DataFrame({'feature_labels': X_train_reduced.columns, + 'means' : perm_feature_importance['importances_mean'], + 'stds' : perm_feature_importance['importances_std']}) + +# Trực quan hoá trung bình mức quan trọng của các đặc trưng +feature_plot_importance(importance_df_reduced) +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_8_0.png) + + + +Dựa vào feature importance từ mô hình Random Forest, có thể thấy `MedInc`, `AveOccup`, `HouseAge` là 3 đặc trưng quan trọng. Nhưng chỉ dựa vào đặc trưng thì khó có thể thấy được mối liên hệ giữa đặc trưng đó với việc mô hình đưa ra kết quả dự đoán. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta sẽ cùng nhau đến với Biểu đồ Phụ thuộc Từng phần (Partial Dependence Plot). + +# 3. Minh họa cách tạo ra Biểu đồ Phụ thuộc Từng phần +### 3.1. Sử dụng Scikit-Learn +Biểu đồ PDP: +- 1D: biểu diễn sự phụ thuộc giữa mục tiêu dự đoán và những đặc trương được quan tâm (features of interest - những đặc trưng được lựa chọn bởi feature importance) +- 2D: biểu diễn sự phụ thuộc giữa 2 đặc trưng được quan tâm và tác động của nó lên mục tiêu dự đoán + +Chúng ta có thể biểu diễn biểu đồ này thông qua `PartialDependenceDisplay.from_estimator()` từ thư viện `sklearn.inspection`. + + +```python +from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay +``` + +Với biểu đồ DPD 1D, ta có: + + +```python +PartialDependenceDisplay.from_estimator(regr, + X_train_reduced, + features = ['MedInc'], + percentiles = [0,1]); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_13_0.png) + + + + +```python +PartialDependenceDisplay.from_estimator(regr, + X_train_reduced, + features = ['HouseAge'], + percentiles = [0,1]); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_14_0.png) + + + + +```python +PartialDependenceDisplay.from_estimator(regr, + X_train_reduced, + features = ['AveOccup'], + percentiles = [0,1]); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_15_0.png) + + + +Với biểu đồ DPD 2D, ta có: + + +```python +MedInc_AvcOccup_disp = PartialDependenceDisplay.from_estimator(regr, + X_train_reduced, + features = [(0,2)], + percentiles = [0,1], + grid_resolution = 20) +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_17_0.png) + + + + +```python +MedInc_HouseAge_disp = PartialDependenceDisplay.from_estimator(regr, + X_train_reduced, + features = [(0,1)], + percentiles = [0,1], + grid_resolution = 20) +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_18_0.png) + + + + +```python +AveOccup_HouseAge_disp = PartialDependenceDisplay.from_estimator(regr, + X_train_reduced, + features = [(2,1)], + percentiles = [0,1], + grid_resolution = 10) +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_19_0.png) + + + +Ta hoàn toàn có thể thêm các điểm dữ liệu vào biểu đồ PDP bằng cách sau: + + +```python +fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5)) +AveOccup_HouseAge_disp.plot(ax = ax) +plt.scatter(X_train_reduced['AveOccup'], + X_train_reduced['HouseAge'], + alpha = 0.2, + color = 'black'); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_21_0.png) + + + +## 3.2. Sử dụng thư viện PDPbox +- Cài đặt thư viện: !pip install pdpbox +- Link: https://github.com/SauceCat/PDPbox + + +```python +from pdpbox import pdp +``` + +Có thể thấy tương tự như biểu đồ PDP của Scikit-Learn, với đặc trưng `MedInc`, giá nhà trung bình cũng tăng khi thu nhập trung bình tăng (với `MedInc` lớn hơn 2). Với thu nhập trung bình lớn hơn khoảng 6, giá nhà tăng khá nhiều và ổn định. + + +```python +pdp_MedInc = pdp.pdp_isolate(model=regr, + dataset=X_train_reduced, + model_features=X_train_reduced.columns, + feature='MedInc') +fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_MedInc, 'MedInc', plot_lines=True, frac_to_plot=100, plot_pts_dist=True); +``` + + findfont: Font family ['Arial'] not found. Falling back to DejaVu Sans. + findfont: Font family ['Arial'] not found. Falling back to DejaVu Sans. + findfont: Font family ['Arial'] not found. Falling back to DejaVu Sans. + findfont: Font family ['Arial'] not found. Falling back to DejaVu Sans. + + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_25_1.png) + + + + +```python +pdp_MedInc = pdp.pdp_isolate(model=regr, + dataset=X_train_reduced, + model_features=X_train_reduced.columns, + feature='HouseAge') +fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_MedInc, 'HouseAge', plot_lines=True, frac_to_plot=100, plot_pts_dist=True); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_26_0.png) + + + + +```python +pdp_MedInc = pdp.pdp_isolate(model=regr, + dataset=X_train_reduced, + model_features=X_train_reduced.columns, + feature='AveOccup') +fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_MedInc, 'AveOccup', plot_lines=True, frac_to_plot=100, plot_pts_dist=True); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_27_0.png) + + + +Thư viện PDPbox cũng cung cấp cả 2 biểu đồ dưới dạng 1D và 2D. Biều đồ 2D phía dưới cho thấy mối quan hệ của giá nhà trung bình với 2 đặc trưng là thu nhập bình quân và độ tuổi của nhà. + + +```python +feats = ['MedInc','HouseAge'] +p = pdp.pdp_interact(regr,X_train_reduced, + X_train_reduced.columns, + feats) +pdp.pdp_interact_plot(p,feats); +``` + + + +![png](2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_29_0.png) + + + +Đón xem những trải nghiệm và phân tích cụ thể từ Zootopi tại: + +- 👉Website: https://zootopi.dev/blog +- 👉Youtube: https://youtu.be/jCCbCPVXcpQ +- 👉Facebook: https://www.facebook.com/aizootopi diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_13_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_13_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..563e38b9127fea92fb7cfb7a3a7f828772d804aa GIT binary patch literal 16317 zcmbVzXH=727iH)o0s_*T1`v^|p;vvSqaaP1G=*T4-XhYmQN;k#q$waBkq)5*q=^JCV;C4uD0eeON?+;h&}XD8yWz83viuCovbgkDEm-3S69 z$3q}wT4$)iD}KWlk>H8a>mMDHGvE<$#vvU1P3x|0;RS)vF_Zq24d8+f!He?V8s^@{ zZg6j;y{99@#opW9+0EM-@!+Dbqo)_b%@rnbP2!r^#Yf)W?uwF<|Lc7TH%}+Y^Kf=f z2;?F}NBySB)3g;FGTCHy|73&M7?VqUBfS_NQhGKrQnTHL`QcH4p}^v&e4SqxWVjyQ zZW7^Qk>LXWuF1B&g5JAJ_HHugE4iNah~x4^vs$m+kWcrhBfPJdFz;hMgH8LpalgB_ zu}^v44~t_WJy3u2q7*~I!9&~Y!?cw;c;tlU@3E2ILtMPtq(ORxD?HNe^kV9d|GmUP zoj2=}&*DJ)0dbAr=N!1$LHGNE3rX$F-qLx>)U$+y&NOqZ2ysf`n%3)NCC6EP3#^D} zEYo0C3j&@@)#u~5aWdkx_WWV)$H2Oh*5F)^NAJ^b4p)nF9X5E)VMmt;)Ckir0kv<~=iR1-g&Ak8SQw)f--JsWr#fhHK}Xge zwYNv}kEFQqDM>BKLkFS@z}})R_u%$NE9kDowAUVWXa5>hSBK`3b~d%LV9U$TWdlyS z%U>jd*N2A*F=qlyq8(qAo%P~(ghd6zJ+XbSGmZ zc;}lFRI;gO#S!KOL(8;P+w?rVeanHB3H56oZI)E-F>Dib@b0;cPeZu$Rn+djYz1BD z51)zEOH-4&-HAeiZ^OfL8vK@#oBjSpbq@E{JpUq32c1{H7x3OfYl;!W7#ciiKTJKK!5&BczD3g1e`tr!d81Q!vsGMtn{aAba~I=NWxXw zM;`cD_8S4{CKc)e9xh8(dtpys#rGsJh4sC~hm<>V71=C22I}fY{cpmUgAO*C8Tk7n zDmu1FbI^Xr)vza9Ar_`O-t0xp^_e&_oEpc_VjQwyQaJ48%hEYu?rBQ4*1AE4oHc1O zM#kTww6j??GS~Pi#6!oI>a)?dM!#3b;k!I#kXqK{yMwB5*_5oid2aY79|lnTXUy zJ~2;FAY}ZkdNOip{SohM~6&J>zCNB@X1uFA+!Bv6?4JR!yWjVTD?S0`uEKI@iqXFHT}J9$b*~7%o7dd$vv%VzUirokx%WaPIi-q1 zpGH+%Tak%LM?{HEuXbiuh-au-U_N@4I?CB}gTuh&}s`L8})#sRu$xN3G^RDuY(q`$O`q>R)&@Z^-Bwy3f2oJT7 z%U6C$j-pm8_0)5xW9F}16`NgV?7J+W64Pv(c^t%FheI z*B8`)5*0o-b@=tKCa<2lpvY+ucs`b9+jdY?4cq$Zg0-xRF}0$DJi=d(kBVLB-pM-` zMY7K(DSM!DL`0&#T#?JHd*UmFTxC$TM90%B5y|_jHK?`Dt+cgkZ97h2de5zm>Sw2d zNRda13e1nkGalI3)JCw+&tLc7VTkO00NH+=*)tNvTlb(9!mx}-p&G}EM%YkrEmH7X zso|v(YAAPSk;Ha8&V6?QDJRt0(rbh1NWRimi(zp%G-K6Dlh;^X(36zNawc~#Bzdeh ztJ#lD_ke4U)2%j29y0!^eC~g}Sj!6gt6Usvgd)Y{f~1cFo~6&8%JLUa_6`FpME_{y z7%fUa>&k@UI$fTksA%j)W2f2!aNEP*hdugK~6r|l@PDO7O6-4c=P3#;lv|YOI>u^Hao16=$Z;oZ!+P0`oTKBMO(NFpR z8y2;{8rI~8{6W5B?l^N1s1f7oy6)-8tmEFOb!Z{{RSK*!T%Y{WB+kg^hO>V&V_jYW+FaDW$rw z(#P+@waI&|nxl4?m-Rn%c5ri|@O0`~DeD<9u>F3?S!Ipld{59h@e-wN1i zA}$WDG*K*=w{HfDPmULv10(E6`PfKUEF#jR{>dhdWRwp^>ZQ)0s3un{sKj5LDt|lA zea3+zmifZZ13t)bhiz;j9RCsnfju!r?4QY^G-ta09K<6G&d(!AqVwG1KL?3Ro=|9< zw!KwTFzw-2oB{c((pZ;!SkoB927zP9@=AVQd!TQpIXerdF6+QKwc&{Z3uB&9 zXgo9c4d&0h_pqUP|LT+#1~N7M_JkjJVN}7EXV-V_nHRrLr}fA_YAqm3PiFZqMFgK_ zTZnhl$n{`_mYCEUa^4Vwka%36YgnHobU>{A!Of)jhp)YJU8?^z@yN74mwRJMBjw5) z$*sLMSv-}^Smt?x>$}O%m#<(%-D;BTG_iLp9z=#~;~FX+h}NMa_ZCIIemr%~m*P!s zl&X+Ka!F=ym3?$7pf ze+`lc>d-0m5>+rVgT)8-0gd1|CsT3zdd$GKIMvEvY8lefq~w3c2H1mqT~}t=hU$&( zZ5~joUKyv;-Rn@B@2~S=L)uCwMsJt#(}EqawLb_zQu>-!NMyc^Ujdc+%w0aO(x5|u zO<(q{Ot&|AUhmmJJ(-he^nB#-Ylxny8btW z;q+43*6IK?4XLhPVS=g;{vVi9j9tT8^JM{&3lDMYRlDPix4z-6zW3>K_wK*miBXIT z*REi$-fMbkcYkfZ$C;&!Y=M6JBFFN<+#e84Q0iC2L}scBqWo5ls?II{NDQ{|lmF^p z9i^BEKF3nH=Su|lV5@y$7nk0PIUDv~oZp97{zn5u^P`Q8`t-wvu2_qzl8~Y|d>Bv) z2!Z;4$sAPvM%I@{MX30q)xbuh#;uHcZ70oJZ1IN)1Q)CIk>S{>Zxk}(&%?D7q=U=C zwOM8e4fT&;HMcF=UZwl*Z(eHLpXC%l;IG4$9)ZDZNJq0gWI2>BwCTp|wSozp>9?qG zb?2QSa@W-Ix14%g9Ak~*2Ks!ROcXL)#o^iynX2uYSoRp!nb)Q7rd6tgy>Rl^`(EeN zah4G1C1k;gI6T~Dy06&8pOPvMHr|ldDj<{YZ~*6~2j>8Z?tOdR{-OV_V#dK!0kF67 z{a zcYd8L{o@-DX=Kh=1sGi7nD>9iTmiP0ej?qru`F2&Z+lC}BAQ8M+~X&wfc%r&Zi>~t zk%}4N;V;1OO>|G&un#a%nBDK(wFlqTslitD`TOtR;|oBtI>juun`$xs$(mfvej^Bl z`dp~qn;f3~b9pLh&^eovTU|X)kj;w_;3yKPSpBDFp6_c&*{b)dmn&%|{kz`E@-Rz+4YF^ zU>UAgJnSj|62iukAnGb7Ml8uVofOhLCQm`!#ZcRSOJixoky+PC;%Ql zt(x@W7eQIg3ig9N#5Q>pbGCZ|TMtnaT%fZNh9|nhE#R^owMkR(-p(hZ^i#etQCNjF ze77Mbrf|7VL!Aqa&ikBIsoWtW%n+d%36B2Vk?8}c8`sJpPh;#_)72=VLOrJvpQRlf z?OjVEqoL?TA0%>BOJ2S*&`icdbDu7nd=ggidxvCz>`ME28@>}e@p)cf$PxOHi5U~> zlb{JeA6B6}Veffip$4>nqww_6NTT(QJW&WEKLx$WpA3f|J^A)_nSl2u=HZT9kj?z^ zucjD7xr@g8u$SMDI>X+lCncH1CPSh0%f~hMrWx=mu6KVK0*KjyRrzZ%Gjofolsdzm z=r-hmXAh;oH4Z7od3t&V?5>RN(1}0?Al0iPbNNc2ygFJMYqyHBPxocV4(>Ifl2_>C zlluF*#YCWR8F{`N%wRkCCNKd8l!$jcETY}?m8F)hfQ&&o$RP6w{&U%#2T7D1lzWll zL-UF(cF?1_2}8N$@ih;`i3)Un!fU6}xrFD>-0g;CPaRz_ACa~ut&0Dsd|}~czlsB_ zKizJx<-Q$age7$phPfYxSlSA`L@Dqofr)=+9Q%gKhNje=s5RXk#NQ_!Z|9lu0kd=C zT&?)ZKG>)tEvFJkq#-9hBfn`9BoEUnfUgWDh-28^%gHuD4d`ZD`+X)%{DzNx4>bAX zG1o;pa~dqf6-gXCV4%<0+IPK17wSf4OEGpnnqHN+b`*Du{RDtLLqmiDV?#w`HVyK3 z)+E=km3mIWS*5SDpF=Xu#2UyZjsjt5+FI7964=m*BZjFrmenaY?}nJ&-@UkQ_pJd6 z6`57582;j8a1F2E>U_E_5v`N%3dvbTTBg-^Pq>8uOl&OQ)57b-s8lI0*BvZ( zMO^_jN@Mj?Sa;3JZv*z|OX7D*NJg|CNpzbyl9`f$=~2`}tZ*ucl@8$LG_+S=w87$d z0c&2&5+`YB1mr{1THrJlF;UO~{I&W0VQ-p@(o@IZmu)O+BS3-cIj%s1LQP(|%mcug zAe}XcL^r}V>JG?9-`zu_ZBxG4fpIm&<{GM$W6juHAB=tMamE?{bMG0K79*jR(SV~> z;i114FK}xv?fhva)vn%VT1~A{@(X5TZOvuz;o)U9IcfaL`%It3CT=emd%xixiiu}j zYH9m`d-U^TudOPmnIen21(jeSQMktX4H6y;6GunYF8vx&KA?n6n_xJ}oodejwq@f}} z6#vYdLA+vMpD5P>D>OJDAuDYGrrq7Y{1kF+ZuKCQKUUsov25CnWn9305$X$?zrqU4 zyr}>RSvTmTeH&+Zcj)T7AvBu*J;@*it+maCk+960qZB8m6v@-S|QN&{J_mubeFZ5rHFKU)fE{f&P@j!#M>e}ZeWhVdO0S@^P zxBCw%xf%4>^bw}7YwkYobn8<|hG`K89$f|rT!8+%D3sX3PY%u@ZSCM{5P1E;fzJ0UQ0BV2CrJ0NKesH( z5pwaGzVk^=(K%+X6Ae3=nNSy4d|!2=FyoYg%}(SGLyPy8f-t`^8eM0==W-7}8jy~GBi=o1`}X_NPG6J8!{>k6^FfJ7!%^O=&!PNasF92|G}AXJ`RdfyNAt zcW>2hw=lXhP7)s_-D&PE*&8S$Y%dQ)0?KDLYcln$4JbuKR|J*ZQb$KI{Gl{6QNa|& z)V)Je&!Gd!q!Ksw_=uLq*X1jYJto&SZ>SPG-~ejuf%Sj-f>#K}xIihX7gN;O-vrfu zoNZw@ZI5#tiB-GMQLwM6Ydj#Df_O9 z&z9140v}cFo)?cN>co26EP&(?V`LFR-J=;Q7wTsbAfSr*b0f7PRpyR9V7EE8r#tk<+iWUxh zO$XiP-H9WQsSVxEV~9C4D>Z^+*uiE`5iJ(Tyz)Tm1t-rrPDeN8Gc|KdMP zt9Qa6!t;xf+oh^$PcP;?=lK3EDOYh=`Y0L z>-))}0Ny_#)r9J*EFf(#IshaTm34x&wkD6JkRaa-MZkxe`8o?wDR*QmM&Ytbl9G}? zUbCY#;oSsi&?eq5dI^{D#DI&76w6V4ph(A)O*q3FuS!T)OkyNMZHIT-2u&k6d@Md> zUnq+nl$(R2HwR0`)2|kPUQ#C3`M*KWd#@I(uYciAOovyKbC`UE(}l(tnyZqV7adPR zjm(WY90Iqi3?`jVMt2G?Q!)X8*MfrVui z%DqcBJx&hxWIM?}Q<&8r2y9qq(!j}MQ%8Lc-QsvDg5Ku`K;u#$T$|@#D}Laex%+4P z=g~0mPkD_Wmps|rW!I&oSofILFH3dclGz*fE3-jp6V~U0ypS#PzGf!CN z5^D^X)`cay*v}4;mnKWyc=!zTH?mEWI3=to%*Z<->7iYOrU|SBMAerlWdCM{fIL5e zvG^$qJ9BpZdv^_mSsP#-GX18~O}CvhdkX&L$<%W!?VW0sL$cm~OUKxSkvF&m?08_R zbaaHF%&pTC0h88WV)QzR!Z2$Rg4Ld3-8Eh!QnE~+BV(A|Dj9Iw+~<}6Wz;WFIDd46 zE3)%W%8_b2sLa{%)j#TCu9u%o|7|RAX=PyZt%*%8(UUge3ut@LyM) zyOC^V=v1FoTFt8=A?5_-X69z5;y1q~>L(gKQ?gS1$ zq3oc*g}7k+2{zWY?o6l`UPv}q>^!MdbKc?$A`bpYH32OwBh7_r5C!N$hT{@I61D7> zTZ4aZxNo!PARt=9_7(+ClPwf>iXJ+hi(;WTfMdz^Jl}Bmu@ewwPAZDZ5>BudoyJ~6 z6%IdL2hMfSuV7695Ap}4vM{13x)cr!>|FP->Fnb?)6@ zLhyl}9tr0&HrJ#Q&0O*{G`XB&7khHGb{{%?-ZkuGA#tCNquh|eUic?4|1(bqam_Y} z3N7pk*;F?sAxH26>arW?bxvG&WC9EA&wHo`U^&P9EYFSC_m=K~S>Mqc;g;wl?=6Dk z;wejhgJqQaT3xDXC<`BEbA#VV8k+F$`j95optOkKY6Nj9^;20pl1u7L^1b%@mi*?L z@Lw&Hah}JD52=Fvp9paxIsmEA!OHUYC-hdcE?6Fd4nTP-SGkH3%uj-iD}0gCxEFu6 z;VodO1}Yos#A3NKGWr08q44CkWT~2?yvo?}WnJKMe89uZC}_@mUlV~<@ZRX$J6>xW zjtc*kpCi^mJeEl+1+2)QKOQ_EQUJl3lR~T1czAE>5lo4RgJzr3Gc<)zs)JM)OhDfI zgR(X0$dov3d#I=8*7v$A#1tL`f}xgP`qfpsrF0oSuU7{IHK-2|hBW6*Ff<^<&Rz(t$n8Wcmxb%o6vJ3F8# zp3?(81wm^7H%P2K@Q`n}hd=XzB{gk}T!HEkK}+bY?stXNsSFbQWr|1uY`IQ7pdJ@T zuEuY0+1v&9t9$&KOS-}|}DsGiH6%CEM0ZVlKP?nSSb8r@Hb>tE1V7fvW(0gZ z^mS+iX4`TXKSijBd#k4&_XpU}+cmwNi9%81)P|n)e|g<=Tm3T`XZjksuSbOo;(>qI z*fzX0*4#Or8`F|}BY@@9uK;8it~(Ie!MZyi`gw%AG&{nF$z}nAnM64DRp}Fj>g)p7 zT@e?buQW_G2irjT4;vmnM3#Iudc5Y!@%=9bPtyVIzf3b=I9e6GL74PUQ$0d+*;udT-_r`$4220 z-zT=z%KV%1!DLNmC#WwZkJg@D9zq{HgDukpoSm2^)IgF)t0=RJ8(L0WYa7@W$nNuO zPCy541Z@pG;HmX&4Iy=SK${(`=6z`3!t)vJNB|S6mPI{{d9FuFqv_?!<`f6f zq0q?q=dU}MZb~`%Nt1359-!A4h{mY|Qdto%Y+)P~k`XURRxC8J3PAf?nts+$ziL%g z6+(lzZZ~6G{klM*_=^PfwPCD<`LY#F8(kiSmPz*TKo)L2b)&8lNinFXO3bo8AD7Ps zFpQ?SbJXrtJ7<|?&CcN{ZJ6}KMK&9-TWf&`sngT}jzf+iof6N@JG}C+P;+uX>{9~a zjI-z!xL(jTKXlZnq4_`9^i7TgG)t7Dwa| z06Pp=^NvKE#>y435~APrpE0uH*Y~zwK185U8JH6au!>IwpAy&BD4GR1y4phX3P*dV z$0M}Whg>8b{>F)8LC0*L+qe8dH{XMe{R$wVdGzkx&2Fr>r6W~rqQ&C&>O^GPG4JA7 zH5FKKXQoyE7gM&yMa_Cn1cI^;o|DU&vZ(ni6@^OFO#NU8NM`k={7=&d7Irc>J&rEA zi>@PbT_Qs@2&$5xd6IL_arRo%<}h)j9GxuTQZ8R>K%=jaFHA#3^Z_Bt;*kDP8Q5g5 zsMJ?nhm?D5*nv<6%tJ!Puw56(BBM`y%N&u{PLPw2dO63fN`8RgA7h^UL!YNMeo0G- z33cXO*X(%v756>Vb0j9x5mB;Uf3kWj5lp`8P*U92 z9r0*dqYAQvTXdZhfcjJb7(r@iwlSSHDWT9yFI=uZq2oDIEM1WldOwVC<)9Y*q>Tkd zE$i|F4$T1Yeb5jghKS^!WB;W;nv;`Ap}N)lhg zhtDJItTv#t)m)G&*3yGf7;e4kV7o~XCDxi;sy4|*!e!>nu z)3YKqb=giQ`FZka9emdoX7v#6-{V}6f^&seF$~+m|7|~a5Ys{P`2|*TzyZuL0_#1K ze98K>3^?s3G%+r41Rr^2(XTT|(Q%O9XW5h=CZDB*!86VszRTj@mxdLIcT-?YF_Ixa zX+PBlw_`hADA#Cz_dxjEl@RDjaX_w3=1{Nn&u~Sgzr+W8^fOb zCbawX2*f@9Bz_iNr3~5*;eeM5*A6rpAN-0P=vlc88z*z7-kdqAQWBK^`ekFjUB(&4 zY(7hP`7TjXki*ZhpB>4Bu$)LYV|RIAvbMYJjKBWx(iml`0)peSf_Kh^4K0RZ6ewAi z?`MR^zqfD;a~1epcd)`GyGpr||6qUj?6O8`j?Xxq-&{7mvI+=+<)8)`%mt7NY@nnuo*}~5+roTWJ74&)rO#*5zEj%##LD=&unejC1#9j~03*nhkM`rRr zsCkJ|fDaWKHLo$75NJn$CCZl22}&VBJS zV|tHd|AGKdTTvs1=9V)-i-^;R{1)D_%$BkkP57DN#khJ)zgeGWB2Q&BWl@F?q$+hI zGnaOv@t|06b)=*H)mP2uFZ9=tQNd+PTkCfSO_SKa|50i|2*;=t723mVlb%hHpff;* zX}{Df8h74nm@pM~05`Pc%l2Ak1916H=9`jli+B{@YB`W%1I(WP{1038m3BL zbHgcJ)9aH#FSd5J70u_+bt>k9w=|hPY9T zT+*z^&jgJCgt;65b5Bp{lpI=6j~Km-E9X!P*aTeSldqW)JV0mjik4JO906HW&e^q~ z`gef(zVAP9cdW8Mu#2=X4j}v~Tpu{RKUV#1YT;6S3t&LinSm-wTPSz-nvHd33X7(9 zp2n+B&)C5@Z9qa~)a9S)`q0T9R>F9D3m}uR$#Yuc;C`77v_;qQc{F# zPlFdDM5B-j3PH*LzTydP7I9!V=v&R6;68Tcw3J8v0jp=0^9hm=hy6^EueAC%bwn6# zh?6ID9#%*Qi&y-b1#?o5yVYKE2B82yq97Q;zl7n=y75e z^8Tv0RsG2q!9mufcU!yVC0O(7m;1}eFHe8Ef3<7br8ca#hlHLZC%Ecf0MDFxOilghE{5?y;i7M@mBvdYv{mdOS zD|r0u*vqd=zl|k@Xw`y|A3Nt@qLc%nu_5^UX5?16yj*4!AydN-tKec{ps!LZti?By zg7s#d0FE|Ln`^nDLbZ3^oXVS~iB9<;JgN2|8+AFJ`iq0HD*MS%pru33R@)zs?X>~L zCDK8Me#j;Daq&falh_P0I9UyaDS(`^|4k%X34)gO2sw7#iE7H?C!nJQfz3!a*kFw? ziwO=w;)}DyF|MWx*8{H`!`;gRe1@aewTxzucg4SEz zM$+q!OoM9`$`|`^_-Hp{YULGzSqI+sOd3_gnPP$3-aTPb*3Aooi6VIm06$5fMX}t*v?N0+X<*AWw z+@u~GVCJ+7K2YZ_j+c2!vQMf-g#psYXOIa9Xe9o%JZ=1d+z*h15ZPyI{XBG^271yK7GSPWa~fgy#p9^VlDN z+5tTrXq?H_CL#OF`f12lFa`b)73mg%1>)`F&5pB8(#6~}j4M3iMk=VjANcJ9ZyMADjW=kMv4Gv0HVfA{kJ713A?-dw}|RZ+cf+Ilmu|07}u*M9!v z?sJ{pb?o5n^dvo^ueiM0Jfv5xL9$V)GFtIoj;c*fJp0_N=g!9Sg-Hpe(*y&h*A&O= z?B;ECx~~bnzTV)ZM0oa)iiMEe3wom=0H(-w54j`fciGv0=H6k8k5wV*{lSA?7kn%c zmC=!dQc0FBr&+FM-&`AAe!BV9=l;$&XNHAeacBwU7uRS&^9}wS)aG<+pT~MX_o{}= zif_*VRS&c$%Cd>O9{>xF9-Ui$#JtX}niJ#|g8L*MzPU&9B>PRG2>_f8jmok3riK^X z87X}jiITdhGK!CHgh&>d`nAmwiUlZ3HJ?W7+(O%+K|tG%LErpLl~Ub)G0MT|lNPUA zGwZuV7^wK+LG>{fqBR>`f725Zl>jl>5;*2HgAf3096pdV+F}0Qo4cJu7RuiHzYjO6 z94BM~siNd&z53c;1D>=fKYLKe4{K3*Ez`P@!O0CB6y3CM3Y5e-d7RlGmMv>BIsoDE zpY3JsCq6PH2Z!H&cef2FWS{7BeQya=T+bF(n~O$IlG^aI3oX`C6=RI&QKX6%Xp$x^ zP@VrtquVNp*f3=Y-r?A6YM(ivfExTviYqzfrkXKr5d!sFhs4Y4J;A-d2WZr?jF-hU zx1Bq~ZB|wN`9^YOIGKEgM~v@x6dTlR>~1QPdG{JGep0s06HAt|G6e*zH%H z5h^A93H(H+LIz$vj7>}(U4;+HE;-+MnbPPCcZJtzrVE*-j26Im6H`_rPTps_z&o|l zMOjlu4dJ_mDK6J4aB$gSY-zZn*;T0uRk&|bN{@6!>t6Hnv8i*C3mlnh;d)41x(!qM z^qWP_#=bN+Wj1*<5MC|V)ME+r$6~3~x8k2RIGIXR;K4Gm}CYLus%pR)%mrrspABA-tGz8D}D-W#@>>UGXhl!vpxk zxC|+u7j=p35P?uNiadxK6$2Uk{U{kd)Ag4xjz%dlSZZ=LifTaxv-tj%1CVWqp(hlt z>JK9K%E>UEQ=Nq4V8b~*8Tim3ZtJQz`odF=y*RW%>}883Sj8L6gQ?e;=8*A;Bc~sq zbj3Fk-?w9S2*;g|e&(pc4rE&RC(&ad8>`u|x)-5OK9UK@J+?1(%3ZZ3yGL;= z^c*s?|AwJ)oF(-4ZM&h<#;+OK8o853;#CdP<90Tp{b3#Q790`w@0W87X>{z(AlIhc z3~3P1@(?3Cx7=BD|GZwwE~{LXeEbxbnuUGy^(k7rxRfewqlN_LIm>%H`+o>eLX@}n zw-qi0%aTb|M4f56S*z+7k;-=Dd9EqU@^1U)OH4R*?|=y}cd!i)BJu(p&Jv;*x~85k z)P4t&2w_hi&4b^A!$q;ThpU44BGpbtvCmR0Xkh5Gd(7*v7aqun2!xsvY|Ih+|AeUp zQOgA6eEN!gMS<&|H*RceMjcVyGzeWaoY!IHG^BY%smQdAD0Eip{}Ngu4X`73E!EQ= zoRe0%Fl&kho4e$?64I8-C*#7f=y7fQRMQI}O$)%gz&Q!Wc~`#Xa*^a7ETK*zZk_B& zMIr{)}Z4f4IDUVLgj^$I0>er1KzK4J2D|hjEX859tXrR?{sOWC-dqa#cD~V@;D6(wlzB{To&vBlgt>z;M-A_lM zweMh8G^d0ygM{P0{H>g_-<0^LriadoXF1q|OMYt>eVFFXpy_Du%%@c4ezTIlr&#d( zKTzEXK=p8e-1^winZl2 zbK>X@^5h#fgYuZ;Jo)cvpnl|)Fh2QgTKOH3nWRD{y@cdXz7bVtOU-~BT|Bj5TE?`b;eO^n!Z z*~PgB{y1@4oBXFT|Ev6);9x;sT4rd(8}Irr`R}33D;@9OUJ>~CoHvW0cvtX+p8)d@ z4Xy#}3okF37~Q-3))7I=7RrudhpOw^=_Hob8D$x;!?-_>7ZHZW7yb|_zOMA1_&H@* zC(d?eo?szPKd=(2ju?esKZ25UY_k30ckG`W$9Ft?d^Py}E!7G#+j1|HS8h6Sf&~Jl z`-y@&af%Q2{$HMQGITa?#67MNeHD$Dmr`|8A1)Tud%f*GdZkxVNBHd58o`}m4)?XU zGsK#QaXB;5zpdi_F7w*i$KB?6gn#u^X?^$FvTmHWIk@-I=i$((kQOrq$*g_+am_kT zLdzo4L9DAukYA|I)2K&BCqt)PwCiacy$;+UH>KLwIL=R}x-#=bwkzyXm6@=`dk2HK zBb{m?3+0kbo49A+*2Q&>swno-ZY5<*&=gYzaf{u)&To$Avpq9GpGF&i`V$s9kc;_= zc|3K`j(7c7`dR%2bJ}8vD}^uF6YAkt!gUNI6GN(GShwZA%nl#Hf+RT4GPR)2$@i;v zesP^4DH!FcPnUc|Lt{*Ry4ykpGs*B|2IR5ADLO2#YzqrDTt@2!X+q{djr5ITCJM(U zZ64CyfizP*tuFE78=<&wYdW*~#USr#kj|2fQ-TYk;=JH=dx&u;lxHrC zx%4(AdIsX75dW;Ug!)U7^&*I$E5{v_#*gY&kMne9;+xgtY+vyl@XA*mJ-gh~*2nl$ zK2Pw-jRQ>MK(fS#4bE<(U!#M8Q zSCWN^*LsXljiyyT-}Ypu{Ox>Ac@e9-av0Urozdq{%GP)cGff7c#@&&Q)xLkv^gzqU zRcDEU@;%skE^dQL}pn4IxV z?W_hy)6OeyR$A|_1X*c8p_W#FxQ=2enDHXzT~q$cDRg3FHq`prbqZU0Q$1i`Z-l%K z(F*ze$aRiKHv8DXe_yeS$BuIy+C!hM6k?|3L$9M~lUw-4hcQl2XMnavi(VJ}!h0=1 f@Biy*pQW|yo%C-pmS*r(dx(yPzIy3Dc47Ymc{iQ# literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_14_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_14_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a4f0bc0ef5cdbf3d1ce0a9dec27265edd6038031 GIT binary patch literal 16271 zcmajGcT`i&7dA@of`IfYRp}6r4i>636%grI2+~XF9Ytx10ty5Ih@yg2>77UskPr|A zq<11cfb{mw!S{FXUF-YfW-W|K=FFMdv&-}By-&<7L+x`^>{J8<1m|>hH0}@(5KR&g z5NcD9fo}qac>TZ|3F5l02?clsQ#^_WpD8_b%n<|x)C|xcVc&S@5%^NUTl1c`u{+$` z@4lBkf$M#54;OcD7sm&@zV==SM|U@vgtUaT81G|mZx1C&$^Z9v33o3C$@6d)HUa`( z0$q)3CjO|E@ql2Hf${c@9?3(p$Vk-{US1-Rci|T3!d%m3i(Tv6mX@Ovace`I54;!zMH)4sZ{BOPRh^A_le@=E4_+}0Oq0+E zzT1g&e&LUodb6J{kJnXAN<*Usp7_2sD{HKNQMB6k=k;6m?V&97u+RiV(Zi5Y3)7A9 zIzRV??sS|V&Dl(^6MwK920kW>dh`iDV$h!WhV?j}8(vwI?OOQd>}Cnct90u{cFUPm z+zsBe&1VuT_fGU%JITZ`;b@@s>`ygU#K@UB^uK% zH&Z@UI^=4H{dXrb6k=?9gn+rG1-Y?$=F#cj0jnw2`5k?v-xM$WbFiQ3OfeuWOW{AO3> z%0ee{-^$;FPV4Uvupz?R|70L7$?83J(j)1Zl8KQtVw>|r5r3MogwFfHg!+QJ-9#T|#8C;xX z{ZBxMWY^*D)l&;hYGcjOTn-_S(Ut#h^=Tz9ci}sZx%Y}VQr*UzMAuURX?Wuo?%(R4 zBjRlv>QlGd>{Y^6FDX^%ZYkd>b5d;5f>xq47IctQp>JD{wAE+r$Zf0v)B655tq{hx z>gnNU$@#f&8Ayf7;z>`w>;LRzuc*2_Ha*k!>d=a8XxPbgYTK^=#JSs9XXmnE%KN7} zVCi~g%H540FWY-1REO7f=szU?`*9#k{a#zUXk7InriC?e2)nL8|M8!ggSR$*T;~oA zBgN75%r<`r+~X3S`KRsCl2_J6a0_`^uy@8BYs$_#ajQ7%^#8P=cIoPC9)0tx_CDcF zHcF@$Zw5UtKll~r4pZ*I*jy>|f!}q5cXh82!ko*pW&@GK`4#b^GG%OVUyJfm$do$1 zQIc?F6^P6n8Z(#J9UF41xU(KB!S}gDosRaHW*yLhQ+MAHC@@r0D@j>vb z)qKm-w#$aCX|{OfkZLZCr;*~`d)N3Bh0qIkb}ELIEnZdgV0w2Z4goC%+`Upq`Qosz zG4jl=@L8@-I9id*ZWE74-!jlei_X{#WmCRHjG*M-!Z;~a^zh4 zklxac{3s0aKaMk~Z+r~f*Ze3T%>IyWv7<+rW-jMjM(0geu8=wo2GR9UEB_krFy%CJ zqU^>cuJ9N%!PG*BCL?69$NRWuBJT9B&+RRDUfX%-H_?ts6-hGEE?@W6ik;ke@O-_k z3OP@>OR%npTL@5?3yZL9-qj1I&Ooedi)29xCM$N{TLr&xCo>h<^SZurEM(z6N~xSW zV%%G zPbTnd*9L6W%NCt^&WBXKZ#-9FTlZ=TBkQoN82g8Thg_H8sl&mzv5tev{k~0Ccqdxc zPQYU`f_dWpRydEmo)mPr!^Nb_eo`C50Vaba0ZTtVuqwa%Fqtr;^($^2Pnu*L&KTaG zfheQftcfSSD{rg>u3J?(Usj;I6f!rvldSGjndKM{S#^rH4pV$PVf)T zuA&}Trc`su>!jPN*qR^$%!&jrc`B*P#b3BX_Nm8HGk@Axpvgj>Tx)MxFP<|3e}B{z zk5>EW=N>s-Ncyz-VNXr2zFs^yf7R`JnKk=soyR)g8ko;7*?3*-jlV^BLW&p1jTKNV zFhSD{hJRqVflg3Rm*p-ug}Tu2;_CgZibyK_$g&NwO`N_6w2Qo+ z%5f&E-4zvP*Ri%@L$22ChldZ~hw8VM<_{Il!X!g_vdc(YMGxkogSlK-oi_>4kQu+6 z>d*fy`=kr=R#P9P^2&Fy^Jw7&M$}g+COKq!Vetp#!`y6W6Jkm%Ub<;h46eA ziKWYuQ2agI^Ju#=c;T(rR!meb-VOfGH9g`n3Pu?X`8uMml;=<0w&48dBR4CGudFU4 z4UE>zq)rG3e=%`!J79tKoKUQ)2+Ml$MngjB%V#iN;NN(n$nSqcSL0ry)ZZ(w$|N4g z_w)S=AoK)6JvQ0~y`BSKLyqG69{l$$5S)s95SK952y%i;1`Pk-4>sl{30(FARtS_u z1HbOswsb^UXq1Gye>mvaSZZx|ZYUeZ4bIJsVoEUuDabsQMxf0))KU-aFXmUi_2~8t zk%BeNmOsvf{MI;znV>Fw0Nsl}5XP*`P|Tm1B1O6^EDP&uypQd53)ObqP+^*c`vTLs zMRHV%_1s4@b@LcNR?p`;oID;}UmD%j{#Qs)S2dBpd$|dpfi}k0xD(S24etm_<(M1C zK=(J%PeU37dhw;a=*v<1IaRTzcEMjdcyeI4lDNaQQUj7d1Jko0k^P}&1C%n~tCbfQ zz#^$^;?~EnMv+x+lToD$zJ%;jqZ?5+beoC7t3qfXhP}9Lw+>z0Emk+ETn%AQMnzX0h7>sBi! zSgBHX{zZ#io?&@F!_;OmTKt^Lp{{=&G)ZeUljSb{XYBPN)_%RDr9Jd=)1D`K^qfl& zxk6>Y3^YVXzyL_p=?)RgtEG9rH+MUoH^#Yt51=c@A187__eia3$VoI~cAFccAMfn^ zm7^4jw+Ln-_`v@A3f1p16;J2@1@2^~H)MWcH~2Cu3`8k=J!vKQ^Ue?atSzCWoZp!% za#Uj)AOtGfwLz@h*OVkQun{+uO}2hfwrJNGUP=0!Vvf+7;^lUT-=mqcgGTt@#|FmU z{8GJ8-3WAN0O$_3Mh3<~Zl(1&F~iD^DLYO)3xOTbka!PmgYy!OGwj5UiLRmUiF61; zv9d{GV9VH8XgH5d=$ShtafVr73rCytn)L_!LRh8u98IczsbCpM+&_z-(Vot{DP)-0 z4uI(Xeq=;&Sg<{Ag9Ov}`d~SW~b-#^|SgF1;lnatFdJEg5L5(VVG2(g>=K zxAZ=BOHL`b)NUSb(F&^y{#?IzhYm=8Ir97d3GWkg=wNbUV)gQ??{5Y#6o@Y@Fw#x8 z3v<1v7JZmHG;>HlWe%ezawlr@@$xy z$^$H@!P;<*XwAir=h*cIbm-TCKrgIZdN{t*P<03LC*^N6Y)}emXR!ahKQPWlc8>&_ zvuQ_Gi*n(|J2HcAlJ?`^&0X@LwddvKs+6w*exyZr<&xi~wbHAW?oVz#|0%9K-qhPC zVDmX8OsQEB+J=QVjD*90C^}^}*zy7MOJ3 z|J~=W_5r>_eEqmV`TWuouL~t;%n51m6zb6U5nn72dAYu++_linKAgU7IWj$dy+?eK z``zFQv&6S9L%1&&UVF+Gy&FDqDyl|?bv=0uZCTtbz%+b0Go$^lW;!4?*N$A8uQE*( zh7TpLXA#jU;zAwaKH75TWJmP@4f>+*vo z^gVGMF~@#13jY4ddj9BmGvNi#?@pkj_L&F4z$^Ksnon9RqmVuXq1SUIt0C2rwKKR+ zi9202rrI@;*-yJIQg3+~sMP9JLA)TIJNu{M35ggf5nA=1$Lk{!8!nGqSKYY`Y}+PP zA?-sTZjVbhcqVVp7t2J*A3+}e$WAU>LNtu*y8_NvQ!E?YLWeWGsxpdm z)boo0t4HwyYMUdQFA;995NkHLF;8p_A+|;uTT_>TsB2J*LS{I?CDVtMV50J6^YEQ; zWW{igCx7>fC(IHKw})3wU_Paq^As0D6q&)5r|{BTsW7hhqUhVOF{$UFkmnXq+p-Fl zPs*ZS`s5|*L508M!H;+I-@!b$qTtlZ&F{)X7l%)yRbb2XKU<;GBcGam`^;(!V-@Jv zG52w~y|*Fc`DB6snXJM{3^JrQ5(k#ZsJi0!98pvnwNIfaT2%?r0bgtN4a(*CN(dpR1@%9P!RFf>p#gcfoK5Z0ZZHnH*2 zbX_xUO<*?AIyOddhc;7TPAn4y)9rqQyIdV{>E_(o_o*fk*ly=$PhIq6`1Pqy;s963 zM=k8Ed|vjqpVkWX>LZ9BQkXdNITs_T#t&SG59GI>b&FB^GvyK%In7Lmk;M~A_+VFm z_bltnmIc7C6ql4_SMh?aczG-oi7!mZH_qhTQ1hhfzEBt^d1hO(yP48$vCoR$(!%Xj7X*UQpSHbez@t0(J5=2u^# zXinCj@ayPEK|6C=dD1nqM)oOnI0Y@+STnV$Vt3vnW{5?$Yz~ijL1O5O6?bd?T1D7I z68Z;~zOtZ z1UZEYn(W$&Y~RczLJ^?WQ0c33xya+_Ta%lkC`8y!APQ1x$g;=X%czrIHmry%8lFTb-~xkwJBVjruiL2=jSy`RgaB$x!AzeBq>Z%5%PL+! z69fbUxmvDUC>yo;`6p(iP*iBS6N@ab%$zLqLSkjk6*@nsEh&~$l9T8t|Kg&&C=@NV z>nnpNse>u3`p_3PpfwdXuTPqP!U z`eMLJ=8Nzo$8ZZ65LNGc%Ytm~UwG6Jvn+LFQ9o>F;T(pgD`Qz#{5WHbLHM#IsCq70 z3*jb5)5fvtxVY03w$;9*fWL|KIYNR5T)H!FhTMex=$-a$oZzAnGfJZw2sbMP83bix zNaLt|Jv$l89FvkUzhXWt_7$zYbLX1~5N{+#Z|abNA@nhFwl2RrKN>x^sJE?llU4PS z0dB_=yZm=^mLGK%Fh7Y|H9hUhLf!C%=i=8UY@Std)(iD`Tn78@>+1$8A}Z7k1oMog zh{FKN8}aK>PX{Oo!Mb2&r!ZhY$?otQ&C6jf@DF?}w;_WLTqqP@*c4X(@G#xvlcCA9 zcy|{BSE2~xBD%s2B0r@XQM#{@j&UY*p$Mrk{2LSLvvqp^#RzYT~cA1^n*u z`H~BNh*8A%3SF}ZKBOzAKzeHuQV9;c?|ymE}n z+i~I^H1E%?#idoN~W8MtS1krk!5|1{LW1KP-&L)E)?CH%^RZ}KvkSby0j{&;fR!%JUu&K)! zqpo*=uM_kT(<*dg+{mzG-?c75gk7iXOD-*b;|Je_RXuVsPQJhDMlK%PsXu)BjgP!@ zSwI|FQ({uy~kZP(n!-xa;Wyk782dnOjtotjs^Ed4^D zh`fvn(BS@jZngPOqeyj|?HQpWspeuOo+IR-e7O-~Tg?lR>5aCuW`@kPisTfQ3%Bkv zy}NOj%7F*j?s%h4=8F-nu1K|@mcK}2w~Gp1DElJmXGZqXI+zEUM+7os29-{q_ZpI} zk0Nf*d)qe?h3p~ks!Bk;Mzclv&5qFryjV)od+=oSR9E9Y#<^?v2Ku_)6GYLY^_wtf z;(EpjwbK1r2&Am!mkObsv)mu_6;z0g*QbwRE`<6wU$j!H{rvq;aw@K3kDJEoRvn(q z1G_3+MjpYEc1ELg#5D!q>LVL6fxEg5GP>bda~1!!Ta7^)+>V_-!c)vK2Eagx-epVs z-=Ww(g%YohzFk!-_xmuxC;R(aU!0zBs+aJa@eD=H9{8d4t@Q*N{ly!3NY<{D8KDsA zJ4Lc(DpQ72@(C1Bpe%ffhzHIIWKE*n?Eyk{*iTl)m|N;wco9L_1Jm}M?6A*bO|!9_ zQUKg2yb~|^j)8A=lcs!V*=>)K{6XS@tr1OA&V^38Y2I?D#A`G&glgpp*SyQvZNmT` zyR4AWPl7-Bg`Z{_v39g+@8&cJH778m0iNf)MeITr_{=?$hd4NYu(2rMJrJ9Y-YrIo z&A~)*Kwf*EY%4d}OiHLC*H-%%hoqA{iIw^qLX^fw9RS8q3RvxTOix~U=#ebP5(L&Oc~UkZ3vdJzkd7KPXE_5L&X7amkvOK0upQ zz;VLNn4}%yYNzHlIydhSIdJ`anIFH}l5IVDz-1%=_s^IvCC6Xv<+?{kLpTyC&qIeI zvEqmb20~|Of%p|-S}QZ{ZBJ~Wpm)d3d12vmQ;9!S7hk_!@>5Aj?SI22AsRslQW!;F zDqP93r^$e05TJc)GAQNlDvj8TLst2cEC2Wcu)5qeZQfw&ak|ikBB4JN&r=AV)>Y1D zZ_(lYw$vr2QoUmU*bOt=pJp z@3lKmqy>t(h?S}?Ui_wWQ;NY^oN+e*h2K7qKK5c85Y}d#h=%xzA>oc}Ng-GEeF|t{ zWK3&$kJd&Ws97?KRHnF(KSjJwe1irorDk#OgmYXtWxAoXQ|ISB8oq?NZN^Fp1s4DO zOxMpuTj}Bn;LuSB>}@U&6VfLp10;F0lA_MnyBd~v-Ka?#j1s29zohYkTEGhMII_W_ z`+;l}h51y4qItRZM>B5{^d&K}4cDnovW>jG9fDvRY~XV2TmmA7tYng~zd6h>P_5pr z1R0XjOL56Ti#HvR%upc4lFHmSY41J=mAGfkU6s-?K(F?P1-RSVN3|$YC^a^&6QEk2 zF<0Y{)51TLe|Zj^kG-kf8&k5zP%DcXzmUh4j`rcPX#^6n#@LTSg0J7EX~6dYG1D=G zQ-NsKaZ~rbQM*3K4BgkUQBGuJe9xkuV!jwocqcT0~nMntaRbO*#s(T@elZ zovbL1lT`T!vdOJ|sLI~bw?Fdv?9;?#)K&OR2DZGIM*>mF$jiDwQ3PRfF@N7^$QU!| z8W{=*UXFN^Lz2jNqw5V`M$U14wiWNoe>vNc)DvhVGB3uKWlSVjb0!KGZ;h>KLJmK& zqv@smO&dIeaz3Lm9oO;-C_x>{jk#d-TYZIcYEvlrvuTM7Ag|3iT&60Y;Xwhk>7v|a z &B!=CFOH!ACR?w(kA%^jPLsO`ewfp(q8XPgZ~?x@bsJEYGhzYT0mR~SgdYkqG&sC!4hv#XAoo}0qtw(8SaZE3F*{F6 zT3>3%zZ}=qp|3kvo^7q@r{M<{bmPf^Tbz#Q^!Agkb)rdUyV1Bvixyx}JM=V4pjsmM zD!7Cp{Ncg;=4=w}^qY&;vPthjnaieWpCSANUAOI`OtQVpOrN0iBcJGKg~wJZWCM=n zn#jls4I&5_UJPw#px<~4kb@FF9LYpjtbikeC+j@^v40pY&&PC2Lt~~V+4?N`+c;Jp zH`;`_G{iX+g%|4tfgug#J+!aVUANYE!nlz4ss$fm@V>yqGBd5rjW{gawlHsDOnEie zdPDh;OIHK(cQ%a_d&$TQnipiXMClPm8HhA*z`+TiOmx-JEW!(B9I$`bE|sfi*~A|c z-TLMe)?;5{d-o8m|1L(cou8**=5)gP8#vp5l~Q`3>)Xo7(K?u)9~S@%x&^t+;1NDh zd|`x2ND+wVz_~5sH8qx!&UdrG%C;~o_AtNz=i!xO7;dSuE8OwNFOdxo;iKIcgI^Mve9Ksw$ZyEm5*npchoS6bDwg!N>I(DK;7sc(2ht)6+HILy|mU*|~^(<&#nljtm^|A5Od2r*v?X8zbn{PE= zaP=m%OLAPZC_V6timxzhsx`&ypeEel{Td zSMD%P0Q&y^Yw|jqzhq-N22&bt7QsICg`yFwVaInBRA%_MWk7mnL|c@qW^w-+O}BG< z5@5rDu~hCL1^3f#V--~=b4St%zKCAFYHNo=6!G3Eo<{|7`g7)Uq`e>@;GTwh0qo{F z66g=@uWRIdOiQxGw03U&8M++jP^6Sr@ax{6ub223vfiJZbNa6^Q;Kl&EQf&@D-V%` z0izy4N#%^rArJ~MrrD~7tga}19M)xLd_>aXX6$(KLAEdr_ zZfq7+_xbK~&#T(+^!x{OV4{Q`Sc9!iH4Tl{^nquBRy%VJk8%Vyk17DUF>IlXjg}=Z z7N2Y)^osb3ZbuKJC8nJ0Xgsppaf<(|+e}GZe-^@bs(QFE9t;z^h^A|n-&;r_1k_ZA zBetu0Zas?-KUVPp_{C`i9{@2e&Ks%`w>Ijk(sd#bZff{!q$<_eizsv93`B$KN?CGX ztRrsB{}oWqIRe*V({F-C!CC=6;dzYO{lyQHClf#(@J(%D*SSTi0#MTor+Q~l=vquL z>9__mmkidUdLlJ*F~b)?33p{c8}WFkGE|#^-q90~N6YXP{IO4DZQ9B}lR0Bdw9c

eq;L^y=g$zYqj+Jyz6XE}u9MY1TR)BOZA)PxV2h+$=eZIl z3j}fxB*-@7ZgxtFoMRe!_OXC=a?<$r)^@1tous|3Hfn*3# zsC+Uv%1Ho2zJm%Pe%Xw<%x;|a%Bo2F0Q-eX=Q`N~U(8$q|K^`j=_F8__%nJj2|z&x z23e0c(KP?_5-9kPa9Y%LL$5I5FAFj6VWxO1lv+qHJcg=3iM!(K!1@h-36bKg7PKeotVHY z?qbl*09}LHQaIXo+x1zDVxwF6ip59v(Fx~VlvV1jH8em_pZ!T^*572zJjp#aybd^G z9|6dSJ~X)0d9{SC6w0n2^lZ9{jh04neBbVW9l^&ZUGVj%VQIujKWZLnKB-jqkuh!B zOOK=!AaU)m;~uBY(*FH5`thA6P@vuW1jf3NtqI5`#t?s!E6IAc3-~?{rc)9Qx+lhb zzS|`-`h?U+>xhA%dcsnYe9KdnvicQXETzJP$W{@@tSOKIXwi_Zx|Jq?Ni3WnohLOl z9#}uTaW0fF_&z-5>J_OrMKjilM|^yxwzjS#-BDfCHS=?XIiCd%xIiS?Y3Z62=E5tp zbFTtM8oc@E#lWLa0$%&66QSB5FwyN;1}o#9pvib)o1oOvnqQ&$5#*p_^t5;1TWd8K zO9Pve#l}qI7s$~yg<6FD!ebYVf)#to-?hz$#qs zgyNaP5l>ajAGV{3(J!al!+fyTgnvnYM6A+x2=Vb%fEtk2mDMj(hqD7q;(QFnz)3_A z@DP5(i<6=itB9+4sulSbH8e=VL8`TiEnl(R+44Kx${%R8idO*$_u~Dghzl2ww5Z<| zA*?+saqWLswspPlbN{k@{CX5}A39sw*8m(d6CX$HhQEri>=xt6C0rv)hBQV;)C_E` zRJ?9~_AnomFupn7s0EpGaLE&ZP&^wQS5J7ZYwlt2v#MzGZj_!zj%i*lZHbd5C1?h^ zzn?rlJZ-OsdLP(z2H6k3@Kx;LN8fE(ksH3!dKh~@9 zIO^5TD){8qJXbgpI50PE+U@^ttrTpNw=}_?MxHFyH|gWOoX~h&=!k&F=I$ zAaY<#yNCM{EzC$C!?o`qFdj6k6m95Z&Jn;P1ZGI zipWn~;6uu|FMOGXz{hr5nYRKs?9tUptWX(7-ZTr@m2-jdecLG>pTPzS0ip)JWE~9w zLxA*aW-BBY!I}9yJX|{^0Q$Sl?!1rX`_-0HsXA?+-q8wdfF}t)Uk1Sa=OUGxg|AIBK^DZzr=~qh za);46`JShLKaxC&SMCAnOkfN#{4bd%*?$5q!ktwhG4oP0eSbqYs+V6Fq(g!K)joso zJsJRT=&0n$KR#Xa{tK8gpGAx|yi+?Z(DZ~bM1rCyelewm@E5~aZAgrFX= znV*B>Oe#kcREDg-Vv@-Gc9i3R^e#gE2i(UC-5*Vs`SgGpP(XbRDya={<>JuB7>@5d zAI;o8O#&Y!U6HD6y^ccCk5&0Piqh~|i1jz)u1P)p<<kSLfQvzOc1`6FeSATE0#wk1xO#;(%tpw>f^xW|B zy-It!Q^Y~`*@n{$$}Jn0VG{LLBOPi{g!|Z8zi;;(%vg+SYS5-4;;T|z=GTT&O6>he zp{7h*l#C9GIq;cfn}vH<%EYEj-;q^|JSm3Jr&9EmIrQi>yohf7dalhL>TR5`t$Ybu z6y_yUXdL`|b|C7Nz}%4nnnL;_h9Vl#0FZwRr5z^x`^DjSf_Z%=u#ylIMF3KU&~eeC zqh`*>FSH~9Gqb@bdnZ(&Q}S3j%4=S_LHFjb3lu<6*=|dMrL(1y{j0|8c>HFVa)EW_ z_OAy?-6Ab;I?3VdOYF9`#JHYXVL(zzU!efzm+8qmUfO>gF9=Y)l?iBNx;OE^Rwh;M z10@f654G(3l+tAaQ$$l-I4gUSnOGfa6X0*%PaEE(EHJ%J$-qJ^PoUch9Mo-w)#UZ2 z^CIuo$!~VMco({oVrz(C%cKQlYf$lJ3T62iE=fceWr^LQG{E+gR||Yuzp62lh=>PW zk9*zedc(%ITR@Q8_`rCWl)ym!R1E-3XZqDFrO(e(s-C%5jGr4LWqsWd_Uc+FQ}+8~ zHC~QAB84`^D&9NyHFNAiu4~9BvpqzL z`hrAEv212?bosr}9TWVAyeyC(7upT=iw1m$ej~%8Q8P!AiiAr&U;}YeBp>OudP&B3 z+Xv)PPx_7c=^YbJj=qV&3rDc0naVFBtVi~s$VPIjijm$iLe1Q|m1olS+pzY6=Sc@> zB?X9OKMiy_I^G5aWUsAXJ&WTPlMb z$=${*eRW_vS*j+-^?=pF&wgR1+1;8jwduB%;4TUUbdaI{uklTdnGt}}phiyrDO5J+ zi0Rn{m3i})8Z(0{a-;iAerEV_{#wuMgMc`IRG^M)&&B1?iJG%@Zrm6Lfue}yX}n+K zNHeg*&iGQN%-YSzrN4SW*Xm4U=z|y?E8uJcwzmva4yHx!vLyE@%RgIS4~3H-0XC-935NY^H*TeoNaVE=yZPX`_7PB>#E0Oxr1f^JkD z{onQZsCIb4G~g_GR3wV7I%aO1ldsO|?qE=#3)He&4EmAO9aNi;jc zL(*OAP&Y%jApmcC@Ee|NO~C>5Sp^eV&tqkLdRY|cplDgY2S(6;0Pg+01gp1xWKn$|^ zTpvx3rW=@C*nLSU<(Q!2CrYg#-=YqnTu5oUbCk|M`my2z#=HgGtrxzGd&Gj7dC}6d ztDFW_fw{H8bst+ptYlai$zY^rW8R@!9M<;3RgiO3Jw@42{l&86k!=&y6w(U11nGCW zQdlYoU4C8Z;q|Af|XjusQQ@AQ0hFnk{C8KVo@WXIHxMJFt4U)t2Lse}$w7;=x9 zpW1@eu)mv8ZU&z|>M}+vu%vkf4KDG0k{qGAYU8T}W|;qd!o}JzX~t3*v%X_uvW26& zEA4n!?Q#qy)HZJANctA!V$ojK2p_fP7TFyf}5AjMI=dLJtzeP-=k^v$t!CR+aCfcemjO zz;Bs?mOUvqGGwcUe#PZ>00Zes2@`rEVJxhqqe;w zJG7Oo4Tow2{2C+r<;RT1gD27jL04L89RNZJ1^u!2O5B72mU=Kh$N&(T!*H_dg|)n+ z;)kO-f&(I$egGriy;st)Hwgc+#0xA~#F^cO>?yhL&s;NeN8PzcpH>iE-TK)f{>UWc zO+&bhA~NsMXW^vR=NnF1v5G|3Kx-yF&17+i^AB|c125*(uc1L~rV+dY5xk~y)AqbN zKIq%lyPmu{y^1Jmd(W#%6Vuwxd9vghM zwlOd@DEYPv1vDN>l_xN|^-rPWz!=G|w)vrM8r*!O-(>auZ`Zg(2;fJBb)vt^%TVHH zZ%?}Gel*!gi2T;{F?juJjszUEZhnQno?(uG1%qQ}Opc&%V%nRlpf50nl9E1%hqgU4 zmL2qx{RZugwX60Z%X0gUx$*i5{PhKi#+M!&4l4~&Aq_vA#@%mnH*5Oj>Zqc>IW5W0 zXc2rrSyS)c%Q>e9$}WsAa!B|uOJ`5CU)H63|2mUrn0DXTtPdGV;UzbRl$ z;z)sC@U|v+wxHu$2{9LyBsbFhVo4EO<`?2yzi4{+zv|+u=KE?~YrNeouVhRn=YPx` zwZYcJZ@WG=ZSzA&mjz&J5<+pWJ9_ue#zF+aZUCN;Nk0Ak&Qy zvr>rn+Y0d+TrT5qz_cZ6RDXl4Mm>xk%FU_^$sH)TR z3M@K8f6dp{v>$H>kf+j(kpy$>$$79!jbZ{L8b4c7!Rja!>NB?wR=!v95I%GoHyo+U zHq9LE{rjs{&X?Ft=?kl7)(c#)n(cIYFm{HC;v{h zgtYonu-kfmg+bQ1LOtPZ3vM+>Ysb+CcUOFJ0!4`d?Y1Lz&59{>7{0$*S~HOdi9h$N zU=dDJZ5HhV1jZ4R@MQLEf3Nc(x4m7E$zikbEX9EcRI5(&e8wcM7fKw6wWq93+Z*`j ztuOBF^5Q=t)}94cE|!gYRn#K#XGYUo!X=l@n@Cu#dIDqI|33gdvbIPkn3csw;+!PM zq1di$SwU`2BJl%w3_SS(Jc{5Iy_4X$W$t2-Qap0lGxFrl_ER$7pAPbk2GV8WNLTqX z+_F{N&n0YOth>7x#WsCWerj)4XO6w&O7Qx)gftej86Ff4Vf*I%T|c+&fOyv|!nbHD zJJ#$qjnU@Ozp7lHF=EepC5@Z>u;T7^@*%#n{Ss3buaB!35v&RRnmjayEnk@UJdiOe z&_oQ<@l_sro%xZq0#@?~PDiyALf44KNQsh=Axu01TevOvmb1W?U=e*BN}jMVkFul? zE2waKjtn8eT=b@2SZyTPLRvI73|~8L3XuCdn$}wN9V;KaHCo-u3)2(+Wma<5vUSUO z>jYb<)+3EktojAI(yEQ{F;|)K`FMDUQG2$>?$gomQ^GslVxYUcC4E=TP$O%cxka%m zyw|oko~qah9BEsXydK52?iXh%yy=@VojGyBgUBd}d{>AU9IW3EU`{ockvhjpiCREe zS~;YASL<5NKnT*uU+QjEtV-&2@LZQ;J;;nV3W<=NQoOD?IKdHlQu~#dHCC-o{O82w zLCf(P(~Z?`XY^y(a-E;1|AXX*Eu%U10U5olA8_l|_u;x|QZ#7(xY_hXx25@EfYHTY z#dtB?*h-*p(76s+nP)}3Gc_tgt;@3wqr}MGALQfzw(;|9KMuXIJ;rPDn#br*idcxR zB?XK__i=8o;H)InvNR&Po7JLdtE?aC8zE@1m~pokMqUYCi5eAwbcv;??jEt^Y8FHQO$2Bd1XuJQEJUkUId@wK2&EJLl%^E)Qg;BjA$%~jA3aP9Qm*dl7w%DL&TkDKY) zqj}L9F$e$q55Rxmm2m05$KU?{o`qC{m5G8fnfYm8rQoxw@%bC&z$8;5VUmB90a`3L zo27d-7QYFOXvrBcTUH3eYNWjc^(A43v^Ltt%dMIkBv9hRvmFzErEC{d(2BX)y%GXb zuEnbHqzy-HbJh)FGK;pWWoQPQ&f>(;6+>?;1kKm35M-CvR zMX4J~4yt3tf@$XC>+>O0W-tyi3_&AN5eX+=)b2U*r7t$*XX_A(<}XnwtqXw?qf-r* zqREB5`l*`f9zVa2kY3M;h{K#bCSejZ)YRppkCeN`n^*ogfm)s{;+8Cy8A$Bo9S_$Xz@bN&u)!Rj8>yQss=t;`_#-S)1n zMu(khuIkDPamNaCs`>%S2?FFk2VSVeg*_ycN`;&Ll~(J(ZDXGnsws++;^c6YnRd%0 zG1h&2QcCI?Tj8gPSvNaV4UA*CCDF<{$@<6+-PEc?$ScBPpGA%z?iY1K+VJAKW$k9j zeRBk{ntKJ3j&s>-&C_l|_MkqFVJwS4D`K7hf$@jTAi|Gg_VpDZchq@^qN53?+@>B* znP^~MM%SP@fM?2hsU}Gry5c3NUcSRZK#X3zJDGuq`m_-u=%{7x%cpxh?_hU7WtKX^ zmi^EnJg%-heR3>Mke?&`9K9!#{ogEAu_zg|$1? zeMC<^V!>jbqLb)1q)Mu}CvG5r?*+jPO_S90*|Kd&kA~;V4*4G3hI13`5OeU)#AF&Tef~+aB}HLCxt!HY_e9JS%eQ7TU$Q$_DxKD zlP~)(rIpo=X5vv2S!ufmqTfWGCSlT6~qoHtLzh}?+p60;D>6H59~chY;JN@cn% ze&qDJg2y7qqkroouO8eBIS$JEh8g3aFTUl}SatiRwa_Kei~i1iXS?gr3*4ok^A?#zD?+`)tnIBBd(vQ9%Gv#z@PtE6hx#zF_w<3 zTlV?RKcn@->-qAfizl)k(K6S(XsV+&!%7i}K_^OlJA}^sGm9ATpj}tQDq8Q&W+E;^ z?-F5y<2gJ9o&bMA@Ey-5v9RAo^g!N{GFy|Dx{2Pj1LPZ=1cr|mHj#}yx=Lo8`^f^^ zRvIp(jURt~q9ddu8oKpES70#=I-fL3-2l7Z`R(INB}%YK@bz zfNo+Aw{)-`^zp%7GWZzS3NA_%*p8mI1Ya)Ew^V^IfANPAa+^7f#p{3W1rN^?=xQ2j J6oGcY{{wqDdRG7d literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_15_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_15_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eac2a4191087a49eb474bc64ad2d9fa4e33dd276 GIT binary patch literal 11902 zcmZ{K2|Uzo_xH@$DqB;EtThUiC1l^~ZX^kzBzt0zwQPgIOg%A4+(j5`p#|B?62=q~ z2C1wQGdEf8EQ7(=;=N|(exCpGzHc9W`0eMqu5-TU`#tA+aM{8{aF6&N2m~T%dI4z- zfxxH`2-IX3FE|rEa5xP7;tu-5^vW*q53|c14~};SUbr3vf$;BR{fB-XiQWPywS$fA zf^7m&!C^Pudb}Btg3j}D>yh%S4HK&t}6%J@l@H1 z5VCdjKD29=z$xD5w&;slvCi6~Q@hJfD%?@z6#g5Mi0KOMmNU;C2- zOrIPrw7f(-1}++^axS{Ne}OK4LuLAs#B68xc<6<$~vtjz&XpA6``-_OK6bER6(}pzdAWee&AGvvZHZ-B@tl zuK4;7x5y@7s5|RX6vU3H1m2%acb1Sk9!Zp1M1qm5ULr=$KCj&G!y3@9?w|E-Z&+jc zs+~-iu9{?xc^ur~`#py>?x(CjLx$SZHK^c1h$ri{ci!&rv;ZSyf8)Fr!*A#TIAYz{ zFhyZcnjF4FxcJx50(U%lE)Zan{N1z~ld%tlqe9*2c1;$l!li zLC#cXFrJ9$7KuwtovGKY-jQi#?)5ojZ}~1m zki8hEPdeBBXmoT@HO@39(XmO!Ekf{$8_3z+4T5VJ)F@@<@W7{OJbP-y1DB-WLD-u( zV?rIeGL*0mDL-l4kj53pH3gyaY!ii_mmY`{PdRG3Z@FnQ@*RF~@0#W*UP*m($_nlq zRtYE*^8et%X61@)|29q~#nNnwrJrE+3ld;K=gNk;i{+yq(t@>afoG3W<6)azd@rHBg zKDZJs*cH0aKyG;Z@rEUD>bqm3J_@gj*(F>>)m%lDN62)hv~o zgy)iVOTw@5(Q>gaFe5s>Mpa$OL=QyQzTcL_T!+#mnDVrp&~YZu7vCf$^)jwdXtbat zA4WzyB`-CytR3|!O9}IrH8B6nl&G?Lkn?@b0o4x$I)rrzn#V{|5tHKzWCKm5Y1WeaI5QQy|8T(V~#%!eD9s+_)k5AW&++1 zk=OSS8*Am$!j8|b!|RE7QDjRQRuAWcl~1EI?S+^9vcjDEz`lI86+E@dMHKwOE7^Pd z$2$^kMA#2)$6$r#>ruvUD6NyQE=jYI+EnJ+&MUSOJQT_LHg{h#eGd1nqfC!KEe)C( zs+4!cogL1vb1+mMU(I%6IO%ICQoZ0)r-g08`o|Xl1G2B06MJ|^CEyY@ew}zb;k8H_ zpHq@A{*Cmlz^4Xm2-CE#7_lO$V2iPIo0OaezBMyi1u5F#f&YcKl2a`7yE41pO`gHN zf>L=_VYaY(s3=U&bJDzVPoS7~H*0~OMf7M9>bTKS!Z#1uvw`jCYr}5lBz(~`d3Li3 zpFZnx30e}H&sv7U4gR!To>7f+V&4C1XQ5RWur!P(`gA+73hNmvpY>PY zElsw26x9{AGsm%d@-Tprh)a3fg(3hT z1zk<1e>*NW6dt|#X^9bu-I)z_ZGNes$IewnRYm6nrOi}JnPG^rgS7LmLJQpS6-1-K z%!SxE_R<%nU_2+I;1zlc;_;@Tnmna1(L+lqWXTyPeDm`@0S+$L5iV6$!PcznykY@- ze(Pj8oMT@`K*=#Su3ia=?d-*`ok2Ptf-{X@#3K3}$vu!r{>C+t2M zH?R~ze|aH2sX$C`tB|Bhl7=rPkh4zfJ;L*l>PX?FBO=M$`tZR(rJKJV_CDri8cxgX z0t@!*&8?-zBY|f{OPL?Zj>D_#TliWo?L&4K9y=QSfjo^ZgH5?lKBR>HuH{!c8UA!i!MLl2jie#A@1{0gux004PS7?< zQrUuP45p7*^Zdj{{PE#g`_h3VJU^}pmI`&@OZ-gU99S5Ry2+05B01{#G5I!#OnQNN z&`Z%IypD*FzdAl*E5!F59-I3k0W2b1RuysLGrBO7W*XizUtVk@-E!J(^y7oT2 z7e9#2OT-wKN1~JolYde=SB9i0Jut(Is<%4+)gFe*;m+bNcl~e|=h0LG=j6@OrRAma zi0_Z3u;#c{LOA`BiWm!><0~IGsxiLqiE}dS+Pf6Z_+&HdTc1#w&IEzOM2c8bRgK~CS z+~68#^Nu3>&?O7nI3XOl{^Vx;NnFfpbk0=jOn%3U5x(Q+ZFa{$w$a_W8K@YjwICNy zPz!jOzPf$xK$*d1z^k4XKLI}|*_TFVK;)f!1^h>8A>VX$gx}Y3;wV9y?Hz#_XhRY2Hx!;_C$Pj5zG74>5pi(!7#xN_yn<0EK@i-da*U&jMf~ zSbi!`Vj_OskD`Xqx+0 zTfd0C>?#}TonHLZQxC`&OWQ<0<8eG^r4o%;SSB}AdBTMr*jCl{b+)nT>aU`uqk4pJ zt=7+onU-lpRhJh5lT=bU%c6m$CoC)T->Hvs=$mzv`7lEYKGjXrClF#N_tCNaYy4@P zOfqoALtZdm^kkdCZZs@VYQcoIDAFuED&W}1f)Eu)5H8+dfjy#$F;ehNt4k_7%jB)x z>N!2GS5G%j-|y}7kY}eeFsux^Fq9r(*#Pb6X@j(d=#)PHPdr$1r&?6fZC&f<|E1nw zJAmQjG+Qte_B6rd*+?#9soIz2@24oD%B;jx{7aiE!)@^h---PeK7GIQH_nL9c?1~L zHjU@x`)kJmj+dFV_=%XVMIJ}hIYJ$|XR`@Y%gQZ(xw4}WrPe%waJ2#m(1oR_eY;eN z;9!}~y7V=X0I0uhLi@b*!mQ-Et-2VSp%+#crDjW>>t#e4 zBe#TV^KZtWCg(>4e8m78WDnsM3-R{V7Nz07fAFfh!6N9^kFI7rN8d;qe|;Yit$0;7 zYy4GotE=YyGY!r_LTq(FBG-X0KET^a!UxW`xTH|1(r`T{m@y8LH(tF6=D~z!P17Km zi`bBpQtNA=qy5R#u?g%+Uts~_IOzbXnq&q7m`NomJ05;LeHAiX-=SehFfqi^yyjNV819C(Dl2z;6fCZC@PPU%JP>%eD0%rF0b}#QUUH5tf?{P@oQoWG6#AX|0DhF%5wNiGMCGOC#OaH`x{|v)$V_?+SPZH zk-JanwiB&rpH9gCeW9Vv=}PI;r7#S#VGmk-Vf4g6reBt`GgvX!S7f*h#o!Lr0SR~= z5+63{jj_P^%Gk9_eF_L^KFq$gHgdyFrBba^#$92Rx1O?jYsi&%zBj{YswBGX*dMec z(m2kkqf9ha#RKM!lD3;D@K}mgELTt$wfwflO{*bYJMl?>=50pnPKfOr`__m@lh}Mf z$*r5%4C)g$6X(})e@R_L-6^s7dkLU^FsgD-Ah9+jiIS4)&ZeEPpmfuSa=M;g44zL2clWWLZI^09A{OJyWc+%b5??K(eh zuhd+651CJ1_msLN%mQWyQsbE!1N$zBYwO?%yMR9*1ES}>cVl!%oShP%?`C$8%}z>I zN7YFhejs{~^sts8N}r{@A0;p`n_pQxRf>ftW4)vq+z800&1#G=_~IVg03qDte$Z)! z*xf(&qtBw8?G~3JFO|>PoY{}&pZOfj90wGhL(2=TfrNA5nu0n&ufbxV2|X9<_!fL= zf9`p;ArJ^zxIr7m55DlDJ|R2qgHs>_kT%q01%wbj%B}ia=9F45ap+da(1V-oTw~q$ zoYzQ5f7jNbg==Tt>dGH3jNCWhF{1zi#T{PXmRBx5b~TyX_2yAFvtpyDRTz-Bse% zl4oS|f)W}e3QwICI)myi{xYd6o%6%8-~Yx_pKiJ0PKzuzmW!kottuzM!YnK46(Y?% zx5V=~8O$C4`##zW0PM;OodEKG*!yubc{G5wEJ&6#9J1r=PdS2EeIW*&FgC#ZP3tdz ze8J)HS3;g-t0TtDNhY{~rTxMg!N|WR;?@lc>jqcMm8Zg310@aW-+%MpB-1tJ<>Ut;;M|mNN&?Rzt{AP>-ox{YyZL!+ZRSa_9`~ z;s)MpGeRwUJf`>_+sr=7m3F4IpG$zi7JuNOg%GwEUxVqv0_Lw`o8A8nPnoAd4q~)5 zCF080&NP!!#`y5qdDe9s^(>U=2ybrEu1r8X;aQ2_E4xP_=S*hKp=r*zERm4(B zJX=f`62Z!-GoBfKvXTJrW|rCMOrHX*{xqZ?ysp@rmCCK1y1XLR@q@e3`^uxIh~%wX zHFw2PfXGcGvK5lqQ&vSnY)!hnbM57w5$FB>OHMeBh`H8RnVba4gw1JR$3=sJrkh!bbZa(qbR8RbC%R<(rmR zs^{cI8q_tvI?5B$LkAkHqjEo+0c2pPFki>$D1(LN>L^NxM&1!Epf6aO?rO-}t$m$6 z$u3}Qnm5()Q!H6e2KLwzP=n zV0tE2v;agKQ>0A^B9x#0(^EN6V!?(MMF^h@9>_Mg?^?_Wm|+(eQ7l?0u|KLYb=3TE zpv-PXXwJpQgLF8&=QFuo?dvs&9xRtvnQsz8=R0W90%VM^Q+(Ofr)2sBoBO=8`TKq+ zKAr!EBhh!LE`WPbO+DasV38J@@BHh*?3MXkTThtN``3;=g!bEnaD(#TqH$Dy|Ap&}IiwzIDQq;> zb8cN~I9RSp_{mam1W6G%#pe5?p6S}N9M(mADL&_Z(>1x;JP6?yZBiwufU0fqFjtoT zPc@CV?GYsR)%5!IScYTdWllJj72YCJc`;bGqsiPBxdl!sbEu;TO>UyOs`2j+>iSzq z+947{J!t6kfKGy2fe5Ij>3us@-^~_m8yP3ow+{wN8Q=MRjHcajU6}%aT25Vs&~7a2 z#znj2%8_s%Dr8<p|3HgO(oQwKx{+w-}4V_{@-cna!QS4CZP?6Y&nUw zv?AAr`?uW=^Oy{Hzt_QqBlKOK$_+uc51=EF7!~!jveuOxP;xtw7AjMaKBtD26Q)0< zzWMc3pDi>Tz&s0JZ~j z)t-7OT<>>n(pj5=6U$KCGF}WU*FVPOhOVe*NAr7H>tt%yYu24d3PCL*HP(TbJ0e|`?jl= z7$c-;z}a6vI{lGV%P)*A>JALIrwm*(X-On~!EUs?ex2H>$AT5M-`ETC%d6<;=4BdHjUhNLffy4cJ%BI9k{w4G z)3GTW&pX|xO=aLfw@FXX3r1O1%o7)T$ExHNroOyL)GAO=^$rWG8-1#1a z_NBy}y9M%X4{FGlvK=!gsLo(IJ@Ul^=$sFC_5E^#Rl4hWX-2fnb>FO!8|=?=&6KCHZpN?sW-AwphXS8SfkSb%b!lw> zKdRJy$pGXnmdHlx9oC(#U&!2>)S&R3sn`6 zQ`P0D;PSzmk*}=W5}~>-4Phtk2=-Sl+@_>)lyf|IJtwRz!4u{0XIqX>va)OI&qxSB z*ov!chz)TA_KdePm;TX%1!e!AmPmaxGHWkfE3M6WFT8$5cHUn?>QLEwHG7^dHbxk~ z{aud*9xWGM(4jpd4Z&5N6kWK5coKP?AwLAR6c9OI>jNX3+4=pKcR|lUQ;gd{xbg(rQ|dlp%eW#nv{gQcRlm5$f!0$<nkfa@mdgF!?04S0n%;-HF?u2rAe4hI)3 zxl93RQe%AZZyPpCWP6R}Z|SK`b&=i6akxlXx3uagGqoU7q%W5v7aMflCwI=bc#~dr zL@LnLgyR3t~~QL^`Ck5O?Q74n(^o`2R{6P^BzWkE(Ql| z655&A1WgH!24Ee48Zn#MvfTP>CEJ}s!6OBr5sKkpm@aVfKYQUEP5kL+qG5@Xtv*Jr{r z1rFPr+H0|*`K1VaRzJojG^gqB0>5ZXUr7VKNqHRG<3cJvo4e8rHY0pt?F9(S=`@;W zOzDT-vz5tDDG0g8a49@JIV%#$e2-Uu7`pXp*>>Bc${T-u*0AOsr0w4%FRYso_ds{$BC^GrwgGjF zP^VQx9j^&b1*J=2gsSfK+z4IJAqyGC4c$o3Y1U+Q^7TL`U-%+Yv75|uFEM}qf8OXhF12^}`*9$k6Bs$4z!E-y#@ef#S(uD!INbfy1!|MP=AoCaB;7DVk`llt~Xs9d-ng)rPdubP(~2 zeq@6wB^ZZayMc5^N)A+vOnu>lFE-%UOp!lqwlk}=5v#rwdeC$Q9*sg~9e~%IZyA9v z7UR)QCYcwRS_pCY;wZjW86l0wKa?GN@q5!B)r21e{O(0V9P{bUHaYW|(*QjjDJc%W zcE07_1pQfa{f<565PP^Vl`i}I5uH~LXy$=qDj-G!k=|52I=in-Uo_aR!Fd*v6 z*j?Rt@Pcd45`#D~WiULff3TKoEtpcB-4V)H<0k7%ZC#V&6<&AV@hV=?c=JQm-6!~PyorD|E{(sE>^gzJGo-;tbq2Gqty1nncaAp&y_ z<;=g8HJ0|Q{|}UMwkrc{DzK=Fh6mc9wrl5V^^QmE4Cj7$h&@2^_M7`pZWV~KixQ|+ zRNuLIH_9+>G*YTnrM!o2XJozzbACH5!76;A(?NV=lh|m{n#m$-W-eW=2jZV0exNFE34Y=w- z_%##cruw4J^60gWl~=NEo%q4pt*SLDELV|vwXsRhdU@N);H=&P^Yf+P%^bR2sa{MD zMpK<7^Ol2MdaLU|K>n=P(tQ3p>Q^vdYwmQPF-SB+6*nz1e!5nvV{cF_W2xJRE)TS8kEF=|^4?65;Q^C}jsnSFdD!dz4* z{Y6+`sl48|S-*QB=K8i&RD5WLa}9lc?L8yQF!K-|507u^S9m$rg>k3vnhL!#!wD1L4E8LT)Nk4CgUbV=ii zvq{OF<;NHzq(75w_zvZs?#$Yy&xMXgSuE$~KL>jTBs$Y;<030}a6W>_7G4pJVg_zR zJ;;pw0s|Lp^XA`A`2zZ5Rpq61=bZvIt)aGpBoTpU+ zWI=vSa^o*qk$0^spUDR%s(~)Hq2B12qQox2}=jC|(!9d+|2-+FtJlyMEb|p-wmbF9}}im4P|n?Ow<0bS%W^DhOQr6+RD?t?Sh zv{GVV(Wp90pXZXDn^#;dU7N@afp<|<=p?db-mlGo7kxxHh8OgQJ0s6H)Wc~Lr0axr zS7y__=L{~KWh%N+vL2v3<8I__ip{eeZN-QG}(vDBm@0|SJcf9BS!Z~@<~1=$Xk4UBi(c3 z%S|bvahQGvVzD+QZ<1~dnhf;6#kl%C9?jFI6xxz`L;tp`K0!H+-QnFnqguN&N(vV- zN^uCwqR)sJyoa4Ar?Ri*Ql;6|j=z(Hx9?wX$GOs2kq+{*jxy#6&EQq$9(vBSCN zs5#Bs69zk0>-6m)gf_sGVvme}JM9 zeY7~zc{{7*L=2x&0s60)0}GR9sYyc{k{vN&wooJ55s z>WV|KfG)lA6Lap3z%k#hV7hDEjc#9krw@ zi~&uUXr6{Q2~2s?kBeGkj}OA=+=(z}C@78{M&!JWok}jii607vJURO8f_0{T3Nlxq zVINv&VV#UQj37cAP9R2YRxNC*afn_yM9x*|AXijku8$RKW8OZvWjoo0%Yn;Gok2YA z_FibMbEyHkrOpcM>KPUB07*CnN{1K{2y|b)o`3C*HgN^5B}}TCaU{ALty_ zW|%|sS`MOU|3AVD87ygPQkb8&*+IakK>*$rJ}gH1~@W%z)` z)K*z_(1?&eWNYPUXH)82_j84y@NFdYsm62+PnLuK`w~aXr^~k9j5Br8bAv>0&*rb= z@0CFY6l%B+o*CTo9bzc>Chs+acTLH-Z1ad;MX>!9>7YRo>e9-@hKg>r6yc>)t=Bswl;{Bb+82g|@Rt+(RF zwMg}9K@F1UpY$IGCKX)w)(5Strp(fkqa`QViu=EIM6-Kn1%?$Ywf_IxApO5~Pj4If YpK#2K-}vkR_KHJHjV+L+f4JWLKivCafB*mh literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_17_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_17_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f0439b0f5c6215d5b2eb789c1b42d030262c7a2 GIT binary patch literal 19413 zcmd?RcT`i|+cp>oMY@29NK=XkQlt~A3QF%5dJzb{Na!6A1*J$QbfrlVq<092AT3CZ zbOa%UlF)nLJMjFT_g&x2nwd3!zB7BlB5)2nd+)nn_jMAfqoqtmev=#o0#T`|DCvPf zgjf)WK=}#@@RzgYo>#yRBG@CD)Y`VQwtcA2lM ziuEMCjMB}GRTWGAB3xnd{gwp(-Rn9!ezew>jI|oskTwPA^<*1H68Ho>G8^SN;E9_? z_Xh@dcmA!i9Sn?tps&&bBd%k)$D4rTVpPJ&v6n9%KWH~q0!H4IyY(L;fN_n0*!%Kk zj+}YHi(B-F0*(Z83=&ECOg$eT1f&okmXo7BN><`^LzzmJ^2Rj;seTOFFeqF%BJx+5zyh1;@px9&pF4OjS2~y?}>0hV31#H-(9=dW;aRYZ10Dy zeHLBx-oi^A<$s$flaG>VgLWDAk5+jhP0BWyHU6`{M_Q-I#EhBTU;IuceH6ha=_A2q z92^sy!S4b*AKN;o@p1mMwQJLlFLwX_K?d2=W58{|4Sd$qyDJD$~ebqcS0!p3gY(Y+U0P zWhR>j^{X805Ga7LUP#lS0`uT`Y0;+d5XQdclxr9A>?sgrf8~wj7G2RtwKp(4V7;F+ zfUzP_aMNzW9)SF7;6|{kze>V_yuorIilTgG7stY-{eJn+Q_(5<6{>(=%ezvy2>D%5 zfe(+RYBd!?j$|-AmxuWAJx6_EVdJ!#Lnj_7p*a((iG-lAoO{lbQ*6v$!{zuuA(5&E zsD$J-`?IGtmr7=>s7vInN0Y@ynSsl2WN(FaLA;w_E|oABcf(ufGJNlWGx%xyq8$)Q z6G8ozRBVQSfhi2EV+9?@2CQB23rr6J)%@4{lS|j9PcR^2Lvd1QEH_Abs5ASf&tl(E`!;>b`^|t^gau)Xoa~L9^+Xo6nXHg zp(#~*)t5qu`D?}M-M_xO8+%d^+nsL6s)No*cZS-6+c+8e&#j=OwMRa=Fl-uO>-_V?|jHYhi+ERYLbJ&McnTmkgWdCE&c4 zy!%SRjjJeAQy@^b%ye#C{%aX1Efhx>82T6iM>cd%1^tA0m%t(O?-2P2wRvM?gYl&; z^SS{uARG2+5^7z~$v2ZI%ad-2=Pw^q9?z0YC--<>sx`T4JMtCd#n$7#{;TOBubVFS zMyum?d4-qo|Ai;`A32GKubX65D0H7xG~EjNP!tB0s16Ithwk4KHFku4@;Lu4vw{|` z>KkxsfQJvPvx>@mP4G9jgHjCezl471UuT{;e|sS_j)|05+JiU*`~i4#f%=Om%L{_szh7iUnH1$T=gN$1n977D0AGECNlXlv@g|-En1>Pcy}z`1=BVO9;#b%tBZ$C4 zi4+f-bseFpMS9{&voBTnA>Ziy*$o}Sj3Gacmb^tngebB><#<;=?|C+)d)#St=ySICCC$-sT`9Hv9TUyKGs8JGd4;k{5-2-@Z0#fjx1mbmL>(31)ple*bgH^X)vmGN|W9r!&alO2iqTFSmlht7K= zT)O)*b}LQ(|HhX8uagvV2_OjEhVDnfze-l!5%uruFQ{A7cYwBuRMkMQivVHW%ZC)T zojS1ut)1@gfbPe@GsivWo?INb^}#i3z(>M}r9~Sq_IVRzN-=K|@<7mOBj_wm(qkclV3Ddw zL<7PDJ#7ktN-!IMOeiuklK^X~^3EDL4qQS`!^y>}zrvKfXC-_Y+_RGac?p_=Pb7_UMlF1SVhz3fN1bl~h z2OkG|=X?r_Mg42unY;g3wgEBI^nlZ~&HF{VTdp6|L}27@CGhY}STOFhv>>4%;TOU3 zjrYbEK|8|Z%dIe(O_(0%I*&B^B?dMKH>8L|H7 z+dAi!0jmSofp<6L>+umSmu8*P;}g>aj~1zFOPhEH9gmkk<8F~wuiYSS9=TIp=f}E2 zuzN@Rrb2&z@6;X>h0=s{VIaX(&=ZeeH1l{T27wEi#NT5gKG+S|@mBeobjIhVe(XcH znFVK!TWTC9Na*jM!=4g6NFBXCY&xAJN3Owf3%RNBXG>so20?^Zy z{HT9ik|$g%>B!uI&CMy@b4<93ZyxS(@|S#FIXc+42Gr}8WnoTH*KC>LwK1PH0l)46wY2Tv4Y~K zvc#$g5YO_ShhEG=8^_Y)(TTs3bJM^9T27b^3Jd{{D6qqWLKqMbbZf@Oqs#x7?-QZI zz9W2PAy8B^VvN!@PnTyKFDM_E`9~=$qh15)oIx4IKT{%Ynh6pvWE=5U`w1r&D&b=r zm;t-z-Ntfx9ivhJn@*|PX;_<`xpz6el5~Q-TQ+jPy@k|`qbO6Y95|UvTdVx4!LEf@ z=h18vu4)SXV_2dBXfx^YhMe>qcSOW`vXg9vA59UhFR+i-W3Ji4M}iNPtm~{f>kmlO zs@z!rc{`fLw#w7l$y8N`fK}>QP4p7px33z68rX`fr zx{e=M%DT_eC*S_#2DTq`aSJJ!Vv#mbm*;S;Z6n~m^X3CEUHTK>d^pu@TeEO_N=jbp z1?_rQ1)vQWNTtqnf1Y){zaGT!Dpy7gGImC(~p$id|^ zjMUJ#=O~_97XpVGr)|5TycXF_M|pFKCWJPDbf?XBrl*@dsN*z6{^dC?kYUH#>V%Fq z?)2wwaJxK63!ArLZK3Pc3mnjq$GE@@Vy@iBqwgdu%z-KJm)jE!wvN$z)VYIibU{+6 zAWtjWxP_0Hh?B1fXXyBqQzio{N{}F7D|vvZP_x2gZhof#!Z4peWFuyO1 z0e`SE@Rz=;>f0-Ufj@MhekYz6bhNx0OwmB3JEJ@$Ig~FNI=EwDd5j0Fs19BF2-pQ> zCTu2>>m?a<4lg~VlPE{SO7K9W!qdgyZ4sJ0kf!dVuix5xjrQoN2DfMuCODm{+EG?p&`p#6X(Q=QXtI zmnvmn@N>jBnEI)8L+Uyq-svzb8puuqzA@!3uIGO}Us8R**SCz=vH%<1pW{edB3gq?u7a2I!ZPyM&w?zcP zE0^86PDxMkc17O(D(U%V0EebP^{DvYs;9JZQ8v;GXQmcbJkD#OIGamBuCK^^W@K-z z%{YJt{!CpBO6^YF-%%ASH`8#Npig|7D15|hp3`ir*{aS!+jC(@%7hfs_9vhlahVs{ zS7l)-A0iB;(8G2@W1~?Qq(kLOy`gA>Bkxr=FRTJED&yWgISmt+I9W5~XQpcAaA-6}%XZjm|FsB~uo``X0 z7apXVX-L6XKm&j9J0=a)?mb);I&bXsKia8B*y&$&-DTw%pye3Q{j8}=x8)_XAWaG_ z;>-&|ri>d&TR?r9-}=h=$iDTZibaL_QpOJ6kL8(}U2aBIEwu>Y;h$>cwtV~+xAMyp zr2T4xaW$uBRUe~dy=T_7rU2hn4xR&@4LzKa43YF|xvAL@=?qG6mKkf&FsW#1^Q+}#t%ei1Pz7io}T2m5FTi?D-T zb@gD2E4Vwfd^fJ(%8-TA2~EumS081tFIi|Y=uAx^luyB*l1<6ilh@`Mf!aNFUNY-u zl`IwAzTGyA0vMV$;fP>G+|*;fA4v6^^w7km7YM%-f!zW4UjhosuXW9Qeb|E_S-6Pc%;VmWaoG?v*T_xq0)5qR1I6Qo}`}>4Qt(TB>E^kD43|YLIW64-v zVbiE2`>@i};W5WU5xl&3&C506dBcxb+%SG7nU|@@$3gnXIPdkZXx59DPu_*ETk{yX zMluE`Wk0Y9d61v|C-6j9qCT;5Rj-#1OvHEUBimH{GxMkI^C#^y5Xq^2Ez%%TAY9o) z+|pp!qxF#r)f1QtGim-J{XnFl!xZD~U zT}9_U;|5n#Bl3|mX`yK$BW8VaUR4{uc{n^G(3~ZpFVrkgv#eg{udhH;qNQ25d8~&v zie<|tb#2V9>uhp1UaOHUFtvTW?es#z;#hLiRg_uN4}1qb{SH#XKhR%5kP>%uLYt7C zP{AFE=b161I3<^2xC>qe&3PkRP*~}FgeT(Y0oA6&rWJacqT!61gJT=Rm7w}uz(8Gd z&Y{@j>21Nlx(IufzAGdz9uZ_7FV%YhE<)cvoVE25=U-3>XYkJyZ}q@pIz zVA{BuioS%74A=*ET@~g2^)&$ZL3!pSmuCSFTeZYi_}DUVp` zP%Vww$h1IhoFM{K53^1eDRxxTzxREH|LheId&-)@5h}DUsqZ#U%ur|k$ zU61r^Z4zpN0%}0K0C@XyP)ev$@AJx>;l^0_{p2)u1*R4Z;t-Szg$0NCkJ)^va+D!4y6MLHXre4 zHQ>3;PEax$@~?#asEchnTf>?b9D7_;I_ch|br7X@yh-QSb%ATD>t_^n5eaCLy&i}Z z7}@w>tqW%r0hdeGtVW^KkL&kZP>w!4a3;F+YSkQtn&-iZ1w@s2>+&1a%b0PN!Ze06%qzW#(aaLTIeJn(aqH!41Bc8dtU?!WYeyUd63nt`!AfCJuICFn7Eg`~BQ zEKu}LwXjN^ZBMat(fBo;n3K<|#ow6l&ZOmuO-;&sKB2KO`Qu%d2cGA2#l>o0u*-#? zhu?MQKIJ=~k*2~zYuPs$=jSdeRL7~B15y`4tXS1!WCNwN*uH77G-QP(bBNI@bG24yaxo@XJ9QIaY{hQpis4Bl_AH5j|mlq2;oQmht zRw=mK>M~zjX6=qf?(UM6qc)SOTj!*|cA&)x<-emHH%J3}Px1@&@}>g0*#gYIukAQN z(0jg{N0jEIXt7>_VNb7X(=^1bHMul0=nObMa`b!d#4Y&|Yri*-?*Fz?4F-Xo$db1dg zCrbU3LGeA=R7D#UME$fdc0vN2N<0mP%Bec1d62kKx;<HH?xfXQ`kMrB=JU18;Q!0_+0V1s*-AG+Su^oxJo_5Dg$Pi&6g0g zx%YIQ5h0$p{6&Ze2}91LV-v)x=tIrHb)fvb*QeLe)5TsX&7ec3B6Ago5bu!144A7; zlh?(<X~akJP98jd?q1SO*>ApN?24gYE@xv<^bgMN=$go(SAaNT%MP* zI3mud$cDA(-2(-#8vkOTy>uVVvgO87e0%g7^n0)0=TCR#+hVOb6mCN>EOBmhy*Wj^ zUA;>KZ(hGTB@l|N2f%8T5)B^FGfJtOha5#zaq{*f`&^rv7eF-m?6=(gMe{ko*Gcbi zJ@3i|7B_be(30rc@a{EB++x>qenDViG&)|W1)0ceY3A=Mhc>?-57Q20D<71?c82;E zsVe1NwYfPxNN|=7!uO|Y1s)kY6pyiRErHtbKYBr7z=vF-{Xvez(LC1?tCte=i??k>CIDhW0o8jT4 zGZ+VyydtBy-4OvPI-3q8F}>boprF=|OZn4}w*ul-o zcE3MjuW~=@KHcfE-PRjvJNLdbCSK%8Q+CuNdj~s{dERvH79(A&kP>_z-8{<0p%>w0 z@9K!2{($%ZDF!eF_x{DH#`~#to$Ak=A%H-sLbzSa`qed;h5Pkn3d;<~I#RH*H$wEa z*gIJ3R%rQXBfl+|Cs87+NaoH(p$kx?2qfqsC3O`1)OP6IBk(M~!*v(&oeMfuj zG(XifIXJ@a<`#({8|vYLt@s80= z2`@v|Y<|<U{L6Xu%$ZM4mX{GYBXF!tbBxOZzuzl^yhb`eKA z&C)x$=RG#;TVm%B1=e}??DH={j^W6tFn^%cMFTWL?uEpLo~|e0nW`&Yg#Xxm91z%> zYE}y%NG>(~h}+J~jNVhXn>MMN=`+{st>kuHYHDuwUpaF$JlvgAxkERVK_l+65bp1S zt(1nIp7ABmRRyyC(M(U>d8Ys@wtV(fxxZ=ek8X+v;Z+)CpM_wT{$4qGzXfir!g+SU z;iUV*kkpo4My#26J5_dD=8N+qujkl`5-c8Lm6%*`hO-0oyNlW{LY0%va`>n6jhXZI zf3@!!6G$|jJb?C)P=~CU`jn&3QHhQFWhR zPqfv?DFz>c)q3?jN2!_BeDqOce=@$msMy>36s+Brtbgt<-Z~8GF_67?;DdJ6c0mck7J30Oc^ntx}xhYRi?SIR-Zf2L1{rRZgs%?Xt?R;d}KjP_GpU26h zsu>ws`^L^lUs;x=U0?6DI#(5pUNmEEeioU32JQjM$@EpLU3O5(^XmCM-^uEwd@dl@ zNCfbxCIl2{qq`y-Qrus}umAkC7-I`lS8VP3NEywx*8n)gdA*0PrsGDwtj~VnId`L) zA*Hk&;c@)E^UbQM?7fEtYhZ^MpWohs!V6RNfnT@9$_&4M0j|W{e#g>DikenEomVXl zbiC~!WXY!;u=7OLOh~bCJw3@^<8(W6I`}NCIr#Tohm+^vZ%tBdvi-7wS?F zwDh3W^LS*v?);8fu#MaclRD4Q;1DlO2HJ@Z6O!*tP%r7tRG8rK!zo%sN+xUsreof| zG8OpkWLq}{U^vX09g7TndJ#*91(+h*93?{7KtF5b?NURNy>f zI}JO!%k;~}voz@3d9`cTwjW_uB>l)zB50R(Nv=^}E@y2OQHgQKBl!sGQPSDKpQ&H?@T;j7O*QB{#2AZMz&+jW19ht=PI9xpe z2R8Mkm8KPLMhTUH3z8n`OdUWa=nmHgLrzwG#zvL8GPiR7UiIQI1J z{zz-H%UXYRHsA;^jv0>I3m`xfqA%M~Ah&{?Qe z*qb_W9&hxxK=LXH8^IZQKT&b0tLNj;%C9u2W-#^sO+QeJV=b~}LwDv~;hbMcMVL$m z9k*|#!=4FA%(~XCZ+NiR2YDZO;DLfL%`=9W z>Gmr;`DyEe)(;6@`x7T7Z`X&?xj&#QSHe=@d+X=I*1w7NfA3ht_jDqKHq8ZZQdKRC zF^L7%Z}4&SSig=gN%1sfWpCM+8+-I47S5cVNv7>N8tZWKn;8gGys|tR_*?r#V zIKJR&P@Az;7Zf||%%&xPd!~+i_1$-+w67_T1X!?1W(<(E2ofC=q6uK3&3a_InvQ~@swB6!Pqf|pW4vk5u z*}A7-*?B>WX#pw8-q5!w_8cyq+JSpI&wE;VvH)l3BU|s|U_0!?^+=Y5B&S)~+k`_# zCK<}1^Q`ABJ^#!SiD(nC&)u09?(6Ex_>U>qWyu~CwPh^s%gGEf^pssme11Qu z<64(?>Lae{c%1uoSzcaZ=m|@W4eLPw&<)US#!s0KiFr|a;)JZHG3KCK!@pH>8XNmo zr4CQ#mXiF>`|;lLTB?tkpjVx#hh697;O-lem0sD=A1H*lgbeHPiU$Az?Q2xFhdc5s zaS++*aQ_{!ISG>FjO3Ky%YbTle8q9Wo=17FD=6N13?*bsG*zxSGu#}Rr+)P=-pN&L z=Le?kB|&>YO8all7~7FAXS-4FZuqYjJ>6TQc#zYWmRr_P+_(B=eI{KuC8O`RSxbbN zM4{u)Srvf!a;+{3^~$vmB8h?=IP0y|Ws}He4}8vpRrpko)GC{wsG}G-n0%MU6t;Hh z>zpLB<$hO2+CooxwVyFiw<*-<+kSaP&-`4_W-)C^N%4qm+a~Ztcm)BjeX}26u(#^i zc~d_)aw{o`j^eGoS)FB{x{{Lol$WEkFxn()R3t7I=*~>QjcrXdAKNnoI*^Jq;|!YF zT+^R_)zh;pE;-hF{`^NS&G~!#!T?uwosBWuyY0yXzGZ^vtK;SKnQ-sz=k;;PZ=-i_ zh()Qu=mVcb{XvWfBFx9d)rIBHQF8zWHZ@pOeqwQ3-BxapV6J~wEQ!?@7aDwjdEOOB za2_9`k6!4FmGh(y)%(erpT!1E(9<6ApFHKn9$7%O;c(HawW-W<@hX{qr!aU;>V$^q zluNn0=soc&bNGajC}%;$*^eu>b z6oQ^bZb<&jdZ5bN;z;7QQol&{B+anej}0d8lg0!)Z~bmB7H{s4^OqePYw=k*TU#0P zzp}@y09}~P?(;VEP0`@GTfPB)Fxbxd#k`6zM2S{!`-Flq`fAp2z{UgKRKA zIEW~KC(wnX$kd`x28~tAPN(7rm1&w6t^f?o3I9&Zb-9K6H^Zm`s+VU1Qn)svm;z6e zvz4RL`g3kC8rFFUCneQ*;DjwmvrnB?o{yw6lp}NE!G>r1CA&9dSyYIRM{!H0xuuQF z{-=lJU6kuJJ4i@1YQk0o{a&HM#mziTzHBj~L~wF=+;MtS_BjCJhv&?P$+&UepM!X3 z!#%G}E4WZ?fRGIX(ES^3zM0|c8%02@s2Jcgp@9ENsuj_K#im;tjg0?hch>uvuC$t%m)vgDg!mo8K zWZ(}b(#hJ++3>kBE@8(`q6fk2 zHi0$HiJ(nRmiVrNf-J0$ZD}!&LLWfB)5v)?c~0YPmUh{s0q5|05y9K9UWThY*@!5w zjLK@+mf02pwpwJ79V05L;KsZO)Q+FE8a;W$%UfE;XC6CRdFBxq>g47H}$(GEgfCQ9u8$0*D1v`~iKD z?rw~ilk+76$5I&<6kc~;ciC5F4wqh#XSqv^z0J^QYz|7v3!eQj+PwRUH6V!pn}}Rn zrbnA4bUa8hrQ*RggN(7&%XWDsz_2=*LL^d~eI(z}R|(%x4kdur+CUgYOGvcT>T3Kb z?-C&GMg~bUh-LNH@Aazuad0q7!O@YM^>x);l=Z(RJHBw%Zzljr6bA=!@vXvMDYOK^ zV4Xs?8Ok>t=;rL6D2GB2a!@Z`V@V5<`4s0e$-#a$P>?N@8=z3M-MB%Lku(ku`OK{o{5=%TR0Z&>s2lB)c-ssJF$$Sh_|x!ik< zHj%q8ho2m>RYcGX3tdX&v)(8t_L3}+&G7$qYUBR{9SQ^8{|5hhzv?4gK%~k%)$mzU zPz}`U9o+eT)pgNyd#JysTZ^9PNfP|4rnzejoORZ7?vnHHcjVshd1@0vE&w|3CI}`J zB*_vNr3ryEZ5lMJp?P?_+YKXk9q*dz|97fl_XzFc;7CWs=&M;<~XGP5(Ri zRT(>gQ1vgRIj1uB5^m-&{hR}Io032@1PP(`$cBSSPs0ZeXMX+wl8$UxmcYM-8~T#s zKO+{_pZ&vQ3IrI-BaSuatf}M~s~P?^VJ@+R;QsXpiR}MacGT!G*0vgh1|tcxUI8tr zbE*rs1N8krqF$YI7UkeYbAI$wJB`#z%h@dJT2Q;i!cEm2)cTh~2-=)B0L0%GN&{+B zk6jSrtbvaJ$avYI$fXpUaxIjnLl;N7@2Q0E)RvbMNTK8NydDN#uP63-GwM>Jp8+eG zG{q6l3(ot^lUZDK%Yb3OP6tt49^TB0Z=3)-`4iKA328y0xy&jfVbI5*OPbBKq(^N3 z;UtUwpPn@MpTI9}4Pd<0A2>B1EkLHOjB4jebU-POQV zVUTDbron&x&UGsK=49a>fhKY%0=p235j2I zF@3IFV$GrIvvcPW^P1uKru?U|wMfa@zkkjC3=D_~1-)+!XSOp!WhD3q-2AhAr6jvP zWn0a)RUI%HA9CztyU8H5=aC%F|BMEd0sC7=v6?nf>S&81R}K>sLkYJ93A9_t^;id} zrw=mbG&l43Yq1QL+TuE7*|Zc+3Y$#n5sC-qq#tY6oV|e_eAd>Y2O=iVZ0J6YbWNp` z!`Q6H;EfXhdsq*v`Di{h^lf2hY#rCH|oFFR&5d5LK}TK zSCr5lBXeyJeXtB?*<15ifH;;7rWnndk;?0AVuHSOX!yEPAH;L7}8j|-H;%`)HRJPGdAq zANwXk`E_TmrHM#IjUXi|t#||{>2ypK!ee&AV|HFk;J^8+HSth=i&%}9EOB9n6jI^$Gv4#lb#SO8Rw=JG$c$LIhd;}`K zyR#jRRqR~P=Ttf@Fn?@XuBT`W*E`5XvkzF0^bUZ0 z@MeA+Lt*q<3aQ0x;X5y~eZ-J&(b%Q$2d^n-a--CPeXi!)TtL1(iLaXi3Z&3>WRfDT zi$<>nn6HFOI+LN9(7!K9@HrMmcm?Q;AEmkMc z=)W@9_oHITPtw-(M+{z4?QwPdaX$7r4LYrvVG@T*EhX^iJl9VcGfy-TQOzrgobQU} zpW7vfi;nJ;lmxOf1(21@{ z)H9Q^i^Z7PdJnD%JN-J;e9Nc|-nji`$e0b&Skx>>Z=%LDYg?B3YjRS_HQ@Q=P1 zAt9z?-bRhScz($lvsO~tIoBd%)fHRt`GwFa!;;}w?(5`3m8~)PdpnV(uD8b91GeK` zk`Dc!ib6YedTC1YOKXe2n^QxZtB691gXF4=tc)s8|uXC5|Nzc?Y;6 zkH#w!tu2i-%K#2bNBQjFbP6+O3^j;qlZK~FuAlEID*dfeYBzmv#KBa^dvkdXC$B2P zlq=4glI)fH`7>z(jeLA>u~EOfC^=l?j?b$-8L^<|HwID>@F5lo-Dk#qLuf|ZUsx3p zS{^zLVw~NV@B`!Vk5|G~h{CuY-HxwVp;o|coopqiEDGHF{zA9sO&AY-+5riat-$0k zsdS9VnQU0EPCT`n**It5)YH{4z;!Sj05_Hy9PLk6AU9EY z1)w9fz}=f82?>LcsNTu-GrEL(0_m?y1J>nN$A6>-*omV|0`IbETb_yn?R+nCte%)r zM|5+m3vYC^LP+^-w%D!VVqd2-AKpjC*|_mopEVtRN#KWTE|jT)}mY=!dd#l96JMBgCFWiam*V`_kB9CWfg-(Lw5TGjf;3 z#Q1)jj&<+JnS#$B3`uXVTmU9Rb(dL(rOgfiHt31Hc~w}$J=)sh(_FxHWSFn_%Kq|I zcYn4tGda2*y_TF1)xGHx_;in{<5OV(L9n6AYgG|A7aJLU?Ayr49i1GvO+Qh*$Vz$m@TK_jp8MZjA+HI=noNMH;_UJ% z-$kxZLhzOz>OnK4x+aXN_5JW}#F1NZOlnjc-${Fb;~_PjJ^4a(vud93qk7(W@;QN` zHo@vrV=&^hZMJd%jkn<@Dh3l34}*<>`mH5X?m)zw&twK;ls z`-%2lG*1d^)SS5wZ2hs)nep9v^;w&n!%dGw;PVZSg@$)~$m4s6%(AmrgT6~GR99`; z)JsRgR3+Y}`C#|D>)x)baP4sPhe^(N(_fhpRJ{R^{ zzbkPNL=`*OS1~t$Y$XEtq4k#ZkBZ+A zBo~SPoxq6Qzd_qR-gXvlE@ZA&QAny<&FXQ#J3Ck~+rZI{_m>jXD!+~tC;-yniRE)r=HnP>Y>w7_J3sxUv=Il9hw|_XpHi3-}q{ElRCa9 z+Vu<@Vd1vsRr_^H<<)mZC*!*4h0WAg@###O=_6X`(98^( zPqzeiJyHyO)EHl!t*L5?Pj~m1#vPVQJek4IOz*F3JgZaX$aYm{-(Z0Rl6(#KGNN#< zzCPIlO>2W^3#pcSYD;rPnhlOq$<{B>9ydweihShHqbwjBQwB!fKy7}U6-YN|JWZi= zF`#*{c1G&9jwu|LcO174SAZtD!?$(f)LuonSE%^fMF6keg$>X0E7RQPKtH~=B>MS9 z_9D~OJY7`^5CQY!t{f+loJs1nS!@+!y>Dn*U5$eJwW~EeDl#Y#d-~agU!R3fpXDwsZE29xOpG(> zGqyabYuDcKUHcGM78_vpNvhhr1=Nu7b6H7HsB*#@Vv;<-y(Uwezg8lZZ!n$X3fY@l*(Lx>M&kJSQAh`$*>Ekhj0mOGI08^Ck9i z_a@Qhy9=9Qk57wQgZPs2O7(bki>@W)ebckH!rh7Zvc1Hu`e-#XPciqK+%yXU8G zL!FI3Dyet#$HCY5K42Uq?zF)PYc|WyfhM`{*LhxgQ-uTomX>Y&Js_hH;-dYq?T(Z^uIF(?mJJby&3`Ux|%5G zKee2wYi-Td`qc6O-Ao-L?=D}(=s6^x>-@;i`(6^c+*;j81(tgJE8AbVxMHGO=K5z{_kB%Yo|ow@FC-m~O1t zSXju!p4&4h0$uhG_(V1EV58MyR=m=k1kQw>gaPXw>m6$mLlL+&eBiI|pFcZ4m$$8} zeBCi3zFAglG}%fkkhbPg#Ue4K1B66x7=GGou8zPiy+NVez(Zujc0;n&ii&D@2Bp~$ z9FjeKMpfy&;lc8Xt2=Y6Q8+q`ZFOUjCU#B{r|*cF{dOIA_CQ4RnkVof1I!nn3sCcF zB8KaDvjLXyi91|&BAI34k-Ts9wfIhd$sP=A-wUwYF*jrMnrm^=@cdPLy8p^tb<*$s zD}m`Jn7L`~e3J>!F6PKb###H2js8?rdnqLI@3!IW-WKc*S4?YGki=JPf%ArGsj-|2 zZa=e)-&*9pW1DPvn6cE-A)~0bnT&wIB6G3mWS~MTV@O@*$@>;*q>r`8XPv82{>#Z* z_~84ZRe=fg2hx2@sg9a3r9}Cq&8Un z_rn)v6{aRok*h<_Uhxv3duy!S@=)q;6|)aDZoA+n zVd<#ksiytu<(j4avae5^af%$DSGDuCrk!I|{kS+}Lt)YNEslfEX2$<@b8T8hi(F&{ z92kaRw*?m{FvdX{^;5I;pJoX(g#YWte`hUlbd7x_DGCfn5cb~}z&rGFWeQ=QtKQ?@ zQ#TUCz~ZG>S*M=f#%QVD#uWQ?4+EFEF+r+R+e)s8LXtQ_gyfnAAfL2bV^TbNZR z&)wYqF7@n-TET8Wg3>H}f~;d}`Kj^GJ>K^UtdU4Q+d1iYfPo8Y6z-A#K7JXg24 zy=>P^m&R}qZH492i64kyg7Oa${;TwcI|*X+hn$kzB=I7&x~ix-ic_BZ3LMX)zQ8Cq?`~ov4xvWL zU^Z~FawkNbrukuXMN3JhG7Ui%N!j~|KF1sG-T?-eRQX8M`}5wrHlu zTs6clQS@$PsoAJYgc#5Kji00S1@1xGbW}D?@hn{-oQZ9a-e< zBgw*BU&bK`b< zp(Lw^^GS=#BXpD7{1IVbhVv-^p7!fzR4H5XiMNhAsfl-|eWfWE<|sj1p)u?TJkL&( z|KssInD&+W3}LzvG%kvU&3PwcLqc`fQWX`qTR&%jc1xRJ3{j}4s>-p1ysDGqu$S&3 z4&a{0t+8l{o=E*72`HEi)u3g{0sFjAI=wH@#KU?LRFqf#R){j~etZnbg&Q-22lae} z!$Q}%sFXSf_M!$$Ny><|K**Q~2lE^!AysMk-xq5yB)+5T=)IXGRh-u|ni=hw#K)^2>oI;4;OO-v`v!3)i~$8n6bF#?XsE$LYig*ABLkE3-r=ce zbv631$zsg)PlgY=MBk3>|GYl`k#Fg{+y<3gsfGC+%nm{Ugo}#c-is-WG}YdA>`L2h zCR062*UUap?zEWs%*+$}s_s=>B54q)nOy1~$C(cLW7@>02lqBv;}h04!SQgZT9EP> zPj$iG?;R&^I!HwfVUQ$;J^Q|+g+x!idAdm~!47wH7IxP)DpEeOTr(c_;lkLLCl;lfO8eW4{;oyF>c+=dIh9a5t=H zD4!H#Z~V#TmayRe@WTbO4@um6{5|aE^4TeJ-_vt%U;oMGW0p24ETC3L<-mToBcfZo z(_T#y`N8Hh*)2%@gXM#o1htc2Cd}{ecz?}wgPQ6~pGk_$+#YRhw!qU;V&1VCN%;jE`5jyH z0%y*=SzH8`xyvHM)U)U5_ez!Lt?8=oUJA_G4Xh%rXukxOzGkcZ!Y+kQy5{+6a>@E7 ztjU~eYkxN^xvcWn>~8(cC7)Mav30wYJIT!R)$}bfmzF;M_4@1?sR=-bZ(fR_Z29N-xI)%=bK8{FD41DoC4Jb)Dh6 z>ye#@Str%;*|7dG{@_0;ZIa3*bC)B>FJ*bFOl>^hZ#d8Lz@m-{rP|*6lT_a4v)awR z_ETvCXM}`cZRSneWSf06Bb|%;ch9_eWvfI6<2{Z&vK4Jh(rej0-6wp>yRV~Z{)ge0 zN7X*@rJ?;y%NYOLzB0{|bhq*6QGd%IxKS>Ge~&@$QdtYZ9hEMZfFYl{?IHB&RLAR3#&7=9&6o9G3|o47=gUv)7jNsY+h;v{^%P#FwJ(49OyXN^ z`q*OG%*e~&=-XN={e#ofsU~si+u4_%EC%^d9TXji|&1v`xBZTsVMzY zv2`%&eL7X}qJ7|TGvjO)zdOLaZ5ui?g7+@3t*G|+W$;1SlXa3xy|SnOFU|w2I(`(n zlz8uw+TnA_Y?5T^Ke3AQEbV^`AJ`?VT%tdbXSStCMWstkN>lvlGdc4gff90=w$i%^ zTR3*`{9wD_R;2ja`M`JgkiAR-AL1U!H^xtl`4P2Nz1}~$GU8GvaO&^6hu*qa&YI#y zafi?3#4qhwQO*Nu4W)gvv5{SZ(LkCF5;0{^e+O2>djOV|klIkVl>Df7XW7hkf7bLF Rz$3UAJYD@<);T3K0RTmdWY_=z literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_18_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_18_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e301472340c6266f755ddb97353fb29328b6db23 GIT binary patch literal 20665 zcmZ6z2V4_h&^AgDP-&v{E=53U=pB__1QC#4BuFuY-aDcc319%}MWk5>MF`SC!2k+` z8X(f7MM@}!Uhn4r{=VM zNk~X_uTlbMiZ3=~fFD={YgluZxX*rM`xqXfRl;=+ExK( z-mU?`PyL>eK%WNqczOqTdN}h2J@fPT@b;3C07-zvc-;d6e3T_6|KIBp-hOV9H(XiR zNJw}|^tJArhZJni24@yn7Ow7YM~Vho;IhW`t)JBTH3(Wa3R({_7{v=LX5S;LV@)6wQLwU>8A%IC2ol$VBhU^(rr3hLOgv7|i>j=JOqIpKFvE zqrM!^KM4yzyzKlXK4C#4AsN86#5ZzM|I+`(OaCtiz3qvKW-5&n1$CGpTbK*pWbVbx zP4$*#YM^5TlWx%P++5G#*Vzr(UV?40P_U1n%<7|>sYtxn4hPMPd1A z$jTSJud73Oq}mEemOS5ftz@IT$%3`xIg)BP8Q3aD7awU(?M9T!9oVx{`7Hcw1t+I za&y7R1;pthG|jfPND9Te;IUx5P~X)WLsC1yDkHXUy5hH$8=*o)*YO(Z>&8ZzlKZnI z+rd}<;@+FT@{8^|tw3LZHiX(SW4)~)lLd!UK6Czu>R++^%+#Pb2mgAzruB%`phv$3-(p$L=FEtY^Z>6xUM`3#!`#$Ev6cXht8DsIQJnqfmtt_|DAt=1PhCZDR5 z37`oPFz!%tNwrf^p{3LF`wJvM5g}l&8CgS>4L_{qpYJP*Qn>&4$aFZN==j zJPq{?mrc@d-}XMZHfU=Jn3exvheGgo79K9N3>nG=Xh7`!<_NRxLum-4e-+aI`)!1T z?@DzNwNjX;+KBtQ+ie0ha(Lr+ujJ51XuRyEks2mmL8ny-7k3(W= z{-;eGA3lX;RG_e;^D_xB5TiNFc?kk}tn7vHZzwkAIMxD$)0{IhcmKV~0Xl{yrjs;^ zY5<8TBCSp0r`)EW{vu)q4}jhq>DoWVp0G=Y=SdG8U$Mh#X0UPRwhpTax`9R`fAc%_(_f9v2q0w zFT>mj2#1Ll03^xRq58Qol6`+i6#gxab?VLL#NN1g^s)k5FT!C4G`Io)&1-uN7uL|w z^0teg)FK>&)ZD|`RcoXp3jkZ=0Bnf_Z^%uWS{^e0p7b{C4=E|IgW*Q7R>kSN!2MbP zyes<6kGCrN?8te(HfC>wuBugq>C_X^KVA85!;fp7Xp?6@0vzm50t`^e%gi^^f`&)1 z>Hl*#UFca?DB;bGQG9CAwN+Alqj4T(XypqVZuuD(zduN zL$W)Tm34G>&(s%9#kqhb(QI?K;n_VK*>&ah)NPaLSf%NEL}26VH!TtO;GfX;-t9}O za%|))2fIomMwl5G^izRpqb_mc79ZRf;UZ+!QGZZsQz2d+B$`(N-B*oeuYAgKPFg-? zrh33iYW-+99PJB7eP!P6LUe2a;j!Iq5EM5O7jfGj8b?daEBi9I9e6)HZpw9k;3Sn` zT;$883A6%#7|v>VbVH;<=~a6}E9(+m!A02iiMP@5R4$5eT(_=F)c6TNMQpB~X!bbc zjZq!YpU{FCq)sHVri*Y|2l~&-TN(o6VOVl8FGidE$fRgHBJeOkgUvSG$cjyf)?ZH= zkT8kD6XT~-Rf1xX%eoEn6^*C*6+018o<>Bt(W=e@URV^{e}BMk{sfTLgJNNy8If@r7z} z?J}WAP=izo_Ek5Y={UFGZY^YVF_B zwtv5hN9IO1l~eUbBce2AKRvM3>H)Ns&+^7~?WX8I38BYz#ls_*b>&nu2V**}!LV+) zeySgNWxh!hptI7vABUNnuPgmg-D=;BYdibfO@8ty-^myB&}|5~uD^4}4I*laBJu5C zC zVG)yj2W+;#=Gv8?Li1g}(k`y3#Jq+st?8o5L!#2Gbi)D%Nq3G_-;-~5voOFL-bKp^ zB9>oKyF&+IY-1EF8LZMz=_D`zb&mQ$tIM8Xhulw*z&hw*0wDAWtiMVlU4gdn=R1&D z=*q6Hx#uB2*a&;MoiE%l=C5N50gUHNU)3ia0oqyBh&$TdLbaQd05+tv-`UTp3pU8RqE7zJ?X0|9)7$mk z%Mg-q9(xS{fQ;1vcq=`W8GDD0R-sy%;$GK9V9){)qb1TTr0 z42s6kLl6F0R;2Sq-04`&@H(W!XFcsHnoBz8Kn6+dt7tw!L+Bm^oWCIqpw^uNCSYjJ z3mP%#K*HX67uiBL2HT53qJtd>F_IM$<$V*>353MPibj&aKUg0Ms?>r2sW1AcPhKy1 zadq<)+pQ?aCnlC%%a*~;UkS2;@NBO(pT;g>u+QvSs*r&KuFX7prt0vrmwx~LxC8AQ+u0{p~CCh5U0f8j6jI+1h4n}7>EAO{^y%vp;+}sP9><72&EUmV24@Al%5K`3i|LaCKZcn*sin> zC4^7426S$)0+OM$8*q3Ibn)LU38zWD_8f;!I{hunb+6u{ET(!A5XU#RtM#wd1MYfNQV<#D4S` z**fi2h16)o4Ao(Vt|c_IXq9P%sCU*sOp>XX*T$m^BX4A>>kM%H9L<&|E_%My@-Urn znm6QUFSP1r_DPN&;G#_g>zKp+6y`OqDLNx20+4+q%g3r`6wR`hlg+7q*4k!s-|A?4 z?R#%9F!VmQclRb`4kpBC?Y6T{QK?eU$f3kGPjtXW|M_No()R{ic1fR{ZwUgb`zwU| z+YIkupjXxufZt(yfVLqJNQ^}1&dBlJpCLzubm0n1@=hsK+dQkkE>4a-LiBB}wm|#K z%hN*RX0}=`y#7&F!h=2E2X?o2Jzk*d+Ky$dow5lZegYBMt8@@fxQxiy!FpoJrd=Jck)wG^ z^0yq1ZP-ormv^7Oq%(_HK-3Z7$eOOCbLvU=G2s{;4>}2hG}>kzgmzCyOmH`RxmZ=Hm04vfXd5 z@G13R!PQ_V*v1vW1<3#aPo)Sa#GKNSI>Ikws564G+ECW%B)sYlkZrZ+yLA=kq^cQS znzc?8BH&AT^b*dr!1!wLo}PolH7M=0qx&g=;DHF7{}qNA++IM=xBXQ{t*~j@akyw} zQ3?R?6%@gyT8gK?lBBC**ZVg(_KfUcQ*Bw9vRN~JII2PdVSB!kjWhLsFsrMjMaf6J zLDezFO6)Xw!bl$JBrp=cH??Oi9enfiMbq~{nBiS+(>_#T_j~n;3T<#I&BQz2y;7^TzD$Q9YSBI-aG2eWORNJ;zG4E&Al~CGbxcq7BDXO zqlhTy-GRapV@?~hC1q4hhMCp9s^%1{@RRdt5zai5eGoK}k%7(qKVgJNEdp)NIfN51 zF{j`uN!cURTGiS4FF-E^%sXOITE`bnv|Qd1htZ3pb_poqy84o`r$nx!fKxedHgN3k z(DGA)hkArGevX8ZMzZ{%7Lx|-&;Ms2kx^V$8Kh^&6b+b)`GLrb<&i4;y178u*K4cV z?%n~DNp}Y4f)f*ISc$`C&2T_0g}IP4m=RW%Z$P1dhrxGCcc^qf7^N6&GOqp z?By#RP{esmhxSZV%EoePKoNHV6KF>a(5NlaU#atGS{q}z>NHV*!igSB3uR!i+`DC^ z71o2Jzp<^?`2rK-fDHuvT6nBJV8QniB_Fy0w`+~Q0-m!5?}0U5$A4aRmnj3huTsFT z3F~2@akg-Gltat(ya!E!0KfCqe}g$XBV8QXvn?&GCW8YzpjZj?sGNU85O50UI1<D@*{T@EzyKeILx0enoQLFM$mY}#Jn+hl zpDNZgGTlH+;Mb8R>3gUbUDfU}jqhhbRss|0g(KWo+I({-ukTBwCh7$l47j%f29fGX zA*;65V~Obpr@T^^H_`U=n``!*4Diim>X!VG1685~d~X9+85Vw_a_C88haec%de$Sy zE|XK~fXczNl5`q20W3@YZ31KeTqzFSY^(ZlzB4kPry zE<1hoII^eI^eRPl1c78B^qn&BM*Hb_WwIFLf!qR8eFzBu3Bl%d+qxf$w*T@QKi0&b zYiZ34Gi>su2aYxl2lWtWe2F_C{pPakP_WSq>#f!v{^!KFjhGy2X3jBITdTU~D6$8< zhSd2jh^}NKYBnIU3zh}pM-*o)I}aCdg`Mg;&Kb)$7L>pP?X&GMpjA5XfG8>_1C=8W z9sq#{qB+2K?0x2azysbXpg>ek72!Sw<`DX|yzQrAOEkp4|`}G{{_cHyKF>WoPDL0+?cjAUlbx9m4 zF|6PU8wfoIn6FFp9>b zG88TEB)KE9a4DE;t3`QZY$8xArkV{(+?;*P+8l-7K3jX2M@^y6IYQ?{skbUKx;|86 ze9-+)kVuxspK6sZQ8@xRL4t^Tf5uMVh?)W`e{K0X{w zqM$GTG!1}jL{r?4(TnNr%GxP(^o5f+#x(gpu!e*IwT&k0jv+_oJVWI;a)7f)sbUNk zYE-s4sL%dguR&(@ux~2FdUT0nuw#Yjw>y;?Lg-*-VPom~L>ejh{W$lUYJUJ7L!X6? z7d`ipK3MpzJ|K6i`|S6nb@?;Ea*3py6N7A8?-MWRdFhPsXD3jn0%VXOE;8C1ah@RB zHj@w=+C>!`=JXNdYAzir;qw1=_q-hpw4|+gZ{EhvgspIxRfPmFa5Q$Vd7dp4(EE(x ze?;IRH6xg;czbJL-5ZTkVXPpZ5lF{6j6@yAc>V0e0s`HC+j$DDA;cqtpt#jO!F$|E zTl{Zw2DiLcPaez6+SeR|A$U#*zQ9LVGFLHOrwV^jx?h1}r{kH)T9i#sf|bgLS>6=u zd{s{+dCV^+h(&cKP-#3tOS6Rh4a+B?!QMiqb{Zrv^^IgNIFBljL1>FM)OPH{ zF8P~~`d;$OWGzUicktZ7jUBcH0N*<|I7>IofAR=sSWBnPvpCJiuE;i~3fvgD%{e60 z=_Cd0fU66eVtlMBb$-5O0{{_-(Wn)f^o5n^z4_sI!ic`WY0AzqEoC(;3ma&aN!m|z z-b3Z|3%uT-CtVR}d38n_lCEXgaoLi`*E+_2Q|3>x&`9{Ha4qLiJo4a146?DG)t@@) zVRl-2j(9ZN5eEbjq~zNCLJxGSra8r0VZfhDTiU9&EM`?EaQQ8L%fCSp#sS*V(P0Bc zjov^;k_b{BYV|`AdDT5BTBL30Lh4#Ie^R1LifHwSJjzo5bb1zg6MA-W^Fu8riX=pR zniPSYZ@>&SVwkNV{21&tApRK0G>w}L?y)(QfIwrB^7A&Qsnpx>On4Vxc#;53qQClqOrXoOwM3IvSrKuQM{N4NaJf^H4gFZC$~zfrD7V9aEv~WqQTG zl)OtzaiO^D(58S54LG$n<=f$?JLlK&ZLhzLa|Qdm4^9ZTFLlG3<-cF7iz>jehpuX! zm)n{%UzfGB#MR(00{HlHS6;trL>_=3c&@Ii3!e+;3DGg#U1I|Bcc15(o)~HO>%C6a zy@_|PT;058Tr`D-cdNL2R`utw;TinBg1K%B8hAHP1im!9uEp15gC%abaRlB$6W2X- zn8u&Pv?cL`mdJ}9+d);rGQ-8OXueWJE&N_rsRc3M$4#1DjLm6u6*5Dw;O`Om zW+Z}kClj>#6g)tCo@qvzlZ8W z@MY%Cs|VHmE)}vKyTM8-rH3ST=AM$aVJ{LoI;kLkWQvP>{?;8ERp!ZP^(%Aj z>jL38WdE(My>2EAgEzF2pVkc-d0(RjI`u~x#e|2=br1bjzNQ}auX_)>C&HKhy#0i8&gS=1MC5my za1AM%BfI&Y^w=sjtWIS2HD>W+;afuUJr9%Bdv=$?MMQbJVb;NZi$@NV41$_=(P*mB z-AlEf@%z8+bwl&7ZJ*103bNcC);LeKoGiC&+zJ@RzmD&8oH{%upq{%;10L?WDG)Sa^Mo}|vJylJ{H4N z^!ibvx7~X1JWo#?Bl6bUCsg;+I>9R_QM8X_q z{=}tt5aM;U$~pzZ<#*@P71_^=W6Qga2cHz*8M(gWcycF?#^q~j;jhNgq|D4yRy*Z? zcHtV5Ihr2R?!9Z(MaV2nyfXXH6I12q1sjSY3=r?$qlggo;tgSMnaDF|?A_|6mF>&S z(cd+0LscUBkX`odVG2bXYs5c<{Eob}n&SGsZNxMB8NIC| zcCf1TakNVdDE=G2LC)#W+CUSOPgH>s)EFX=agHwft;m*aeYXEhb@#KT=e%DQeWa%t z?LL?4zl?TIyWn^k3+UOjV+t-dIK?P53UHDQ4jfZ7s4k{$PH6%E{qpq|dG%VpmGp3- zVtCGn{%3mAT2(0o)X>`k<+|c5jE+q{M-#r<1fK2ax58p@8v+RKiaiVz(1851np9l3 z(_LIrD;thQ^I%)D8ed1S$}dAF^FMu>Iv=PXIGNJjt+cjGe-y=?tp3lMuIKQ}=TEQo zHRJ7$^Od1T-@JDd;s!33N7eSIwBHB14kC{~s;@du2N^ z&dKq)k+4+XH?D@R3RTGzXKYMPTP@|c4D_ zCYLq(M)}s?OEso-p$}CYPfv_g(L39Y^Qbn8^31mhHL5v@dhrH9DF=_71_g^CRDR(s zx&lv+8!O%aib=zEr|O_=;^O--j%c<0eYX#vRq%>`e#lovz6MaP5`i}{yyeWr#YiLK z)|UuT{KDUw+8A|isj)ha=6O0h%7m-_0R~-~8yl(@6ND^kZfP5TEfjh?D!ou=A z(oEe)rT2+9Zf|Iub7O8Q?7aDXc<}kPpeH<~yPh(a7exuX5!_!dj%jhPJ!3ExK@O3g zYV%=}nr$ajVanL|=S3qtd;Wxk>QX;Dk&U7ml*ZgavDoRcO;*I#dBld>((&FTl?>E% zk#=`ZEf9EHw#bL-{JJ>bbr?>^ek=WS zGzG>Lt)`jaXb3SpDXg-z49>Gxd9w45n%+MI?=Nd!jAGGaeDH&*+oM`-L-FbSCsviD zKN+rmt`i19XRFtgZEVouEZ3HG+&}80!KhYPYN~4h5J~#0Q#mmcf`x{#u!SL%XXxbOTM5L#8EA^2X&(^=6SLNJpA((kCzHwI= zOO|{PDBH*KrB49ve>C}7JIM80=wubhRdpwH!7?(-h_a!rfb0{R`(4KcjV}FmS!p{{ zakkZ(3!=Q^0=D#$r8Q_Y#hk9NYw@?baRVZElKb>_&BbDP+rbq5)IOFPmIs;)>``a> z>Kkud@U4$N@@4!jA*;($p8Ac$Xs2$IsMi{qn#NDz8;O?B0%Yq}J3miVYXs$;e7!Ia z`KlmC7|rhNg-?F{0?2_ejXUp)C&tFud){yso`G|1QtRyf*cdkVLFJ;c+@LPCryoWU zM_^TNelZ;k*mKxZT#<%<+2#D-*`to>GqkS8&uK7H^2^pBq~pk(YCW`Lc0evXUlEg0zOg7yOCP2JiwGCGp(Sc@($47NeBv8K)C z<@w)qNg!&gW^Nyy&JrvxSip0Iqq5D9)2wp-^*qnJj_T{tyjlW}eE@(cNllgKKAp}! zniA^lUOlMKWbRRFct)#q{ECK6DRuGnQ_Cng&6llyT~^r$nthpGnGWY0r;cH{s0^W9 zGSYZ^g@pS{sFu{6%(#mlDnGX;o)x~w%v%?8ENHdEMV1cDkq-thnxEcj1K<9$IDR%= zkNI-izp{C@|M+KRn$Xv(mt!i2GP{MzxdD*V=15YUcitH~P3^&tsoP@5JrM?XlSBOR z_ZuZ<2jPW6Qe6*ua=HT#O*RfUQ{)DhnRKT*cds(xMVq%O9^CCNJv!)w3UPm(i8_?3 zKpWIVGV}4NfvV3GH~ps7jK8w~a*&OeEEGRuq&~bW z_-Hn#UG{;kSn^)zv-j@xn8%Mo_Bo~=i`=*h@>u6%U;li&_mNatfydYOr5VC3G;6?R z2{-#<89%U-phOl}#(HUHJ4c0Ug9vn{6hd8tCpUkYz*ZNBdphkE~% zVFTwJ4gG+1;&kSYW~H$l`OSX_mvJFt#$X5=N%J@4X0^usrL{Z88o@9t*`YYc7B0sw z-TgZDEcJ%hN{7aO)S`n~@*Sssj1&qb_AZ8WI22k2X@~w`AXzt7*m0a!9z;_AV^wn( z^!7^q_o~L&0xr%+{@}3;HdhPy_O|qQR>R3<$hh5UIvD`H9|=m$X7nA*>EU?cdAAyE z85qJNzK=9F;r{lrB<`CH?67iCJY(K!Q@u4wlU_~x1HaC$TsJGyU7o4FI`a2+zl~w{ zEX53&%g3L>Q1LWU-=}RYnh1a;C5rJ+u(h#uuIN6 zl12^LM%wVml7pT4>z2#LCF(`5)w4mt15Uio2sOVsqzQbA z_ZT3l0wW`M*j?3JJpey?o9@`=UdMbHL8%~ zHpffB9d8Wwe%E0vdf!3{ZUlg8?FSfJEZ+fMBL%byt$%l_&@oia6dh3TWn1g_t@=;) zoxLGqBgcGL%uqgBZCl!=SU6w#6}&k~kj2~F(sA!>cta?|5tP%8Mi>Oj^6uUl=eaKR z{Et|?gMx@JqW*_7zT}qHUDWVaD?D%gBO{&Ya>}{xlzlXx_*~nkDQ0*q?{vm(!x%FX zRF23!r5(Z$uIP&TXz+-ZbQ&l=(z|+T@1y2R+?>H+QYm2TDoWM`@QA_X<&{n-m;aq) z?b1!V3$Z|^SLSk09zU|a|ABWTg}?H{o5mL9-fQ8KH|S(SzK7U6sTQoPeM76QlJm$x z$7`AwyUvk>L@v=M2p6WSCoBdrjjW9I*5T+yr;hWp6B`@NqQ&|WIoyV)lrv_lTK|Rw zvk=|xFPGNDNb||VFRy~+hLJLO=7lC?kTua=6);A6GLt2TZ=2E0V+8<*iD;^f23JUu+EFUVc#WF<)P z_AN<+oa|`8iR`49wULyyq)S)9oD&qp-%=5YOwM^$FUplD0A-*3>(;lQ;UfSE5It@V)a#r5f zul*IN=2B*b+|Df471lVNv!W?h$gZcN8$DVz-F$byZMR1{?=!?BAX50<(34z>S^E+z+vStxl zr60YEF&x@IR$e|}IM{ONu6rm+=;et_P?&7{j$w(`HPqzdC<=qEp4d!+!V#s&SE-E{ ztzag!ih@7(vDvRJx1#c}`KaD&rnzkzP?R52j zR&$9?HHM00REU*5x5_CLEpi=-GXmV7QgXt?xMpmLn<`j$Njx0FxJBlrG8O_6gtxoz_6VFJtb z%z0zH*?b_7?iKhf*s62Nyzo7P&LAe@T_fT4XyvM9D(=;+D1g@uCfxJAnQMkQ(oj(T zZ}j8f0Lg^LstPAPC3)`3@@iCIk3&84fwz^u@YGQ1#6D5Mo;aGQvagH}*)P-ScY1NQ zKT}NuHW5bb(k~(Nb#M0PFKN5IbB1;(##loMViDhB05=oyPP$k|7s9IAHswJF=H>nx z;t=M^$HcHEsxQt}he`c{N$prLy(&g#Ot!tA_C~t)6`2x{5&dfY$#3dPDkoM445npr z8ybBa&K@n5kYb`?TvnTNjamXZd)t4RnSOD3j!U+qIRSGL=69W%h|VL)EOmcBNB=?| z&TlI_7jtku8#KoM+-<&hx?MM>r~lpB zD0ch#%j^H#KYRNZwK`iRiiaQiy8SSBV*?;ovzQTENJk=by0fn})Q^^Q+rZKe6hyZJ zs3p$$+6UKOytflT3J#6f?%L~BPz#I6|4wYuXyN#p3?&h$;G82upi${v@ z3%)a~kkE7lG2YX;h!SqIxIwq4tvx6IZb)+k)3JZ$FJiJ23lWCzS!$JtgZUpV5O%ayZ9pcAjwWxvNGo2 zKxYyZ26e4{Ifw^x({CKuxwr=JN4s|Hw!Xm~f+GNzhwF;}jOQ}V%d>z0mmzEr1N`&b zO;{sU4mCGz*LI8`2AgmqU)1;e*{Dwaul@>aXiTnyNNd`&UYhNDvaWxGi=wgT6?%XV zkg?hSCiz4pp^xcRx8V3hQN@R*fxt|Mk*c7Bzt0KTYv1{|owt+c{qw$|#7EpYJ2m{} zRg)9#lA_-01I*X}GF!~EUi~1UV2=Z-u|VYUFG>{acfqIY=qB4DImmrd6Y<$qPau7H z@g@KWh~++q9V0*$KUr@9nUQ%E>;AL!D2q&$oYmFmlb{nVi2Z)^Ez0^IMm3oaA@a?s z@W)(%DPrN9fPp>HT6swSZ)SV89lnnalPEeeHKPt zi(-{&Mc;ZI@UudKx#Y~59Rd*5MsVy09sP~aaJyc;+}&ogB#c6xhwkcS5#gtSyXwTU zX9SvXRX0L*JXrA;FW=}SG0{g^OV0WXao&VH@J1kcsC0rIE_EEK7?m7_GflwYRUUh8 z5s{@7L@U6R@Hg~|5ORBh2;kx`U!5mBHC9JTi^{Jvr--@iH!2jQbna|9N9~`A5208X z)*$`NSV9ayR-ZpOcEHtiUK`l{?8GCwNXuc<$0Fdo$ z4-}8W z8|0hb6~vc%}CLs0TvGs{OdDq+ci9pXeN~e#5HMJ;K zYAlMPiTsGuN2r!2#|>d0{VMy2>;}JS?fkW~8%Lr}AJ+;#$tGcLngpv~S})k&Be8OY zv1J)K^c(*WES<`s*l381y}^YL2WEsCP3UWN729xRv*O^dG_iW{tL|>z=M6jEHIQQ$ zz14fXsTIH%3BISpV_uDbp&(r4tj=1(TYlx*4 zq?7ziPKw29JQV%ENpW}bEx(}K{(;6P+E)O*c$IAUQ6&=K)cbP0KZ86@6TguEX`HB~>Wf)c!l8a!5fXFp>se9N`l{cg z38AFWahodD7Lr|f7zt#jD`Tnj7+0lZj#YW4Yqx`f)1N zOUi6-*#dOd+yNA9DCEItR*i~*^Jx=N^X;(9r`Vh&+ zm)=}$8>Y{ZAT7J%##9*?*Z zr&L|KXZ6&SO}sU$HFc!MtK;BKQPg5W5BTfCF{SZ0S^sses*tmU28=wARg7No){{Z8 zz6iaaw_%&e__EL?C))6~iTc;Khw4&e{YQL!k$;|FtWewST+I;vf(s(pN#%Y^0cplY zQ#yRX1mO$rlD4S8mpyTli!P`)o91@1FCKn=(wsUXs$R@PWN(jb8@QsM4w~i8gO#lb z+m}~=asQkV6aZ(#{xl15$*1QXs0VqD7Q9Y$X%uC~Vz5)k^zR@EMw{Pp%Eg^`Q8}s$ z^o2EtyWHiSM{*h-uxTgQ^zdi}&+xRT!;01O=fs>f1cS2I{ToaTlq&q%1^0lbFDn)! zzRlSE6H0ZNNX~8cRd^Jng4CUbuFIm{MbZyt0I`rW_uqOtw2uI~WT_aayy0LK zw8Bw8P-T7is525^C916+t5)V)|4K+u4CGT$Atd&7z4`axH|s5uDCz;yt*r{%e&d@P z4U)3g6yNVpj|ysZW{N|kTlMUveL-#q&>(<)IU6#lnn%~7g8j_|rsJqbX?e{9n)9FsMCm2FKOt$~5AP|?2M9T%B2ee89zA6&QoaiCz3N46p-(DqP~ zBb0W~ucI!H3V-tYbRiDyExK(%S?A}9W#(Ae zzs73oIg1WQj&47hKT9~2!<&4!-$Q&$J8N#Lr7Y8(YkjfyXi z{7LesxPl~W8IMSJ!f#gUOEhAhKi8bQBk6tBcG3&ruUdMsN*7^TWUQlW4W&45bEn+g z=sQF1_g{a@Jm%BZ3cfOG`++z602So6gk#eEfOrD%lyWzopSU0D>)s%N;6HqB+ZNkN z8cOIBoK<~JX?R%WqFfKG<+m?>f;?@SXz6DHSMuxoszMLH z9IOd7?VD`}aS3`z%wHbIMZF){j3U3wH;w-<=ZX7xm2dRcA14VeuH5;zPW>QR-Z@gH{kwMQeS>Xg26ZTJLUKtpCEBL_Nn56XX7n=H|E$ z2&FXu*g}fvqlF(pN?YmZKc<^G46V}sCic+g+ilgUOi&(Rq#49*+HReA00cB?fOxp; z#VwZ+DC!8P*`!x)*zc|>Mx|5Z=L&8IEhj}eN=wGiF`a*ubw&+PnYCUUTcYy-|Cj|} z(y>Y2{8`$rM)ufy z-Q_|gM>6rjo!6hsbn5z#>|FD-sv9M)99e&6NO35zh%!aJWPte}Lg{cI43_Tr zx3t4+0r`>JR_gmYlkV#8i{Eg1f^d#WLK&$$BV&HK`ce{ynoHd{xC0))nGu0VaF(5eu z1I@@?s#Q7W%|db_WACB%Gq_zWpXTcQ=z{?uFu<5OZ0?T&rb;e&ipFM6c~v>yE>?q)7rW|utYhqzxT*s% zm(p|1-4E+4Coc;4Elwp`qBaMjihl1HQYC${9Oe;Vh6Hn!q6fG@8PLxF)p?}mL33zN zp3G(K?KO>WdNCMgfDi{CSPtgm{mu0etE-r!Yd`#w0H#O?UOh0Y9z_Kk2#SJJe zM%xHXK&a>@C)93VHBC%I%tGr+&UJhg20PcY1vm=QsX3#@R!0^NHmK*$$x|#0a5~@EK2$`_;0mYtk zqefDkzFg(=%bAvsg7;Vj!8)y}>C&-hb~YP%eZPRx0)Rm$FI6$X`8Za*9qtIq6aQR) zn%Sq+T}eQ#0;J)x%ue11w)SxwtoqkP$7F@@GfKC$iAf|LqfYv@>|955RniL=25_VVGnFI@;C+QI%ru6qc<2NcI_ zmhKrEX%#YFHlXJ~S&YkFChU3DM`XwEjX`LNxk7<~FMGdMXk5aVz*%Ns&tTy`%$xV= z6YzxGdji?+8TtH!;diA!3|j+0`9F`*b+`!nI=PV#3Gr&Dt6HO<9yjDzh=?;FDgg8$>hv7wDvio-XMoyz(Y+i6DiHh4pKnj1v87N>1h#jhwJ7}eeu(PO zM;k7+*~y3wk~(*)i+jU?nd%w&wtBjT@!~RikMDa>K*OH^r32YdIW1c;HaK8kn_m8) zwU~{j2*>{y-Tb#Xzj9`S7w%FfRwD_+J*DbW4p?IYDtv%6@`c!CGB2OC?yDdT>Z3Rs zF4?>dlw=T>wg5D=sFKUuPyZsOq*N_+zGfnoFWq|2>~rz?G?$|<*L?vzTSh1(OE8e^ zzNT((*O~!8-?S#si;Dg4^Ag4s#J;TTWQAgiUY;~%)pe1zB8`QSk!lSdpsbcS7roh+ zLg8uN{88Vo!5<>_Ra-AuQXeOku|WMYeqFmlgU=gbhSQV*??5Y3)w4~#)3c#bp@t3G z3bP)O%EJZ})Frwwv*2aUiR4-M0MM|Ljn!TrKC*HvG~!3_N6072o6t+6#;@r&;8i!T zo_auxBPH?ohTVxXED*@G7M$c9Hq@lexJtLU%QRow;4VC|Uzrm)n37tblxWxf$RQCE zFYo84DZ-`j4xnlFKf2p+Iz4E%wGy&_n*?QH{LE!7#MqpNPtvaE-3#fje*lT!7@!`V z88$Ety>HMv;i?DBq>b_@8kK1h@w+DO;s*b(J0JR(;jmjj=>gJI-alU=9W~d0SVd&_ z*2?EjxJi-TaZ_&ufq0&c$V~>$KXQ247~d#5Kh+D+tAser92b%k_ke0MpepZfY?~A` z<>R*UBK^_dzr+0{|4BAEvCrb#>MIY3UStWL`UoiT){;*DpY|P2F;?NS`%5RP&UK>m zLVW37M9OiW1qcNkT$@ zN&LS6tl$gIrt|L{Fwj^mJy~%r=Aw##z3wEmgYG*2m@LZ2C*hF-WK2F~qTOvFH5IyJ z=l7^~HV7S(*Uzpub+g`DuM7d6;;LGV0chl|29twtGGgN}*j4K4?JF+?vWgQE`$!g! zVL%HtR_K9E`c>R{|1Nr=fL1sKK?!n5-p z**It+1<+2#ZqN;5W{O5ZDRJO=Ag1&pSse>xhh~q9>s31Ep20qneX2r=Rw46KK%JBw zVAwShs@P649daInNM{BH(yLlz4f2f{8p6mW<*7IkzEOzrb?AZu%h?H4p`#^9vhwBW zQdcKH`h6XP=qkiuAAY<#m0baAnvmA@N3ZR#p~noWyPMHj9gZ^fKZqkUyqEHt zj!S>MRISlD6R|XL>g4QtJ_v|PEOwoa>$d4Ix9_lg{ZHV7*z~>)6Q}Zn_sO?=pTNHS z09xHe5u1|AQRX5RhT;9WgZrV*)%-Yfo%!+oe6Q!b?)!f4?|$Czdp^4s*0W5f+&lec zg&YR54b3TY3}ta{A-T2k12^46UKMjk!?tG{W;goy(vN}SE);gXQq9ax zyXm{`C?v*cm43j}grrtY(aK2BUH+-7yXcLjPL*ca8R#2!f5;buk`8YzieG{~k7wL+ zE2BbwO7>oQj<12imuso%c25$Wy{&Iloq6+1UL>wNyyWo&wc5GOJ+Fy#B+|qGW=6%W zsqbP)txxyfUGc@3Mv6f;l<$4U3nle^HT&1qd7FV!+(!>@3gsHf!+LN9Mzobx(XV>E zXxkO|D8PuK^f^wI+g71pP#1I=8PA2k{HWV>WunVfn}4Y?Scu5GbF9EetXEtod+v7Q z;H?8eA%O>bN?BJ)9wr3e&wu<0dorM(IAB!eFXY_ilebTS-@f6P&v;BV3Uf@$`GgAt zj*L%tauBLEwSHv!x|=8$l*;S$yb@%EjMuRxvPSbz-b0iBM%A|0WW3+Edahqp)#dG6 zJM4==pvlXj^B_MPWujcwys*MoRsFX@!gU^{vB}VsdG=gWQJsF)xIx>3jbC*Bpl5YY z$>YP-rS=ys@7f^G_ZeP%>$}p1w2bdag`ON#J8L+Rk?!GDm-3bRxiDfjAHKZ%p|3RX zr0Lu@)Qgx^l^O&ikn*+RiuO54)67P^`KLAATvqdqAYN!gOV^B%o`W3=V+U(47>i|! zqcCR>vat3Sg`CfdLA<4gp024iT@tG)Drh-$sG?=tEbD)*V$7`!f&3-+Hip!Pa@DQ7 z+b}vlbtjWl9M0wHe>a-MzYHee5`8ZrD7D&_{x7mLfqKNx;tO-*0htGvM9fgi@_QjI zE_6NwmApbAOF&x8&`307HUtr%X{OYMGV6?Y^l9O0t3#}x;!+*n8if31(*}d?*^Z-TT6`#Z^_=< zEs`rXF197MaGNcI*kLJNq9bT+g`D3^5HWx#Wq}Vnf(@cQrByyh4<(b`gr7slV-rPq z67v#eDJzT5YlhmRg;NQNSYEJCOF$=c_b}Uxc8nd4czD3oqa}!?5;gv1J?J&Y=iP*l2b^{A#S3mQi@s>__TCdct*x$m+2!&!qA_U>v{kHrv#WWX4}`UsQ;JGuAkr|Hc1*PK z0*Pi0UTkkh%ZNws$x;Bj^~@MzS84J1(`75aYZtv<3%aX{6f>2{QUlLCcMP3E)2F2v zttt^B5gPq?yoS~B8lTZ(Cr>F^nTE~f*_>Mp`a|j-)5GB5d|mRi4ak{hS12_r_xcyP zG{=*>6hTy_?;W6*#50Xe<o0nQanZT>zPtyWt@2b+!F8BvZez|H zU$QRkord2Pwkf+8A8`b2hKBel)gKaEg$2TqSJXae#N4#Bmo zDe&Sea-B#WASSIZNJQ-ko7h3FGmPhZ*mV57mT$}4USN-`s~=j2P=<&?qUncc!9k+Z$4^n&558Z>xQR832PET z$2ex&N+UlI_#zI7j0C*lPaLRrTMEqu>#6Z_OhVNKf@nRrR=SYM3E2wop9c}%VqI|e zae3;W3fnb@2;@@$9}oqkA@$bk8JsDml!zaJh%w&Zq3zIAq^8R?o8I@%(_&JP*PkNc zjJWL_yzlh#JYmJ3ZGad?L&e{_CM#m?P}6;@UJe@pYx$Sx7Bn7+a_e^q z8LMl~sM3kH(1+A<<2@0+u7Bh#U!fIuzAbgGV1PE^&JmmMKv+Mv))eV_453%tTsjL3 zo)B`;)ADFexoUl8;5F{`(o9NY%5QPuPpA0rTtUq$5pJ-pBf?_*3v3ihHR%Db?jzB? ze2j2qqQQNq2}@D`G)v$VHc@aFmIA=jn}+WD`30#T?JGCaV%&o+ng>d109YaA~LxvRfxx^We@ zg?Ti^I4{9lM5A1n)kp4EyVV93F3U0o)5u!BXH#X_qj*Q8tKqiwRkm8mPYL8~oE|_6 zpxqh7ziSJNg8F$FYR)QEmiNm-l#j3e7$O}~Q-0R5c`IU|*9^SKh{|pdhH&xlqa5yL znEVB}zlnb^!VP3IHg5djfW2pSa|f&0TSb1m?a=qg7m@InXa7Se{9CTHP9rD6A8##6 zp;FZhgVzVlm_Bglv4Z&R$cp>Ws_2ixWN9xwN#j+g$M{o)Su<7XYkKn+C@gp&GBT5Q z&$IW^dOC{?pjEr1ud&ZC3gjr(y}S3*WaqOcA=+Io zWOA!wln^anujj@m(kj+BFz5<3XqA<}&~LiCjn~lZE}#Ci@_8Yg6CuJ!v6BU?y`J2vp=@4x$_b0=X)@pM zUKbUK+Hw5c8P$j}-{y&RDehn}Il<6iNu{3LatNpYUeOa&M*7gVC|(n#B9N#AV6J9P z^-aC6!kVy767ZUrx+V+a!oc{V@t#!@=XjCP+uy=0W&xP(%-0iPz(*Nm`{A-RMl%7~U^Jsg zkIrwy_y7LyTyV{C&bgnv>$x8zU+Ab&-eS5%L_|cXp|1Rjh=>GDL`1Ci4;lV1xffVb z{KqwqXBw~n!CwLYSV!Q$-*ig34gNw7MAV3hnf8XBI(^W=D=>OjrbaA&6x@}9(NJMm>NJIJQYoDz3 zDettLH`$jvhrZ~&9P43O4Rv+(XOI8=_%F>rx1Zcqx!d_}v$0VTh?-g3ELH>}@0~WT zeZ3ET^-ERl$*{(j{DXo+t;E&E)#bx3QHPFCr#ZekzC8WQUOq}x z2C;b~se1B!BE>{`a9oKruMRSCq$C_`mo06iqOYNg!WH-R_V77&HH+FkeCWzhnE0%fKS$IHm0U_{NGLaO#4G@ZU-*7sb@4xt+ndiqs#3dSiAGBd?B~dF2!ZX zxSEu<^Fz`8<}Fd^QfIs6wBMSMbJIQux^x}uXt=-D*Pk1dTjEOqJ6xF?u+C=u%y50Td;umY_X3E>0_z|Y}gnTMOa<=#11 z-~Di1cN_D=n;!gk+jG+wopr>bc6Qbgy_s_gQ19HFFM>s~2Z)7UVuoT#{3$N3E^*gv8`i17I(o+)*Mi4CtCYLQ!0i@?U)=y$ zGGP>P9&hgTmR*t}C+l4Vfsz95)peQ5KI5jw5B|7NY=|@x-AM#bdjlh$<>N}+D=2ob z%VVWf-L|u-&!ml--D$cUMQzS>^=sfv2P%+O7(ny%;oJ9&cn&5AelJ1VBW}dyYE}}L z*1X|@G;BTZBn5*x7M8qpM2vm6rHn}Z8gl5%N;vt1W=6Bhz;z#i^A}$=3H)D8^W;J6 zGJ~w(X;ttvyBGkeP@^Q-*mQpuE9?nK%enHswCl+~HsdH>|8ZNVnd+nj(!%--5M~D= zUvl)g zD{*!eFZxn=t1a;@flbvbG~#F^Iu^z@YYL9Jl`&Hz*t!zrfj#RrmhCZ?{a!x?Br!Fh z<>W(5W$l9AEHtfunVJS}yT0LWP?0ws82@4YNL01nMgAcHJ604o%|>)q-!t!z-$tAr z#azdXO)}SS++dzR5; zjd#=dkU9g#YX)mzg`iv@@MJ66L9G8=yMa{BCCA2FLM z1HV^C77jg8B)Lbwat11(;KQQ7Ub#gOmp(f;iH=zoA+1F zFE8XnpQKq3~|nB*?@4yWoz?9e3y~BOLYUpy*qAvOq3(PUnu=( z4GV0dzDPjW5XJK{>t2~<7*e{+?g+8HT3}xXtVA9f8rAiNdE9ZO}Zlugb z$u`yWxzqo7btpRHAL)io$0D!}au_t94P6@ZVTnf_2TQfr)c90Yn#zMZ=DGVBhWy66 z(W64H_Lp?-I86qCJ5vW#-II59%8r3r{*2b$J(@vyVM-%r-n*qm zU%q67oiI_YOZx=XNz;)htwA8H>B}=;3-MK~XxvP7h!`=5)9_61u%H3Y+_9kH9hK}Ux z*BEdA`hkRw{+7l3xGuF0OSx%ee8Qpcx%KkhkC_Jj+s%)Z^Y7F;8L2~bh`+YbY6Nnz zSkKJ_Y4g*4saFd&07R>=sc=R%E`{OcwS}HB%y~KE2&_V+4%Lrjb#ymBs}wy+N>0#( zrG81t;ox|br_3z%0+KcvklJ=DRcQ6?^pE%J4>qZ?D|V#Ja&h$%{3becAxLwJ{@z|r z*`kmtySP`w`HK0f=4v*bH<3`k9NDd7-r^F(5BG8Q?*9Hcq^!d7W3xMMLUhqIZ@+!T z3n#GYfOjo}SyPP0&buWOg;mTIi|^*+;>)KW4>c7bF)9Yr-C2G1$)40p98l~(XlZdP z_hssOBY?amA#)OW2&jDDkx80RAIMF zrY{(jlq0YDyL`{DvMPGK4r8B*sFoPa@iq>+`9#@xdB^AGQ5B-?wvShQkhRT1;=S&l z*xlcc@X^T_zqa@&pfb!>hK)VG6CfxPN~8>C{%1jE>s6)0qKrEkHAHUOm|R=t(>l79 z0<$CR)9oWtMT0o-3)D)7&}-7mYdGtFdK9SkGSR&EOZ#+8x4>s}XNiSI|6{j)A8(-# zgxKYI<9W5lx;_1(jTD=?5k40|{DI7WllAp_yQ7lr4eGFKVP3i4`WhDdoEqOLL{<056|2vq^IHk@&H zqv*c%LDTfk5n6B2dXL}zUebgh(T@E>KpPf-vAy$;>6lxa)xzC1M?PkhHrE*?WpWJP z!}cv^_1yW_`bE(MhUogqx3ISF-#Hr}q)xo~W^~qL2ra~PYwl)so34}POBZ){p}iw0 zR7OeI(Es9ex2j7j$V&95dSFxT1A;p))61i*cY475J$e=aF>|b3{tY0rrS_I<{nAVl z{4^A^vtzh^rXy}TRuk7nTlUkc;veqV^B*XvU+Bq+BN=6us+qnc^&}y1tPXy%uT!#8 zoAAwJE&I;PIpeE+xG8^X%8m9)w(IHk_jc%QpyC=IzyA7D?(8Uiu-5o@(mi%pZiQUj z5g`HmCC`oCxE)M(=kVwDIEikQ!k11GGv(_cC zfqU1Kxo0yJ&xMHUT(hwCYeS8nOENaqz3xe0?~LoZQ8Fk38v8@H72mvT97fd^W@*4B z6TLp+_GxH*P&R|`S_Iy+%0^}ia_m^#4layN6#(;f4}g8u{AXt?;!rersuC7nto~!+ z)X2H=nTPk;Rr+-DNS2mBum&+Vy542$Dpen*<3oDI+d!*UIgLi^A)$O@CQ z;a}fq9Z{0@2Tf2Lu6?|HjV#y8Mg?rwkg~*6z8RhG>vNL}Ldc#n>aEDRQR(M$w|!2< z?D!uFy36SkAft67C4?QbaLNpy56510f!@EVIoi!GXD=(}ndr0>PY5%vtjuEHVvAN| ziN8mn^*}E#+iHtN0seV?4(~RLOS*f#>pC`Us6V7YV7((WBR+FHl(moT4+n)EkW_ zRd<*6)HV1CYq>wdGhAJcsne$=uB)vI$I7$Eu;kNR188Pj#u5xe{nYDJc|s%GLyoR( z0c*&Wk!Z;Dm~UrsS(c5xSddrIT=owE4)CQT+QieXrsmE;n_fq&cQNty;Wr+MywLS` zn&9u43aRi~)@4{BCq<^%$M)&tbsrnaH#SA9qN~rJcgeU+EGsMdUcWda>B4{#ZeN5{ z>G5KAq&`c85I|>to!~~hY!%P9wY9y+hwrYqKYA}1?w8z$&w+GZPnYcgJGFr2E;ckI zD>bP8V`;P2L8-j@{SjSlF?C3rmBiVuG&Ied)u6vg(4k^u%0I+SUX918CHjp)HjnJY z@lz?nBEx_w!J&&e?^?GRwJ>*#Kp^oED%cnyz&==5cnOrd_@MamMMl?;NK#^{hAlCb zz*|1sP2N>!)XZZ?XsV@)!+}3!MK6SZeB$J*tIe>V@M-S!ABcSYCPBVmTVy>T+;4fQ zY+*@8u^31Yj7;IgsQu|VTm3iw)Be@_$#xvp);E42X&mZZl^YaCbfp-+eBtR%=e&0$ z8n6s*e4ku%BqC}YsQ*{FkwHUfV-b(+{mHm4474%*4>H9~J3c6`>q=Z*o=vP9=^lQ# zR6A{-e$pBcnGz?^zmjNA!wy`-gJRSZ$+@UNWB)Qs?- zDO}sufKPhsl^|~E-NZKqJxv`;IjsavQ2{#1w2a7eBS;zQJ zGI+ol^z34cEMgcZe%cWWAFOdGoKxr5uhs@-$+PAa%0$(qv=0XagpvpQ{{p$iZAo{2 zKezj5^uu?7@(#@YZ_po$%BTtFj>Ew@5Ji7$9_NF)hlXA$;OAL~zX`ULFqn*FbprLD z!$t>8C1HIqi&@;0>)UTEDgd_4H3#rB7i|*g0mhJ&gX1&Rl?HPKv|_-b192EI~?3SlQUcU(FMn3b8$N1|s;z~(N^OT?|i z3CltI(O3o7RMxIG?lq1i8wS8J|nk((dwQK(^kE!7TQsxzP<%j|qm>s`|1r3M2+r2?acHTL%-{bd#TGYDd5xv>9(nk-6ieo8Gp74z9knP2;y60#$_CvW z96HnpppcCL(-~qp`qx`~7(!*s7v3=+GQx}ueE8lmq zB)t7f5K(IRJ^_P4 zokJh{lqWhL#3$H)3^5ndxyp$Ob#(D{CGl)3?69oHrB1k%L29gje;1BWdD29)fe3UH z>!ZtFI96m`*vW0vR+5US`xZAO8s;&vY@3*zDm6T5+$WBM=KT=M?U;xcU4***%gk{$ zXBV8mq$QA~;4dU!&N94&%c{jjf9UWr{S;?9N!~0lWFJA%R+Wz?gl;bB;fnn8d-utG zxW>tuL2P7fWGfSGi?x2D%X_vhibD;oo4A8Jx8Q54o=;*m)l9=9x!2DUGl zv)o(Pxr}HcYcq%MEawf~C(gaD+@YLk2^WCrGrp5ttYMbC13*$Pt7&(rle++;-ylLe8s{qgg9N7tifjf7ntH)i^Q` zHY8Z_fpKj?jK`gAjRysv>g3IXu2*VFnGauWaB;ifMn#7Pq= ziV1sluvuz1m-y!Hp@7Avo!#t?sk-`muLqEpn)r+=uRXTuB)k{Q)*TeR<-TLXRsM&Q zEpE0?S9_I^ZbW#t>S$M&)g;3b3sKBTC?zDCJ9eh+S}9462>eWxo~jf8%V&+8>zbJw zj4Qh*Cicq*yrThW^T@au@voZKWtOhQapBs;Zj=iR<@(LhmW)*`-ERp$uo&M$0WMPb zRxev0+zyG2Z-ZsIT(VwdmB#(+VJ1iObNPqrgfX_*lMo}6Wz3Cr!`?>LNI1tdkRB;) zd(bTMl!S~U(VVPC{yUkxN7!K#VYo1)+vCi4RElcZ6fub~MFdaocsO6Sm*OH1!VKzg zqx6dJ+bYZtgf1_P;x6VXk}h`q&BPi9jucL!PY46kAlF{kCQgQi4<-Do%lLG_~dQ5tu zr>(zzS@-PLJFf?FK|*XZAIy6qzAJr`dqZlv^2EKbZfUlU;)U13UAEjR&fnRtRr#!h zv@n}{k$`U^8?e%oD>-O?A;z}6ivyr=up*z@OmTcsKEO>Am2-J98U0bOZTmskj0|ge zCM3WqLM>~{UajLn^WQ#mW3_XteH~YkaAsD!CUwJ(kG!?DWLux9h}DY;Fco(B=r}#_ zWOhep;z4}ayZ>IPcQ%k2PLC>zfymXmu1j@w)v(LBzI!)CkZ~Nly6e-F5oo&ju$>!O+=wqP zNEJ5huS%Il=Un?P3?0VpfX0fSsjUD3Y5djxpsNS>MLwJ{Co^^aZ$I|?o?WbiEyi?M zwn==)5T%Y+_&89Ua&~Gu!35NI3lzaxq6V_)1O_&990-(PUxm_ZH>xL6#-{;iM&F|e z;#AHU-JmXw>~hPpXD?OIeyC75?teOC`aZUERWXo1w3#Jtd+X zRJ{f-^6(b!PgJZbs*t!-_JZpKAJ{_ih`^53Pxf5`Y?9*W&?Q|Lxmw7L@D!)KS)s3c zjgAaTE*Z~DrI@j?po~wx>j85ryU#TlAtSM`*%bPhX5_VjQd&x5KY}~lc?N<*COPbG z3|DhAQPTW=lt|!oHgtj)jl_GbSYs`HTx2aE%p~}X+s{<`-|S#hSnrm+#zVIJpj|JD z9AEk4^OGEQX7aG@Bbv68b8`9-yY|tsouo92=f2q0T#vI2r?f9;3zs7UL zDgwuf^kQqHnKpdH;<_dR@>t2${u%v)**|4Cg_SjLt-6TL^HE#Kg-Kp)wYgg1Qg9$n zO3FXkI(rzXkPz=j?=O52JANhsVFc!zDm0$!7u5_l#r?{2BWYbqvIusj3(Zm%@RXzL z@}V#~_XjMz*JH$8_yd-niLiI~SfZkZDqQ9`n0otGMK9LK5fRGUC&th%oogEpO$qs$ zMm}CCnk+$XaspiFk=E@8&5XoEa?{H5&Sg$#7ws%y0b2GG2K?_BH_n@#kCQFheKbq9 z`w_o}$`OHk!;zotn{LO$0Ro@A@R^m|j?~9`^T6tuDr{|Hww^8`fpeRTMx!1O=EJWl z=Qk(z+*~!Jm{s=MmTXF5(EAChUn>5JS9nl!qXoHi!rm$jnVpn%)$dL-GYSXttLZy| zFdzizk2U9rXkvAM9T(kt)6P?v%aG*0wy zn-`}R))Psb&wCWze2#4g*Jady9?e}7@nAfhqkbvov&{{P1&sM*O=IB0{*#8a3a4sT z`;^xz-3Mn}0A%2O!2&#}ZX5jG8+mPPhf`?{MHV0@R1{u?+j9t04zHFvnEy9$GJKQM z^_+iKd-a2RQVM$>D`5*Sp)VvV5NPkD#ys6Z8wf@E&Aj`d%=FHwl=a4J_Gt9YQB;lG zpmEHQVkUkCb%Uaqfe${V8}xUCf)aKD=AGmQHvi4lgwiU>E%VeEmpD0@{>>&*iId~% zE%7{$RLlS5G^2Z-{`|QrRXdsBWZ&b*%?qC0hFtBdQ!ccn-#)u;-`_pmZxfbiyB%Mb z986bpNN6oI@Y}0Rd_dy+`iiHL`jtsNe&Rtapf?t5L_)N+TruF&S(bt-T0)VZQ zYp=0MQa@1>%|vh9fow3aN51Wphb=eW{$W2ZH~15)oqSBwr4mE@4NSw2{6LEyk)`u( zf1dz_`JsoJY{yhA(o{Ib*d3p3pNy^1KtZzC`Gl>|;l+mDu^0d&JWY`}Gvt!2m1@ta z`TXH_c@Jed*1Vp>KXE}38^{$-m^Mr;^i_SqR~#5N$<^sK{)h=3-`l|})Brg* zXpM>O{H_35PXw;yJy7~4?Y27hfI5%{ERb9jS98+-wPuHIE0Q2h)LgCSLeT6?X$^t_ zl!26FAtK}DF7EpsQ?8&a$K;RN@1YKk`ch>Ftjw2RtfHokR-O?*K%XjfMmSUn`MOnp zS7vtlFK&4`({9jM7?2;zJyGpyZwNT9GQJqngfay698NzWa=HI|eTT&t9`YVC+(FQM#SBH)wlE4U9~IEz`7_gbiukU1W&s` z6pRrE$D~sR-0|T^|LH~F6rcQ6_S%(e5~+(k$cL4{lAfqwY8GK6vtHm0-6RHr(&Fu+ z?@erNjRaXhHv>+ThE>&%*iM6MTvPA%j7`bKtcF#~NsVE2V1=vA_5EpzN*uZD0}%qy zRf-LnA8_MSx^4YLkgx7{bYtpRe?=V4#%yHLA6wr~R}s58-1C%^Ob_`8Q5#@-+7u4g zV<4;{h9DIlUMh)7u(^O!T9IiK4||4(TO%0R52@=1@(enQNTZXMn*&&4Zi)w8R9WV+83ifu6zB^6{$0MAlg}`u}DD zK&q0Ak}w9G9Y`w~P>5#0WdUqI_xX&#jiYy@Ccnm+Xz^+Ia^2M`wbR0chvS=;9CH?l zc~_Z)}+xPx3>W>l1pOzPI62Y64?;bgzKD2j;pTCZ&^B?c?E>qDFVFyfRILcC{jTz{NZlGt79xBIfwcwjvU(76XV+8e0vb2XAbJ&X@-b zFjUcvQ8u$55pO$KJQN-_ZmM(Z*Pmsb6@^g);n^%m8FnTYd0*#7XRwAZKTCUV!q3lc zN#9GP`YM#v9?CW+xk`0IH~Q**r|o(WTXRwpSDGSU_mxw=!S#i<9x;ttHE9;{Wb>4F z?T$zF4lclAzkz^}KanBv{?YhaYuB&9AWyjUDFl^kB);1DoV+cbH91u{oAx;c%U zSJ$kR<)J%ajfbqnrYUjN^0k*MH-F{bft310D+HF?XQBQ6PH?Qw9awkA!qetpio|-M z6|kE$UZaZD$Q&n@L$4csfp@!kUq+wX%xZ)BDZm>~B>}*G2AuG=@RON~@eN?%$hZ$y z7J=XD%~cFRuv?6Yi+(G`x!UOG@igt5w(dLg{6!v$FN?Ga+mJ&yOu*jaK@D&Q9Fyxu z<--I-;@E(*^K#?Y>`f2w#jT@zu(6Wpq_*tLViAf7_h$i1+d&Y1-wzmn$ZzjoZ%j{r z>gxS=k@^~H)joGW^ocEBpQD-yK0I>)6Dy}2Vi>Jrj>7=9=Kf12U_ShYHHAxa^?T)P zh+ckZ_C~bG%~zl5Yat>Fy^0EOScP6aPBZ@FOqC>G&N+92g*=ha#p27sEQQJ5Mmq1U zf~$UaWwk7RFk^ucq<|N$Du>1eS)@qfLFt=YF(iZBYeK{$F#shYCQ*iZ=#JT|Usfsh zzkGLDqNNlQhTxMiv2zZEN*ZD;9CSBDt=q-iqy2>);ie*$9@4cAFXw~Aw4Pcz@R4I} z)baY6;OXXnt;s=de20++_>7G+;p~F0e%M&H<0lh>8FVql;E@WjtpzNJ!d}sood^Av zS_ja4TKmapnG8_UbW?lWZFum*Z+N5Y!(Mc=6?T$!O6sN`s{K^ zt88t)2O1dZIJ@cIuaM17PSw4L!0zP8cP>$ugJOPeA?)3zii<@mtA-CZzv11Jy7$sU zJozyIxZLykwEZ>`@1!xK)?8($_Df^%4CJVPG!_@EIe)E3C_%lt%LIH#B$jg~bz@9v z-te$UBTHSn%h&|FEnVj4`&0jx=GnFIx+wwI{kW;DDHEO5J!%rUU|b{yUY#oyivUa=U#JU7a5Yk&5p-)(;kWTAaJGpG&PulF)znIBLcM9(5%m~)I&3$= z!c3()cGfS!6SPSlhcw$kn=Hh##VD36rrs6OZ?F-?ZTi)Z`!kM9?=|hN;bw9*YyJ0F zx>>yg6EZTY1_ot|pqmsb4SKAdSG!0(iv`&3YcP^>;+Y>vXLTp_@AqQizH4^8^>ew3 zi}q)FiYI)ifVXmR)Is^<;oEtBSTkGsBVRSJi)mFte`{c786wR4uzR|xJSLJcvP1He zx_S61Rv}t#+?hDB(9t}B8A6A%Mt0ZxX3!EFb z*~|XTtS8kqgpLkAm(z0&hPmN&M+E|vJ;h!@wChL-fidZOVY@?OGR{Qd-*Y$uY)d-cN?&vVcY63)z zEE|8z6m(q1bo?NEX$OpI&YCS#AOy1(8GYM2P~oQc8*&zPy1#9P1aV#>o!vF z;@dy9=f1q0o2S+JHTW$F8*(JTrnV}To46MRwK@1BYtn3P5)>wmxQvS}zX&ZOH(L;z zIcMU`SBL@p`)uDQFsQkVYt;nha$oVX@=TGHz|v`2bPcUj84z4{&hq=l5z&upKDT}N ze7|t(KD>(=H_utfKm_FB=a-CgPJWieTy*p9_++2^rO2H>ZgI|7_c==`Yua91#Ng^o zTiwq#%J6F}1s}^!o}~wWafPX;2%NAI+4WLY1oq|W=f2bneAn~!Jxk|RPSb<>l1L49 z`el5Ik97f`6(jWnfrI%o<^$mhBh1076GCDNhYK`h=86$`=2E^{>+OxyN4br{uq<63 zkp0I?rv3&cpyJ-RB!k4238xrKn7HKJ{>gZwFL99$>u0-iWYUVE+%p);J^pG+PooUN zjn94A;Ayfk0CrJ$7TW`9UUq zdeA9;Tg>I#H&|wRq+r@e6^i-CDR|qB8tgz?=bk)Le z*pO!2_2;63`rh;*VVLweRiP2mgfN!WZOyNQ-v3aA-n{n8dqa@rB~bu*+VgppZVxlEP4!o%taR}vIj2sH2En}!zyote+-wm*V6WQw z@hjAmfx-7$EWw$Wv}fYt4504rK`*iC+yvj&kq7`=Y0Vy1G3t~(;9s+{b$b`1eEJ83 z=srB)lz0AU)&z;Zye1*hP)E;@^66XR?80|rwxd%8pTKE}u8SQMIRn63D*gH(jYUYO zZZqu9gyQ<+!Z*Rb2}V?qDxq3$b4FT{$h9mF4R3vYvy$-9*9Po%iO)3&>Nwo%ls83f zIMv=F{BfkhHIY{qrD+uJk7lVmD%19nV{;Feory7Ta-_YO52%caVnIayL4i2$;Hzj> zghTm@`mjl@{i~f24PJaQ445sZ+XPawtQbo5V0s)*XVcKTG6#Zku-OU4C7&rDG5D$q zbD9j66gqFTKdIT@3~4QqCIo5sWA{w^%bQ1yfTeje2$DgRx7bwf^Y-mzY0J($&}X;OYFmZo)T|w+K1!Dv zaEf3t!!=^1?=A9n4{R*@;YC5@{l4 zdZBr^n+Fh4QYNeYa{4X`M-U}f!z7#GNC$)Hj~+s4733JRDk5KPLK6)?I@dL`>wmww zR@qUr|ED=H?Ivi7yLHDf#$x;tbVKr|(>G-%$DToF-R0ZSMajru0{e!gCvB~Di7wqY znL+(+q-{hB6wUTA#}+go%|^S6WiR-YB$>HwScz|Ru1~0gcOxGovEg|y^W8Y_Tx)|| zX%*Yn)5<&GGVGOj6PfS{qz0@#y7iKOI~R$jnYDwZCf+lwY&lqSymdl+2#9!pkQ)0I zSZAhIe&ssu;Bl*ZatSYACh97ySw^27PgI!os&u@RID?4hEAIZlHbmzJd>A$1`%Nx+S<8)t3NoAN~by01(%c6L4ZR>X^MOebcV4pbrCca!gF zwe5#O!Ug3b)`O+XJ$${OpMk_mziM|g5WA^5IsQAnmqeIV`abysDLR};4j=AT^8 zS3L2CE(-=*-cd;^|HbTz5@ohHuY9vW#fXMZt*?#nP5>ons3d3i8{-WK%Jz!WL3|X6 zUW0mySS$IG=5JnBV|~A5_^nZ~*qyDUT;$jT7m)(}jg5gGl7dG4>n|m%!J8>H%-sm= z2(*EqV2J^ET<}ww)qr2dV8!uJpG2M}H3_y{?0X@jUF>o?#Q*fUssz+b7jj7qHP4YN z;k z{h3=q^sIx)v3qY(rXerBg=J}tLaro#4_a$hR`b5BMkyoUE>TrTQpjo82=G_0q`|8e zFQFv6`pY}`u1hrgDdlxg*W8XD5D_2NQR=g!JL#F+lq!LU?99W@)Iml+T-BG3_2p&u zVKtC+z>*qFHrlBB50NgmKti}g*6$3n3;3x(o7}lGxLc%Q&379stZ)BA;p`@ zhxJmc+(1+=1k0L3)q*diyW(AzkbD!~Qdcvy_#j$lNWHZw^NLjNh8(yIm>Bc< zmBSQTAj_;eG@bp}KY(#Fj;{{6iyR4tnHzRbN*~tAhH3L5Uz!I+9ixJNOo5-wb9Wo^ zKMPYVQNj{bTz$7ep3z-DYJTM|pP7I3329gQ{!p;%6jp{VvT|W(=7ki5MKnwY>`gHt zvAM7}t=;T$ptNCz$x4nkEAn1VqbmQKET#6RK4_}$)NOgU7$hlk(Q{r`zWCUb7oYr8z$8PMLpVN@7*YgG z7&i$t%z2s0(Jc?;%4=S%Jcwb(T-fgkm_T0CTHo|=xx9wY`ZwY@=^}p|rC-`yP_lPo zH;!f`O^|Q7B#YF-QG`xH!XMXDkp*juN56@hmFGWZOvAEa8}PJrB$`qqzA~G`i?aDR z$?jo`7gPRe{me12?d`o$S#Q^_Q-$av(jK=wg9F;Vwj~}Bk%`<=^Yx=hfqrloI~76S z2o67fhPakg(ijXL1d72Ih{>6@W)hpX(d7yZ^Dc^hQQ(OFD}B$#crNzTeCmsrV6D{8n|1w$w;6}zc}vDozDZ@!_9xL@379KnK!xKL>fD@xCMrz8V$V$ zZWivdCH@h=a-t2BJZNx8xp+!cmR(E_@rBS28KY3IPZNPFFTBK~gAO$P%oLLt-xqlv z9cLQ26x6N@<9Mcr=4u3M9rpcp-8GXM3kfR5l{>+-QBJHGq6AMf2%*JS5Lq{@Nvn)A z-^TbVx+)6aT)ED|<2E)BEb;wVkfim-B&9WRNr+HkaY@fo?1WU+nSgT(F6mljrEK%` z!GMcit-rulCN7do+50;!Z>@XRSc8W7m6J{E8;z^2fe1v(Y^cCYXEkAETQeuN%wVBhssxRd$;IY)A<<>9(~09|S$vETItls?C}cSj zh@9G1f#D}gEaGY)fDnM~Jy)WmTiYKX3a3E**6mvrFCu*Ff;k@D=>7$INhgoH<~?}! zkAnGb(%ijhvwWACg_hS>itv2|U+={nH%9N5)*MWfP0CI6FM2f1o---_J($6~{Du*P zPog<)M%Ko58J#rQb+3)2G8avb4=vJwjr-b*f|S~BdUW^pg8iS#{`r#(@Lq`dRC;v~ zsAthy?KE@1v`Xx<^~-f*t!fijCCoA~Hn;2J%IMS|s@bO?EoeDKN^q4nP?MuAu5*98x|5m(~+_kl@| zH$s*%t2YA34K2!mGd>MzzbZDhlO=-$-ElF|;;;29kLcU-Q0vkf+LZ>)C%23~wA5S9 z{wgRN|I?#4kuERh3-}ultLSj=zRJq=;vb~c0PJjvd{RG54^zz-YDolBjG&ragXH8SVbs+NQtjiu2mSS}deS{rir^ z?2ycRz)$#lkH3dRsi}(P&yY_FN(8k{L}>W8ebE;5WmY^Cg};_ybt#*g>2+5mRUnch z`NIe*1bS}SgKqX{a_PJa=w-kmxSp%DKA*qduQm~Nn3YjE@+ruI1$B@)>lwv~Pl!M0 zo@dC~1~9ZKa()L(F8}$SJ?Z7;9`8nf<$67KAyZ~FPNx}uUq0+i(?Llmkw?eo%!+~s zmmx03V0`0UHe`!b@rH;7*K}1`jT*}@@+W3N8p8xHN1l638Cag90nvH-3gxWx&@dc@ z?ZP^27(6C$7?_ZxEc=M{DgOA#d)7F<8wx{5LxOBByGbK9!N;7P@8Pb%)npCxCh0!< z*4|P}J=sO0zk<<0pPtu>lB}-jw;afXPLkMCrcXXXR3TrnmwvuqRG|0wKwD38%0W$nZg>iGXx-q37F;3IuGJ5ZgrCO242ECd94af#h89#_veN*KN4_B72rmf8P@qQcD{$M@BQnIDSmU8 zj%xjn-BmBs{n3zfXiZAgd)ai4&KR9wh|2L(eCbg+l6#fx^yDiyU1v^#es+c3%QhBq z*Ab)RnbkbEyc)GklzEOf=mVI9GmEd%1ZfgK(@o6&iR}5`G}82Wb!LU-_~YGE3hh4U zgRo@2N3Q~F@tW3cqZ-yG7xTYH8gtVwK!pPNTjbHovq4q*>*f1 zwIdMFjPk@PpDx5DJIoA_eJfTNte#dHX1$s};Cfl7U0vsbj#U(;556xt^~J(TuI#+& zinQZKr@TP-uIEcS&GJ*0FU-yHCtH#>g|F7?X|&11H-+OQKWg0nctL+#veZ;ZBNBZ= z*eS#>*Qe}1$|oe^JZ8sd67-z4h@MA_u+I>luF4OMNt} z=}naFfM3v6lYSge;dgnJp6&0eRCq_z_ydJh>}aKx?H=r2q^%3s2OcUVkeL~sa*gia z`{k7Nh|^XSvMr|bhHY^mHkjisVnfmzZ{Bn>NDJe2Qm?3OQ;~#?2?IIQ7M} zogr!SHhyEDyvgzRT^@?2oHnR`@%Sn8VXKOUnagI&rsbMajoifvXAGOv%{EC`a}V{4 zEL3zx*yEtO?Nf?JtSYvj!Oi(x!>pc}%KnReLarVL=mDsLroQb{0->F9*57DhEPjL)UjiTa20V#>1MPY7EF<8Ke2=)?DOerwNa_-A&| zO`F-@6*R=?EGK7IuW{}-R~~3U+1yzbT;>&b=F~rKgrnS5X5320j#W$CSfpE0IqeQ0 z>*042aE&T?P8h&hXuoIp(7!JU22YCPQ6w;`KsKhjxLCGtZp1$guvF_kb&A_H7XhyW zDOS>@Y>wXUYp5QutL4r={g>luP}^QnfA-N+{9k6qEu%fj<1dccO`1{i=u<{&Bz%PR z1HPgdUbLfk`}UTa$m^$LFSz$%_oD}N@w;ceT@8-Et?_=rVOW4r$r^%3u8aXJRCX+& zrnB|+!RtPR`MHd!>WnHs8>vP64@Rvvcfs;9{|w%X1M`r@unO&Pm6Yn?yQ>Osf-1DR>nIeK_y&KQ0eHYuMs|j#%;}b1@?dLiD49z zeq$LKK{}P^$yJeGHcTiH?ySn;<*E92#AUeW>U8g(B>e0TLsc(>o=Z#xJniQ|OrID$ z0KwqV&M@*@D#*4eClYdXl)Av%9Z^Ear0RngO5n_BJCX|{q_XqN#a0mU$;>NasMQi4b;;W)8!n0Oq zW~g@1QEG|w&MYW2DPa6SQE=>dNYQB&>TWIb?kD$vE+y9QP+AJ-Z*AHFyu6`p!aPPa*1YoSN+aN7S z5;i|n_y=mh3h1UL`%)&4AOz)wmf{i~v=C{~Ea|c!11JD?Becy3tOV7^77Ho;ox@y^ z=VJ}52Ed!!cKX0fiZiw`(v(@XNWmJUGkzA7_^1K^r)D9#pkg4A`yIFJ)xheM|92+l zu)3NH4a?04xWvH`nxRIq=8D(kNX~A&_~$LLGyZMQb1~5867CwH@bO>Yuc3+GKoO^c zixHVSo~?YmIFG8ZsfZIydJU|otGl9G*Pv`j=P`)FpX1Fc6^4dv^zZaQs#ml!Gv?)g zqpQWv3HIKdIio-T4?%l0a-5UwM;0OR|FOgjDNp01i}K%j@ps5(%V~;pX!D&oS%|YT z5z%dL!v70^j#NMcol=3y3zv1?TW;>7i>zIWGujf8l@I7i(p+!;!%^@cqPy%N*Y5n| z0*?C+yH#Gmo|V;hhSdHcar_b@)~!fQ69Z@-QIy~bhj{?^^w?J9ydQ;BXaxY5s1izrVkvx?CvnYM5ktY-3MSV`~ zA^W=O>K870Y6|t(8xC8Bum8^-(mltGzNmYB(K?_qZ8EAa9kKsml%eYXJ7S|D_&`ae zs6xNotOe`LeODBJmE;sURC`bOQ>QdvSPeO(5eP`K&roeL0P}&Tje&oGBe^mPhr+7+ zXVymfqIEE=%_&!KL5{_$O-_9;Cl7}?32?z%L8XSHX8$2Xsy%8SY(FD!B)5E=H)2>~ ze)*H%!QAlw+^svnB1}s3?`Fe|W!Eb?AnSfPa zXQ}0}$}ae36+Lyo-?vQB$K|@Y+VBIWvU%A%MDcuAE~f@I^;m~yKSbB-^`4? z;fk62VmA3eT?oTDv8`a1!GGl0XiwN5Ix)A;ce>ooCUbJ?us^gJBS@b~XG8)GIzT5~ zmb~{xpWmRc`nqg?g-uqWQ}qoO>BNKU<@DKPiBUQ~33NDqc3^hWFw;j|eJR9$2|)&B z{%#F$`%jjnj%%v^BMDo}7vr6Xk(6Hk#%o{I z+N*phw}1niaMOxhDMuzTo*nEB;7GA+;PsJZ(1nzE0U;0Q~V{rw}hcAq7YEha)f zYOv!m#&4e=YJiwCzWR9ex+NoMErNi&kwE>B#FcInOQQ9up?osL6A$rE&in1NK;IBP z_&@yV^Qb29yWbJUi6&5HD?Y0_QLH*Vlo-V0P+I`e(A7LiDX2}Xe~<`G-3u$QNi2NM zq_-4s&IROH9bFF)^TR3F_5kVs&E+t?HMY>XyBC$~NqpB>R)L1qcYUpkROm5+}}VsypZcuc{? zZU3Rm+9lca(`cXU=9k^-&02gsz|A!Ct7CU3zjW&#gN8zkT z4p>Zf=OF>F%ts3nARolQ3L(B?@p^>1VNB)}ihm0il)KIF$WL3g5!IBO2Q?|z$zBvF zCyZU{j2)KCu_tZ2NTk4aAX{fxxeb5Y&j}4cF%ZqWz=QJKfrJ4e!MIeJe4Qc&#?2*` z1q7q>WxS=fl9r7~I>Kh!f`pfc`ii;C5ovFr^fjCOks_fU>~oO2y>fp~=xAv*^i8*5 zQ|SP>E|`<#us?+#&x0*dbRsr8@L|Oht1IFK;vqU44W=ydeNbO`N}unNR79tDrTGx~ z;u#C!7sBij1j7*DUz$tJquh5~_MEX|w%=B=->0|Y^h5l-VB<;kK zfZ*!QUa=6}#3o84G;{E&UpDEZcDYBx=yflgw6N#t+$18n>>)MB1HYzH%}wXbr-P5E z^_nrQHuUs*$%aj3$#PgoS9^tcJWNTqBvj5dG! zMw;)ZRoeE0Tbub4_H#sHbW4}|^uv8g$JSQsqx4XNKOJzN9~Qv(8OX-S8txkkyz&g=!&f6a(e7X@3M`>H-c4rKn*S3J9>ZT6!Dkna+Z0L zM)F^$y)(mw)fqVFZHYU8hi)-JHT z%PuX|aF5D$NLRQQ^w?igVJW?EP#fp#|0P=45H^IU|6$#fcz`Hx2(ZR(9A~)YQ>mR4 zICcU3>Kv)L64pzl7T&m;Ie1m8%CLHk!It$OaGf8H9L*}|Hz|h#&A`G=k6KUd!cW*{ zQmA9qmFLy(Yy4nk6xY4Zo$od!9%G0X-zN@<*Fu89F2r$lZcNN7e>0KB(A7Tfl}%R$ zRGyMxr+zcOdjm#Hrl(Nr8{Td)6-LlFKc0}PwI<rZ$?O$ctqqh^{=ddtQfNSoH(D%=ZjP)d>gUnYTC#PtsOig` z4i0k0ZlkL6*Aa0-Zig6n#JiHT*e0G*`MS1L^E%ls!YR6VEW^sN)-03#kK|(m;m(OL zh*4SQiwZZ9Yj?J?c48avxuN;7Ja3*Tj!PV|M^|>;kWrBtXJm+6FQeXi>^Kw*Vu8)+ z&nNesLRk#*qge_sIw!_Sq8$8l5>;;Cj=0k#0_UA8eQD`*%5rzxO6h(~U&wxa&YeBN zaO+q10^MAE;nCez66tmFf1g!Al)aFNNwe+5c!e`$v1MY-7q*x4d}{-ZetV(o-BAAp z3@v*YCrgWzAs!{hTRYC8%F{@{%u?O@-RNI)^kG@RutkhuGH7pCFg9Bz&{ zAgs)Pjad9j3xP7;+IIP=`fTAX2Dhi`k`E!IDE#M}{U$Cs%834&N}tLNp$-qp^91ss zeHrnCGUM}oXX@Qot{>#XuL9cSvm%+clb}g zNJjH#1cfTSA^S6p_vgqXT1E9Ibk?wSn>H|}>LZ+xW3?xBWMs`-T5QHw=?DGGmzDx& zsG6{1vX_w$)UIh9x?Gv;V>yyn$1uemCLI3~&J}B@e?q@IHVy9v9<-SOFP#a92?Wk4*E_u!kqi9H7?i9??>nc^?R-ZfvrfnN%MI;URNK zGr1C819WGc7FY6Fju4b^N%1aDl|KiQ4PbpY!tTI&wKr;KB)RuyZ9JVLelyW4^?m33 zjnnXM6K4Now_Um`7a#eSPUH@d6@zyXYJ3QpSj3`PPubf54`CY;`zRE*} z{!TALH>(ov(i><+*x?!ro%uaQmj!8e!`Z^EQioiB;u_bUu|3k5s1Yx6H>W54!=4%ide*dzAVKL z|0f}Xf%+1u7j9@2Xj@=@4ey?mK^6nM&fH!#5!rSX{UPuqX#%aZ<(r@9Mrj)MB<(zz z6LzdtU^csndl8fYfBB-JsEQhd_-E)lZB5cThy7SSw8Ma>2LB>ZXpm^;!+Jv-R@X~g zRs=Tjoic9=I-%-oW@cQBc3o%|y^HguAoD|de$2={KYOE^jc=RI0~DZ2dqxf-mdJh( zJFEij?ud*o%vq~p>@av1yfYQ;BHrSxpo~#kKP>7#HRa9hq|}kW9?N#IWJ;f-E2b2##sqvq2;zSjqy%A2C#wt0w zggWZ2ABGe}A>7T*=-0)u1+QQ&QkJl!?$bLTdU1dS#;0q$TQts{E_@$P$4MIjQ^nnA|cv?U4VNZ%lFB>?E zS2^?DAQ6BMW(;dRuIcI-tJKMC3o2(f4V|q1ZraM;i*pfx%00ozjydRQN1hMg9{a9Bw8H4N#rv6)Rz>gfp$!hM3NquHpd_+|HEg`oHu^rE#1YW<(gMI&+;>_sO@$X8MqrrvG3T=8nn4rL z66cRwqOKR~PF-SYA7#Vq(%nr(U+}e2Azjys;Lj+Pw4xV}AOgFG@D?9y=DTrxy6wko zn0%VMl3BK~58iQl$$Sk1N9%&mq__?W8Gd5W=iyp8pi zo&MB5Ub*1UY-lP})}k-_^wa=o2e<+ukOGO8zQ*L$Z7>pt;-@~y1wGWBM%X{dy^=aE z!WHITHs_{Yo224>6Qj9fmUg>Z@q4H%PT7@WBFwY<4&ru|g7kMv;TvM^s(}AD1`DBD Y0coL+*8QtR?F}J-jk7i59PZcu0M2?+2LJ#7 literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_21_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_21_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a0dc880309cdc401d5de963d430bcbe8080c7ea0 GIT binary patch literal 23554 zcmYJb1z42d^FB<7C?QhPprlB5gDBk!(j_eo3rm-NM34mpq+=x{q+{t6SwKo^fu*Hm z>0TDzXZ`;E*Si-i7Z1-qXXcza_srZghiE+=RZ=2)A{-nXQgt<@*El$MNE{qo)q8h= zE6|%A5#Yxi&@8RI%_tx7U z$L+0;r>lpL>pPprV0&-SI}djeej$D#-p5WpKAzG70{{Qt`8~WH1s*!k(Ba@b#!**N zH1N;boe%KOG77oHoTtCZA8ik8SPO|};__-`2mh7inYmAO@2lRoJ69(WR>WUf+_=|N zHM!qu(u95|Gkf~wzporYYIuhfy+Jm;Elj;=PO}tPyaV+3S}3vgT|v|Lgw<~&JI(8f z>+K^_=X96NyOnVr8$l4*BXaDkpKnS}_qh`AT0Kv|bHiRr!2R~z412{6=joq+chTVx z)hT1I+ztPKw=B_Z-zTB6)oSo1ma}|mnUiTSmdJAQC3S;y<}f5Agx2a6dBlq_BebUr zRl~;EqH1Eafl(^tRu(lj{tW1-J^lJ9MP|=W>T}OeTF@3W z2F4xS-uZA)4Hz;qzj^%Ab~$YRu1`lp1eh~lWnJj)YjPYB2O1Hu`4h{^x7#Na?dO<= zG|W;^Nt3sh5&Gq9Tv8Or0b#JkRNgWzGqk95K1|_=(dc>;kc=wz0^E^+0U~m`_7DA_n$E93coWYm#@rRU#DeLS)+8bqw)X<-7jm?ZxmLegDoD z)tmQg7!Z6u1x>=*$YdIt9%}b2^H%glvh6(+xT=GF}kHv{^q%P$MS^EM{D0 zGfoUsgj%c1i-A=2{R$%VY}1~5G3OT=_`+N&TsVvq7Ux$2>wJ&-kGLQ{a{@k_4`_>n)$5`iJTE!z%@edl2x=VWuwQ68!$u zgH8xmF!rQeEv6aU^7${z3vHdJox(0C4IJCSz@>)=9Ak>jY@m(g6aNlad<2-4qL<;| zeBt0)epHgb@|Y!LwhMnwa9>9?qzpD~K+zCnY=1vGDk_SkX#lp}*VfrT{FtHBbXF@c z8QtDaa`6E=KfQvfM@SNU{6Gm2XOdU9c1>Ohjn<2L{x%_BepbSbtz+)8P!qc^x1hNs zbu1Ea_E;guSRq|nTX?pg$D^v+O!<~@FF0-QcaDneLtgFJYREZRwv>v+4MkD+S^sbY zSj25NST)4;*<_KU7~{;)828k9NhKgt)XBWw9pq4F2Tm9XFaAxOPv}{ot=5LH2i>1( z?ZwEr%I_fo2MI6B>GnUGCaqFS&t^HfHGI-NduBSNRy8&g{e_Q9C(#Jis^Y^sR*~q3 zwau5-e<=ORVIH_1*?wDMwu8>rlv{H-5Vo_Lw8I+?jN;Gn~Y$7o}HI-D)Q z3z$9lWjhR<0|Q(7oyWw4%v;~9GMEu#?dFEf%6#agTNHs*fGBCDB zKRcC~3j4sD7G6Bmv5!h_i`vFJD_2g>3Da3bYFF=+-Gk3;%Tx=pmHCJDERv9x;M{!q z<=P>C&1^TPI>ZYWyc17brtkLojOW;W@b5Wpwu7?P^jjz7;Tz$j@HB=I7yUbP<6f1z z;Qd|jlk4jMN%~4yee!$qwYV$S`I?xeJC03=+-8xBf$VYzuD?Q%*?^`Oz{AMw9R@L*hjI!WAXRn^*!@Y7CPcp4d_KUPp4&vI9o>91KiF-rh zPh@OeUQSqrC=73jSj1f<$hn)?sf|F|hJ+lHAU)whAzInsR-zo&_$A_XnQclrP-LEl zBdp5Inaq3TKX?5}?2fa0NTNKM;DNU|m}h~15FKZv1EHnso7DR-to|G-Pb&OzV2#(8 zo!+f?gIMxrO%W>xzgXGuTKg>-C&|`v(&2wAty`Y9lnXB$leO#Jf@7>d)@pxYn37Y* zr04s~%BL(Gsa{})4d=0gt-eU@ap?2QH)fCP-QPX`y3PiRi?>{C2D5dkCo!JBldb6; zefLE`?v_bsa&M#1OkT&#j4czPfZ7be8m4#2TUZ`uP=E|HpSbP5FEy0nBs-(Ee9!Sy z*RH<{**KRp4n^8gVc6XROI1?eS^Bl+`urb}F^w7M;!Z^IX54_G%pL|F-&>^-^5~Mo*9TOAD@MWY+d&U=6-A1lYje z<28{Y8!B9@FX0MNvtng8P5*Ny+3!T`Tr{(+b8DZ=_!MS)QFBP8y>aj;pI7So6&-h_ zlrf_BIwN56dMSdBQNAi!W*@^?{kf^G<~ zrV_gFRU4muK?QQdK8-C}i0QpN{f__|SUX2j)qTkI4?JVbDec<9M&zI}l}mBTz=eN2>- zF|sx1=bRYi5cm>WKZ|;M^Aqjw)-&?-9($UCv-FzsBqKLn*Tj1p6`IwT5w%0{wd>Ne zRL=ms5N0GPeLlOfe-l_NrvC12Wahln4m}u}!*-KsQczv;Zos`F<9mOrnPsX>*`8%e0?Z`)x$%Z6}Ky?Ia zR!3r~l6R@zeK|FibAh`rJvnh0BEtjN8OR`#P+sMen%Md_`yU^bF zsTIwsxU-9cfNRnE9J=k2=%~JyIlwgX6ZSNZr1+jNko6p{J3^gn_WSO`*K~)QLmG3* zJ-oaSDE)rBDGjkKGnmfzvF}}p{gP`;r&SW=VUcHNkKplUYHzKr$>zudB%*$G`}6-$ z*!K#G{?+|bl#QJHG6X<$w=hfh2li@}PL3>2T&A;!H1^Q(Horw&)d+C$7VphZO?`c7 zo-eB#G~?5H12H2v48BEVLJqqmvN^jO0!L`x5r)SJ5Gzl<1W3}x&`nr5;MbZ(07ntT z+^5a&4H)xUzkHF*DE&_>tA)7>SzGw<(jNL& zcE?LO^269q4V&nvhe{+ae1}R9V^)oKZ`bs6wEkrPbaV(kqt;dmg%SiS0;^Y4 zeM+)y93|`VoZ*SGQi1A*M*$&4I+C>Xxy*R~mk(X))CmUc?sa}o_?VxgF#!^|*~fH27aKZ6Rvt@?o!d>{L4H(@tPI9vNtai7?ZAg(L|5hiUVYU_aYrAU&Of^Cz)n2n%&*d(JC;xd_D&hcZ40R~lwn5aq~lK0W-nyt?6=%8l^mt#iT61++1za5G&rW%strdI^FK~K)940-6=KZ zos#$WN7?NDVh8I^{Xa$hy7~X`^S6sa1FjeyPeH1K6~oPL1x=*7ug+GuGR*q?JdL$w z=Tshl!5r@O8|=&2VMC#UTL3oX>`lKMip>yyZ#ozrrG$(?vjBt96p3JU>i{kY2FKab=K9U&FK|%cfE7inD_l`IS~g|iVtsrnTB!YeQ2i>9!17= zcv>5dW*dsWb1wV-*jVZ@=-;!5u}U^Cl5G82NHJAKQKHCYBc6BUq^pZge3sDr;)`yZ z1$*1upMN^TW)^Dhq%F@|T86&pz?9czoE7w>CdwUm`gne~M}mtnyc}Jhanob4H<~*E zV^6Y$0Ar6u8vt2iORf9u@Sb1e51ZEjife;&tl6R;r0mobX|Mgk%j`{;=8p@nJr3@ zHflchqR4)McEMEXWGyedUiAlUz7X|e_$%SOC<}qz?@fCoY#T%00>NkY=o)f&r(b3U zz|`8wex6F5FG(sfAkw3I{%>-H0Xztwm&r7ST~oQ0d+9K`6gB=*{U+HzN*V7x<(TSy z8sy*$ldD-_9|;MPiufse<|Yjh7}0cLeQ~oXEFQMcT{ssYr@z-K?+BXhxP1tERFC3-G0Go zA@?9$pKw@Dx+d*YyRU-FjiZQ}C9(%~>&4@ia7h(kx<1{ElDmr(PyX#+DRa2)aKt5b zKeE;;ccIN!hJav(Ws)B|$rzC`?>e5+HUq=8u7Gzlr;e4tS3SFtYsAX~Y`+m4_Bw*bE0_>Z0~q~ED6^PWFT_=%D;O3ruKqs1;sSir$6 z&S9p3zW(IaE7+TYIgjz+6RKKyPtEv|7*Swv5lLs*)^~w|#!Z5;8sw-c^&PLtWc)L$ zlX<`$bR16d1@A1&F-aVfMBzH1bHCIdC> zN6f*+FlH}7qfoMGU$lq}K}p)<yQMfyKH|B_zWv35RN#BBOZ_X6H3;jFV^g6l znjVRrM&ZUtALUuvuoHvVyo5ynpUpb5xDdicFaXwN{SEdh!0sWZ0R3<&&ol z=;>{KFX4Wn_(p{62HKJyjJl|(M~gGBC-1inmtY(l&laTqqo1AW*pZB$&ZLTG>AD^X zje5U5m`St3_vAYN?s|BZlMCBNlN=&CcaN?e-;|$NApldci>MbWq`EL#8j0ZIZw?Xg zl&cyvZK=t}{9{R$Kp`P}9yv0@C+R)cJx1$Gr}P>w$eD3*=v98~^)`#;`pRM`%cR)W zOKb6t#w3>ok(eHqjNY)D!xc#StDz6^9r5*j!HDaXFi`M3xUj?T9o&&)_U8pr4Y4QX zC@qjtT!D-;eNtXCkER`_++EnNVQKUox|=G`*_U4 za4KV$*(~{~4UkBXJ9iLRf}HojbJdff7v-or1VUu%Oj%A|AX#nc$nKm?M~Ue!^1*`u2p8)`D^ijhSOnp; zyK;ZT;TPfixVNt5Au=y(g_k@frWmB#Q}BRvlkF2Sz!!sOSSi^v-XS}f@uuj0FKeUb zlpyHPZsE8{;^9**mUr&uYZ)??-wK+e@?~^|Z`-AQ{q(xoPzcj>31K*vKbC*yIAM1j zP@7>U{HS~FvG3}&=~A0Id)`Ic4AcKWqe+O02Wf?e*D2vGS0%Lmc4>J5IbY>^M}n6D zx3mA?Etq3(+nu)zrq%4gm{g$-rK01F_-F7t`B--#Glq8)aIMj!)#ubIJ(zt#ch zqlReJk!+F~I#;Mbvet$ti@&{GuE@MjzHZ_uEkE=FwHsjxTeQ+0sNp{@`|hN*M`YH$ zRowW52PraEI99tCq2gQSyC(A|(EE%i%~0{q6CQqE*i24YxN-YOgq_t zy|w|LVBcl$jlEvK&DD2>fu*(kOV*0>Kvqu@(C>qF4sY$N^i}KeBz!?399v6h)y~i* zsihTwAS#Dd;?mlF4i9Rqqq0WOZ|DEA;TA6|VPn>1Q2_%e=L7yra`|(cpoyn>thZxy)W!DciH)H!SEd zdJl2qP23BH{#_Um=tike6&m)%@447R!5wPh~GWpTY+7U4y=D0DH9 zocK!9sP(M)*9?x2Gh5(Qi@9c;?A>1_Az-q2m}Z}}vh{-c&KbU|zT&X+?j z4R0ZD!9)7j&KSnHyQ!Y&qSS+Pzp&I6`Gz{4KMU7?b#9JkbXQQtshGCg4fVKNBe~<7 zDGGCbqe|bpY_%TS##)lPq(fTwc*72CIK=Oms{FSChA?*N@E(QTbwP2J!R!&pU>DR7 z0_lbcNttzvQW;~Q->|e$d3-w;-)T?6Kh^ZzCbd`D>}AkK@WqLrf)X#4Es9Nn14;4w z-F8%L&*8C(b_ zIsR7;@F^;vAOSkvqiWTKpe~2L^V><(ul(qW^K6DEG{Ji>wc2gT-MQ8-0uw$vcI0J8 zDSPq!b3jdHq@~oTc-gA=Y@eDdNoaZd9amR>6IV3N@n2ugR|==MS8;9fg`X=P&yy)PdtS-|H)cTd*IRAeTGz|nO7H>}X6h6z+#XDq=FvWa44E*Zw zZ`P)PIMqUKY~)(`4UPG1P5Vc+rx|Z<3-$RXP*Nff^+D`(F%E5c*iZN`U^>jPqqWWg zc{lo`WRv5K>VrMfBnVgS_9F6O9;_Zc^z{RGa@6vvJ&mkt{##koQEY9B&Iiz>Ff$~g zfD)lP`6vCnUMVD`kC0-@ti%mRTj_9 z#SH<90-8NCAzaOE@{emW`EdZ)=#UWf{9h#OPFkAu zB$gP_3jXYOCbsfZ@SO%ZDtDCw$N@{To7qVJ%VfLr`M8+gN~MY&+Rf(}Rp{U=bJn%! z_KQ;=Vj{|5_4Z-B!f{DLwcfqd*;p=twz0W|KhMX{+!%dR_2s;zZ?3I}*2M}VcLM%ouLC#ckQkmCT*%mMIV;tTQVd=pZr;heeI$XzUWUr-m>7Rw!Z*-_4f9?|OElB<)rAo>lAb=CCWeQG>)YmrBQ< zq?%9Z<$jd92~+f}so!pr@muxxl~(*3&hC9vm@&n2%g?pA&^7TfTaB?`>R()zv+?z5iNRSUR$NwiyZUe*404?6h%~ zf&PFxr9tHrPe*Cs(S;;(F?FL!Xx-Un+BMI0-^Y~pNemGGst7PT0Qd1u*q2bt~g zS_JyN;+ZU(kuat5@!X%zz9u8^ye535Q7-+sCBl7x>T?v%Y5+ca;$cOyYq*lIPL8-T zun^5}X`C8Fd#aeEkbHbz*8%)MVbXWLlHLlQTh0}Jq5g34b6&Te}_DfbPeFd!GlRtn0-6K^ROqYYV87dYQX-T~=mDtoBhM&EiXq0`=acSWO zyiE);#rAGInV^NQ9P5eriFPFh18czf(o_}TLkeG8?3=|+d4W-29n`eC@S~k(cgT}u zt;8sJvn9?@3wU&4PVI8@{whI`lr>y2K!Kdj60iMn{_oxuaMS(X7mXI~ZvRn{)3J6t zE2D4G=M9&c9Z*dW2=cuFViT;5TUoB)sosJumTnL%W{+{b1hY7GoSm`=u7pU4fJa^9 z$``v*SY%`AOjK6-CAc#s6QsyOA6f}w$mSDZJ5lv@OT>58ITBZssX%|zi|!4Ve7D(E zQqjs#{8r3HW9uYNduNB%NOEgKS+K9lw)X zsGJtH$nM6Pd*8}o!=W+{|4A&gi-($*p+CGJ zVYxV9?+tN#cI@mO8X)9%ji!-ocHlV;dY~`sC*0nOw;p`)@~cjor=poHiFmTjudEqJ znn)%}_vXD_5UthYXN2SuLmuGZR{) zN1(e`%+~wI0#&H$-jey|*eRAv$Ay4P``1iGs_p^H>Og%3E_IU84e+_Ftf?R6%YpP~ z9Y+FZt@FGLRs<1BiWoTb2*6+*xP#!0tgk(0XTf7{SUOlwr5j|Oi3jcXE308o3ke>|8*M~iBDf#0+8L)Q!@Cc@i%l{A-ZLPoYC79%c$yWS2ktFyFg5L@7n*#j5+u_$$MfuvJjU$(WsbaC)L>nP zt9hiIXqz+Y5S?}!t2-XNE9r5w`HEt6nt)5Ad5)hV;bdJcwYR&b1H+Ja>S%mBz>*N9 z9Hh-O`nevverqFJW1AA;X5sO8lb(v|8>!*5Akj+Pq^R#sF0tnUFYP$LQ>p^Ka)Mwg zC3q`l+U|1-B^ST(NB;7XT-e#qdNGz;c7$n$4s_G2`#Y=za*mDvR*#lNeODEico0Y~ zh!D+&1S1~js+}Qz-wNoJ-X;ni*+=r|cC8mcmQ?eOvt7Uf$l&N)X zd-!34fWNb-@;b8F5=Q>da+>C(Nb3e79ZflPfHI(&bPfaG(Zh`^HxUb+hxeh4+I7}O@ZN#Y*<^stcm`);Xbgp9aP2f=oNE; zG~K@dEsdJ%@K1%J|Edq?d=_jkJg6b6InOC(*yaYtic*UMW zj$YPhFI90I?2)%BD@g!1K(F%>aiOW$K}h1{nT&1ALzw*KdO>tl-@o5v88Y-21fW9` zB?gC|{fV2%$>Upk{S9kYM?rSeOhS@jiUcbz!*5WuRT=@}0J^1$Ym+Wvmrcp;siYj8 zusuZG!Jh+y?ZW5~fzOHSQSMdlq{h*Hjr{@;Y&XRxyt+Yk2ym;9Q!F4r-`eoj=d(rJ z-f)r5F#JWl(6PfC$t~@~Qb$Xu2imv1IidBLCb>q2J*{oqjUNc>Hz}S3&q- zJ%U*XzKYKi{`5eo6EBRcOcXv?jfi9%Zqc-ue@sxs?O4JlSMKBye8p8ak5mI1p8ws;^wOuUbPDRyNEviw}9Z;u!PyHr;Ki?*)M?))6uaFJHY+DB}N`W7UD z2q(=4Rj;DJ;enm~d+oJMR+LOu`vl@XcV}=A$d{d_OY(#(mVKQ-dJ?j?7nMKsMQ+1s z@#4=$agJm*#-pro{fDxad9Xr21fIL`75O9cTX`a)-`-*_SgY(OFXBOFMpV+-B1~Ld zWCZAKRdBkyJLgBwSR(YZ%(ij}WM{P-EIL^vvyP=^1l0US6zv~o z*32|C)KA4Gf!y1m-Lv8~pf%!Ob3Kjomd{GLPG}3xA9Z5APhY1Oz0<9LwUp-{+FIOV zwh*Tw)^AJ~-ErWg2(Can7dB7r-g9&Wknj%I_6G-$d%YuFJIKthEZVWebJ77(UJbwA`>cBq) zV0nbJpU{ZlZDsA|*k0z8reilDphU2+ovI+l2oq8T1MBuSFvJQ8;C@m!V!0&Qn%vzp ztPm;p@r%0*SwiE$)7(=*Xc(RMw=qH2_3*} zSbBM@^^tsPY};Z&Zc@^kj;&U#(7H#g5aHF>qUo%XbcmgI?{|xW<2nIx%IWzAld;>O zFZfiAXFkHK%~sdpUbP#bk&O<;S8MkW@|SXd6Tmn*m{Yb1s1&lh@sVTDYb?LOZgj;6 zcsZh2A*d+4jFXA|mTyZmu^sY;REtm=|8yh#BRnm71D1|sz6dn_v>&XQ>@JM<)$=*N zbA}{nnNl3?e%P>+MN`tbjj7MFSGYg>%5L*2@sL)`h_B#V+54>+k6x%%XLN&M!9JG_ zRjR?cV3qhwEEtnetCp~FGQs9mt{$eN!*RAunH6x`?E#`MMkwcQJzBkN}e8wHwZ zjHYTW3(l>;L7C7x&|kSJn|u_cvmV^e5*8*9cI0TZMArDu6;i!7^kL4&k8Z}!t>a+O zRK+}D-q}AW1n{;pI|0f%*{qG5W75;Pg?EX5KZ`io_W4#7l~mp;PBAZ4&ca@LTqlb`E_98!eV$;W!jZtpfiPktYLC;(C3$Yefl>5h!MQFs#a zesv>aD!d7S48dXIQsBowOOQukyvDd*^VcHk?Ju)5MYFUi?)f`8N7eYAzkPjQ)6RQ; z5>H|mIWU7EH4wP6HXI2+^^VjWRKz<>f{!y|?{H~tg4d)fzeS}>w0=U=`qJ7~A^r+H zU2f)JvBMy($VpO8B+rKV%o=|LzA!xg7hBG4`vRnSEnV8|A(-hvY>5Vebga1EVt6XN z=RR&fUSB>JV0HfS_4TEq%1C3)PKaZb#Ve_}mVGqH)NBMiTdDulK=)nO`?B>X*tu#- z*52-WQ=l(liFboAZ3(b060JhcCbhzHlXv8OSt5Qed|2+iIh8O!u5O~$-B+dkn%zuKaqUJ{dPi5wY|8BpWkeX|lI-+Z0UWhAowgFG$K-Xyl;NL5$l zwj$n64hkRgsBvA$rrWp5(y=K=J)3E;oh5qVM#sbSqYjGQ$PahK{?sGn-OJmUXbG=< zRiR;b;&4WiEK#9GyqWcN1;zBJUO9}R^LiYoaU!%Dg=_$if}3MMmo7plr#)QfA{!*t zLIXy+f{Mz`>Q^d@JJ*I=UoR}obsox@mCQF#HVPh`1swMgQ#tH1IJ>ZqSbd%R$C$C7 z*F5-A4&y3^-8z+L-{)ly5ggPS%X|VA!IoV>^Eg8yT(8yB&KA(cKo4-dBAA`ZzPA!A za*7ZA?L9~3TiM=qomn%>d;d?>J4y+@MlPW1GBQwH9;091dZFMNc4`ueDetf`{rN#C z(y5NAp*N=G)8i0yW+wNuz$r}82dwVc8epL2vZHKt&w6_5dA850>=4=SP z8u$vyhHq0V5PWOjyC>67zIjMj&IdC$lanvK1V)Tf+dJi1>o#R*K-?frg9HR4eM;H~ zOusd5kbcp{xKdN5K)5<&Ti!p*ZN5vv_oRZ>F9ZRSYT;eypiOEOKF zrhAt}t#a<+=51aw)q0RblXFM8^=%e~fxMO*!JV^ZxXN5WfImi#@Ve(s{!`vcpe2b> z(qKgFa?-rzAapoO{?~f!ha* zpxRlppSuBXS&|mf(Ph16$A4X@hSDKi0xcOcI1D*~ahZW8LwD1fo#<97v&fhj9+zvs zdTly%Vxs98)cW;nT;H_BBjOdXqt3rpSs(!LQAP`>v&7!`TH|iTe#y=u+#4Qkz5A=g zZ@Z-}XL#U-w3hh_U>US`VtQV_HT7dz-)?GS2^{A}B0me=4GUE?M77^+B1`A`8A%10r;scBOrDA=LV{d!blk=wZH5dLY{F z=yNS`IIf}m6$$a)RaO2*+3jg9?~sicIv7nh;gu|qy*EbZLm2pUhw#sscOnC)<;tcM zcA^r^bd2g$@fn2YVsN{F82q3-7{h1IPeYJYYXw=XyWwlKSH7d6S-VH+;n53Ux${}$ zN?2PpuiB94$lxWmbKmYM5LoNt7}+)Yad;Mojnf(D7aCa{w3k2mb+h&<&2y@^hM6r{ z&D){J;SnzeUv7f8Go_n^~i z4xa1QdtVHer19PVdR9Pa$Ck{>dm=#BQ0@$GvO%D;(Ok)Fws`UU0nDu7b;mwaUb)-+ znYvOw`->+;8a#|c=cu;c<}sC;WDSlcL0?O3R2}&q7|x~B(pv05rx#|0CnLRZYdh>9 zjuU#6sta`TO9J#|JZ8ruE#THCxa&Crvxvkz=s$Z}t0JI5IJ3VCsItWKls#EZ?{>J| z{R8S$S3&pk{l~bCAfJ_iIJBtv#A`jh$)K0mu#HYH4omye8WUZUS3U5j_Q&_9ZJab^ z7&yH4{sH6vPhrWnH|GQUiaOp(O(m^O`S-J?DHDIkW(Tl~8{a}J4s!>KEeY`EVHu7< zB8jg!R_@!x#`2c^{^~W}mU1<|N}VdRjbG(5U}kP1*5##u9kZXW=#6R>f-?f@+q&S3 zq(@5CR_0V|?)yx5ppHwQHU-i%hc(Olw#xlix%6|J#T^=NY_>x%B`%9*wLh-#l^x;Z zG4edlnq@k7AiQAwfYe;}Drv85ND0OQ* z0{ZXiFLl^zR3ilZ+J)fPqz6`=pCW*Khh=bi&U={BQ{-*G-&mb?6mG%XVx#V&iD@ z2U+V*sklYB5FsNRws5G=T+m(rr+)eaZGAKM+N~e&JeEmT^E`u<^J1nQTiW&ocss2m zzt09SSefV??#_f{I9iRX)OQ>f##v%p_nNdMEk@;u0TM2h&U4Ik)?|HT_S4~Ai!zwp zPCZW;uowJze>G->@VfB15k9E0J34KXXjf}SM%4z+W}BMndbyom$e;d8)#kjL^Dxg2 z#B8+)w(y;Er1lqlmeeXZ#r1+eUYfvWYmVJsS4)bh@_SxGBn-<6J&~fSgv&m1errVT zTQ6bc;da82BP;v*R{v*eJb$e4;&2!5Jixi#Xbob)MXWkm;^$R4*coO%E{A0WzU7PA zyHJDXjMq4lNes7^=!UE;i{pj-5XY`MYbvEG4-$bK?<}WtU&K?olFP@Xk{*BVf=agp z)lJFPz8`aOTspgCR9G3B+~F=xpDvo*O%W-&$`YrD`RLV>Jz|92(RWpby?>O$_)^jR zUrOqqelm35s@AT9W&g=d8q7}LI*-l~b6bRu@t_fY13!}IL@{vr)A{;$BFZ1xf;^sL z<@oRu;9rE+M=djqfr1`d2#QN1KMov~c%u-Q@zL*;&)#kTdum1mak$>EgHdOA_fD#x zl(J&)|E58%DDz1wE)Dea>$_BV+Dw&z)2tC)X(O#{Q(P$azE&RoVBx|Sn<)X>XoGH# zw~oDIOAgs4ei&O%F{tm}fW^SIpQB@?Fz|a={d%5}P!*LVL954O&UBu=_p;9J+o6+w z^ZSU=nh=F4e(()YG`PbPc3}J2ainVvEVBoV>M=&|3N)>KHe);|P~)U5cwHjD_VIt| zoM&_1Jf927*>W`|2O^oWNA|O%#*th zz4v1GF&Qb8MJ2NVUx0RoN;?Xej}uAq@cQ0mHIz1w29i$d_%+5PK$d4d@no}6ns zHV1yYw==)wPYIn|rGNV7H!I}6{)f{lI(Tlj5W)+#C4YW6!&65;rb6(*tUrFJCmrH; zS6O3S#{miH0Xi3?>0OSI+7p!)-4^>8%ImJ(IG>K`ZO5EECp*#@)l)t-!s#2h_z}Ln z1_Rb=n+7GzrEBss2js1v={*SMq)DPz0}fuS8hx$0ETJAW0h8VQd;uJULYmex+hSrW zA9}d1Rs<>|6Gr4y#>{d_%Suw^sYh=Y;Y-KCS!@UA&s}P5%0ew$n70&dZ|P^UKLr2 zLYv-G8Hr(XyYI%)lUrTQgbD@m{p7N|7&*rGwIGS!nz}0<9@E z=?B~XqZ0qbcQGDM$nS#!H~15)B{^(+^@Qx7-TWL3KvdU@TcSt9^kF`9#5`!`X_eVo z$wLGYbK_+^C{cfY!u!1$r@-d<|H&8!RMZAtmpmdEB3^$ZH@<(J4FjvX7p2-R(^jWE zB2s~LuAJkid@hkQ+L^9*qwy^@^g>%eJE6*f>YV-lS;@NB66XsSujck{ZbNI`Rvr<( zr^Yb<>ovF=IX?7d3a=9P?UK~krwIto9`2qne9pRjKI_VRmPjXWN?s z<@j3syw35VU6b)kk`_GZS8#I>@l9(x;m(GPNlUDZ<9tR^HP*h^&$CqG7w>=*7cQpX z6n4|<-)lvB-PX@(3!KX`efs&U8?~C8V&~d$bD64E2lLvH!{{CxU&i#7WQfNrQzxOt zbc&Q%BZ0Gn%wan4e>~6}$kf;F$-&U^2iNep^F_QzYtAylD~qFyi({S47$!vo zqKJCb z2Ik4y5E%v8M^7|ng4g85avwR(oGyH&?4puIPcVQ;VhDBn^SW@YvikB_e`^rXmO zF_@V6x8n)g#7x39w|wvEIp2+EN3Zmv8N)(B)i>!PTWm0@wg*Ifw?xJSj6(2MoQcE* zk^rtRWW1=7TA_7J=Z8+&Z$y$BS5=u|jZZxV2yX5-vfRVjiBMoE{=sS1u=_1^XlKrA zgzJ#t2raiTT<)RY;73Wui&lEz;FpU;qUPk#XIb$)SkrG>d+Phkv?ban=Zt6xymZ{j zR4{<%t3$Mp4m`BFlURU%CKG;(cXQ_=TL?~IJ*GZ7;x~88dm!IQ3^0liFX2Vk)@o-y zQjhj702#D&-tQVWX4`t)q@dk{qvGPfiX0Aq=61Kz>HVK)1ewLG)~fm&t=hB^sqky1KSZz<+@lGhPj1mp#%d(&8Aw_eD`e#>m;*!HSddAK_<))~ z)WJTzQ$Z0)*@|G*4hP%8XKB58GO1COzMvtzc|KgT$F|?HyJDHF&V7Qj zm75LEd%(EB=`Nx&nA-!WV(a&h*&SD6Y#YOCn>lS%LuvgJooacx;@4e+y_JqGlLBEn zm#aKY72eJrz1zbnz6{*_jAD;%vED^(&pt_Mw{4U9F_WFZ=6X(k@O|4sr=^|FQUp>$ zhCda{yx5R3S!rg=t^}VFKJeTe8oI-!v-(5G=r4fw^7^w=%gtpWhXi;WZ{{TTwnO8S z`%A`Un%@0wU10cEAF$7zq6XsUqwDjHHDNA+_Kp993UT}&so}8f??}?bUJ4#~!tWm5 z0adg|8wlfu&+f3%I}c6EGI*2)XWQ}qW&-U27%CSHobz4zIUaAjgxw2vo@@2IDk%^l z+_7Y3PP_&)mw2dOOTwN}`M_|?BH$~}%VEc5uz3MYV5>DrPAd*hzdwmpXcZasvD+-X zye><&)8cq<=a_cJxb|9EB{oCm8&HS`D8V`UljpOvD+Hm+%_(Qu^Aqp|WoccsjYvd( zNdL&5fmkR7N}Kdo_gkIz+9VOx^CX(xS$L1d?3tJIRN&swVT346ErP;XVc`0AmXY|s zvxB&z#SviD^4;DD`%Vl3xu=sD{D9UC(sbAws@y5Zbbd9sa%wy0{yJLn#`+166FXJN zsEe-hg5y=$7(-U5_sp&y@=tZ%+>@v@(^Ws5#tn(YLdvS8_!@@O(x-p^(6>&gaO>|G z0{KCXqry7l9cN6xoTXJWIE`v{m@K*TVweIXz#Rxw}an& z=$Jj4|4b|LY>#9LcVYbSv{J@$1Fg_GRR-g>9h~n}z+WUdQX^adSdVynp+$(RY~*av z+qYC)46Fd2h5hY?G#}kP`p|<(*D%aWcJg(+`9q2XrolaAkCj(&8 zPA+LnDce^0#KUO<9;A-AQpL@wz*7c=n4MC`Rc}+ea+4cYO)fs#ua4N-rJB3F{=z=j z2cd*6Jp-ZlSU$ednabXla|s+2rP^%}yNmgfek#xgsr;7qU2N*XPp$FN4OD{4=MQTi zj%2Y4_Lo25-j^_7Eg!l#CVnSp*4y9U_eJYhafTplD(Q(trKM_F+s9dld0{n?j}lX5 zxn({-zsdbOYvAny)apm;9a!ClzQ!`^Dw=RCv|d|&*hP7`79DO{?lqsaeGna}8}|(| zk-qt@7*dE;cXb%(IR=_Jz;nz3B}!SwLB+lG2veOsmnre+pl8z1I35Zsjmh=7pge?ifO^$ak@%pMbQkPBErCu6UtuOiKnC={F%p+NFK-#!f7uCMgM4FVJk z_)}x9@(BZF12Ma~Omng*IOLr0_wC|BTd(??#dDUh5U?MA(1-c8P|B$Ar>qMPo%A9& zAF8uz+wiOC$HpQGI_fUJr%n`Tk6+tlAg*nkA?grymq~WSL|sN{suJn@S5Itkq9Zzq zyv?j9;Eka6#f2Qv^6quOQzIaw%#94v*La^azx$62$Oi_^r#zhlI21q?o(g|7@r zdt1-mT?j^uv8t}UlbajNQ}4BU{!eoav!}!;+ac+in=Qu@7C(B2u3*uS5ILo1`4Q&- zF#KqvQL`#F>8hG?OLF3c=CL6_7d_ZR>KN@Pat=$Q`(hIaLmP7Zc-#2DT#Rk8zj;=J zMYrECiiuEhFZo()yyU8zrRlkHRFstoWF*SDvNvsztpu(MRUeU~NhQVi3MGQ(Gm751 zW<2VH{fiMgev0`NG<G9K`*U<8oiY*vvR-DAzb1;| z93dj;R(thJ*f{>N{QIza6o#CGQ=ql1RgJGp+<(-mVJnzwGxy${zbmN7X@*y`w@61# zPK+*2Y5pips+)W*;ZBr{d&XHA6eyOTvG8#E^nZfCn9L7>zqcO@I(|kE*X5j_j0Rz} z(n0cVCH(v?)^EO5Gr7<9{JdX8NRMS!qgHi`1M3hD~#lqrp_@TfZbYbGa>fBIYHKC8>0 zJgp46$vn-BM#L37qu6B?+Cex4W8*iqru%PlL)JM4tj>e?3&kSN9q{Y^zdo)!9?IzJ zj~Pp{rBJdJN~kPD(~zAgX(1t7!WdbGCR_F*6_F&ySh7S($dF`WN|DTrrI^M#mQ2}Z z?EB37%=CLdpZE9A``7dNJkOoE=bn4c_j~TS=iWL7Vs!1VNfI|tA0d&W)n8oJS=!`# zv?`DqHyt+9Pc^l$e`=*8e+zk%qVQ*Hh}%zW;ook<>S&?n$dxlI+c82{oZ909WU`?f zx1Ky88;?)T1*+_SBcj94g`(yziGI+KT)@)uN-#1EYX9~|xu0cM{|8uCcHbK((#uOZ zeH`Q|8B8eenzJqoivH;D%9a)KaX)8o|MXV5dRMld-b!`Q;7?;uF12k5*%!J>Kk6PB zu=Z9yt+T(Z9%iE>HB&7@mqiqw>550~ySW!{eZlin9|&Vk^$1;|!+FyGCbcBU6#7wt z5I-5<(lq7yWvp&#sl-ZI4~dlB>v&2oZ*!lnr^z+SUh(vv)eL%b%R2+?%Ll!|Lkrkc zz5J;&%oZO;;m5|z7)qxF?wNL2zv+tH@YmvLg#*3VlFuoLxGePK(?v+Qfa0iRxoKl_ zRg&YNOopqyKb|sE{77xVWl^&xMco7tc3mD;R~L$m7%XtS6V2$0H~*sOS2< z?XE^2F}U-MkFC6)W-eA0y^1+1_uvF;d|pF4deDEYJ4dk@lFr--D9-Lj&_t)n$PQ|E z%;TxGZ-h$VfJ#ftQ!OZRTJPkaV5rg%_6ywd1I*&oRkK9htCl7VW9Blj`)^)l5NcA*O zy0_OTX3p@$2_u-T1?)}OZ*Z5R{^WzVf0fU8947L}$?Zfiig zGX3cn+hR`lr505+XDL)PB;(4+4(Z2sKfbt(bhvW*jwo zlCM-jh;;OJG$=Q0UseNyH-+9( zma3wU9dh88<3?o(=E$A1muv1O#RjRjn=_Mta*)buUHx`p03w4lqmFpjNBlq{VyLyU zvtx+RWX!ARg?bXZYxrm~zY_f#x1Pw!K!Of>mH==kbkOKZ;{u!Pa z1fncxx>hM~N^d=jgKqbQFYSVv8UD_d5x9m>06+7AY2qRXoAJ}RX!ax{a`!LZD5>{b z6UPJMk2i8pY>i%8k`JJ}uy^ISiY|dxeejig*W{}|6R)eFXXp1IdVZZ`dAV`7YHymJ zT}FI^6GG`OVSOwcV+qt+yC7CK^3$u%G`uHDB0DsI&jL+6}1%8%k$(y~{I=`o{ zJK|+R;60steGS|*TrHQJjyZZFU?7-qC|)J+Ct zDU@vsA`kt|ZR~=Fc~p+4Bk^8=_kMP9z%YH`N_pbS;cFi-yt8r5F!3=VPJC?dl$RZsD`wJKfpA)FmqfX18TvL1VCK7Wo+BW0aMCPl10$1>b zKqnwhoeZWz0q?W5Sk{3cC=>pi=NAb76<*Ks(#Sa<`iw|=oQ>d~ZBX@zm*^+MWlXWW z%;4CLWF)>4&`rg~G%l}5tH1ucomy7$mMgJy1za0IT@^Q1hgwJB zN8GA)Ri78Pp^mm(MPv5U1OIN3VeH4ND2&P+YeY+eZ@@V{ykd<{c$KIdTbuA$wGZ7(v z-9CGzQ=VPpq}EkYz<4v--+_P|vH<;ZI7*eHg7Nuuivm|KO@!o9W7G2%E)9YKGB@z( zNh#_)uAS{zkxxnz`;YfZSOKp8@OwG;3zbehobE5AC(JQF)yIG)1e`;knWu|fbf#F@ zCUWPG3J}BgX0-EN(b4>l1t({`^V>Q@yjK0RGMH6 zbaBf^-P!G`v+dV+lRcceTh$AIsCl1S9o&vQ$UMlSXdi5A@Zf)?-C>hDgzdug}28JKv|@34&Xs=z-WlHl~?7!64eH&C)n71Wae zO-)<+9_M$gio-F9b4H>H!dUr(4ICAeipp&=~KbaN0 zy-m!Eg_f6yYb3*zvXn{kVz6c;b9Cg>hy&@<))Dn*@7vu(D;aCDJC&B#3Tt~ ztaH^`(RKggZEons0!SzS1d8Wvzur_%>*E=u2q0 z0-YpYUmSh*AI+Tt!ks+TDs?d=PGcwA>$;eH(bk8A3aj5q*eLx_grq0nvzz}-{LmZ z-XBD`53+kdM~m8aD~T%=7O3lUht!cMDt2-0zTl5_@5K#8%jMh4N;y`C>$o+AR&do# zQ+;450Gw)!d>2TL*c!B0JQK$6Jkff+?(!9L@FVVRI}07(Lyr4Gr@{REh7RCpc$>=Y(iijlwRtx6EHv^vQIAwHM9hcbyrtVRU+?xnpmcDSME_6 zZZ)?oXg`g@P!kcMWo&9Fma2{jEx_1x1~(PatrOo({BR#7Ik3*qju9wvVvw{PC%!n0 zG_yK(tC-Ljw}UAJ#pZ@I{TI*ErC4tgk}uTbNl`;YwG#wWPV(`m@ZfuQz zw|}6CL&vo-4cXK2Vc<@l5pA59kB;08d6oiG8c4Nj)1+xUP-iDX{iR9-i1EqUXFRJ7 znME1QrY;j;aqQ2V($S#zO4E$HvH?fdZ!2gDycf|Bh!x5eJB32n)$~glxs%}m{R=fb zo;PPUJqbJ=TlCjkbZcmT3a={)xM@~ou<1A5+T7ByandXkirB*|KzBk55-5(Zt|(>iFm=xsCPGsfUiaO(szOiXj9 zW0WG};JJHGs$A-l(3R52(Yk&J_5M8OF)=bmJ_!VNQ0o zDBNA8T~!sso^;TELdgVsAqvTUtQx*h!JE~x&VDuK-xDMRrSfO$!zU~IsK zLZ>EkBZo(Z5@3C50|(h}gYVDgEJ*q|Vw@yU!u@*z70H!gfbky&L*t#}G(a8kmhl6m z8I7$IfGGu$19+d&qBEFk!}M)?+G+aW>K4L`WVR>h*ZPR7LUG>2g(ftVnH_!pcQuGu zv6C^-EQNo&0s*%>^ghs$l2&V8or#Tequu36Qfk;1xhOIyd+WeW7fEA-pf~6_lh~2Y z?M4Pl8#i!g=ebk_0y-a9)XzJ3AC}-H$qa#7>(S?gv<=g>!}OT~1m`?-1FPloWwqKv z3}VH8l*=EPIO{xgqqb=M!qv{Jr88`kcVk0DO~*zvcxwAD4AqxV#tc0E!240hBa9QI zD}KRVO>}G-X_QmP7RT$4sXTYde9}4oXg(T?u524weUEtrX7v)AI=U9ScIsqfyqCYI zx+i8Z28Fj~bjL_;+K&2g3&aW^ji0ukKB(lB1ZmH@mulsPapGMw3_4id17F2f9L9zR zY}u9K;v90(dD63`SSOp*P~TK}&qFGcBF3@|L|R{p2;O(Ub9}=Q_ZQcH1gEY7Zt$dm za4$tMl7I_`**)_96Y-1pOWY51E#y~j)$`x?qv!}49mbhqq7rmdf+L%hoc;NC!Ur-taH*tnY079hrOM zUcgTkpQiyee+qG@PCSuVO>tmh~I*MII${BW3Od3=!m zqm4_HZVO#Evy%V3X&qIC+17RI{A&}(!`ANl1z+`pHY%*uj953xq2{rFWw*23&p$@b zX)?`MVo;<#IeF*{Yn_>Zh@P~)1Q^j@hZ%`4sQZl%6-&5juNTfRw>XE)3F0wgddwz^jU5*wiXuR2@y(E&`BIfg@%M_r&Z|qk=T`ph zqQ?z9EQxR`YE_@6WD+aY;-T->#4P=BD)9W>?^)|AoR~vA{Z!9BP6#KS4!&5(t-`Yf zsc{2r^PR@rkd(ul|1Mxv1^pkgHCH}>Sh0bkfs&;3N?13s=>}qebkrNMNt!W%Hon{k z{8w7pb>MZQZTdj~ikvn~iwmiv`2F?ptw`k%`X>)!$x|?>F+z`1lBw9RO z(-x2c_(9|DHPPXPDfRezeR_=Jb3cnX66;4Ix#6yKn;P?(P^|i}+LPvE=0K*+qofds zkUzcWNAgwj?Pj4t#F-)1<0t4EcQ1s|37m*@=WF83Vd%h^m;f~Z!5$%wNoz!^XhPP! z5a}Yc+-U*BhxI!1Z8eo4uP_ET5CMojZ-fkS=0Z)s3koq!I_iOVgIFoSY{$p?KVTa^ z^ZGb>HI`kQ60J|1abrh0laBr^2>Uy4bQVZBm6$r4mwY4oD>4t$V(2bH%n`x>siGUT zpxMRmlDGUJm~fM3q#ZgUv?b@pSaXh#1vV((YZQ|dz|n-Xn_tIs2Sh3$&%9myB$+37 zeU)*m*|~N?Q@5D3H(oz}nGm@ZUI0EX(<2aEdx+2$e}RVqu_as}&ZK0VD!6a;y!?)+ zvAJ?WW$Uzw{E=)1ea?Gab_PK_xvPbiP;L#pT-l_`q)16XEE(qP0B%D3N`ctsfkoD%QwUgP_? zF0kS`4H%-8I1mUCoCtRjeb*2o#stq3*Ek!dm#HO@1m&HI1@MTy;Okp15JMEg#!1T_RL`>=K3>D));ev&zIgg5ResSO z-J&&o6UPn@?PKNg8M&pgo~Hbo+J5IJ;H#l%+oQvof%I&uKJ($QUmiM)elkXhse28B zp4-c6@`-B)P9C9dk`3~ga~Pm39(Qp5SM`{(Q4(oekUrQE)40f#s_=ybe!@CL$}&Ch zZwD1_lD8vUBOKP>8uCTSA$iEWt$K9UC)A<^-pO0FBPV;VbG(%SJ~3|Kr4|Vvkj#o=q}Eu2igfL^ADL1!Yx*R z5R7~VvoR5K-h`2H5i_1Dhpi5BLu>~Ut;7^(_q!632{sV=V%54X?K-|td4xYkEGnZ| zXttNIhhP)VZulj<^#UDu%?e18Ru=(|YYv88MC#Kk4c(l@(??DJ2^w={}A<0(}~2nN7?-JmlT=glikuig0{MuSF| literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_25_1.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_25_1.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..975d298d47ea56d2edeed8cc53fe6b9108b579da GIT binary patch literal 85996 zcmeFZcT`hd*Do3b6+s0QK>_KYbfk9_X%PYGy+i07DWO?FnzSHYKp^x^=v@?$E};{O zfB^yoklwkQ=l$OAJkP7#JMK5mUuPVLjGbidwf0=I{N``Yy_1j^N^&;{C zv?>UMYYYNiqQ$=gd@|oi-~$}+T&2M3_`p9OeDh%7{WT|f9aj*D@YeYs4sy!x82C`g zO-9>I%@N|}Vd7!|vNv&avU7B^vo@u5w{UT_c68w7e8l;Poz}|D%}Iod>wk@NI=WbL z5ktuDfk3n%u=Epk&yTB9ULP5~3>MG!9?);*7Sz`rrlzJ+-+lK4$3!Md=0hf)N{g9^ zR=|@Nt>Q&acQ>{qw&$zIs;5j%V|>?Q5TV04lo=PyFfz!5+T>;%-Z5SDLv{sJ^<#Qh5A z{FA8vd;GH=>?S}ENQnTVbZ#^SvYP{OpJJj`OBmPTJxWMCDNMxbnI*GTSKC3-cn~x^ zi0-wZL|@?lNKYNa9mTv_+{4a;nBhajoa{70-&UWw@Osb5I&7u#AZ(A0Jc|+=ozUKO zb4|vONTd1MlGPax)bi2VtgfHe@QP$v^GT5X*Ilhf%_YaP5D1w7^a!xj*rC7?{+Ji| ztm$ke3r5Xi-QLqa;@LCLC@zOg14EnO%8BEdBV!9C+calxV4A4yWSHNQDj_#Q8=1^_ zf`C6zI4t(AR*2uGIb7La2gEWt7YnRB`NQ5J`*N(fmbcQG1aO@nehwIVTPIgN8dd#C0pWOwA$yV4wz#)num{FRCeY(Bnp zT&_j4zUpk|_KN4~RVE7QsKFY-q@^CqhbJM}z+g3k_0qP9mNyFZ9q zUCzq98BadKMVYX1+qYRG*TmTaUgV0|Z{osEr9Dz6_V0n!;=PPCDPy;fV1{g%8OEt` zn#ZTQNH{zmERwZpHD{DOzC#zlKQl_)Y7Z+sLkaHs7gf<>reIAuXB4W!uTEfHpAWl> zjqe9(q`o_tXH9Naw@9|Te{^;mb}EYuhc(F}`xWX8&_{Hfd zIS|k_xVCNiKSoFW`cB-scvyW>3D?uO$<9^(23vx*hxv{6_`N_co)xPIOE;Mg&pS|6 z+~oDng|C0u{z%-4I*L4a1s7#B(C*N6Af#(3J=;3!S*29Jxmbdo*`0?~DL~cnXFboV z64_7&=P|h{a76kw1qMAas?MisZSrn2a=NOs^6<;b5vu;v=C^K|XV9HH#VZ3R_D084 zNr!Str`qW62qZ^5Wz&^?2zWi-?Q;+8^oLN%W<_U7{XQ-4(a0%_$D#&xZ>{HtwaSd7enuW@+Q+M>?THv01sK(8T{%F42QbLIK`4L2f+}_y{8iyyK^wZ{v zL1eS;&QZU79kgvdjUCgdwPAT15VpoN*%xoMp{rT{YHZH?se4k|qv-nH!aSE(dg8~& zu&yv6c7;PA#`cT9`hf}Q0g7Fysgsi_7L3`-BpD!|Q{?q|)?h&*zp)43(o(w=>J?x;cKT?K{HdnC9dQlxi~4B>u-5Vk>{K1u{Em2}?o}sr)cM!a zkcWKT{=HJ?SglU|e#@3CiP76eJ$CDjLTJ)+Td@=2YMVkLv1ej*7!}sYfcMX!6HHC6 zD~8wTd`5bvSuuh=c2a0-2QJkE14G;Ufweh)8tBW+r|ms{259u?-ZSVMI8hMsbiT{u zgA&NDNbF3?PR*&S=8+aySrD<8-_ZJ_h%Ug3*EN%!|t2e7Ml9ZdmEWaGV5R zkKOiw>>^l8-t23@+NJPI8drJ$0t$-Vy;nsR^<9J4&z_)VxKoQZTPcW$=q6oiA51H7 zse0+`rfGVa1U-eNIy*KOdS#tnen4H|;(5p)Oa8{QsLS`%{Or-XidV>yWuBP9uWPW> zvi1c-W@{C6){bPh%Zpezjf$7o$&9L(Mq71$!{i}!WK`2DfANSZ3rMGi$Q{_}dhF^- zqx0nzPm{AI0ErD^<%*`Op4bW%ZL(dJn4USUXKK_&Yml8wd&6XMrVv_=FgcC6G*oB1(%QURxNsMMvI{D!>*NI_{oc%_t2(J_XP z6@ycxX}z<{A)YAgk2`#Bns16SNLNcJT# zWyf>~9PkV1CuRS-BY}>BqXeM)bzHSq*T*%Ta^Po1=z;!v@Ss~fTry^x6|4qxh}+&x zFTM%PU$fg~32tV@pskZmH4BDCsy8F}6iZ^anZT96&UYM-KEWmJDs>&@2e$)ZhK!iA zXNMACSD3?xZDVjr^ib4xxn{x65t~3go8sV}0<;kB58G}ej}(Gi9}w+^QKEt&m*M3!&pEX z-JMA-1?Y={;X3Cc-}Uvq88EaQUJ|`c0`9l3)U_P(T*YN}e@RXwB!xb7*E5HMsfpvBi+nJVkg2KnN*0XPbR3(6mA#-15(2!s2rDs>-lRU3kB zDs}xw{7*_^+;;No&)&k7t96Sc*CZE)VSRwwqJXta-d5cJ9KOgJ5&3G09rG4u2qj88 z+W}Itbq>5*9-0i7Q-DTwnXC#T`3$_E(_88{E$h`!nNE6PAF?qC@V&k2GC8Cx;ef>lt3zpomlfYk{Fv@HBaFc8UdXkv}#ukK9-7A0V?KPN_zF>lyL z+z9=6x5uwwG~ef}Nv;7S>lGPjeVk zln1vz!8`KAWHy}6oN0h}%1kG6VC%Cg55Rqz*Uu&mYlBY(nw}sB^@=q0kPiTac-!@Q z)^Y8#UlG~~aOCRKm6PZ$x;ckK@}Hg+aL2Xgt2BVD23i{wT+!PMfFM@>-X(Eva!J|! z&7Pz#foDTTgE?AayIuvP7M(WkqbGgX`TW6^g?0OF(mxj;RYd2h!$DYbrI z0nJ_JShQF?%L)cS&(^QazPdo{zC-3m?O$84k*1Ay4On0CVc~eJ{?Kd`+@sKwNP>+e zzGClIN#&-v&dSNX?bM|VC~H&dnjGVaJpiR$7O9k+t}`jHY$RWb_M-p*6URhGD|1~Wx$1I` zy!4R(f^}$KHyK?juAITXJS1-)Yn(ffWAr@>&D4BrXp3G@`yp}WztLrZ)y>1D&h za>pKHips&MUtKmOB5c|f zZ-X;;K=euF8y27yql#H9>@*CnyyGaEl8t!;7R{IN*39$6 zBqnSsBeo?wwg`d1FhX0tWyD0o$T$tZnY0{60?|(d^OH~d4sL>*0r){Mo)=!ulAV`@&O>!Z;Dq$+9Y0y*SUw6!AQmu)hT+E_smFoPtm@q3 zu+xuS1^1^Pf=@Cvl{LJ6g^OyWX6%O59XauQ+mo-WIy?6GkZdsH0p5|U-*%5BC#{u1 zvn1{fxdMxrE1{d3tlL&T#&17mEm`(>jwUI~WJ^7Q#(tRqf?uR$lQq=HKZO4*t1Had z=P`2eC=w`eEI*xY8Rcy9x}=RBO0ex+Wi8q8lu}hgw-jp@ye#O7Yc6)t2GmMu?KX;t z)9^DyvK{4^G^wKpzDcSG`}k@iXLd)^f$YqqIN03KQ)QU9$v398Jz724tO&$@1>7>P zLB3Nbc74lr?K2bz%F;k>{CLr@>(fO|Ur(5u`n14@UsB==& zaCgMA#fb(`phw>E^P$`>hIi`|?`H{tp_=Bq3oOAk>j!6yDXIr28ntkmLU&^#I=lN_=~DktRT!)rNHPEz#}F&peDUO)4B;o&Q~2ZuAjZpyPVrmUWcjT-G$ z-9fEBONy;9Lf!)_g6G-R9QUg0mC+tF@ADci^|T$utDoAoIDj7Rud%+C|hYTgR8RU~mdow!vt6&ZX(_HT;+ zD~@uZS}p{0dsg$xk{`OR-D>*X1;*;GlmcdX1XhmTwoER)!tC^qu=tlzdcKf9nsLh8 zVwlDKXF#0?sR2fVSn!L~p95sU1Z1n#2)Zu)n`EZcS4s^obj#HX0uERYrE_6CEnl== z_jkdk_&#^PKl&~1hqs*YR$p8weEo|HFIIkGj0$L6I4MHoLS-~wBs@;f7YZk@-(z55 z*1JXaDZWB1=cRa=-}DQmX8!T^!X;PrFWmBZr|Q+wWdKCY|9nonjL@H;!At0p`=>vH z34pD4E*9m2%K)aH=g$3mLipDnS%HD%f(xMz{AZ!h9p|D~B-gH7OK%V&S}{5Q!bu&#GX)nA@aYS!xL|UlM(huo-w-#>1nvnvBY)lfJEs>Xy1nuF!X@2{ zFU&hY@sL@;{$5Pfzs+()<^3zc}}YUM$K5mr)qm`ULPS6l1SK7n23RZjGv6 z+X~TQMs7?}3;bUCgcjL?R=kk_7$+)ff0<;qyG{9fbk2!=J)9<+~Ua!6M9< zbcnz-0J>|3?rUJMoH{i#hk9xW^f7uUReqw%G}!=*fbA-XFyygV`?Q^4Pu=&xA{^Gw zkxQXR@r)eLCO9zCXO+opYeq|sW}_l|)+JrD?gguZxryNpf6-oQ6UdgHU0RiH&QnO0 zeb_n2tw8luO`HRABsZ`9Uned9H|jcYBM`vp`tAgDg}^PBx~B77b=U%ErVP-hIBc2= zBWDSLNbqfhtQbRjiKV<5s{WMaperJmodL?Meb$`A*!UD_2EcC61+XjN1WE?-8t|7| zvyXu1JUfiPq5st5g7mp^aDB`Wybff-rv3eDK(Gc6+)?iO*QnNoPrntXWv_9^fK$ks z#7%FHmKvdh&_Bq3Px8(w~J1^%N{_N#?qkFIHmoM#eUfTP; z=K6ny!$+@={)~C9e}>$1A&f2r6H$Xd^BbU=Z@(B!tp2=S``#;)-z)iZMi1n%jsNZ= z{2Ss`&MRSsi={66v+979fW5e~esHnW7xP+M%|E9YAELW|fKzcIxfZ~1f2_+uRTqPl z5Z?0d6z;rl;(l=vGJmmpEdOi-AbAyBP~rU#w&R|Dp%E-D7A^n6N%t=(6kt0NPEe>w zoErje27qxt(2-b;ttfqs`qKV;N2ZKT_|mQ!OhWG$#fuxiXD&UhR{#GusZ_JV_K+70YL_OAe1*hBwy&3PvSE!){9cGF*y{~fS zHXL?+=#m6Q@*_}3k~AOOikmwDC}zALr7kZre&$u&yk^fYMgSoA zPXU6j{9zjzetbP45qpE~<76(@Wd8S_!!%Us$?+BNj0Dh0N`_a1p_|*=+cXZ#`9Q7) z852@?;@M>>id=I4l6ABH^VQ!J4g~m}4-9|yhOs;MaZn#FCm7I3?dxZSwOIUq_0%8+ zW0?zmd7hR14}}Z>YO9Ygob$i88m+nR%Ny{$*o~xy{ZCuR-;82x3P%b4$Jn~W=+d>4 zlc@V+!ka~^`=1NHH?O;GVW-5Ty`q-OLOssD&D&^{{Cehjx25h+sw<`tU*F&u=?)Eg z*0v>8n&XBze%;9a9!q-RQ@xeETvFnsbUZO&SR$zm83mYB)<&hwjBnYF zrlf!Eu6@sFh7}8!6e8YMk1TY6wjk)!wV2cx#t~b_foPMpe%TEGj^o|Zmt}sG|3@Zk zzG3S&Kbu_b0d4bG@ba{wZXJclj3qCcz#mGncbbPjSEbU)Wg?@f%)LulX4jDFmbCL# zb~$7jtUi?SFsvu8JY#7)^aa-&S#ukA*Wt~KyCqBm$L73sMTtWYvoJDIokw+(y&mjt z<DutIcoSgXDS3Zj$9h_siw(18JH(+m=7CKdY^|ecFQE@;lLkrsSll>sXS;N2 zJr#uvyNr7tvM|ru=&#@+>IYyd8L%ChoF=2nhqi2YQk@4xCIVcoJ|rJHhgQi<;ACvp zLv!3@<9WJpH9D)NK{j`G_bmf*vU*Xaj~vCz3kPdrRxJIS5Y2$8ka5o!-voB1Ch&mL z1o8*BHQMrWJbpkZ^J~nZWWSibpC;x`oj~^&a}p_oC((t+`K-Kwx>SL(rj2FMHR77e zWU`bhw`9OD={RW>Qibw|<-~~@LRC=lax`PrZ54APo4rtf4B4!mxqCQx^fJOATBk8l zI)pUCkSuOu%BLy$4vK8c)KZhwOeWoaN^GWjtaI}qFx5h4Y$O-8ubmku4Ixt>+dZ@! z6Nie-2)gi~B%#~-`>kevPmprhx()w)U)#}+FBVIV_;iyw#a~_g|D)eA>^(iJ_nc0w zFqyo6)uK(%!pqY*j$BRV1utHkYVdOiPoS=ymv{uUx9+8!4cMdb-UBdf=oW%8ggs7& zoA(agLmo9!7G7)NP^^?VGG#~CM-E@4=|iBQN&q|0eR=x&Y_f6lTQWOiQbV1grQiGN zwy^Bm~ks|W|n{q{DYF_z2&8a{z!`;_g?>F-!qrqn25$L#kI&_AWZ`~ zfAOC#ZnZV#xgYmd$55;>nOqrTG5gL?bG7fOl`ei+k106%4QWT*u-S^h%D|?!c%LkV zv%UgM*IXr&TF)FpCX+3n9!$?B^&;-_ODPhvUN_C`txBO~0hr99wgbulLGr6DarR zp=osQ823E;dQXvGc|78fMR6q3Rt{@^R~gdl<}82Bq}Hsh4AJZ4R+Y|x2zUDVd@7?BHjTH%KKMEA6b#ix3Mi4plGF6QIzkj;iw_nNSTj3u^}y!9)-w zMIt*-&sScU+gpj4mU>{zRe{i#xyv7@s}cZ-BX=f&yL0tVOf`%RG!PqAudFWN?)HrA zDfY;sY#-Ru3*WOZNEwoMqf6M~;-ew$<75_r=95T>YZ1v=?qR;^4@UF}tS;&EN>rSKfQG9KEbH_d z0bJ=$;EAHe>ylSM#+LBFd^@81N21*8mhJbS=imoNu5E`}?rt8h)YlgGmiy?X25GCB zN7Kj9^Ac8$mCN4ZPl+j5C$JpiZxONSlCwZe;an%tLABZYe9$KpVOMp*Y!0S=VH! zj5whU9t)}0v~cBQnB`)9XKj`t5_>0`SY0_ImrQQntkPkfPE^VAYP+&|eTPz8%+6pX zwsMdmCVa3{nq6wG?`B)dphoHJYDZ?I|-M-Fvp& z>`%nW6lHm-($2h^4@GpoyHsn5Hh&ynJ;+*+$}Sx2erot_IeO0bcK6hZM`~xuxI52` zr2Aymuw{qbyjtdbC+1MzN8)C=5FUaSbF5lu<{Iu~S8UR;KruUJCr%}jg0T0Q1NciDPVFIQzcDL4I)l{4z_EAQlWPk zS>H(EBV7yw2vg{LcBF*HF@bFknr^76X`i@2H8XHUgD)I{l7mTS)3X(hUo(+Yu>x=a z!krw&=a5~t*^*$Moqd_V=R+>OO?$MBv$+n*GGTY4tSFn!7Pf~B)wnvTTD=4bWw>K< zwy(ebM700ssAB5F;%WDZ?4+D!v(Cw?fu(JEb8OASHvo1RYP&(2vH^d*pKQB4rf&eK zRzw8#y{tC7w|d?0(p2#;C1+zBVNs#VF=3&~QXi|u1N7BZk?QRqzKf!w9Vjoi>geYP zUGHxqP}kG4wyI)OdSy^yD!ewVx#`zu(K?vhN%yoZ%qHz9E9a%)F;NHeCXhA~x&&|g z{e$wm4liAHJj_YaAxRyl9#%6lMqBHQL!DQ-wqZ)S0{O7EI#N$EL@S^Mr zxG42&CeQGe*jF7A(&RwKss@!X_7D!v(9$77fRR<0(~0OM7%bf}u`Y}E5LIa0ZFSi@ zRuvT$za@vwD}y$;Hb|6PHjG>&SSAhs6{sXI-1((4<&(jK_^oTaihvK>qCISMs8I6k z!wi=TWU4+&Ljax)aMmSN!AMaZhsK6)i}8rLR+o|&0~~;M>pZMBe{MFTye-|0=iKaP zmN17A?TNa)5`uJhDjQ0L*vzMTR`+YOr$k0e&0J$d1kROQ_m|ek-_?y91ZA5NP6&?o zm89A%5_#_*tR@+R0XS-??blN58aBF~s7Gb%=2CC_4Yu|_^0m5avmBb<4|M{QJkd)7W|?<$_Wt@sSIRWg68DJXR_DT!uy z(ute$^a32QyP^K0-C+fYhP(Zn#Ct&nv@8ijwnG_x+6KCT0oq54i?m*u(^5@ElqSr~mJy;t6$s@m6A}nB zRV$*_8Nn=gRVOQ(%UCVQ_dzO zAE~79mxphyydREf!)Ag#T;ODal)vQh1#Z2uk-=BNXC;*qi-gPk%kMeTfJGA3 zMXM)K&c!L~Mym@kFlIAEh)`A8SRq;R9E6I0US5-zP?dzkBedQ0K>^w;H&N=tSCwy} z8Te1iWK?-YP$|zNws+rCTd&_2rdH%v8uAcO76j18HnUSzJoLGY{IX8;5QLnf^FAVc z=^J2?9)ZKBnu8I&{BG`L?$vv4E*0cApI3$z^;t92jni^h8gxpP?%ja81Jntjs^ z!s=4wrySr8%3b|QQ#<$Ar+mMOY|Z)c z5yEWatZq9p?^Brg6D4b_fNHmKo$odG^MMP@6v|9Nsltcnth~j`2ZYLrlV8q#n(Kyi39`=~rgyo?#U`gl1{ z$+@==ef+&RYZ}*`Yqu&AB2!oxzu3sFy273iI-k8p&d|N~J^x8}G2xc~o}=Z8Zb#J1 z^g+?1*Zpb5_r)7){PSY&FImh^&+ziMN*tD-0L5!7iP zt(XDbDS*wf1`L($p5pf+do-IzE`xI%B^y0wT^}rzgfe(PrW)sGwtc2b-I`}~uol#O zKz){8bk0DH@n_|K>q1dZ)t>!8`0Y&fX5cGhwnH74(X;7|>@(xtQoI4g2FH4q_+3nu zl>GJF!n#Idyej?f?? zdMJgDcG!UR2?622;iJ!cb*aJ`v!T&J6Q=d#)%9K< z&@%d@>9^m+#b_T?MMKN&`67WpWK`P`wb#QYgv)reqhd0vGM)8BDRSn=LN}MGLkm-6 z+&dEOdl_8K!Wmo{ItRwH?_>S1{rctl(&E4%ts}oJaCdzv;H_GUlX3q2;#A$fn``=A zCFA3q#p9J9!$-E*RaFuKiFKyqY&_cI{2!?N(xCh;--z zbW89n9Sr$Iyhyk#y}W@Gy@+a@#vJs0oebRFbq#AYP)PC7G7R`dAMlP5Ewhv~F3j88 zUN%M6F%Z8g_EE^W*mpNhOB~bvrM+I_WqEPE#8%}~WLpXwV=u?c@^QT;Pj`4SI%rNv zgftoZ!izPJac7gBibZN4me{mk(0`B=*n1SyPz$8Qy}SbSB+cK+NWKTqo+{xPj1g@# ztxFCJ+SxSq=i-t*obj+A2)rzl2v_2$A~XY_W4)?LqdN%Eg@%Kc*7q# zl(FGh_EJ)BG_Rj;b&Q-bWq&x+D43bD(w+g_Ajxx|8`0=$sf0}&D`Sf{e?qr%$D}El zoE$=4hrPWRmu%Tr{h*&?yNc`O)_|erSAcER>kM>maXUu$CS$azG6D zn#E@ZX(HCFl7ux1NC)t3wzW01jPn8z^I>L)ZqeS=7q?InF;g#f^IAjLiHr!4gl3Hm zHJ%~~fuCseC_8kmMqss5W|f3jvt?uK89LQ9t;(mc;do)}TvEYV4frN3-CvGP1tn|8 zIwb^~KTeUbf21tx2)oTtStffc{M%3=(}4V~4hEhu!a#RHq7k+?fu9(8L>;qZAR@Js zeer#qZl^Tfjuduamz1CsS02Pj{Y-W9=oGK`ATJ04iW+-(6A$MLU1gN4e7X~Hd2m$2 z6i$8mAonciNTJoB}%c|_(kbYGR7-6q(E|b+}f5aXpWPr zdM=IFZsAjBBjx5b9d2TZgpSWg^gL^-FA?R->La~e{lZ4A#;UUwP81~JBkHygNM5Xr zH7{?1OqXq7#N~&j8x@=xEP)4kY? zkLu!gJ$Cb}4gB2?BT{e2+>-ieGaO9Hf8FFh4*6AS<4Ye2zI~oN{K6$Zljd`JcKRT) zEz+md`1Kv>T-;ZeK#!#(@y+Nb<-R8C4&s2`r=AW!_`){D^+3Ad8X>F_57e30yYNV^UwMiD#b%mpZ#N z1k2n!#rPlIKAT#p>+HwxyM$vK`fcfk{a0bb+lvAsM?%#D;~ll(eG+~4ZoAG7nf@L= z+k$CIDnCyQf94dT_iAa0YFchAj<#CUZWx*es;Ow#&Z_+=J zW&qKerV;OkY?Qiu-f6!>)NY}!?EsR>CPhbQ6eixYv7n&H`}{SRo}W)c-p|3HRx%Ii zOhV1r%0@6-erbvLnK)i>qa_o&6fF}-y>BZ3-&^6Oa2;~om9p{#txr>AIkfU~nYMH1 zbus2?(I?Ya#Ka#hAkCx78|}_-P>s*+_goQ!C2jR@*(WI5)oVo$v_tVUlkeEMvrgNQ z`=sl=3scC_U(zfe$m0&jBatQszV1Oj`7(>0JeED2a6Ey$VWh;|)$%5hzb!?bx7y;7 zKxuDy1W!?hdcoMk>(Lpkn(8(g$g68-vz30oP|E9!Z);J&mprAdK8Gv|(-Y7?pW1i2 zRjt{a$&aO-Tf!LmA{$29U zKr@5%yG?iIN=^c+HF8#bH)D(*YyS)$2GKrv)juRt<(R;miyMLV)Q2KMbcLIMUR);v#Fgw8+e!*i#LWp;EkY@;)z*`)2&^}{1Zx7NCP9(k^e z>u}-WQ{b@EQ{Vplnx1OEWzFfu@<7iBA!Sn7%M@-|yl?b@MLmzJ$quq~`RuN+2i4M4T|M(U7 z;jrN4Ugu5#kzewhaIZ4O?^lo2T07`*N|LqPigRXkk}gGoE}LM@L?}wP zS|FI)ncev9eis69y&VT6!V-D&rbE$ad>Y+{yq)(Q^Q&b8)sg3Crq9)IL2n*jYE736beh*>7wsrRt-WmR zHI%J?tG<3?^U#=jhF`z|PF+>UBfY)0lx7$TpWsy`3NNw&r@HpUN%EE$^86bBoZDQV*>rQ)!g zO8=k_)4xt11lrgc^}f+}sqf9zRUgGj-iW_phb7Iq^LX-3ERmlM&=@iXDvNZ``8}-X@9*=-+ZmmuP=Np)yqzN zom4=~L#)iG$(_%8?Puu+8Ff7y#$HW`O{MfGLpZYltF-LBEN(L#1L$W~Cv-z8J2MuS zqzC_3F!7bwmlZl}#Ht4hx5JSx%lR4E&*#X4qUj^m&r}7I#i|Us1a%3iO~eN)Gp+p^ zjqKjDoqc+F>`vxIi)W21FZ+s=g;cuqinC_e%jT4UKE3$8$ZDH@=oc=5C?c&J+wnY8 zjzinI>7DnarSM+SwqAYOD;OC*DHLi_AK$7ZIZOzP#ncYFO5%jKYX0>pisvWK9=UgCmd)JlpM4Eeua2h>M+Ru#-r>zW z%u^A^b52b+CcgP($w@!S5gR_g(t()xRgqs$%hD1;aQV{1R%`gMNz&4Z60h(#HMLuF z_Fktb>fX`g=lDZPijCBH?r^7jpz@ZCq8pv&nr?*cP)yA%ZbySQmtx4PYId^@v9c%3 z^ewMw@wIP#eom)!XEp#IH+TrYED*$j_noV#=gKz_a!~rM(7+&{>TCQJ&+0)rY2(y; zn_loN2r08{R?-G1|1A%2+?c8sp2L1ew~FL@8~0yuHZNP0_Q_^=htD zZf7#!XN#n;_x{d0{*`%-oe=|a{#zIUy5kDMzCr=reUm1TiORR4RyrJq;s_PW%dw z_=%9Mxe6kB8A@HCdn=D!^=CLUU(zkc_eJCym#?hU5?p$Q2O_?7sppCLSI}!6RT}A7 z&fKmtcg}x(V9AeZEXYw9rE4dc0{`=!+(Hjbv$a74`Y z#%0r@sO#wur3COS#QDF(CQ(UFPGh;+xZW%zzr;Q2y&I`lyJqonN;z1X?iR@{-N@2G zW#c2EcUVI_RO8)h?`znbwN zR4Uzb>vG&T;`V~xnsNDF7aMiaU`9@-uj~fojD$TZ#wIwWw0H5-DehzMI9p<8KBP7a zSDHlPKLBwb9e1SRgFxqGl>U+($t;ufBz*vX4Pu`kzvVifdyMvuXt*bgiTPb1lI{|q zcmY$zl&|{^6wacLh;8d)XsbcEEqG+MK2w~-SE;SLv6H3jswogi6@4J3teT+e2Zm{h zE6^gRd}5-Ijke~a*=oNP36B|?hXA=nkw#AmR*)=uD*hLZ`7bC!pq9+i4h}Ioo9osB zCs+3mybpVe9DS_4PRjOnW`~S7!ru_lnXJ`xLj&wNqZ@o zLfnzDZl*KSI)}`JI++ovK8P2hX_at~@PQb@@EPSBLe-j9OCao0gimwI&I*V&1+Rr@dX zxoS+%X5A3MQ%d}NWg(GB%pxvxSeD0YF)&-KL3i* z5*H`$^{eQC-0RVI138EDZ7j0)jB|v1P{^IP=p|GHw(?!Tbkdv8s`>AF)fH7ij~~<1 zw}MTaa>(c1x!RK(@v6Na+3lH5V3^#*LcmH>S9E@odugW-2#At#xhaeBBwrrgr~INTMv97RlFN zArf(CZFM_rV`nNII%`FCUpe1S_Yip*_-&5hCD0Et&?@ol>qmUjU+-e>G+t0}O(cU;fJ zXDhOj#y_%#SJ{?{Xi8gP#-2Z$ab`DwSnn-}vgmWUMT{qkak0 zd^Idt7Pm#R7P_-M)8u&L@oK32y5F!z#L@ra+H#$;d)K#TmT*p2PJOoL1e3bsX_BWA zCpT!8W-KT9>rXqdTaLcRmMF=y&KWGuE1zYC$g>tml;j~M=LTJqApTj!)}|rlKHcI| z6g1>gm=x#|4(Y4M!5Zbnl|qL3GI9z#cPXu0t7kGh!3VDd57F6jWjR1{IR zY4`Tk)z={W_q3OJort4b>@Gd+V-F-0OVLVIpsa8${Ajt3t6W5=Mv{B$>D#oL$!qIg zr9}vN!ANF}6(@auIoJB(Wc5fT`x<>=!>v|DJU-bN9)d?BU8ANNe7BOsC+`z+@mE>e zZ_!gWCBmrq7=#?)`9_hsd|_6iBzOVy-~iE+4^`gRru99`hB~Fb+UO_L9~z04v_k4P zfK*#uM^-Ho2k7f{f)melBq`eiSdl{Yhw- zGYcr=+EsQJj*(@VBB%9=4@V*7w%16w0ECp%z6!zxy->WOqwYwA^F#Ai-V+2_2pG+lo4n56>#gL$bjRLqiWYokI05#|?a~!yw)!ejKs~wLDiy+s&@}!mjtG z^a+SfS0#lwBgXcsu1VIl4qX$;N6X(IQiRE4-bjxq^j_%`SLiGMc5n;l3NaTbj#w_q z$(ZzJdGHn4f$exn&x4IqaU8!5PjS5KIJC`x<8J5Wr1F3^jzAl~3bac6el_v^h}04K z97+G*bt6jPaLlr)80Uw0X~K7r|A(%>3~K9*w!q;NG)PN=Tan;aptu#MNRi_1#fuhq z4_;h~6nBT>QVOMbad$0V-1+Bs=ib+5-kE$kpOQJVp0(Frdp$dfz>1y6PxOP;gWc6T z_NS%foadaUd3Pm;XYrS3WB)of{e%zv)+d!|VC{I&x9S2%gTcTMgCDqnRbTlu#NGq<c~#;)KUvx^Z8I#oJxGbSw`|xv@_#K8Cn?MJ&9cEfc0&R${D~V0_RlMxeOI z!IkZkYgX%@+JKLMB0&!wck1%(+wKlVbiL2(Bsy|@{d+bBsO09ndkIN-GR{sdq zk_tQoi2ycime0?J$&=S;IMt5%hP{Jwbos_Z^`$#{pRul|w?xfLh|^cF17sZx3@)NV z%Y@_L;1kt{;85dV1_BlgV1NTTz`DTdDLYE>Jf+cV1@2n!NKH9i3 z^3}InH2F0{Ke7rVbMb@HqrfO=rcgE*G-?fYgt--B{z9J2Ycstva^hejtWD}AU`%ei z|J>qU@lS@O^xEQTe0|uEV)SV9oLT=hTQ&bqG>8VK9`*$m{6(66tJZlrBge2}m02tC zmHoc$+kUdN?%0S^swgLYWB^x1KA@z5u`QSwf!HPf(P1UgS)s?N!wa=W(MYD#EP*0f z^m!|UWF1{H+9Nb6x3#X{yzm;b%{TJmfJI@N%`){@3FUE*H-cMSup>pjcsm#Cy5&J=lMsQwWTOcUZfg8>`z>MweR}tdR{n)1Z)4 zRqbSeZDA_!^eYrmv68#Nz-dTYPKgpGT&$1P#ezvLt|@SFc`9e#I(6h zWiX?btbUtSPRdT>=EEA{=;lC)$~Q>7oQb5r>fOH|>$zkKUi=wt`@P7dnU-Bvyx+!? zEK2Qp-qdIQD*GxU$d_@9*d@#lr0Mi`c>ax(ap60RD^G`UJ5|`m=Pp?d5{w&^6~cPn z%Kqp{K@9?PKuHTZK7?=rE7JPONRqTDybEpCC$lWUg_gDajaA_SXun5#(M3L>SZTV6X+O;^9DPaL3fHr!7 znRf5gjM67|<$VL>02=MjC5Ka20<0EvDInwLt+|2Hqsc_U6vJJC%ASq&dkX;u-@22p ze=}F?+`NPUpTCN3N)Eh2pB}dSFPeBsZKGXPtN5`vra$Lq z{@Uk4YbMWYSLF4YkWPA4qyBkd4C`D(Q0QpjESNWDej)!4Pn~%i!K@d-N;!)yR}!`U!tI@r0w^R++o^`-x* z-oFwRVY$lot(iU=T)1oH_50rG^sh&MhXz*bb#Rva^sh3D4bF9Hd}z#3^3}_on~cI% z4_{xejsMlFL)ZLvC0WwJzZ`=LLz}lXsf%@KGMC3qRnLphIBXx083ebD`RW_P(M_7$ z5{j&+4428z9NRi;YdK3T2b>`-<~GZt9)ew_BzoCQu5YEpFe3;DJ>=~4?N!dS=eO;2 zD`*#+GmhE>kJ9knKQAx!5Xah-X4{BCENI1g#+Uvmi3WCv!xsA^7XDh=Sbiz%5HItZ z+wsnX&-J`8Dr%O?C|s3htr#8 zcmAM@ukZMBl;0a#CQe5T$@NbOZmKA$UCs0!T?Uf9`mCO$F8?(>=VG&<_9x@iaP3O;Z5W>BRPl_K`R_&VFq~sgt?h9!h_SObda7;rl ztlnlZzuEbtwf*n2BfoqqUuXUE;jC_ec0oB#kI!6J=I0qx$gzjs-{$cnqTrvT%%tvL zV>+48Z;^@k`q3n{+Q(8g`Mf%QE-T^pNt5=!^PbISLu@AGdpg}eNiw>deO_8_zgjx4 zp2|r${$(>^=zaLub+dYy(!VG=W7zg(+cTx*wjkbJGyHtq=|wQhSB3Ifd%vS7(BVT1 znbB>}+HJKTljq4hQBKm;)+gCdo?J%$i{ARrJN34n?q-Bi&RU}jF(ct|Ub9`xXj2+X zy2m*7ehg!+2Q*smX@tm%m%~?_{&+u?vj7}}t+pM1SI$|ou(arN)28~gE~nr5J*=I! zR98srbiCiMtaE=9a{A=Cc{i%%PigPFIb`qVbFf(d^nCw1D<|O zmusCwtvq?|P5r-TK>xnuJoi(2-Td@_JWA|&qyT)5&MEyR0K$RaHEH9~YolHq#Y2Bj z3>`{L1Nw6MItp8N>)V!NT^{x>@>z0jmO2FNFPKk^Y!?rfPh1^r3tBrT4q(BBorL9qSh7|?CBO#`sQ-GLI5r0>hQg0VW;CC8C(Y(Z#yD>VCb;2A1 zf{t5md%`*=_p-WF|DMe z%ok$2tIIbfM8}%OB+K9vLXAQE#KjGh|4F+aS$;+KSE`NPu+_Ka7Y1WF+g@~JM+tlj zE?v`Xw-Uu*qLdwzdY*7i#Q6MwQ(JB7>U zys?d>&6+(D^{_4?wNxc-bG`cfuW=*!?&?4T=g{a`^V8#ce`gWF@r+u1IPjAwR)Ii! zVYrT-iUsz^B3=pw7X$}|NE^R~sS&23rUBWI>`8pF~bp^_LM&=aE|Cro;vO)0{GT5C>(hI&;KD(_B+EW z!C1{=e5#lJ*7f}S6qA$r42dmWo0ePpdoo-;{SWi>)EVhozV~%IZmAH@UKb_u_5Ir$ zbl@y;Q+qab$^CZu(~{q_ynkMG!_mt4%603JAI0wF&adUTPuM^LgS>(E$Z9g(4szhO z)9x*ZsQEaEHgKDkRRsbZVh%FKm(GCDD1NN4 zPLr`AW+5G6p;S~@Wwo=q>1L0>y6JY&|7}f4B}PJSRF&!9<#OhB@H4}5KmsyFDh+kA zODZocvM~?S^E@S+XIqYN%P*RrX7f#SS(xUe*k-!K4H3gCrjp&3cJoSKATh_n(PYof z@+)(@D{bX@Kh-gDbWj<|w@ByU7Fjc&eP3x0eeGuXWa@rg#}CFTrTRcVw-;{|A83Ff z*|zb{zL0!w`-e#_Z>xsAB8@>5Sp;vy2UG45)0lUxZ_4bN)zzQQmcq7s!iXW*Nb=xe z@$RB{XU~Enoq~Ru56ZTJK;Sa-DOUc3LmZ1c%M7>8?s!RZI<69UirxS8OabN4yU#L5 zKn3_iGJ1H|?C9W<-6T9zMn9+z{X?}_s0A;l23vIj~i@-(?}z*R9rvVc&RG30$6naGz(RC)S&e`G zPYfp(0jW|c6NyhQU-h@Ixi1?qH^6{Q&fV|LtJP_G2bp#XXzWM8QLEbU)mual!vs9I z05@%j$Hy!L_9^2@`b9_oZ>Ue7{jf!p0<3i)T9Ci{tG6shLS9el)rPmdyI^1ixxLmbCj3A% z`8KLi85YW_QvMKRJYpB%NsweIt4$pG1CTF+(BuzT1%*HY!C5d??seLU&sO+X+#4Rc zcYnUBj~m-0%B^26p$W10T8nt|lSDJ4%v;f)XoM)gIX4UZD8L~FLyCmc1XJ_2mV9ir zvw(h|lwj-kwq{vSB=usqDKQwHrr5SwE#Qv)IQ}U#z*Cj6d0xS|DQ8VdbW$kz{n3?L z$E5Pq`kvw6E8uHZLX#lkNXXA0Ci&!YU4LB;n$@GT#TCZ~flBx_klW~y+X9i>NW<)> zah7eyt2M8$ho*n_lrm44N3)PBWTmKuP)P5*g;TySSK7XX1vH3AN}wz-B1wR$-o(Z1 zyYK%iNY3~2SK#1bLR@)X9V( zR`MQr9t+3mf7wOd3Qe{+>(O%W-~8$1itxLl@eRuQytv{t5~P`xVg_NA`UTc0#2URa z8Ua+vyLqR%X*!~mT2GFup@!B!PmR@Mvn&JJa_#{D4Vp1BWk(w}6O*^ys}c*>mBPoe zk}@V_^j(X1@upl@h*Ap7NfYuQl?f9lUBU{G3=9IH4KKL|de8cuG_~m|Kim>2zal~f zh&(l|2#07?s_>_vHDL`ZkL?|z?Aep&-NNpM7J)4ZYOd5U5IFm8L}5(PCsY)X0`f|} ziPc)9RDKkt?%8|3>$`sZ;m&hM(sMv_GLr(p4N@L+Tgz{-5)Cb|Ec-^i>S0Yc^4#iFKbKOkw44%p}YEe)2>8Gmd;R~YMLa^tvLw7{Z4yPa3zSu7_W%Fp*g+q3o?0|#WE zQYSq|cq72%vE`LdQ=Q)W&Hcs6T`KBJul3=+#(mhB00a^M_!N{3n~EH5Su`xXM_48s ztg2#gSkNGr-q@iOEeNQDH^5LN7=0mHp;R;VW#n3K9an3~_4@AvKT?qKe0{Z|f+PI! z+nzK&E9vdmlupArm2+`ZDX~h%2=1bY5A;#^#L`N(C_prl!UhuA*f;&Px%w$os-V7Z zLXa2)0-!o^5?2DbwB007Y=R9=7&eBJvB8=S!G7oq*Mk;%XUmO1urLhmM4S@#Dwzk1cnR$ol&Wi)-sR#C2(R<4IX9!>a@2ZX=A zBK6Zvv@gpLN$4@n?T+c_0&n4nfje`RW!e5?x!Qnc(^h3{C{~s#ZyRFp8ue$Cl`05; zQ(>l3UrRO(BDY1*H06fdXNB9dVIO5=g^m6}OTX_9L{+O4>yONn{eXf5N&A70wkv@x zC4(mu0GFYWjto*&!5wEsSmE*nk>79wn1Gj{wYfV-{(2MD8+MniIXv^D1a-izfi(`@}P5+K`!t6W)o!k-s9Ycixe0yO(YltA$z5uXo+p(>qU2%zEtEirlH!7X`Y5V?751m3$yS zS!o$`H^9UVJY)u5%8JWjxN(ETD_iM!dQjlR-5Lw! z`@d-x8jL$L*9;%|iQgZ^o0URLWJ1(nnbZb{ z=APG~E4hmB@>2KrQ_4#9n6=P##W7$E`~KJ_{>J8QsS|FZ`9~|T_l}ldGCIVI6pD{M zia!_^ez>btT1O1-I_KCtZA*hHl~BKCsn*R!fVtpcD#yQ*|K@nZ`lsnBHBu+duEkc$ zdDoitcN1L3kRB&OJ4#>RSy<)CvP~rIWMqWN2EyM3NJuf~Gfigf%d1I%iLKvc^ddHf zLM{&?oEo)pOr`N87Dl66$KjXms`>Uv-9P^Jd3I6yT%{vFG|k=}WbD0)|J5JiC<*Oj z=&dmgq#?S|tIc!J2{hNd4Tt=ru5?U<7-9Cwpio+q(wI_04_wRAj969Z@r zAI}a%uNj~F{BO9C0!&hb;T5DkSTgH$(#^RTi&F0U3@G7nF2X%f_egi0mL~-h>?1xR z3qswFr{oa?6ieI!#t)@&!pA2aXsZfVYf=8E&wE3nx0Y2uJgwHq!s^AkM~G#*4hp zNAV1Gw&?U<&v^<)r@T9VzKy!}@zUddaJ^%(s7XUO}Y>zW_HI@9dQT56fBX7_!* zjT8OnOIP5J$XVLcbfXh*6|;=Rc{1RrXCJ(-AtZFcB?QBXxlIUcGa6KVn-^s7hGGir z3VxA=(gNC^FPkjyeT|Fpi)uCTS=43lqGWZN1J0Rg>j!@pT>SJTczMU=eZKS0rytd+ z2K=HuE1V}VG)Nl@x=>qWPk6wp{CQziu{=IQlV(zf;(+l@Z=`I!?58Oq-BI1;+)Ig2 zoHFOkR$vf)he|b+iVh17XOuEdLKU}wS`cEgic9Ta<-TB&0xB)dL>OkAaHW!d_q>Fu zazvr7$4az@L^YBX0&@Kf%uR&(pKOfLEVg;HtNb3 z!f_YI3qm{F(~Z?T@vSrPktUvXHekfRMl0_@Mp%+mZ~4w#@k;(a-eyz@Sxw01^u%tM%Q>{LGo3$iu z!b~|*PPN$+x64Z&yJPRqQ7=*nK9d?dD1Du>?=)R1t$zC_OUq>1%kWBE7ybnaV3w%F z$fs3JB1M(SpN(t>RE)=GxYS3r@?jm|E zDC|fyls6>}>&D#m{R|=UKYPejM47+<)vy(}D^JfheD70$;|FRU0`af_e6k>6&2uFR z%4+V!d{&MA%RSkqk;~-FD?U}%KV{>U4OI^5tqZf9F)yOPvf$z2{GRSBr=tIIq{o&G zlM2%a*^j{SbGZ{@<(9Sv^$>+2I(_{zR#acRRZX`o0*s9%fv zi?S;_l}5DwkGnU`ty?ndxeZ&Fg3PZ#R2Z_xVJ0R&D>t1QjTTg9L&!*L@vPpB#$6N#d4vZhdDBv$Bl@r^KGX9oVbxh+ zZB1EZA@`)1(g4v3PTf=fwYPVxryPP^e&?Pc!&I@A{?GunB&XUaxzLYR$VqwoS*n`@ zi|BPy;cgGsHTh6{#MB?FvutV%Rwv_#3d<8=A+qKR@g2aiE|ahq_``wOmQh1tJsb@y z1d~(iDryre;)QyY5FGQW*3W*ub=JNiKmJmFm_6y)vBDzQ!tT#l7PxB`#z$cp7$8Cm zV{gxm;qSNI_+Q+boo+F7)w~1{n%?LZ5iIgxLO=O0$`cN(+5XoRKe|6Ibg4ILKMvB2 zAaXKgw?_U?o67BZKBodJ9+}C07vsvJpMWicfSZELbq3#n@Cuw)2XrQcbgWJ1RZ`TN z@p+yiA0F)~a9Ult%8NPQW#m!iDU7M#QYBlmzVhxTkCu>a$dk&CY>12yO9QbGecsj? zGjKd-9$}-){|6M2V4WA4X`|paH13*x2KYu~td_UfEJ*?YHl`y4-F> z{B4K`k^el&r9a(`i7=l$3FRmo*HWku5%!QVtbj_TLvSD)bc&9lKq>|&b&nLZY*@w0 z+@e)g`Q^;wUz3z>Dz(`O(&eS$>B_>Smx3g(c6eMNJj0!w+En#$*)>QSPCuIcg^gEn z>R*Ic>2}Zb=~}IW@AvQp#owz!T@qfQ&_$cEWli^EcGoCJrYLJiGNiVUv zofKEA1vR?%2_Nf3gkS4<_e5U98eGatT95i@s=P`$>W0s;0rOo&PGC{;7V)!$5Ye`8} zCG+=m?WZm+^14bRu7I^0nY zz7g8m^kpFGWb63Fn@cf?=49f=L}I}e3hh(YV!82h&uV*bccYyS!Kku8%Wa+O{Ah%L zsDl4?aj>Ep{g?5-o{L|z2O^OVH-Xyog91bak4F9@+9zV*M%j1k-^u@oWsV$8%G-JO z%DAT$|I^-GhM!NKzxzpk;p9<1;ym9;hX}1lT4)N^irUbF7!KrrD2{(GsAIl~m=WgT3}=TLKrGYQxQ0O=$!*U{KiF~qvWQm; zTH$)nQjJMATyQ#Fpzl#rlzdVfKpcusrqLHxHuq&RMAdUZfk^Ota2AuyCV6wt>m@Hd z04^ULnUJP#gU>8c4Od}Nmnsofa1_tP$_tXk25JFKsyC_9Y3dQcf6)l_4{gnsTdt_MMbTVXVe1!t)p+2f+IrAD_>FN zybLT&cQd_Dy0$wtG~8V;BV~fcf_r~SvpHEuBw3&goXO_?h~|cpFP=s-*r6YOqmH52 z1LGKxH*nw{hC4-54RNl7px^&+o8#b7#ll5Zr4^5$1%J^dH84<^P4V98TJeshtiv=| z-a`|MK#4T>h4QtsoV(5BxR#w~pNOvB#!7(WWl1E;Py}sL9{<(KIDX2dFu+pGK)uK+ zi=Qq`&@F%0put{xj^<&3E+{MCs=8~#Qn40ErYI_cl)bFyexGI9IzM@NL4ACg5cBa*uuQh%)s}=8FQ}V zi&=)s>Ft5qR1`949u@bS3?(GhNx_#cL-g$Yif{NvF=tT&xVZ~_Dv`$21UWLwb4SbQ zxXMB;zJc8vdc<{`&uHtf%|nGuvZg@P>X^bYNm1S3wo07@{%ro~xh-3K9EaEK`LU$M`~o^gGPKwrb;&begL4W&xH^7b{@t7P`smo*L0LPaIYr+|i4GNUhc<_Q$=Sb~9FE0g2nZ;d9)9x*az89QT3IkT zJi+ZEIAQ>BF%=*O=(9A8Boy!3_;sq_oZV*RXh8>=TDoo^L{dupjK87kJEcHze)9d^|0>vns||n!hhW+~5y*xiH|uB8dg%Te;Y;~<-Xut79@rI)Cf5)myrR+O0U$Ljp`b?AkwL)p5w0S$DGb6m64NJ6ITtVXVkAf~#EAx-v8P7+Qg zkuH^xrEk&8-05rSIZH6ZfOAY>MgXQL)L91c*CB2ruZv1wbv6rLT;UL1aW}@~Sv@RU7s>W`;W)_@l>v^qWNcoi^WWxx4^wIDmGa zzqMGY4t`JL#YU&;+lkc37Y*=$WC_v|uj1#$?G=%Mg04gMId3x;< z^v?wpgZd-Iy5?`tz?cll1&-5BHoHL2sR^(1S=Y1A`3?@bfh_(;^x3? z?0K`4_Dwg9ZbAgu^L<)(VFJ2?bJ{{U6zr~Pg9(sIpo1cSV+xSUEglMQ$kveLc*D$O z%TgTMFr)lE-*zP7uXlr8fyZUqMslq3?83)JgVH_3uXmToDYD?Tk43Dq_ck~7WSDA; z4Qg1yvF@NOyYv$ao@*0l){b)4v7>dXh3@w2B_2xICgj-l_x)`t&8ntLfk=tjGW;4U z>`~)OeHocwm&leL`U_k=)%$bh5jw!mctMf~YR5pgx5;K_n*+t^`X>xnzRjLi|-e38#-^tmd zS69TjZk6Bu_C8qe32|iOwn+y4THHj+Y8Q|0+})oRPeSX|;}?!w@g_$>;$??@J^3q5 zzQKmz-Qc*N#E)x^{|0vPhnKK1fTyzwGa`HIXQ9Y*|D~_y2K{G!)6*Xwo)R04p4)I< zJuc)^zWw(ifbxlWIfxjMT5HH5UbbJEs-*D8yKS*ve*fjr@~z*UgKOI3-Ser>$C|4_ zc6GurpWlKlt8Z8dW;7}ZezHbd#sjCX8UI*;MOcE;KMt}g z9H&*_nLzQsl$w#SNN?C)AS)7#m4r!LNTXze%~2IH+CC@YcR1Pb-6cLW+6G_9uhRz3 z>wo*vnf&&7KI&|3_q8XWvTE>RE)|XzHsvGoCn`pTa39oIo~l0G-#miozwS2@l~P_u{3-h0!ssFrtpnYqhdpwYdrT!f|c)d^>heW&-!)+x$c z6CU_9D=;9LPbz}|kUA97NM9IHQEa^D?Ulb(np&Rwmsx^ubpEUPjG}XRKmeU`UshzQ z2C~{2*t&_bOnBh%w!*QW%_SXzT=+)~E`WqBA4riZBJ#3<)T&@sGT*Qq^{!8>ygayI z?k>2xa_#s;M*W{_2jO09b?GPgerFNb(xtXr_a&=Ku#OET=fw*fl&N8IfLf4HuLhf; zbeX)+%~S`o(t6*U8$(zGEX=dyv8@+FkMSg%Jk{i6K&m{Wg+m~h+!9V&Ka)dwt zBH5<(TEs2a`>RN$^Edxj(5@%{r$ijTe}|i6Yo;s@(?*X2g+Kfs#wU&D7O#UN$Mqoj zO|W-OW&gqX!mW4D!ug_!US<{NAz##ErDhWc>&KW-7&_ZfX}crOL2nZ)Eo=RH5iAe? zV`owG;ej~K#IlWXowITGbrMwkbI)L100FeW2Qbz#?tuxx>Y&64zt!STN;9fUD!|gz z_@QP*yRp9_vapN#YD7o)s$bM^XMNyZdIZtc#2Jeq;Om_XbMFqN`oAmyYWqc zS~&Pm)s00h$>6vQaL$t>-}ya#bAo$whPFP&`nZSRQWk5MHHr{40s{wd0(LY#D$p3j zVlS3VG?~ESamil6r5o>rpRNhh_YXgJBRd$}6`Q3s~?}E_3Ue+y?Cc9Rv&paCMVEjO$5>^Ch zw!YP0#&9YmDw{s8AhPYCocP7@2Z3mjKF5OiIkS;o3fo_||91FA<|%$z3O?R^wlo#V z$B&u;0Z_F*8O9wO_cwpI6rG> zt_~q4z(ul=IIvAd%TTo#2%mhvF(p0IDof#y|Noqyu~ zv`{kIv40ja`wO2Y$26|?Ykn}wVGXud_x}>JufG$5m|;LOP``6dgaGxrB4rX$j?XA^ z0M5Hk`_btjTmMs>)n@`A0R3sm-}@h>&tY%;t=DOIj-S=v7cQ|K#7DSAi2$U#5(BsU ztK1(w@ipFrmPJ-9^blfS(bEI}Q(?kUUkJ#59OU=AR_J3T_jwPAiOR4<{Q^Od1f#ID z(^jdR2=}9I!G!ak*`9SMN&>x;@q^=`lruvD%rppY7FrVq*8-b}oF)C^dCk~EgP9ux zr-gkXtSCZZ2!1 z1ivay$%nIMBFOI2D#? zH@TUoK?zJg&AJs?FZT%JS0Q>b;~i9IAd}`q=@fhuIVf{JSVWrK%SInd@!3jbPQN64 zF)(iC=aCFhJ?dGbA7z#QVMcGeY@TWQeG`6JZ8+om-!B6_IX*alWa!?`3eao?Rk|ry zG*a$g`W390FCXja*wJ5Ub1|i4)QYSiRIzUG*85^UffaIksSxa699AQyks$}cwL%Hl zM{*QxYWBv;^V0(uE}vReNQ+fS=|lha3(%snSPCd(@iDWyOXh#W-S?vVqqw^FhieO6 zMqqVv5fPX&+H^-fZCs%}sm4yIBe25F6GvH{q?MU$P&-TTDme%&3WGTVcKx*-LQYre z_Jyci7$yN=Q<4d>Nm_3D7cUfnwG4@NG^E9dZSi&fe*{eVD%`nhQWY5dO|amG-|qD3 z9lWx6wC-&AHF%z_ue@xOZ0&6F-oR?i(&}Ur1eLHDB>U@-!FuxRv9P)jZMdvx{cE?_ z4|t*3MKgK>$i9^`&s(bxP47mZ&qUi0+l&KO)lQ~A6$C3Ui?)q-pfL)BnKA?nn^roScv|3s02&m1nSfO2>9pJU0l6UMT?|8ro`5lXId_Iw>8yU|T{9 zCE@Wf+I+aMA}@!H>Wh&Y!z=G(l}lLg_v31w{hdo)>B^*`eccw*?}HkXY+A1DXX<4b zAsAVB7M;8o{|4Q@r8G&pHjHMZ5o*^Fkf{;|$6aLM7c z!re#(Yk_}eJNL5UZjvuDV7bluqavFjtQ=4EAqP?g+u+mQ5-NZ6=pb7xf(aLa6~K(T z)XY6gvq`f^o8f42G^R1qzXcJ_8V183=sFM|4f_MAF!svz%_iy^7sVHc$0Po{Tg)Lv z#5Wz{%|SzgRL{I+`~{)vhn%UEo|tn6CEW+X-0MRi7nOO`bU)9OxNA% z#k8;eO%E~Tl~DwM3Ns+|JHK(4yRr!X>8<{1I6F zEnp7-f@~ZOrja_t-JtkDiYzuZs~+-}Nn)uy?;9UDs#2g>78towj0DD=G4W?IUuNKdZ*Zlt&cTaLbo2J~Qog@UzcOQ5UZWa? zuF>GqdJ1#;TV6Ml6clB>2ULBC^7$jfx9ua9lLXer6`YYq@e*h64$7!6Cb`)QW--05 z8&%!g2^Kexn)#=*7bdez^j{Q}2C+(;N8p{dQ?;i!x^UMp)cH9H&&!_F91PsIj~rH{ zw#u^%2_S@)Wy_0q5tlNhJl4mo(Dz@gx?`L6>6CYv{TfLQM-G@8FVBi;JNB#Qf+b3+9Y-V=uo<5~%AtJ9k zidD7#q+bI0>O34F@GqQVXh<~Thp=^KD*e~mzYvbd&daP#II28mt~q{alM{|UdhY;- z)0Z~Bt-w{=%gD~t+vhFh9G{1-MQ9*>RD%?)DdLV$hP1E+(4V=TQorP!t)~U=)_YOZ zrGu7rqBpN-v22a@MbwM*saCFFP6-WN0shRxI0x9@TumyKGV6Q4(; za&B+_BD?Gz4G!AB%Y0bAbo=e5)#~uEf5D^>cTbt4TYAW`+O_?QUTmgWAD1;162OR3 zOt77s+l;$+glI2q>DZ%$kAx)!0PUeQau;3x0V%5FdF)a)sdkBgp^zF~%o57G{Q?Q$ zaKIA0&cF8ldv6}=KLWY#hsVzO3u+gDtEE_(T!&qSu?>Y9J~ zJK`LOK^F=&_moDGx3pOboWFHAnX=>$k65M%m2PLa_JnTIx+ic%QJKQH^iGK(ULnn? z9D;MN-jI83AxXZ4@tV;0F9dhT(AqY5Fo0Cf#jiE zTg_AzX5pPnSjEQMlN_q+Sh;iET-r5$v33~>Xe~mkl7$bOgvlFyGm@Z|PLhxawICKD zYJ>Tg)}9RC5T3P`H^Sx%_wvRsS%x430S=k0Gn=Nh>2sTvy{{aKkIlVxGp+isJX~~d z1cwML5a-}sk~+!^Cez8q@?SfVj#R^(C26f+?t=%2ojBhFErq40m+EpXMiJM2H-`5c zjOEyN0gitS86gy|iyy1^k~$()8&qnNaEGAvB|#=hLWat$U8Y%f__5yB>-fMZo(Zxg zA7L6KT;61i5#jRv9Qngt7PwC=ZS_jc{z#zT856LL{KJRoTPX|Sz~E7m&yJ0mKvuko ztp3~fQQ21!uLFsz?V7JF&XUrfo__&ML`eGMUed^)>f#a?#x0^4?~ruH4WcT5&q)Ra z((8gkF2!xm`Q008p`U>d$&l=IfB!bxkahZv z&y%ya=Q$mWZ6`mvS?8HA>E|Ct8SkwuZu46hik2?FIw5fI5;u4H64zOKS5RYD7Y69to7RWR{OL)Y8^_5k ze<{by-{$VDNw?+Lu=-r!@YU!4sk&DZ^2`S7xfpqq85aVp!Qk`eCwLc^O>{d?`vwYg_uCL1Z}>Y zgrv^E>?6&z@%DxO?Y=5kt0qf%yc2u)+h>jC;N*Pj$|l%C$vwB#9lwpudj%v}E(gK* zWAh#6=Jr<;&V1htu-rRV;x4GJ>`Ux5e`XSqIr&wj&lPHJC^g`{9alR1JKB&|U8qFO zWs=SG`%O@L6eA0)M$jqi$z6u>g(0bL^VP!5v7@iEdbBE?Pv3xUS=%rELm-SP9+rbp=M)4c49-cURS72ESJy-TWVw8OX@qY zv7AXoL~C|YXR%yHy!8~aZ`oEUT|Nh-KPG7X{ks07;6GGx+fX!+i&WYjCVK9;NNB@` z^_}MYB)eACVu$iuFH1>8S%@x8eeYeWcBis+a1S%eQNbh&kqx9~=a6SnOs7AD{V1xo z7HUjTtP3g<5VE+!r|yYn1Of1tV~XaN@caT}qTR!v(X_tR)8!{owre<(o(=aT4r?PQ z$C|ydYgw1O$MLOt8oO7bnoDI}H_P2PYSDh`P7v^%3C-I7i~Kv*5vpg}SaaO#5#c8q zc8+Az0sJ_Czc1nd%wAFWU;HIn035Fo1>l(r2*7#N@_&dhdWtB_f0wcTqKM4fV`F~k z1Q~ely6H_f_m6ffXTBepsDw`~Qito|6=PfQZZ{>Z3;#R(h&pR2c~qGImzo?-Zryyy zmeX9yA@X@$-~L4?7Lz68RlXTD1SIv@Yv$w)X3RoWxJ3s=`UfU%{9AeWZ=HT~RObVJ zvp^(^kEN@&0?c%2qT9=N;}Crve)NlMq}VVQZ& zi)QU!__ZQdt?iu+iiO-d#ShZuAY)X=4)k&mpI}i$G3QPy`>XqTqg(VLEZ5bsiqF5& z%jr?a2x7monz9D7koSisGQpxPwlEpMU-&_wW^oxF)Bp-|uJpTi>ecIpgfdg?=k0P_+WnC^Jm|`5ecSS6(bs z*q9&VIK;(!y<{YfI0pi~@E(+a3Ga4P z0Iho+-`&0+lBY3GV^f9{tE-uZVktWG00PjT7BhUP8T?oYSvklt+iQ5?m-ZZY_1|GbH2UqP`l z8bN4mk$s_AH`LL;Bt-2hddw*ZM%XwNG_b}0FO$84>u}}hfok|=7rTMip@dVE2titW zy<*yB@KKlKA*h=Hw3d!22xHd|Geo10ZIn6>e}#z3pEnUbu)MurB|~X5d8$kfVF#b3VEel-O0@U1-j^YGAL)ylHF_o)ejqM%h@pTb6U$rDa>m*?M?; zaARfY*y6aM)Bl^5ku?NfL4e<>`u}kCRZ($<%d$W21b3IRz5Fj|g8Qk3^KyZRh zaM$4O?(Pl&f;$8W&YkSD&s}%j2Ofsksp+n+s;@gyd`^@0(~@=kQdt<8bf-+kbSD512~oBLs~_I+9{8`d_PC6hWF2;Yp`G#`Y89)~WrQ1_B7_8$Vt&S5)8f zUDJ@xg|66{!AgXd%b3pyc^_m@K#SO3yEUei zS;r>_^bdA_b()9=YCkDP4#?<}*eFLq_)^wkzi(~gpDRrh>Nw-7si;5~ab0S9gE8hR z+mGoRKOQ|SrY@e7{;uBi@yIqv8(HDTQUl>sDq5qRz1{Tn%Hh)Oy)|aaoWO`*KE;je zxebvIaz@p3xHwNkUSh9mPjKTf7w0P{%rg%b>l0DcK_r>gSy`IL5eMmSa2PZZfW59EdU)5|C6CA_qzS*EVr956g~(6X@kk=U-E%dn{AwYlOp;WeK$tc< z@2$4oImZ(H{&Xuzk?bn}u^LnWNga`DRiUTZY;AkpybM&{sP*Y7vi@DndcI+a*znwI zYZ#qvvGcTeas9UVA_hR*CU+^R%8r-G5A9n2wMu`HK@`k$0$?2lm@@P}?OkNa(qgB! zARC8gwRp6}2cm1xr?&4j}ivM}0=>``O7Hn)#-4Rp1&o}r` zAP(;>!{-qaU<*Qp?w6X{CjHd95J75n9bE{Hrjl^gJ~_2=f{`dIskXcCCR!kF~W#`(pjotxM|2vj0ARZsJhNFRH#La zOJvMStX@XwX#X8`i(Nwz4>+_LOleO(sEid_?S>8;S7!c+a^jCszZU6FDqRyZlkM9_ z{>VsnvnwJav<3W%H0m%X#{+P3iw8YOE1GvQhnFG+TN0IZn{|6;fxvL-B=hRUkratW zBqzBL7})R%811)n!>Osv7jZ+-ERVYOVyc^tF29~OUVgPP_d;|YBh|TzD>CMaJ2SD) z_F{4B8nI-$I*9V}FuKlJMXecu^F-8$P?t(=L28gMQX$Kk)=*`?tY=V-Nmq1%(IH7u zP^PII`ZZE(&>;-BRUc{Ik}~H=vSg6u>s%y26~(KZMAo0RT4qw=`k|qg319yN!P_AugKCGtvO1;SpSQ zR9MydYmTiP?I5Pe$2VVDDl0O&C=erNMjJM3G&*mY-c_@k0-8#ETRSXuuhM)4Cy+&I z8LC^}dVm(r=duH`6Q=|onLJAtfqWDt*7vmQA(5=zk8LCC#`#?nwY$%Ys{>uzI<=eF zT`U-qcp(K#yyO3G*k#RhNqmRS2&8!#vo?Oy3Im)6rXmeZRu~*WG6SB7Kx3Bo?(+f! z{ySohMOPOuH%|v|r`ZPl55FgTvOVwqKm+S=z|{H5X!dh*z$;V5lmB_4;nQ-&7;uT9 zpZx&mxMQr@T`q_PBc7qB3~ob$3mZRwEA&HH&mDB%93t6c$b z^v>=Xz@i9gTZ)Q>dtW;7nAqONG42lb_n|?wvP!l6cboH3*fGa1?>(=h z8Q+I&t1*pU@ax_w1lbFQj^(T z+&8EC{Jj4Algo*+PMBcuXP)?2Ulv-GHR}>tlm^E$Z7yA*m00)a?T;<^4Bx9BG<+#b zN|=)6V)p$M@Su6DY{oxeN+IatPkIvfO*3DF99#3{BxioAxC2SqRFMC4vbH}QvIcW{ zKz7azrOla?65`Y8&OLk5xficS%#WdC%1_7$P~(x%V(XE|MDACob3fV4O&WRCSHG+t z#?FA8KSmjaVo=9GUZ(6=)lz(t%3@rgHnomdWzI{n;M5(;2+yfw9vu%~B!CJDRczUD zHkLN8+g?J(z`|RW?8cAD9dj}7vJ88#0d1h^XrtCFJ*0*Wd_}acu2Hy-8tT$Vzft_! zuUvVPsK)b&4iaU6WX;QW5?q9*pohvG6Lo|Or!A!;F%mzOIgO~p7|y+i?i7?iHEIz` z{>5!LOtPfdS?Ludi8a3MuT%`Llid~kaF9JceMej>gb2%w5zjZVD$w84 z^IwSwbUMmA3DYe+4)X4>+8=@Vw>CicHzUy7^Pe-(ZgNNlj26)LgtP)fk*9kuPwUQ` z;XZQV)|cg>spqTz{1lu~K$^D!_Q;4dallq&}3ZwOs~YTQ!LJYVM^J;L>Qtm~~E zI*=2JgmNoeygQ1@`G>iHiPxeBE%PulEQNUBBE5o0%-89Xn4b>3jPc3}K{HvZIY<@e zlynJ*?Glx0up~ftt)%u~YU#kEgYWS;G17X#+dA$JgP?5q0me2C6bX#)hf(N7j#zb} zqZr6hsIT=NUN)@@>3DN~4r@Jb&OAWil^x=u-kmX2cLCP%$WyGw3uvGUrWX{x^dB+R_ za*4{>c=Ic$Z>x*xCx!pIsfSgS{`6)jDQS=?k;(j|Bq&Nt3d;e6E7!}H9~f>hJdJJ0 zec3>=DkLshfP@}>pek;^^64~9X{h^@6GC7Q84Lyo)R-WiK?I3IAqISKwM|h_V1gq{ z7S6;KyF=`wPFq)UebW+MCX?YN|HJBIK|ZdDG!rv+AUT|_Y!-3^I~Jy1RJ47vNEM#f zpa3hEA}+=U9J$0^+ER1X$mJ#On(-Q!bykuegzWU%ut1Uwv+#$Pgkr6qK{{3NgYao4 zuqlJ78ZQMYaVT0bE}Bl;3H^VRK^x|Uhi$quyudv7_6(<)2lvT>G%UY?cC3`AJg{G} zgG_CiKTIdNC}*{+x~aw32u9fHj~%k2oEt9<7MRx6zzM3tjVz|0OT)@%7$RJeza2N} zl$H8|*UYPYw%_2C#UHd)^!DeeObaF@p1SR+#VM!YU#xKo5~LvyBRI?2{#W-c60rU; zo2AWs#TVjj3XJMLAzB0yNM`XK!hvG`CB^JgMvx5KZi6A|XzCLR(sC^mTH=~QHfD)5q z&pja!Pd&Z`6FkMd7hGtYDYxyJpp!LTelVa54$%pO1E8p+XrzX5jU~f5sO&L%S}Aq2 z%N{<4D5VIX@NNx8O2IFktvx}^0(~gp^1AC9|8-UCE&JO6`F#t0owI}ShWts+d5BFU zJ#ut!La{zAw^!Tgtzfc|ODW-PnnpliduG@lT=o2e(w_#gqt?ZwrT#AOamV$-OJL;$ zRIM?-^_;9NIJW4`GHr-MXpin0oOJ_!$%L^upLUZCo$PUh-hZrLR?vs=;yWp(#;A&< zhTaWEJVan+nP*UajYP?|Zc|a{#lNw-LC|2;(|_mY(b*6;kN}b)%}>^ZWo2i)K})7K zOyo!cL&sd>R{dtO4(}$Z3xOpN1RrsGB=R@GVc{xl57+dEx?Dp~b4Y1OVSG?{2==@uFe;YXz5RPbg?_|D;H6@Vw$O^i##}F}ILdZW4RSfEA{D2-re_OuSZ4kVF?I@Qe!ho-B#F z=iN?-z4d19v>^QAi-?+XSNLVv!1POTVVWz8@{B=)J(wR4F9a6KId!FG2(dW~(8Af~ zkmmFe*&gzP6wv8#wDs798mDUQO0VnO|o7dg~SeBwH!yd%6D2N$j!=? z@Bn)YT8|pLBL81GO(RpROTQGOhTdfAag=! zBYV;zs_)R^!Qr7Z1r2%g^dE8Kzov4?lY=IMU%W>=*{QWBHf(zQmJ+)E>+>=L-Tx?y zY|7rR-c}*5vA?3?EP8Bi8nE)=E9U=1Za%Uub^5 z$vImCGLVa!B_>K|5sNfpB7Bpv^N{z1GSMXIoY~Re~uRmx_+sAs5p$C znO6SZ&H}Z=GjvM!z7{Vk$wG0~uoF&%-+U(YeMLAQ7@V zttv!N!ZOiwxZJ-u?>`3rjl=r_qG4)lNd4jtIKV(a_@82p+5In51_M|a%alJhdHSOR zWUzr3`jFZ#BDkdfH%stL% z`0y{S0JW8iJi) zb}a;V+Eqt00nD$w;D*#y>(wc}D~gl;ojk6z<%woUkl2Z0Ix|CO78wL5Mt@w*gwgq#Sz!FiZ zNJn1QSC2!9r%IEc@I%QX)9K-DC9hvap&LmvC_otrD@SfGWR}8rW6R87R#b-t%E4kw z*B@CuR%+IxbA3n}8Qk#`}TyMLJ)adLb^8BRX*N zPhS#)re9$*GsC0N3qZG_eDSrU(%pi;WhqlSS`a6h(pOk7d989uCgM{!Bab z{qlA5yAh)K6R)262mj!BhWsJY-zU!U<%EreNy#(J9gP)Zo8Whh-+P^HnHQ^?Iu5xe zgOv>TB_Db3IXVyYr4h(|g5OOP+I)YFAEXYcCFMdyF@qO(L$e~O41b77qg7N(g&@P$ zQ%z?TNiq@Hgz80Fh9b5p#KQ&Vx^XI@(6uCs=-t0)d==q}B?E3?KFkek;X>j9cZ}9P zOQJz1G&VO6-=?nEp3e>INya)BuUgu-e2~FjLu&3+=Fq4gROEM=%EJa5$6j*`{`}S) zP&|(3lZZx8y7gVmsag&h~#q!QY8?v)#1oQro*N7)aV^q5#@NxufP*XyS~<7 zRr%4&f^%Fb-?*lFPEqA%vDl(1AumZ6Zxk6{#rcPdGm{*_W7a6OVcb}J>b!!%)SNbS zd=cWfv<%PBPEjIjK^eqkU#-xqA$Owl#!~aBLiOcEp4lrt@6jKSw(X)kQ)zZRJ#h0_r)Fi#BSz%%FqBysAE0m zab0I#8?g1!xFsJcR`2`!s3Z(28?`iyX?2<)%J&73Q{;iuF3d~FU@ep|2c%wf=&;;e zYmeK8!cc6BCP&cdY#p-}3Ydv_$M-D4u+^r@+l|R;>y;Qu3_RQIfg(0}F!K%t62<+s z1L3^jaMw-$1Ik}a5Q?z1GsGd&#??U3q%#bqq@o~-}fYiPyW^Ka6C+JH?6Cs+h7>)2g{GXB98Qdn;~=&TJ} z{z|=kF!ZVr%j|!+@Qj=s|8X=nBpCDdVma4lhWN&{OuEWMm4Ul{p%Rt3VDRUy?(hDL z^B0fIi;KT&KH0g-6K)3*t!c7je{kp`>7>7hd@LZ$N-I_3Gr%wa=I&cIt<%t>a4pmP z&z9~bw7ap{&|DMn)Da|ux#%N>2VzO-8qIZflF!S1PJX48O*a3%cv01Av?UpW`f6YB zSgvsbUKIGbdfAsVk2m%a(aP367g%e zwmy$5IzZu`-bO?VS75unoZ#GuHL4kc#i5Bc(;#K5_y+Sjej)-M&ff^a|B- zKDscMRq<8!HihqUI>91(Cco6>Da{w^7;w$iBZJr_4bWYFOMU)MCnYgafU;=vz6v}` zs4>DnFHh|rV22pe5KBwyevK6n+&y=1*QoGl$gUMGTZ(j#w1l1X37 zR`%p^b>^`%HtW!Vc4t7DDjbSHyzYCvQ!dt>Y_cPJiHzUGo>55y7P`i0rdw39&Wob$ znVQadI<|Kko?FW_5=*{*x1B_moIo4z5|3ola>=Ob@LbSzEki5T{6^zyqM&T$?w&iBz1g`Z-^l(4(U z_5w7365P4ST$_H@)bcS!6hmw6_D9PON07k8_!3>j3Yk@%h_a_P@uVgEyFfcxBv%#* z21T_&ja3)31b4IFf{}zV*?BF>@}0|s^@j7(KB8+5Qvz@{GZVwsnyN&Mee$|A!8Ao!0d^3>d) zjK*rsS#}t*F@jRpjBS0*CU;3&Xb*<%vS^=ZO|r3;RbZ|1C8Snijq{XJQgnr;)!oEI zi8+|*Y}LZ6buesYyD4G6hf&J(#&QTFgj*0^NmEvv$RC%#7vroifC5yLz2U(fT2Xvr2@f-TNy}=uk;req{y6mqGKjx=z9-G3iv)|egVwDW6N1w<2 zJnZ#bj`C$ufXl^qzXSzS36`IiOZP~H6i+P?0DM zqT!^OZLo&A+Y0r-ct2_-M+Ru0o2wv|FqP5>L=H&Ojx;4*ipU-ZTbQeX<@6Fb)p8U8 zTY1h#$RuV8e@YWZEMcpgMj2#(q`@<@Zu;EAaL+vMM|u$>z#U~JJ2B>ji1yq*sLHmY`Yi1kzy?R>cZ(XRRX+a`F4;9 zVgjcMJg(K-nba<As1yczoiL|B7t&@y+&}9jS z?Fp_~7-Q;DXgILMT(RC|W&INjil+)I&dUiYv{H%~%ThFfsRRIG5Nuv!NI0pqU6i9L zvUfaTb}VW(2JCHc8GYffq*OQ-^|3L;b^2}DLVEI(ylz{I1|HfseYV?XPxtS}N0s~r zmH(DZn@;?m24%=UrWPt^tOd5w4~y{qZx1`3bgNcbbBL?ACHX>j$Zy)34=%5Wp>muL zx6V=Y&I9P*CW*uRk6H8--!?b+;<|8-YpgrZp#$+R+FW)9(nY;p0pRZSa&3s|S|ecN zTK$$-2Iag9xes>n)@v%6bJ8K^M}`n9^CEJ#f6=o?YV-mqEP*3hm)HuG$#j|hs{`t{ z;7_Yy@inZ~8rlL2o`xnM2YfTY?>lMD|DjN}QbU=bv1rvHKl#QT1@x|eP#gRe_bm<0Y)Ej5LG8jptu(mp)a9=a=96O24v$#r7K z;HLLT{exxIQ#yRww&#cijTNm7V;>C`wGz|hJh4-yW=xo%;;URcf&C@^>WSW5#cifL z{RcbG0ZH3JmegJSLT84BNl#=F*+GsE^U(=1-%}_GLlWx>N7fRU^CYAQO!u9{hdIBd zTkfz|;}TNm^&hs9H?8F=M{k3e$0wWP@Fv`8wPyRx)~V$fl9gMjz211Lm}7iw&wDzn>OQuxAEY?@onoAV0wu^zz8L_xNX1MTEWgn@7Sm)@ z7~)9r&5_Wuvw1B2NLnM`t}7qkQ^88)RcIEV zRIpz?_j{hnjVap-RcYfARtw_AG@ecN8+%V_cKg4D}j z@PPW?jTWcdnYm$v*F)0IMQR$3(Cnz{r z`iye)ptX6zY%0Xl`!5T1AW-Zzj5Mu+7QdbD*%;}1I%PlskRy0sRxce*`15&$(pDD3 zH1Y%#>aD_Rtd9G4UGw;??FM)Hqx)-=2hz@@h>3xjg!wDxnUNNS12sm50_IWg$hlYr zZW|WQ9=7lU-4By|eKqs)$4wUN^(8pW$EX--&xI01@Y?o*f5uIIou`$T3#pGZ*Wpg3 zm9;t-nt$mWMCDW-r-lpCD=Xp_raSON>XCWAtF6pT?&1asF>|aGDc4{<; z`_mxv`DcZcX+`Md;I5>NqVOh(GS>TWYT~`wX}YHC37FZJZg8JKf~s57-pq4cPnhLdMVgfCp%IUQEU$^7-8y!Y^SF|MJ`U zbZ2w$^TgGbHyUSy+@SKI!Opa$?t{*OmZFv0g_Z%c*h{bPwN$;Ud)x8a=Tw48{&WQ4 zwL0lF4QNaW=`_mOb#$yb-OPd3`TJ%fx}q7>8wmOoZ8}*=nP9~8iKC4LGwEl>zb8Pu zfOCwgNGL*}sgSjKK;s#feM)xCc!S=w$O-ol?}?D&|Bv*-K*Vt4xImoIOO20NQQgvsp>RmxzS z363fwelkxKM}4Ip8z*7xosO5J4otU9JntWjtsj&ko{|69N=hq3Y$`9Qg;BU8HO9^n z2CPYxTa=w0&g+Y`cZcZT%r9n8J77x*g|j1!i-*TkXoLE()3#?qyxyBDMwF@R0vML2 zqxj%e`Mx-mMjXAu996yF)i_Cwv>=+?-t&iTia=UeEa*IAL{vvQ`REE*Twz*;MhX@A zk4Vr1Krm#bXC4mDO0aHZHFIc6ycAbF?*cnV4fzQ=1rdlhEjPoGOYhz7XQ5dp$51tx zszFE@gv>Mlw?PYl{5L=)B9+V{F^i&`r7~r-e$WP~22EgsAp4Q+rPyC>7r63DkikY@ zV#$-zHAd$-&MSW*tn30hFdtGD(a#^JhRy{YU$%x@{V&w3kT;s4faj<4bxHZsBA2*bLj^dr^f&6%;vxHfZAT9z6uvH8pn*<$zYwubL%SCi1 zSLc!;HBVm1MPtgKq~-X}p}Pcp*tKyJl2a~e3_kH|m|91jaSo;}iREA;>@0JEF(o&O zZU2h92=jcJQ&Bq>>OA;s{P9PdsDR2A^~S{d23@tju-s5YuEw0XCc9&s3zCrn(>~(9 z{+pq+s5C+zmofHw!W>h~MwVWR8QU++Kd!exXaHhghILrPTr5^(%wROFi^3;);>P@C zn(*mZ?7B}U{T2t-JxAT*Nlv?u33M0rG+$)pUQnZ@zRTq?0vTq3ra=(eE4w<+GXMaB z93ZdG-zU~wBsU~piTVBS6{o*rrBF*nAVRl^EOT=afs|1{^a15GX>0N(a+E3sqyia@ z8k$HS<%7^EAc>piHq9uS$YHE`OxQ7Sfj|&9F|h#>))(6TG?vnzu*w$9PLy_Iqfb@D zz8_eKUj>df;ub~!K}{s4QrM;^@U}=|iC-kYk8Lyz<~7VtCoM%aVkv0!7^v-T$tkvemX*X2gT*xUSwCT z%a`qOaM1h^+GX79QU09aJfag0A+wns2Z3_j`MQs(X(gse`+E4V!Hs)gSR>f5VRmjb z7jj`1uE zSOudk9mZjwpNSsHtRP#abhVO#@2Dho2I#`Rlt++^Pl=B(WQjEH%VfKadht6<_^sO7 zLF+Xv3p|%QGXa}yHjC3#1xU`pT}iWLdw48=?MtC?JweJ$UUqavTKR3Ex5bV)7YSP< zwj>s6Ab?n-T12)-bW3k&C)Ki7I4SPd*g=_6?tru}sK=9U2NfI@4#rv@Z~nRZqY9NG-9e;}G*jHbi5c^+yn5gzTtI3rf*be$d4blp7wOhT3Q6oi^Jt zmn%O~Yga!EC25HbLn>RE0d>5(1F?7*w2jI1Zv%XZA z`0bM)Ha(+mCn#*Tq#ylSFlnAdua<9?kXWmW_}9j0=;_X zJ^bF!tq-$*+%BAsB55Bastk2T(fs-9Ih)zDN@8<9H^?6m#0sJIbXxxmoXzdYc>31hvbHu7F?t=dDn_Iyb#nmK7!phpr1G8yh`!5l z6FVOfBlbCrAm$sn`$R)*!yx}Q6rfFqq!@n40mBsx>LZ0|4n{e`CU)pN+8YwU_$Fitu~l#VSq*S42A{%2*^gNqgI!v9^~58 zf;R&;wlr$CUah+pzo7kNcsJawf6C!tcqhjlcGI88w8FDw*ymnMgd_WCK9 zq4#uv(S71O6_FrBhc+)4ry(`!jI9uhFyu*}{QlFQynTCLPLMa(MRzmPD;{66Umu^D zDL(7#>FoHGwxqvzP9LqfA6Hiqp2^;H{1Ol__~^0(7TVfd8Pd#189kNEUp|%EiP)cr z*hh0RQCqFHKrIfX$b}7S#LCRDd4N+HXi1_~&`H;i8V1s6kYZqp6U#m0ALr!>oK#XV z{|0N+|Cmci=ve@b0|16i2+A1Y$+*d+fZ^n-IuoG}XrS)E+RCC6TpO(2`I$*>nEgA7 zS3O2bjY-Z>ha>dv88<{lU--C@=)tfI!@6V0AgY?@k({b+l`0^GLboNIyNnmIX3U| z7UIxK*q+LK-xaEHPdA>ebk7@96Jke9se#31hEk?1M6Sf54oOk0k4VW41!9V_$F+oJ zQ1BUF;l{8+gX(Y5=eO;$evldMCIQ@PIc%^Ka=}$ReY>7!6y`{)6c~Skr=i4^>m%~C zeO4WN*ioUy;W1c1@G_{F)vSn+*Y1H;pg$PEBd`>Fx9v3@M)XO}N+p z?O)mRbL#Dj;B5rS!BjJaPJ?r%8>EWG@^xF1aPhe`>kf647{Z|_V%=iYe1lPrlMWN< zCaQhF2pc-7b;r`uPH%fNXBD4jR|Ya}wY}C;nJvzalIum(<=6f(Gu!4yUbd>C+K`}l z6C)WEsLfg{20|A1gewy!T|?`8>_YFM8WX>jdVRB${RYgs1$IL(6Jyio=TTOtqE-QY zM0Y8xrtf2IqfA9C!-Y7@IuhwoNgL1@P$oh%?UpGPaK9l3;>7zqmoJ-nZ4m|w^1ff+ z(j)0J5M^N{TG9TNNiidmNT__MseG*IT1FMDkYmzHaK_PTq+z-U?Or;B<(FS&QkPPV8i4y20FpWsMq?ZGJddy`0p1rCI% zY6XfmT}F*w)3&je6)Ypv7ypPI9J7HuDoDj57nF?|qB6nUu+OL=Ch}SCY`kc``DEC? zrx_g>l>JjFlH|e}%x-~H%MuDForIgf)lGpY&k$s!h`9oNQkig2*XTQ`@taVJpO82U zHtV^|CDm?rA8ygh0w*1&aLBmV;4C!3OYN=OtkGFR^e*Rt$1idytK32ln0{l)lzx>{4 zHm5frEffmye1zy2w;s=neICDB+5&7%*k48zbBW)Pq@N-Lio|8mlULN|{k11j-W2$9 zKK`qoHM=rwB#VF1=Y>LNr9(8p)zpyj?O`V>$^vgKp0-qXSWx|9*}z1MBfXfZXLC{T z>Ya6;%AKC^xe4hI=*Oy<+UPRMK>e4g!laEK4IC$oEU*JX zNjzJu%~oX^)%25J7!SEnt7n~AD~6mWe{kL1D6D2xKv-DeS;<(OfE}H%CUPs6PGNU6 zp09|e?GUzKj1jk%4O1yLEJ%tMaouci6ohdNG zRJ`#j*lsGGlm;hL8%2y)Lu^*DfxTrJ`BrieFY^|T&p}=n0X096g2p5ggGEnmEWUnM z-ibpl`scl>H)M;20^QvYUE@03_kuGr{0Xy_(r{WxY$wC*77@mJYUIQ~-?~hoJKg+P z427sr$7w(xA3Q?c-C1LT2Yp030R z{m;Mn=V$PlbcaD1-4Dl8Pm%CDQosO)2!Zd&1e|x3QsE9+VD%yG^SGACrxOm~yi_4J zxT=Vb4?AzIQWP`v7QGD>GiZ9v^vL$=@Y4)94*015w9qZ`E$#v?a1dg{(K);{usO8b zOm!o;#~%3qJx?FPhOFg@Rl)bc{zWWsFL}JxrZCJ zSzD@2Ha1mNa0Po;hOPg(SUOuIn^9oQN~J+D5-Yvh$9NIms3<|x;zw&?Fg|z=f~vu+ z3hz7LiMqAie`c7P;O`nWqrpfvLKZTn`kh-pw5}<6DXakLsV-h4t<4a`S`D2jve@pdzLywmnFNDE)3ny9|Sa4(rmkOC#T|YV-0TOT6}Dbal9o=!t|A`>ZNVG zk{;C$r`_*NrLcg4%^hJ5_CV1p;_s0?nfu!Z83NS(^)>zU&M7sMD5+s22{6{M)Utt{ zsIWNz{;K@}$Awp+zL>}2`*g2;zqciUBz)|%%tB*rs1+{;g$W8EnVBMG1IEie(513t zaz;|sgFdm+V=lDw@^2ygtjyB*sIPZ^IJTNzTe)f^PeK`-2PKCY_*u%*&7xto5$j+M z?8|5|Hl?H1o)eDeu&LXuX;I%v?fv&Za>xHj9vI$|zah2Bu;X0Jm&0Z0Jm}qpZuZmi zw>u?nC;+0lr9uU+kqM|mwBjytXg)!?0Iu&Izwm2oPAV+3rGEb6kAF+BnYk~{O0koQ zFreRGFYVY_8G5X}>neBsoj=DU(Gz!5)RW=Ico?FmthDgfl!3Mww{f5JcCSU=dVcT9 z_yk6aiZOh`SDCW2h)71lO7I6f zEd~eBzTQ>gc`vp8gUo+nW7dsM!p{!%?~Lm?wQMXm>*n26T)=ZN)K)PRVBN4v=YRCW z|Hx(f3ywZCfC3Z&Mj`-r&Xb)lCa@0}F#+6K*>NA59_RsaG5`d*`_@{A7F9OIG|f^x zYH*i^36ulf?5^0^B!@+xzO0g!cb;Ro=6i@7E_NBL{(=hRbzMr=*Y|Tcs6DG#SUU9i zI>e2*L4Q@Ymm*lUR#{~F80*&h@cPy%ge3TQYWQ+zW^;aX#N+;vIH!&G%=&4~XKu3C z4#B@f#Az((9m&Jl(<}Zm;f3Gdx5+76^0C*EfY%WZ7y#DcsXH#L%^~36DbD|D_@Jrl ziO!$r@ZNJLtfworq7l8Qj#X30^{digmlxGrvU9%3pHPbftf4Woi;S1!7GmBc@Q}x* z^U%TT5V^nk#_QK~qOm>O8HL}mb@o~vgzK%Q1e*RPYj2rPH~9+_-?|zZ@NI$+QDYTc zF%+G=T-)-w<8XYrG*OMqasF6R23|qR9&#tyXoJZT@~W9&ytFC>tviuj6Rvnb!#d#{ z%7kioxspqADvw8MMVLp{G8;Bhj<1*E;w)@GHpWIr3ppMB7`8mVI7u%X{}OJ;@E+f$BH5wS zlQ9w1w$va)P|w7ay~%#fdG8qohU$woG_rB3k)!PxI$Gvx>#MKe+S1ZN3O$K&!Wqqs zeDRKHo*GKjb)6tL3EpEEJnl9c*c3mAA{12;F}H^XGdL9{@CeiqVN|?MudLQ>tGH%2 zAfZRmjfKU+J&K>ssjiRi8z2IhsXvHf*B{g3aH>hlY&E%xrZd$U(#7_9n%VmP`(~6Hn0}Pa(kmQ&t1;0zV zu>RR;Xc_qy>;IU@v^NlHk?nnYc)#E+`lZKowN7xd>?oy@H?U6rr(D|PhDGeM2yj51j0f4Zh?JRuYh1YM}Jsr?1o1NIhzK=WF zq_BT(t3$!zJ}YyhJ)^hg4hu1gN(cKUy{K2??1<-ay1>-ym{23$=C25)x0c$sQ00Oy zgrK#TEXJ&ia$hm5mCdee&%KxYH>+Od{j-<1B?La!CjFDy=34u4G0&4cGA4LXJI-#=SRT#1+lHvjiiXtvdo{X2aFtSVg&Qoi z(xQgW5|)5oLM`n=azB`Z;(7TyIdM4F+&n50rJQ2I9Wy2T?4spr!iUBjD9KNaIm!wV zAcY7WyZhdV0nph>DE#7A8kn+)wp7C33+K}jyi^eSe=ra*wBY~McV z5XvbH;@X+#HIK8F&iNmW?yI~pFyh%9TZqtV&=N?PjQx@MhbKCEepVD`B$WLFYfX5+ z=D(+qZKnNdus@rdvxNK|j$VhUVZ0;Z&jGgBpti6biXL?Ley2Zsi~RESCW5m4b`H56 zQF$ZY2`3U`klh5;%?A<6NZYTwM4gB9nr?f{_Z6YKgNi3L@ZC&A!8H4q5DehPW-wf= za3+!Q3oR`RB)Jg#&^fb-`g(gAIoE8^?`KS{SBw5Fe2sqLiuu&Vu5(u`r0Ps@!N@N0 ze1|`&Y0m(9_}$fU<#8K3ZqYaeHh)IR_FQV+1KVJ763A2+hLJaWH9nAU{(T-u=>Q2a za39ZnvMJ(PuMDGJ2)$b#z}MoP`ciT`rM0@P4`A%N#MZK?-Z01iwT*Ytk5??_&`ao7 zNKob;b1(QH#;d4d*aXEb7gSjmj#4=qbMRTTupcdfoel|GE5cntZ6n^bXf`4);9=d_ zv=bAQ(>93-0H}2l*om=NXb~W1mfGve(PBFd`a+Enb(0PnqNOmGFha;p5$rjAYZ(nO z-s`Xx_`r$~e%nA1I{jIyyL4+DIDK=?_j*YSk^2AKodQmafEQV2p0aqLxL1A&QCh0Trk zKh^X-AV)6P{It^a_Bey)usQSA^X0_lZ3>e3IDs&7WRU;C+<}dbn4G^ay`5Nd=TzHK z%{5cAjj+$j(a|8-t?;wUP7cK7G}F;syRxM`cs&myEsW)ThGe(|gukHiJ*skwrZs&7 zSr9u^x&9u{Bxd`#(ebdv_v7?>aftj^!c*0|FJhIjJAM~!-#`ASINVl;IrU0)=seq> z$o94cJ++kn-Yb*c`Hz!l5f8tDu!sK=Ubq+MVRvJ*3&L+5cfnOGH< zLX6F)PxScAXczT)5v-&5$pEXhF^9cSs!!bn3iG`RYr|-qL5ZapFWg~~5;PFV`#u7z z&&lKyF*sp*w8feGM}n#J6w&yy$vjpbd5ZcfJ25<|%^VU|mV@-jin6VBu-7{*JGu~2 z(5GZ zxCVC!?gVJu6WrZBXmEEA?*4Y3nR{pM{NMi4Yc(HO>r|cERlD}7YVNxGUG=5uH3tVk z!RnsqRW>ual-Uh2T3n2)wxHy^A^^}af+#@p%5;cF$r!BfXA128EViC2C1q;?7OU-b zmAhlt)*1iH6NWF}qs-d?X9$2GIxB6*^96(;5WX!$$>u?A-ff!Y{wtb1%F&koLfYoG zhOOZtSkYHkKH0Dd$+DdQ`%6fP7W3yGUH`*cljr)LTlue-vGI0qi6ejG1RU$ja`Umd z^4q}eLN{B|r;N*)G2NnHWd*uQ!-TF_{?bk|R!r_(LoVTxw=owSk z1@Di)*i6yB-i;`|412W}g#q65+L2$A2L-|%tJBvt+^A*>I?V*QWI3mCdROEtnCY`1 z&wb4i$5jJ#q>`!RmI9^^zswrReS;v>US?_q{J8!XmG9q)T6NwHe%s&;ult6*g=sih zBk9|pWK5uawWIR;GI0c(aEf1$F?3vHM9?`#~dO-BB@1C{;Y0VB# z5psJUcJ>14H-C#%UFH`&K8{ACJr&<5pkJ?C#eOq4hF`m93EV4^QFcK5F9UB^pIng#k zJ^2$a@-o%IbFbaxC1+DbT|TcejbKo3hF%Q*Hf32qwC>T6v zO05FzVouD2NZ2$ISeA!YWm-u;EChSlvl~aa(No(}c00h?LzbM!Ax>yOrxbM7)aTR7 zPeQ}645Tf6+jxuFzhZbc92{(B?wF(HjAL^&zSt6B>DlR|CWe8p9sa{SB7#7pE!J)3 zTPtHxVs^jvb^D^@tAy=hT+h*i%95O=XYKbop2qs+?L{L>3LMB%d)0N3T zfnJ`N@a#{=8518OP&b!8bC~gOCg#7`n7`^$7OyBL=6_5I`*)~8E=uu=@oT^%KKI8Pn+uO3)43~X z@R{xKUXQWkl4X3_5%K*sZ=R*CzsNBi=6kt5bkpA@Q+t&>?!BLP<=Nu<$G?F;Tych< zpRRB^EYD&dE3pRDCubm!h*OS}sFIuU$!JnN_sjRK)X%YC9jnyKB(&f~8M8P2_U{o# zWV&-PG*yBKBx`|r3JTf+1YP<4QpzBZ9OrlNY-dQ5F}~GDBSoI4eXk~5&uHon4Wwm> zAXosh*fq=op)!X`vC!sRlir5dEpZ>;_yZ%y1d2;3ff3-BObV}xJld#(+6oD;dLOh2 ztLeEd=;JVh`s*cUJ{pbH_11*Bzr`F|eT|Mfw?3%fc?q@nrR-76YHfG>rHS11SA4wD ze7$9Ny+r^)2v;C2h#?{t_ahU+k7$gw4@(zLlv=ms;yTUV)*AvZ_LBnt?zI0`x805| zXe;Zxp2zg!-sf2hPUk#n^9o2>hB{aM-ZuuKDq4d9rv6&7?X-ck#p$#^0J5f_UgQSG z_sV5*ZwS3&x<|mV{%QF31YhSRLz?FHglI@O5D@WoEEKLZ9ZZObsua{d&x*!+NxEI* z;LQQ8Y9CPf^6MkJ-4tv;E*-ny<_)B{OO(7^`8Hj49Bb|Ql)Vnsz_vnG4YfFxZ2ZV- zJ^pfS-tP7>_w1?uZZ*d1&&asm{8eUwo8{;$XZk0%it(aDOL>-}r0+xX7lg^#oiW_H z#jbbv_i#$;-aK;7i=S$>5EctLlLkr{Zj?%^FPmij4D;Y!bBdNFvmy0 zPg}%aIowxdjN~7sJHXh4qgWP2ums#$fkU1C3)uBs>q$KM%sq9s3fdVGR|-Te!W@)ppz7x*a%b1Kn;ml+I`hEIADMZc(hUmUv;^ z4-3AZn#)yT8wqN!J9LCWt<- zrBvf-Pu|~KozaWkNs~63-nGfC&mT~~VwdN)giIak6N~7}k7@|ikT&mBEk5?Yo)NP! z_mMsywe`K8-_3UAv_b}wW)7ISDkztXre`&UiM;;u_4b(3uAQ{?HodP(r99fHWMmDCh~r#s_G4LRCA^SltE zu|jWSqm^au$NP$1NDf2{%%cP7Lf22?htaw)9gPqf%UZkh4-PVa5vsVk6@I;^O*Ns3 zweLUoPM25LG)wQ@#+mEhMJ5S0{r=Yeu3_`_WK>%|CK7iUT^7n*X~gY^_M_^nqeoNQ zsddpW!&Su0r)z;1gVXvyDFfqUOXqD_%{G@1Wz+LZo9c}3>$5quN}n2W$7u&?nb#d- zLef}$GpVl;*;Z>$1mWrMwj8Yza{~`2r&UjeO!}wXCSt3pXlyjVfNyKC;F_9ekk5#B z*1l%eEW%K)2z7oW8_NvAcs#S<2DxBz09_eZ&!i*gvYOq%bJe@(cOyBo$wxoBYAJ8XCO;X_$@nKz4dP<9W}%vcr4bz{ z46zoskgji;l{4SZ(d0E)0G-s+<6WbZ+iS-P+xM5tBC|B(fKl{qq6N3d{`OE({yIs> zO1t@vwhBA5zSqvaotv?9AJ)&d!M>d8Cr@3TwgkFE^P5GH{vB4%@eMn==g%=~d(nB&pc6+UOF_bsmXw$uwVI-Rdu#xZ)}u)-fN zUPkMTgz_h$oXJG#+Lrm+Z>xSskGoJj%gm~eZnP%2P?f>&ru!MTkl}N6zGDk8MC;aM zZ4htU9%!aPh>%kjA#Vie!aB)}V1a0X@Jyni1*g7RYQQg`*W~AMuWs@ENnf}UNO@#_ zSaGRaGk^=m0*lUnA{sTcOh#2;TK&CFJ(X@^0EF2@1U^Gh#HUYT6Ji^FV1kskuwxlz z;MaBbJW4$H-N=mV^gGb3LD$L&-^C|jKI~P*)0{+KL!J4h?nZbjV_?K-F<+Ix!5Qwi z%I*-ur>i1fvhZv=1hnykZ!qC^bPwA(Ww{8NAWR0%0_F+j#ll*yjC3x`-HqL`p46L{ zX9v|{B-4qssVgrL@ai@=!RfYbtp#0c!MXx<9fw}UABzUql?<0ArtlX26Hj`^_*;yT z+33qH<&m*KwQ&94ueaW%u>ttdz@vnLjiQD$ERd}&boX|{*~MA#5?H^UVI<@rjWQS3 zTh~Zys2wnu2faypz*$?q=zM_JJ3`x!B>n^Q}jS#vvh z3U`e8z$#-B87i)L&`&O;eLFZtl47~7cX!`}&NYHo)?&ccU!CQ7w)`;1A27Vx+}>M8 zy2$>=P1<@>NBcyRO#U_x z$e$cO&>>S5wT3ncGA+LPeFIZ0k}R2vOl6qU8Adou4B2}q16JxgnL%pEWEGrmSX2a~ zS7elo%AAxQF&((-;V7p;Y9!EZ2sgc@hvuWzcs&h#A9SBfOWAqsSHI z$EYHWMOpKmspWYOo;^O19%Sv;sj+qQ6=NuR^vr8A;3|WS*9v^EV&%*hCyy5l&inyA zhZUotGsuer9~jPrCFze5NRe;i|HoOjTVGBndO%9CctAk9h50moYHadcr>(vK4w#16#e?NlYD#OSk7O=-%tU>V z{zEYe?=!a;WWvhQsunG>$+H$VvT$vKle;W~v0|3m$=73L-@}}Z#FrvmWX5qP`5^4~ z9^H!PMXY}a5lBv=i;`zZ793V0^)s}oPO)FE4tWP`ls=FS5S+a>JDaa1T?*7Vyo<97 z^LY;DN}Z`b7tQA`OC5i6za1ejcrl<5XlTcg@-6>*AW^b`!{vcMWZ0_kH+N#QEY7}( ze|)M;Wuz0GXm5c}0}j03Gq@*9mt#R&dp);W6dafTHnQNlTC%_RD9WS=4P|eF{9`bM zSq9c|8EVtRH86ftpoS%TFm_VQqACs!%4SiCl!HE|3A*CN;jn)l4&iZpojX3E1uy`= zW|x-7o=Ar(*33&ZnrTsAL0Ytar=h&K56kNxvIKHE_4kul5SkMSav-A54^O$0h_oPX zOhaYN!7X8_=7#w#3pl@C`sT26%as^K%>Qi?6^!FL1g5cr{bC38DM5e^+Rug1R@35M zpGrwudZ5w6CISx_1N^QtbgOU zcwR9XcrE8Uj_bR*P`!g|y=XpAZ;ye+aX{zUfYGh`&=n#CL;cO9{9eGkf|0*vJLh0Q zhu`g&M1&R338Uk?L{xKI?FB()jncFV+E4vAyY0(ZbA4s$F_QX4pq5`=7Yc?cT+B(F zGWsgs?ej%~+S|$PykHePXEbv+Mh@n@Ad9d{4f7{l=*qn2&Tkyzbjg!FmNQIy;1qi_ z4zX>7L6bNt!RiS@d)ecvQW62d#5W$;KVmR8vFRQVbIFxCm=H}wv-6RG2PiThCU5(d z6CX^Vn^GGCu=vc~o4HY1;myWOL@akiERm|oV2+<8#R3)(<{B?SNFnP6h416gsl;Jm zV^(u?y_3q0!TXvBFIeq_62+n!zw1T^e&d_%I*+o|F+}a3d)i;l$5xr8DD< z2%y+C8gA@P+Wuj0E2)1&oIZ9pGSv?iz&*P25JU^^Kmu#=~I?a|vnxTF4P2}k9YtcKEx3!HiLq`Td zUK*Ci@Jf~{?M8Zwu9pw{U4}>gP!d_rVlWFCBW4-MHmei}aEvsRq*ab__54;Zl6%l@1-HT-ewM$ip1BkN+mwGAzfuV`l#Bl!LI{B-Kf%Oh-WOFeP)2iE%jb|Z3}5UpKhzq*rhZ}Nz-ef#rx|DA?Npfc}t8s>N)uj z9i(=L=_0ml3u(HmuOD7-Wjl#i&$>5cJmol5!$k{Y81213QW@Bfot84&e@c(^tuF9% z|6vvn=_AzMNI#IGe*M+b9e#zGLP6pz(CZD|R}_L}HHQozD%t<_8^v!9t$ZIjdo=3r zZ>Y#W?8(K&KKiZn+^M^@%JKG2(>CoSUy!HSf z+uL3+CC{*{fTqufjx?4JdZrL#PzFg(O9uH!W&2+7^?F9EM6aBhV{Wl`A1uZwQvdJR z@xBv@cP}t+5g{Ghv6&Cz$+h@^7bJSz^;$IStU!K(1|R`M9@0hbp~t-f->7Fv{1MK3 z$0Z0>E9!7IafjIweKQ@br(kxq)^J19KNCV^K(@Lf{C%O;*=n*^E=y%8ePUSeG}_#a z1pf!!g=vhJ-K3Bz?V}#UyhncLwZ3mA$;n$+L{i}`nLjNlHb;q6<~P9`rzj*J^u8$j z+j`y)+KY2*%I9c5SeQ;M>?c_!Xy=61@Uxyq=6i(x?oR=QKZo5R&zOXE7ndV|psUf& zerYU*Ae+X8NXkJcl3~;FeZtw&yzbigMT1ASJp~(6fYyEv&zW%Edy>a~94z!Ku0eGK z1@Jq{TsHM?IGHCgB~x!~fpWyi_A%&lKylbXkwNatm_sm9Bm+HqT7RB-Sd6@eo%nC^ zR8g1WuB(W(NS7w}je{{O$$)uMXltiMUdSN^#geMe^Do+bjRC)l27q$CC6z%wbjf%I zSsJH3MTTpWLUqt)=tI2AsP6e3U*|-rl`l=a8tEya+~X0l?q@FRCz`yP6cMh5CvhpN z7vdGfuLE6S{E36O`jcm$U)2+Qoa&(iugsOWgM4p|qImW{MZLCIISoinMN4|rE(FH7 zy(%ek${R^&2{kpade9Z6&nuri8|FxV3I}iYM|Mr$Z0K0qFyC>O()ws5RE^`P=Wj*P1xOsin~U>#lDq+J-bqnyHg(uu;4+gY5(7)AO^FaG%1 zYVDZ9=`v3^alN9{CYyuPHgg<7o*m^Z?UxD>*7M_|bH=?72a2mN8-J3v+!m~+7a^f@g+9Ie5rU-l%U^BbG|J09_H>tr27*h2P_Hp$?Ob5)@*9W4Oq@?F zF2fYZip3%a%DU#k&(Z6tb^h@3trsAmm~g=vz*ljpIjZkCIf^vD79WH+!nyEIMF$>O z!P@=edIt=Wf}vO_VIWv2M6v)HjQu27#|EXi6XtVXw8(x4?gUL0l4f-O5AF~^a7PNT zXDF?4=6B-fOG5(6AlKFXM}cX^n`nrm1*943vE%;=KMzXdxAT~c=cu^cL4}7$^2Giz z%(tw8Y41f!kd>i$6dmtJIf<=7s;PtL>PghS^Z1||>e?_6V59r(cL6s46{}*0XSx2q z@(vn_O+<0oHaG!zuVtz2}p<)#kG&l-$Kl6D93HY8&f&!{`AF*6`t z^PmhPX>G2@{Yja^AhK6s=^%^uj{sTR0BnJ!t*j11_|@d7&1C5k`B(&((8b|i`#m$r z?@*+}@oGi`O-elWb{Ez!K8~3NIp4Q$bC@2w>jRIW3BrXq*lgvKSVi> zy8PRCpO*j=dx_sTCRj)1Ai$yP2ua7NlkKd65FLF0c34CLGkl8gvZ;2+m(V%9og?Oo zTnfj?^C7-NjbH@DGl@AxfnKndvBu#2R98+B>FRGj0$>+fbZwjAbVF+^AWNe6CrIuG zC?Ho9fda@waPVKRVUcZY8QF8c2g@4%WHl0egMayKfnxA)Ff}d3@LTA~p51eHP=f)! zq4F>Z;{Jq*vXo|=<@$wi7T2X&-`Y!Ck)?OiBAmpY_Kt-3hvLx}e7{p>2wkDPj+6WR z(Is<@zK)N|(cUPoNchL$QhlA&GyI~l`54oYWt;788=giZ8t>dGS|zElFgJLLzUe+7 zV`YwcWhG^|;6Ma2r%FQF<3;OgUOMyC!`02@5wJt2nhSF_;P&tsUm1ef-1f?5n@ECz)H^7sb% z&aN7R^k3!Leh--XyM8&9dlJKuxxRzGy)=(Oev=m2V)wE&_AcT48{P=BP)Bp&?q{uR z9rC+t2gC7|U$mhEBY%Sk`%+9l#y=%Bq_WQY*pCFI`Q@K7F7m5%)Xy}@LA-TM0SI1Y zMauql10{w0X#xuBKD=={pHYQ_%`$0NoC(%cpW?+^*pkfA=I6^R- z&4o8lWd3(n$rXS8NP#L+eOMys)aPa*N5Z>gXm6B-g%!E!#1SDV9OUb`qE)v>aC|$n zYeSImY!UfCspLQ2KdCP?gy6d`^PQr@zX4B7FyzAFoAFWr8cYSNIX$+paRV)HcjI7v`uPQtK zdpvI|t79QFS$hNo^kqk}9_ED)g}$|G+Jygn(kJ_npuUp=fAr-_M-SF5pnzqO#i%%}U(7Dgx~ z)^w``0s@piuQeF0gydMm|9l!Y{K##G;F;f@I97jp`s-$yNMe2a0D zXHDAI3CY$r;cd;$k3m18EpAxZlW?P0uZTYDY`K}LQC`kG>P37CBCaX_tk<$gk0cz| z*}s_m_!Lq2CQX0XjJ9+BRJw@2sHg2j?Z4;>2y4MLOtzONFh_`)0e15AS4QTXCFU-- zas)c}-Yr+2js1m$oi<(wBs5_Gg_1@K?hJXPKZAnos@hgYp`=NaoG;x)_K04E_nF&c*IzW2I{FYx#tE2qT*7Wg$`HMH(3Ka|t5u=IY<5 zp`iAL53Lp%DenJjo9aWAjZgs#-n@W$E@91gzBx~{Dn)FOEbFDzw{mQ6D`3sI;wv~o zro}~(1#zx3-1Zp5g3$^zafai8iMWX7`&jr^o6Podh2n&^n=!1x*ePZ%V zs5S!(n&a!QW8w-BNkpCvXKKu2e1OSIWm4$wno*@AUqr zhYgiqmZOwvJu6#08?ZU;5NC!*qkP2_{*8v_*U2{|?Ggrn?K4R&x9+iHVWa^vFwC~| z?!2qXU2^8e$T+f>W1elLhz?hqbH~v9xBz8Ie2@2meVqP%f<$i{daL`@Q9@u@OSzWU zYXNsAOn>vP!9|f0_+t-Ww;Rh6w|(D}Fta7-A?sA@Axi9i_t1fSaXxFBMRNVX{nIOC zuaN%6$6on?P@ScLV4XQ3r))b#L2KI&Kl^J8Q>In_;EJTGEX?Y*mCUBa)|fjeh>Fao z|9R+FePm?OS95tSeVF*7MK+mDq403mdeKAcZr$%8@)r5uY3Y9>DpGE`lWj%6jbVRv zUcb6RFkpWlLipz8VFm09IZ9dp3XMT3k=KM)ui z=5X&}WEJ!mW>cLhr4VJs*U>Y7lr-JoDA$+y?7p;Al|xgVQD&19!jYz zoL+@Q?)Y$hs{C6f{ztXQQ8@=$i)FkpDFvKuxA2`uE7(A9PvK@Y9h82)&aXezWqX`O zMYx~&(+9>WP4_+up=9Hr*maWMiI*hg(9(rM+o&AJOaV5nz z4n*mot=;X7PI7{JjrCzjI$lRB)_Adbl|{(_Q4GJzC(2+R9>e@L5I`q#!aHsUy(`@- zx!#&HNI6w=)P4KIPyHNRZ{({%1dnZ%T{!V|?xv?_?@cqsw=5Q2RUzs|7@iYUt2JL| zSy>9kNmj5End9j18?dOmCwTm2RerHzd@A+p&ZJCpxP7s+Tz~^rGO~&sNjko>BI^wu z`ky~7@$+{w!9NF(2#!_MT?TXkSH9ani*anitb_{>~5FzQfn zXF%U?o8xJSoRK6({Xa(uN%S!*p~vpmi{Ewc21Tm>&1EnE+Xefc?yT0SCQ3{Hy?wZ) zo4vv@S%567w=km^=oje*M3w4K9bpH?BjMT{ODK@dEz;;s)qB)Ta-_1i>%NhjKmB>= z=A+qT7V$89jq}qGX3R^Q`%ZHS1uq=WFnHd$=ba9B)*%u;kkKDQI>hfI83E(RSIs_l z8AF-=^{Jn4A0(Egvss>{OCW<*4CkP%)12p`sbpyuCr#yRLpV6nQd~~&V7lU6M{oo1)yNXL2|K3 z_X^n{sc!5B`!!scR&!i`0)>!hB0j(k)E~*$=6MIbF{7yx6R4T*5WIwD8q%ON%ML zJJj$Ty~y_y-%xR1FVfyfzQ%HX$8<*WCB$=PI*t5U!QR;wL4!x~jb^4^x}F4b#|vJ` zQ>ele{hxf~;!YQ-uc0oz+nJ5)NTdFTOZz9+&=iA^pB~aJnD1y!O8Gw{0k^GFvTk3j z(v7||o!hJKh`yFZK8Kn*fcrJ*db^n$KsDkh(*& zm1M0id{~ag*XmM`SpZe>lu^MDjNY9hUyfmhRm*B0VY~J zOaq~SN+Sg)c4My_WhO>5EQbZ+vs)E85a7o-5S-tH3pKQdkp+3sH|S$tx|Qw z1IM94Bd(n{_7em%E=Kh*eIHbg&gvMplAxsAxwo-sh@(ncx=9Mm6`S0~w*;Dd9ZcIj zSE|=tlrI+Z#ZP}1B#6Hz8+bB7tPt`aRv=}J^i%g2!kjpal#<>9I(M-%>>+61F?5$$ z$Li8~C$3@R-PG`IJ!J^+s0a(Z$Tt zO5xC$yy}6qohi}b{ z%zr)3Ts(`8T68+he(5z8HIL$1CJ7%$ifmomS_2BOweA;Id50XG$e*YjYn{@lDF zd&r8>llkew?~$zcm%DjhM&Ha2gB)Yl9p%=V&-F`v+#&5L`0bzQNuBA>tZ?^}WkQfH z&ePN)5oMn^5>)o5xP2xGo}Qsv5<_ss(!*%YE#$JWl-wW3v=bA3)lE;ChL4Bv1TE^L ztxO4%G|c#TB(r?hOz8Xq`hSQrH#ar_l92<11$=mSY;)J;MZb5(i7d)vQ`1)3rpb9edhKcG}Fpq#8U;bl#3z zIK(i0IhP5@d$;fLG+}=;4rk({z8)XaP$$jrNb{PiUnuab*iT$9k1U3;0^9Tnn4QYb96awEduT@m9^tkSeJX{{kw-+QbbF@F2^Q zyG!Qj+=4DYG!`k6nU>{sr#J`yAS{K@Q>#gCGBi7z(?$85DsLK>&j(1aquj~xlTpBc zl9fm$VG#EbvSIe#Vi{3nqanZn_z1<&_NW+Yl7mp$;Q*hgjHPPVl^a`J*0z^|J+&(Z6WSzdY9D01~AE zwfzNNUETd0zIAjmRA)#7|KH%l^`ZW%WOp^bWM_5AWoPx+?`~bed?xdZ6_>Ik2x<^s zdn0ZIMKM;+Ju=RZ5d?4p>jVoz0N@F2yI`62MUN`k$y|Ml4)|jI;<`oXzcl3;GRzgo z>{|`JqDlP~zL_{c^j1XC%@oqm<8%Dvm+d&1{bUnE$?Ml)C5V z{?La9gztYFQE7<)HUc|6R00`?e}F6khky1r=(kv6*obds;-I9khtdgiEGVE7Fu44) zWf2^yVnw1m>2@o=ffU3$L6RY$50cwJCm*zZ59sCRo;C5BI}4dbKgz7|_VouQg~JB@ zCZ0*oQ4%wY}sV$(d1el<2k{;XWq&FjH#bz1v%q0yCViJLyaCs-qGF z$23_?wO?_&2-FwaWrI)3R;oteA;E{I+g1vhuA6osSP;E^F8<;)p=vg!pW+woET9t%9AE-n@;7TUbl0$h&p>2-&Q$-D!gS_9IRB?2;9%AqU2)aH;x3T$$Fqv;{QY{$o4MADn7zL;9+U02 z4v>4I{i)*1#M*%@#5zr6St^=b)r?U0WcG6q`&>YXa!gS@OWyoTNv@Q^5_qu2jIf(xK?Ch&Tj){7cteoX7~-F!b2;kF=Rg1*``ev&L7>gK~k=?|pY5(a>8*@~EXLD^{c zUv(9MSO8#onIROZpb!snD#vr*89S)+rxK$A?C}9CP);MuezOeK{;AT>Dp|vZgXEx5 zNS%RtRd=mR9yEL_$Km}q4fae~nW?onzcZM~Lome#kNakal$PX2Yu-X1c7BnFB~lOS$E zo9f{3;(Z&Ev`V93Po-m{QJG3C?xO1Ax`+vpMchIFle4{Kbc`@PO#Q5b{Xw2h^?l@k zneS{xh>%q(D2QS*OOmrtB<0<`6n0O`gVEsvc|&UhPucM&$&Hv$xXtfV_oWtc)VZMU-*D8oj66$@HS`3)3^QyxC)7^cSh$`2fPu%8!PHq6G(){y6 zXxDl!JIH$RCg6!RjX0LoGZg?}E=n|3AVf%&?e-DUphghPV9M@EkXPDVRTGyfz$W+<3r=a*i3!Pt5%iZ{2u+6NnA*viiI>=)^cctQ4g~`NX2H zin%@a=`CZ0B?9I^#$iRt!_&A--zDqKm-|)tr#n*_(#zVXWKR^|`^MJ{%|jb&t=BVB zl9&62QNoLHZAj`VM``?hkHNJ^x9liE|*FVb?|i*Ky(5l2Pu;y>iN-*?|r54F$k$KA}@DyU~Y zJ}JGnSe#t{Ox|rI8k2l{h!@E8Zr)n(6ykLCehu6M`}&C0y@Xmu{A$qITrX>H^A;W_ zeHU#^coTvflUt)T^U+%=MMDi0soLN|-pskM{j24#Y(qA=SON-emlXp#l}yt}&Z+H@ zl1dYP7z*-iSqhUW0t_5jjx@OJ1Hgy1m-3^sB)hL*CTM7nddNLojxQ>{QX}jJ1*3xI z8v`z^4IK?+X&4_nm@FDhGokFy>Cx{lR9VEs)8I0pi_MTqGdm(QCosS8Ado^KCn49! z)O?%N7Ug8l-~2d)D`DgL&cvGViD><1&co5vrw9bgA)o3|-gjWH7Z9Y65gWAY;^uSo zut)MZg#jo7-`T>S>7&B14Zf^W_77XDU{)DKwiQW1n zQ!p4Gb8Agv?>#XyGIsoA2&1Gl@D(6%>cnv9Ug93>e;bMWw?<_F{H7uCv)%d2S~saJ zUApGRbKkb(nvWQn$m2z7UC%&tRHVmfs8`Vv3zmi8at7VC`?fUSo>cP?4IA2)zY`{g zLO3s(vS4_aL~IuNo9AEVW*x>Jo9D|AV1x%g1U)JAAkZ6)KRLb!42d2wIO-IRwSS1HM-Yvh^oBG)$o zRBW1j9h5KkrYmVmLuPiZzK*vM@V}mIQ);jCQk1lek;s$ZwZ^i0e`jwkc1k5#dpE|X z9DpSjdohFj5d=cyO@VBAAp#S1K>VHPwN|9t}EL2Og73GCvH` zyA}gU0#fEr6=+&sYTWaEFtT;WrHkvX-S=u^>qIe3FXN($ufGjAcwFeplJFY)xa@hU zBAlaTCQmUA;t&nTe_s+JHLpI>?rgJtdYIJg|3BQ;53)r@2kk7?)xT;0%nRQf_p|wS z*)@09r`(~9r6RSv&%9lvzV{=GBUQ!_%?Ul6pB8X-c$kD5SMg%=8jul6p)NDDrnd5w zYgp|%wvjzFk9^cod#3-H@DBv$WMWBE>7o6Iq?X+_?gGRH$GKZ@fJ_KA(D*ukpYrUX zEy4dYD`jQ`P4*3%4MZi#a$8ZT*mU2nuK#TG+?<3Bs5n4(IK6(94Fv;4`{_`CWzUj*!R$bzKR~lb zgumtM_GUvA01(AO5NP1p_~3DYDHJ{!AX^3nGyz2p1vmg70E2iK6Gs{i)P8ON|BAl* zNpg(WjxI;|zKYMZe=_IFtB7hu9P0Fs?4HjoiEK;?>?V_|d>dpxTjDyOqCc8CyiN^k z*2kxZj?HZz4 z={|@ae1x;n`LzxfQ?ByO#pSfgU`*??qpY_mETCCcm}-&s)qx`~iE}-)Myt)*fb6)< zYDTHt{SV0iULnr1u+|jfa$Eb@<3P%<#7H^A`&u#AV)mJ9^=dDwc@2E8WHm><~!;EI>AZAOo45#|;{! z5PyrwiSXUDQ@vk|7GMyYM(`(+8o>nNVk)2!p~6)UH5zf0v!Njww<_mTrhqhwWGy8^ zhECcJBQMTFA606+(b!|z?;g5LZrWu&GotcJD&QdIfoSWfV+>6mI^R4+V4k`lMG*(!2jOFI#M&$SXCcDv5CE|Ky4jiAzVX4zPP(*_Y#+So z7Jf8Vip&a)_Hw%jhX(K)izS?60QPaQ#oD>?OtEZY7*NVEevy7MF8w!D+?TKc6CT$A zNZt^VMu{O$7x$YPY=09B6hxGDl41w`y0?tvwikRrq(QRqiMnDzZ7ZrkN{7o3zg)|8 z`nyi@h~uWn@AyYYBRj{gR~PB18nsbPI)p|{#E)9SxUpnpWC7m>F3K^d5Mqsp93!2Q zV2TmGQ-Z2N?DB|ahyhk>%FrKL1iv22k5MX{4hU-3 zL*1j;NNpYW=qZW5-^o=pdg5!XeYM*q(F#tWbweV* zZ<`^wL8LrZYli(Y!Q5>sbp}zvw7lK0b-g0=YFuI}ZvGbs^%@3UoJ&6`d~e2NWabPi zjRTMbV~!98`bdtzK{5P2tA`qjto@pCClY3xHxvavbCZZ8@{-F~u#eY-TqNB63+L;` zqcPzl1gl=B6f9OwUgB%5Mk1){B6P4;Cf@w=AumX+5yT20!V)gh;erNeUpv zXR2x&X$IPV`25vh?M@fpDbdXPd2p=i%3uGkQAmJ=gZsU`$vMnIkI0V(Y}!zEX^;aW z{vD*(;s9hFt}db5wIYIh{;(yke^Z^|9;eon*BJfp2%&gCXmYghVzSOPSUMu!U;BmM zCr13NzK<{?Hf2-nB8b_3XW}kB%ph19d2*76!rz);k43A!EePl8hmjeg5+w_YKMs!W zoz&i2S;W9V(;wnP7q0p_av5R%Lzh@W5hC|7)pN6L;jdykR%>Ey@U}Qe&fiM#4$G}z zj{gQ(<-Gpqo++=vI^-M87M@DLN7?KFXjxpKI+hel;Dx;b5*oE3(qHnd>L;Iu4#xd+ zMHH%P;T}I+n$G_EjS(d(|3}<7tWZ%@r0sERWWlTsdyfr^WQdD`51;p)JO2+3LbG|| zPj7;U|GwQo{9)zQt&BRppc-NJ<{{~gJz%+vta_8e0%)F$z{% z*P%jx4Yl6al@XQOKWbxihA4FKiumy1_grF_yvl>{iXeL`zfFLM7Yc0<%3wPVfQE(# z0g|9?%3xl=j}m|%!Mg!K99X3k6co|m7(WoEpHp<037fMRJE{|9D{~z z0Y_zKhs&=!h>D@2x{3$cbg{Z2T{>Db zcNQ!u-sjB(KgSZ!%f$dJM7cYZIm@P02jA*|on?H8X_VhNG0}a|Z z(q44Z1m$wgsSAX`yGOAHuJoFqwQT-cHYJ9PE7vF~6QP75e6>*X6Fm#8H0&FqT1T3p z`2R!zGwF>tdumQ{`PESQz=+=u%Q22i$FIOi(qtH}) ztd*C$-x{b0ZJ8?1`>jV zN_RI1QX()&H;8lzL#HAoAv%D7k`5uAgA6f9N=kQk4BbO~<2lcJ&ilOQ`Tlvo>-zRz zbIrA8&sz7o*YEz_vG4u#vU7+*$%d-oc%9Nl!_`Yq^K9>?K$oew{>F)zAO=vYbBm1y zBVONMaOhtiM^t~Nx}y+O$GK%Xt2uvCNn&H#^Q~=}ziHO%VWk;>#KP&|{if-4_JTO$~Hsf1s+7s3~ImCE@Jo+`#&W}eGdOjWM#$1xs$iOlB?LkV{W|V zrq&dhF!N15P7)L>p%^dyzPoI?p3n&dIGWX$Tg;uNOWpCmEv_j3dB8=C|I^IyL~30{ z-Iz8Opg|O&)`m7|ip}h9Hkx2&sI@d*=FF8f!q?t#Hxkd1GMJXU^F4T!BU?GL>%q%Q zZa!L90)s}tKKWq!JWYFRwQ?n0u`=cODVs1tXb@{ zjmU^LA+j$9=TFtFl_}J(#@m?lYvGrS5%N)7hMXBAEBYRAowS4q6kE;9{yo~ z)X#elcb7?3r3WbVAanlfLrh+IV;n(aj00)PhJKi=z&Vw(qN}epNC68E09KJtqB>Jg zSJn~<>7IJKKYxm?5Ws>XAQl`65Q~b4We_4E-BfpcvODl(bc5e8pi?$Kzad2m^~$aS z;;Y8Ecm{9WZi7DHElM^U*gO|WKO0ZbE;0mPU7DW-zOa%I$NejbfT?-E3##BK)2AyC z|AsiT3%w9GT)Z9sYaP<`6H_!LOBn$IBow29Xq4Bf?sz9GxwfqZUu1O#>3zGv_#5{X z^>r6?SKvwm1I5|>;Z}r2mE|qXBa+mKWqCNILW~sthf&~E$@Rq(nf23iKJY7PM)8y_Pi%DuO5}vQyaP43=w#j zN=oHR4w^WxCzS_^Kh1tbRJ+Xv&%z!nIR|dFW)_^#M-RvP)pLnU%-vcLaCk#Y^yOED zS4UnB&WEzfK&J`w1AFY)FgM20WbQ~$kG2Yl@QR5N1#J~e;=BqwB z{9L)Ki&7GH`L{sZAJKhWz&wbcFa}09Jbh8g0OYVzy7lD~y_MqLGj3xQt=vyd)%byLva!pHF&t07 zo%s8X-)TNr~$k`*#-xwt3tA{8u_^jD%{v~b}~aRW}!FC9$EQ=T{uN# z(gfI_zuD1bnIFeE0p~LtzFscUG#%?JapV?gD+xadz}$r?vzD%0Q~&O(A6a`L)vw^M zR5at$b~aAug{X97_O1mX`bJkD-Pvy%tlv}n#_URt+ost0N%4^s{@l*V=kxA?d2RP5<+4Nq-NCLq$p{IYqXM#C z_N`d)2dbhX)N=7D7q9K4^80usZn>*{|7_Ix;@$^m_N<=@=OdRti zdRabnX$nT~$OzZlq7v;J?KPo!Kih7%?eK^$Hg2;Lofo^md!b<{z&-KG+}5DufpxDl ztNnKLGJ(KYsj`ZOrsd5|wdPbar?~D+CaF<2!VJw0*x-uZN9s$s4C2+sWRCR2g-z)W zZnfJ~R)x(ks2dvQh zH46q-O(V=@6NN7+U!QiE$w=5-M;4<~b9!&Ylxchw6d0%InW`?~;G+hFA5q$40f|X> zYBPT^JMp~YNa{P37C5|~L|~M-(=TW)eYHE~sqlyQI3GGFW#u$=6^)V7)i6lr1iQ1& z;lzydolTt}XSih*yryz^(x|Ffc~fWeRY6s80FGDa4W{ylFs>FB9Ql#)KA*s#ZtA;X zEI5n;N@sOuC3P=X3TNG=#RSe)J|`1~Zr7E#%A(&Z-O;;yeYruA@K!AT6g#P|YCcBe zo9fI}<&V22<7LaEHbJ|cK#&rCFe@d4ZhT!#YgJ$L8mKrz$I+35lw)SdrzKvlpt3tu z18v;TWvW*vW{IcJ(#dCxSDo%*c~CnlGw!Xct+ut6x9*$ou>c9;;$i=kx+$#d@nq4a z?)v9(2}$?K+h=!8s_oU(@|fn_oH%cs#%x$#_nrs~l5W`AA{tm{@kLsCdt=ug6j2p$+oX1cx*!GWv<>WqFBZaL_At#hK7L<3888 z$=#}OD-y1zQ(f(B)UKS5u1`n_$IFe5oO>2#?tb1LEY6T8Rx2{5h>IGhdMT*hJj2b%LRO|F5F`;MnfLSZevYFSV-R>H{c_2_ zn-%@}SMVN!fUa0ZAjSXV{ym|}HE{Z<=oCu$qABnD1IrCE@vMjJH!g*4zinvqZ$tz- zIIv97M3XtAqDa@HTB_UBFORdn4;r3SU7%-+XsId=lbspU@|{R@1>tWug@wFgfQ&mm zU+yG(bY)@1O@5ND;Viiv>Ss+B+U?w_T}bafHMfeq-e_;XRqb&e&CmszBCHUdY1|PdvNYfsaMML z7oXnV#W4+2^Iw4=UY<{dl?cuv_-_rS3wyPNwJhlNAIG}hzZ>a-UFzRIWrwQgItlUG z3~Q;n3L9bN$EgmrTp1)W>8B={H zdGnSW8+VRMHWkm1lPCulb(1`&OSXVfA&&>G=y2Ecaft_Y+Zn@9HJwZyiyniP!7pmz zqGhN4u{}`wE{E*%^hR#TRp9}^aJh>Xn zRBU`_XQF4gWJVK}eDf{24ya^v93@xb-PLQW!}2oLag6%#Q=&6|sW)boCQ@8G7-4)v zNyh4-uGBBzA?av z7yLeHFEZ2v1MHtj(kcB&&>Yur)0BrTdrSNi^_O$BSLZjpm8&M#NRfJJFAI02 z!(rn_IF77)fSTT8QTtfXFI@9h3~C&ouN~sg6wuy+ABt49$ugEUbG2~De9|=`+p@3i z1Vv-b#iZ&UY}5)<#28&+;8(hXE>@Zn@lCF4kAEHAS&Os_|=i# z=o*^Y2m$d`N|Mn>nA<2lo$()8gVpym|8t|$Z_<=n7;eTGaJ}}0l=6#XQmq{L2}>7@ z?W?}Sx3Vf>9LI3uMz7tKl~^4&Z3e;&5@a~WK1?o3)X{sF6i-ziK2^&u49_WGq7!O| zge_X5GCyIER5&#;7Q_p3G!gWg2wN)mC?bEi@vLTktsLT>GU@JK;_v7`-pTd0*yY|d zc`a(o%K?80hjvsU@U(l8wz$KAu&r_VL>5PKyX@su%f$JyeA47{G3zd4yMtLhx>dvD zsAHAy{SL%wcKnXSUiG-u=!rEwz0#k$``5w7Sb|-8UYBa3i~#Yu=x2@SFBWf9U+r*r z95f72@L@OQof*gW31n24)!&vCqGTX!+#IN_%qeK)YAKKrZ>Zf~Ld*&ghb$zG2nX~m z^0yHp@5LB#-OC(1uYt|t{Tdp4@UB*OX@{7qSH^yBV(|KVE&uh3P1~&}3t=_ug>gpQ z5`nF4pL&fTqhXCMSA|EVV)RMtY`c+^nUL*?+7VD#mo+h4Uvn@W^VD#D?)~CTQjhdQ z7D}P)Mro_=t3WsYxPKY_zpNY7`WdF?afivZ2D@i1TBc5-+ETU`g?*#0M98Z}yvo8q zPpI_!_X+~!qu)D(1(4P0iTtWO6yc0%lFz7OzGZYVu#rO$d;{?D3G`Aa?lW0;r!{d- zD${+;OvR_ACVs_fibb5B9 zgfrUcNxTNZys$^B&17xVbXZ7}V&D?GrB{>S=8mY>R3c9;!}-mBt{~u|{4xhz%v_&B^tvk>Mk)BnT!>mr%f369 zJoc-hj(mq^!Y1<1s_RHkUxX-u{7L63CN(gxvfEVEUNf}NH#8=X^(#3)J=ibbOi$6T z-9GR?N&dLmJepRP)9SkX_G-p;Ix)^Lx5fm^$9c^HA|a2<{WznX6(3YGMn}A!@0BJ| zJj&zOEBv4I$(4|47H7@hj5XUJ$Xkz;`{(zE0bZ_69*%t0z zOgA&VS95f>cUvB~7V4;Y^k7e*+) zy%;Vmb257|SrPnCAmhgX8Tv9@$a*T!=J1P5gV)O=Brz8%KQ2 zQPr_U-IJdB2F_~M#km#xdm;{PoRgyL=7v8`9gQ+w9CdQ9hQ%BnGk19k7NI1Mre#KZ zr3T1Pb=8bSN398-C*YW`ovKB=s|b?vb4+g#9GCm2QRZ})$JQmz5SvugEIH=L7Pzii zTF6`uImkAwtEzf%@!SF_VmVk%+BGote9kLKx=?U8HP*GTfa`9(qpRJVE0Bw6e?|Z2 z#6g-{e3q@+ctteARr}eQLfF;B#RQHe#vXE;8B9S+$?Xw{sW9reRuU@{ZM&wd-WC0mivDd?4OT)=f|u=zBq|JXj_iZ@&$p%2xEXXQFz*nyY`7IYub9O6#BsVG z7jV%b>7dr4+`Xz}nF}awu1v%h#Z*6HH05IOxAbv&fyhU17gDmga37Hc1nsVUAV~9=7NGTfXfydzh? z;qb&}7O^A~PS%;e=i|48X{KH;c{h?_WQv{?q%Zze^yKx%!e=d*Peba41oJS^DRb`8 zz8~hKZlyt6=6(7#Y8aNSCUT3c(}BC|z=On-x|R;8#H;qg^=BAPxLxSP*=sbbKQ~*- z)rYV!LJrgKZ=K&MUXX2}GaaF()uO1h?|f`|)+XP#S)eu@Uqd7fk5o}2jgI(sASDg| z4M!Ze_<2rf+R}fM98a>~H~(=t#;XKZoYpnb_L^CqO zw>X(DQdGp#V>Znzd0o*af1Rs-HWSkW($G!~8a;Qfcay5abS>New4$%>L(tsSZ0T*F zd26|q5x6V=F5)(UI*mz<)b=a1p3@!`I?A4S$3j3dK~d}_ucN8wq=6OH@d;@c)<4my z3sW1mV1{4({Nb|rM(JxbUeXGw!RQ#oT}AF$hJ{V3D4oD4eqFJJc6bt< zcFJmi{bL8#i5h0nACp(**ZV3&vG*i)2USEQrM|C3!kD|Pa@2sIv&}6kTyP5uWjkI| z?HTJ4XgF`7WN1n`IeQe-58lu_za~OO8U(-;g*!CKW}`Z&=?R?&)t=9@1QN*rUSd#5 z7c#>?Zk)bquqE%S;&+&@p2i|jUPb694B6dtSn zqJr`G8X zXDF-Zm}^{2uqvPra#5CZ57)T0{G(bihc#EV<7VoaO~nm^^4Y;R+5l*FXJ{&tWt6W2-< z%LHZfB;RxisyGZ~R!yr4o(PLQEx~Qck11ljwd|evl)=EaGm1pLs6A1dZ$0zlwU=gO z<9El!*blEa&5}*ew#u8tOeo-=L@RsFgDQj#7sDYn^u7TEGv^+>c*KSMCT{{Qr45p7 z49dKnIs{GOp=Hv=MG4YWi86R^@_NlDIYkj|dM7HGfkEVjtP}6h`OfWrpKXaaKh&Qc9DgMCOPK2Jjj8>@kFhF3wNtd)u8i^&x9lfGi^K)|LNFZNMZxUulWzu zUwryLL^gL~kyR=!^i@77Oh7e_<(o9Er9UFu5MQJn)=(EKzF@$1H@UYBmzFBrnip}n zF>9!|wO1q5Ak<)x9$@@2k2}`frV^`Q@)=Rdl-p4EZ2I+)NO`@J+3kOB!ZBtOX!EPC z1Pd_MEtH(uX7>7Ox2aVOj@pWvK}fww^uWo+Ryt2CtaZI8S8GqIGjLAk>nkWIz?VE9 zu?R^>B{Dg?67Bsw5GoMoB=43MiHfJF^<14NV=&pGdN95DP(YcxKZt40ok z3V^0akhpVlu%Qdgi=!H^_=+7`WdRUi0Z^bHaoP)}21|>hR@(dWSoh7w#^}Gp%eeTR zp7)|n+%=3f#aSDzJ$c!uuF*5^>)L0E51kxI?=HWkxHwErb=zn`b(}a1;kSobjkIaU z-8=n}m9Kq$m2f&>6~3@j@mDzOU*1-EKpN;HxE3hH--Q51AWm%8G_ZY-9Gh%}WD#Vw zNnh8?qp0TL%P9AiOQ%=M10>dG?ZmSqd^-}?-%e^gh!LsfQYjVC^zAl?i28ZWkR4Oj zlhn(qfJ?jHAIm=;xa!2xQjG|ESRDx zj%396AkF>u?a)3e+jNRRTTN$_zgDx0VPEK#bnF`Pzd~^TnsYiDw7se3=gt?Oo-fwVx5)XS;;R;xrF`ii=}yk(K>#J=d1EAOHG*6c(X zdOmkc3jq;&VfRG}4sx;-pE6fT^R{^buiIH=2*fj}^|)760EeeK;nr{@0te5o>$47} zkL9MdwpqGZmg^gv$7(vmTzwk5l8DOgwWylb&`ea##-X~X^9u=L3!Lz!B7_#fWn$VE0q5^Ju9| za%;^jXH!=i$z4{;`fkInaH7TVc|5(Fy|1cvQjQ1e4g-gBbl+w%D+1XRQc6PkDBaC#aknb^_<;4mix_VQ2(OGk8AVi9lyZ=~p`Uu5| zq~?-PiX;}`k(O_zw?#nv&RuF7e&DH2Tkl~b`tm!4{`(ybQU{5)+s7*@qH7%h#Ds=7pqg3Q$bM3;)4~ifo z&&#l#r#=tbQR0-qLgI|>X8@WpaQN>cJ=9E9=bT-kXay$BG9F_0%BlpxA^{I!>H{m}GCZ97z2cAT4e2{2Rojla( zTF0#ZSsFM+X1SnJ-K_OkP*+W2#sRyfE3jngxTa6@3x?sJDJ?z^X~0M?s1oe>urNcA~@O3*&GYP z@>=lz+eddZ^STIHr=IX`2>;MZB6u?WM07>C)>6!;Nk4;^&Ye2GMoqyI?*|{V&pYKQ zS(e08!ggYXMZX#Np=oZcL>!%VG3{S-s=%{F}(RC0X1fjhJf$|%V3{| z=k@o$xkViSx(uM}5BVeV|Ca@a1_XS^;Tz|As59P7nux{H3q4ADJDPT$X;@XY^Z}E| zX^UfbG4fkn?=tJ$OG%?ES?Brr?)3ed<)90Kwt99p^`+f?8Vx~rM5+{=BC1xAHO2N= zJUirdtgW1z=r;ckzNCm2;&{hhPaz++7*o-g5wWGT6n-hT{wIQFU&pb5^!BHMKF(_B zsXcF-F{jG6b=)K%St~~fexUn|&B*EgFh?k|9iYeE#gpl7;X6l*W?}ykQv5qC({=s| zuREqC+*O%{roZ?%ucmmQlgT)p}OCZ;chU0Pai&dE-XLWd@y^3z=0j zo_?sK_;n@NoN+l=;!(s~ieTI<3Yip&VVpbh;Y{zlc|=B_pq*nkuE)HlZgx%5_cZ^h zY4y5rx3|Nulf1lsy~7>dLD1;{ol-dO{{+NbwGAkk2g|!G-G0t5yw<{OBI)PLzIV`^ ztyMF#1ca^A@@*q8yoU<4Olq`+Kq`;Tf1sR>=}GsG{Xp`!Y>OsOq#jrk{VM_TH}L*J zOvg@GE}b=h2f-|VXORBVqdy^9E77_h6M z0K;OKf3rCzahB45ed;8~xQQn=7&`pu-&g+U1gs54WWv%SeqU>v^PvLf3V&STI9|ef z+_2AtbIzD5TrzgpicJOm#7Ag34N@Lh1_XoA31BZ9IQvE{bO3kG4A@8j=UOBF7(sx1 z1GF)@ahiOC`tl%jwAk5}c>v=u1?d97I175i2LA1FDsUuDKXD0}5sav7-5``>?jY^g94;?66p@QhFpLnLFyZ z6!5cwUOYmJ0FFOBQ-A!)H!5pdN{62ttky^CS3S$>!Dl$tumbDc~VijUJm2NS4Zb9Gb1nhJWAfrS;w5CIAcENmOBU z8&l??`sTX+_aynI=&}KTbU;Nx?m3BaUBY~s&0~qytA1p2v!YgLFosOTOdjC;El{JT}63^H0pEF^Ls%b=1^+RM z!kU1V_m5v@5nEtC`2$p-jE=}ZMn&+4lHC1&xY^O*l){F z8h^JQTi?{o7?=}L&2OX&wLYqGAx*p-do+rDT5|R6O+>_b+%H26jAM|v<117IsJV+2 z1|Wd6rs^~s4D&Nw*w7%j^9<88oE(3bJ=iARmUm(+eFw{%02vNE19nA&{V{3j@;li2 zgy!Ou*S`?Y*{Ytait&iWm~^!R&#-wJFiuW7;7x*LKpD2FvRwk(xV+=VtE#XeCbnfd zM4K_@iR&v3Hi){&BnN29ZnTUT83*!bK%$PT>k6Q?8FA<}d<@}763q$ti7g_=MazQ3fQ~c!K)zS zA}CD>^jp=V6L#1`4p`u1&&I0+@M64Z#nG;`D&mf8QT0RW`+RPSLXMl`of zzj2?53Ev!}wTHv*Oq4ciuT}FsS!lvNoPZwy{ReOw?)|YIL6!P1>OOP;6zqb<`W}2I zpeaQI*roC_*un*>@ke1}q5;ZoLkKnXC zsQqTZU}OYq>hGg=?==+c#zGU48($+?3a@x*QXj3>7;D1pMrg6I`Hlhq;fGhV3fGN6 zKA47U<2HlNPx_8dAhp}aT4pHsNmLtVc`;)};Ld>hzPN~p@(9ea?APl{1sa%P-SOZR zY*DEIEH-QUV0jGM0D&PbFjwFg1`6xW?W^nSZUU9#HfF+%{p7N$Vid?yX-+g3OD~h0 zs@M&rg>s!KOFEDuG>-+dzm_iL=|kWkwT~|nO*C8%4y)s?ZX(gZ45*ab+WWj= z-LBSyfzfS!o{~lS{-Qf@Z9`^8I0penSz$Ej^7?8t$R7i=#E~cATnXSng1LtPe7pTs zLdX8CKXv@$-S-;YDoLEdHzJaSRU$RKkOMedlN{7=#&P2cW zc#XsLhGgKSd9Owki;fqu04>DB#`|pU` zW5x)u+n7|ci3NcT1GG_S3%>?4tT9U-j_(XErP*O(kj_chco8wtt~IxgR?zpC~sfBX$J8J-Gs zSGa)8eJ4(r-c@y7?ZHSimR0?_SKdXOs|lOAe&~bb_qj1S>7O51XmkOdGU=Wtbtw%O zOHLYtQBb$vdv!p(o|!YWdNyQT19l!N{v=<(DE1(f1nn5YgE1BwM$r4d}sVIflG4`%3eH zzX5@wdo6V`eCQm8J-yRDUkP&5hY~K2K}&g2$};rtlmIPrr8_`BDhaotG*qLD(JZm<6rbNd*{O zhm3s6ciPgc!-@a@NG^U;mH!8(5+N~(E85Y+2G;{l$&s3X;_^$XEnIoTuj8v4$jIia2gF>d%?4)v?=X01Nx(9Gp9hU~i?E6yv zKToY7wkA2i_HRv;hKhf>l=yv=a{d-T3&M~II)DgV?G9`IC3t#6g@K( zZKfAywl+S0HKXj~@80SAvFq8F*O^*k@X4mFBdUzm)!U-!x}g|`CE3QX6ncFiA;9_~D1AZy(w z)`k}$*0oP`HWo4J0}*jHJE*sq&DlYV_~xz3j!q__yqT?2sL`KJVw}SudU{@qh{-l; zyTL<2vkj-(p0NY(t^C-4;i*AEw7`}5`hQm*d5143nm<`5DdGQ0lf+(=TYec4e z3|IFOE0_TzDbzC5Kg1d%*rTZHBg~}R`weGjd*;r76_EbJ(9-uc#(OUT2T(U|sV0G& zba0GvU6NxE7mg;Oc_cX#UWPV-8|5rM#v8%^_%C{naZ$1!WAVtb{ORS8|F1oorE6^0 XM3Ma&wO)MybEzmkQz(`w3q)PrxzjN8rDYyI#BN0fA7^5&nUG8x7heJnN}? z$5Yn@?&)LUZUb?)@N{)@@pQ7cJne1c?qTn8Ph413SXA(|ou{X(oQTMu-wV6A+lrik zGciLTryHzegPY)s;st6^@=eb~BETi||8t#$omFsViJpw9*cry7us0EB)bP5ho;l z51-;(pK%%wKY0M*nJkOc73TbS>vX} z#(gDWsU~Bi-It7`_Pg@YX_tM;=PFPd<}C;~pN zTrHLMRVudCgouxc+scLk4;?Yo3}K^8AG?UK22E-PBKZxzgKFpkz{+U-?Ei58+A z$pxf*(M0C_%j_7hCC=8)Q&ud&HL-r=on)roCippS-{@lVNKy0^j91J>M zkoph|l#dkE(BL@mMgEwDTD601mpuv3+pa%j3!QzlVAePG^_o??bfjp-n_14#&f|898c(fd#@d9A$LsDcu||rT zi8U!WM#}!Aq1k^e3cuWKMH(m)fF$mPa*}@XSbb-@vZf=^v>Pr82Y}+SYG;ZPMOsC= zY4lU9uQPyze73^ppoO(O7-J&J_ow*^L-C@ec80N}D2sRqCrlXDzcq%WLMSiG;ua7c zI8v*22A*Mr5cXMJ%p`mFpwYPRKGB_}F`uM^b(AQa*HyXb&9X;4gd^*i@R|L z{3%sgup|EphIk?hH*A%23~_`uBeCKkF^q*Leyw|%_!J+=r6Ekh%a;fUzonWRSkAjI zg2zb;A5hOX?=<>cESTdEZ9*Mu7pM@JcJZJy)m^5>nQad?30t*aJs9o?wMc79v_aIi z)Q)+LM%K<#lFxk`D`ck4Gnh}FZ=Sge#HFxQOdD;Mt}2fIRq(COo; zI*;Zmk+**(%Hb}dJhlrUiykIE8KPNa1GhiyCGGX;eLjox!+0U}er?VL!*N6yuk_^? zdnX4XF-0R69xlAt?lu>oTnRkYp0^VA9sc+^15NR+5fO^1DN#J6Eu?mh6K{g^Ln$+k z%omDNY@S{|kMTOFc(=G1`x4vyqq^pB%bB@**RX=P@`F<5!fvCf%EdJ(rwhMeRqGg5 z3CD^?!qPb`O$t}bOk_k(V7zvAmo#Eddr|e`s3xM&Cg_?s8FzP9!V-DO1(>a{6Eu^< zPkerTxM1JrTOWW`H%7JEs?W_4rJc{E!C@!1!)9GpOlKwvX%h0q<3Y@7p#_py!M98- zR_Z16KdK?vse|EhOdKrjd+(X#wvem1W>v2$^m~RhkB_Eigi4Wft1sxRiwIVvQW*R6 z%gnA>7@19^eS;&N25Y{^1p8}QN(IICyEIG?GQdoF9|Fj}f(-vrx!C>2re2cOrF=G* z9B%`S6fLZCWDGhMz%dYk_uC^Xd{#7N0~ldlcWi}xPFb>U#{ZkkQ|)sp$_Ccwmg>!w zD1MDorS1_Gjh%nAEf-U zu#muEdN~d*tA6UpZqEC+QG3WD>#Y**0r=-N^hqmC-RloTX=L=i-63{R-zjD-ykuAC zIu>*=RyHX~mPbxiBnrQYUSNVZr`-4ua5dCRV4?Zm>2RM;i=0;-eb} z29a;Zi^7j%Z`LD4o16g2c^?8`E#%3bjflaWrI=;7n@|c&u6ayYb&QE(=P1M7-VG(A zELLJ(1wdUAM_$b=QPry;w7TS13SJwO=cDCUcxQ@uo=AUg=7zDkr4X};$kuIP$>-QJ zc3ZI8sEjLZlzp#~J97#aS??WD&V_YWW3PAb9xr zhAE2m2gyFgQgwzf|vb*xc-rtpGj8w)A|skAUw23w+I+99Vo#dn13NO4}A0uL9R*um;C zs)9LFW^W+^nTQ4T)wyat%e9KMClPK;jwpe;^mm@ceitPCl56i)9G{pHJDQba8;_u$ zP=FfGRW8z8et%eYn-r-qCy&J7Q^Q0A0T5TNyoLWC6{7I#6Hg~)#vq?EduDaQmPbf8 z<*@PFI&XVs4U9%MlF%9GkDhX)j*e9spWRXliH3V-J^hvORp?kxxxKejGl9gLZJu(0 zF&ztpNIi-S%XMC5YaS$$fZBouAMAhVL+^Z>{iT2AxfDwQ1WPO^IG-mp>$!c`{BehK z^mDMt>!)e>`>*Dd~cWcU%>CZYXvq4qXeiC8{MZ(8}&HQrkum z9CB+Elp8qv^0T5Rr}&%Qeuiy6RYfxnQ<+LKH#strbV1V_wbE-+3g;r0MDt6yI^=Ai8yhM zXa<&w-k~U!jb0-|D?@D|wa|TqRBh$k7M#jdC?Xjm6gz_P8dx(0V53ex*E?@grW$P< zj3nuYx_sWrXrMINF!S;kU)07dTy!|rwPJvnp)!pq;}n^cd}qVfT)|R!$)6iL7pSi+ zX%Nt{+l-`iIWvlP1DO!Z7c&e%Q(*gYiLHWI>bx zB&WePkDK=RL>-vEZ}i{Gg1Vtn0*@8?HoB$Mda%v#L4Ou}C&G=_N$=mpX75fNLbe{r z1rCH-aL}Smr&c{;UK|7z4rz9i3)X?8gK(>b$g?-ghGBwto6L|Za;Y_4W(V|W(`L5` z^c150yvqh=_=imA0R%}bv;Tn;#3p^GEaoKBxXWZI`Z35s;?1Z@nYrbcu~p&4W(gxH z+S#1=^ram{)R*(S*YB8;pt_M%i@>=4GYZY&!8F-Dv(Eb)N>mDSGM(usqq7*dtZK8= z9`^^jw8~|p;L(#O#|#hwKHZaJiq`_i_zi2Rmb|o~dCS=0s@PZ?Nf-U;evl4dF^ruW`S{;*Vy;$uxD*+ky0gx$pCZXZS z(w<+RGd;e?`DWExAR8v~B4tN9K0<*Jsx0V7#R2mR@!eA}SaG~HyUsi>DNv()Ej4pa z8pmF&P`$Y_>si@lR#uCt{Z;DZ$(CKKoESh+4%wlj z*D(*YX0w~NfWxm&;!kAxbEmOEjFdjg>11$#=!$pU@^Nvc>8lF+*5^DPbEK2)=l}RI zY~H0GkaibUCkLyBcfC-UZijT;t=xCRsiH7Q-*M`LSO&NIwfl|QIkKtRoXzqt=Qd}Q zv0*-GliL=53)QRQF|g? zye@k?u-UBuot&S^zNspg+PO2MABc5JQT{A%K!LNwU9?z@zVx#TBphT}Cwek~(q;9< z+&Rvgf%Gv5CqCS0kz_yUn!neF==af+-tRC=Lei<=} zD6y-dK`U=>z){By(&|||@g&;L!K7>V%!>~;IsKBUyx&V67=NHfUAL}W4lAU__%HLm z9gHd~924|Qt45pQIv6Y1ms+r&-ZWz$VoqRZWjcdUgR&wE+0zG&$(wKK5#P+1P}2@K z_9qWWmQot|j(aaolr6)l1EF>eI~kB!Pd{<2|CS9ZY@P+xsvAv`li8pQP5%|1A4IwI z?kCMM3#vKTe^1VpZHAMrd20;%Y5h9tOg(Z2<1=7(6%;KJ6wJl)u5E;sX>)>D3J%8@U=$@6`~Qbh|3_u@ z{|9;h*Lmg7dSP>vXj8kp2|lxE?&*&kSq-1Y;klXB;)8wtFWIABHq>Yey98e~H|)lI zkL~jd2}GM7IGXX(E-`nm&6cP;>1H)Z+3?Fq`c7pLk;e?Y)r@df>D1Hkw`Dg~IX!uW z_eIQj^@~O=3jhxix2uY@vh|l+qk5d~@gHcCM+>~Mcb(iPUd0oq7F@~ovQSKsPCc#&t z#dtnZ@#%V*IKO8pV7|foq7Vjm{}3S`r5jUMflwRYAd(Mm){WRKE-vU13%niS{3U)M zOOxa+Z=tc(0LiuQ=X5QHpNjQ;!^%<&D5{rU>6=>)N*bV0fU;fVnFt(zF7fm4m+ICD zU*u9F?Du7kM~K?hjHlcfla`d}-B9YJ$i1vzaIBF z`}=X{b4hZn2#1g45wD&Eht~^po!!o-8wTrWC6Qm#GObXwU^@LQgAm%*ULxF9H~(4n z-8QavO`eHTIsas(JOBX#5{Pca8Qcr{?Gd9_nx!9oSb_^a^{)gte_F9-UbX`UU;E2~ zGJ$^#w##CKh(yBA+mhxOJ6l)7!&Ql)9uEARqb+2`pZyl%-9LS7M;Hm?9_%*M_&@s7l~`@BJ+Mr zw_>R5bMvotv*%nM5#r8xR(IwNx9%k&GO19L2ANlXLIsd0|L@Ds>XuXv8Je-ItLGZ? zzDTE@*WsC{w!nx{|M)j&2)LI(T_EU>KcFIQ(=#zJ z$_sO(J{{L44T;LRvU_o$G?M#o1Dc8`p0?ZsmIe_lm8D1cQaa|`W`fd$11Dts<%FIS ze22+N`lXl7bM_$=7<%f0c*3LFQ{F<8k^f`r?-;z&)S7j0994!V=w;iWGc1@yss9eW zXHXbOxd>;5!`DM)q?$_g5(vx`nsX(<2-vIgx4qo|IBd`6rxR|rSnw^m5NX=+sz+|> ze}z?A{x<;M*J`FxD@Z>N)jN|~GNAldmXECcvzkqkgZ+|3FtF82Jv< z0Q2r|UKq*$$6xA6FJpo>sj`>{PI}W$CjPbkdzb&ol}ydl2c6Ax1_Y=ONTc#vz`@_~ zs@y+vK!TWLao&4agSB}RxvUe0|OJwft!MCXoIK_b{diVJk~3gR*^kTWldRRqAkCaO2!!%Z|8 zzS<@n2Iq_3MTgZd9hASHmVcJ>e4|tDmCg(89~f11y#>=vo8LCi2%G_oAQTHZ zwb!7)Nu%rZxN3yv4Ras;i7xqMXeIUL*qbF2T&K0zV1g#E@~O*;nVzTa97bmWBD9by z9{hsrZrN?2CRSCh&;NnDz|40N@ByQhmneb9jAqX|;AMPqtrcjKR_j%t{b!$bM*`M5 zIEj^x71?&BxtJmM*2|z>lO6ohP?z#=T&Ns<|7Gp=k!YVg($iznF#laGZL(D~^F_|0 z`dY>MQzZC4B9$`5_0@?_Bz`ySGaqe%2v z)BMe$>`}y0>Bjk#KnJm=lWFq&J0~0QIWITPTSN|GcZ-+023M62JX-=BChs4ckL$zd z>{a=g_699*?#>Tos6D@Gliq|2d}$eZ-iiC4kJ^6{oxa$xasKg=uH-_`T$E@s_a~kD zpmZ>c)Krd~8%laAl%y$48g$Ekg5hAFB7~F3r4?QhgD>gK4uOH#Xxx6x0*-JLFkU_n z*LUd@0WsfhA*hZIdG94zy%i_5Kqk?&1JbQMUiIAJPi%2b*5z=qBnA3%lFhgYQjsK0 zZEfDTY=(O<7t+e+H@vjZ9QpyjL1j3+*(deHi_Xt;0qtIAIY&o6Mp8fo2Z3NAIS?8ton#y& z=XyHf5k3qg&9^^E(;wz|6-+T(y+&0mFlV}71DF|)lr{z!{ zZL=UH)anYXQYwxiWWc&9|D;0%8E5W4cL9z>g3oW_)6(#t`M%xS;~jSN8Y^_W9@oC* zK&hVWUksd*(5C+AB&a`G9{77f%Y&ev**=HHgqd6+{=1-N{nm3*9oVh4CHzB^2E=~_ z#j(Gs%9-kjs`BmZm-1oTBUlcbpKlw{;ufHx|MFi>6C(f3X%R5r_#Dd_sLn%^D_71L z{6~BF2>z}lHnc?~HsryY!pfWj&(s^dZX)F41^y#f{m=h?FtaA_eJPnu?yJMvK>Nn{ zKf-e4{!z578-R|ph4}BfI4bG>7e5bs0}2}C{*_(Yn7fBX-{Lr5m!fVK?yxpoiFE(3 z){XjI#i+8qN=p~lTri$l09f>2lhqr5Cp8*+JqxV$0APPhhII0wpSF8+-9A}r~4cmJyaY;o_9+exmCqxSW>->A}M{pJs1gx%weogMv zXPMPG`MnWm!O2M9v`YytrJol&ox?;}&XGKB-K@KKFoAzmf(C&KT0B0;w zRXu09Azl$HN)YfzC0bwZK-Kze{CVbRnWsxLHHKe$8_`WgPu|g%#tSgB{@dM*eEtnW z8Ah1Vc10nt7zl21a1H3fB<2kru4sK%Z;Jo7`H<#2!ZmaBHqiWOL5q0_nkM(7C!#V9 zTN5JL|Mk{l==~+TT&cNhB*UbuC%O49|@Ox+f3Z*if*6|u*aMaETX|;CeeM%}!VoLQk zuJt>mh9nhc?Tm8ml^8LeOQ{qJ4CdAE;105cvgmL}&x2?D_r?XZOr?^mX$BP0{4TJX zqz?F~lhh7{xt~~)F=Us+)j%qFG!+Ob(nU)g+)c2Z{7B3l&jnI;-8Fcf>qQQrOZI_u z^#=d?g3K^gVFS9~-1b4tSUgxfIG`Ipylb;3B;v8wA&oq-bndkO#{AaCI>rpiYAUTv zkr*tU`IF0>^DC^qAsJ=PVJcq5{^(Hq;L~>~U(vWc>Sab#TD8-fJ9JCMjI*ZF8}4QzpRELRaU)u1Tb6H$4?P2f>)t;8E^ZR7 zf6+=Rc`v^fMJ1Ec0k5^rd}nc?NushKFHWwJ1w-FLxvG!>ozfuy@3ZC&N>ZdcU$S_-y#GA>`cWf%+>#n=Hgo@xVU{pdD$L~J6%d1? z=ZRSI#$PIvDy3-h)`m;Be!+s+28bo0V4KZvT5n@1clS>9^`-~@h6xOGNJl($Dg5>o zUV;%&JCK1p^#!VL;sltbk4i^NKhMdUC(^&%y~UD7!lbR>u!~@C{I0CnDf+YqRksURma$&j4}B}QS)1IcAy-`bw{VWL1nPuOdv-!z|8!vit;Dh z=FU%zV`6AZ%!H*joDJ_xS-qx?3jw4wd8t1}olx{B5nvutD?V>{Rt|hnyzq@e zU;9W-k&3+sL42pS`sQiQxI~#)<(sDh%x3@A+=@+H-XqEgF&+jmxsbYmN~+5xFkO&R z5oog=rwdmyb3J$_WB+C5vfs=++jW=HrNy$;_9%njYL?EZH*x+$N_<>&Y2v4b)>m>t zzxeOO0-T@G>4UEB9}@oZ5e#)s_xJS=Nk@hocw`Ba62PLT*8%)^{om5rNi2NyAeZRE^AMjWcq%7}!ANyx`E+HYX5DMLha`+Y2gIr#NTatga zm~*5Kt`~0y`i4 zvGeyZ@O=N*zJ9-ehr{n46V!$;VPK&Y`#ML=JD1Dgmj0i&gG~^oe8&mBX-{wLSyLcZ^5jz%z0qi0lZQB}nLeDiNs&01CyU;`W`1yOu1C0#%$Udh4OBf(*Pt;wt4 zE&rdo{9Di-N0d0+EB^R?CG9+WW1jY;qQR}eKf5~rdshfdbBWibWw&Gk79kQKP4@s6 zRiy3#TQ&Z*^+=)SHW5abhbXtTkDCNKl?V*F9#Xa;IurEx{=nvlIg?=XAIhuU2q5Q# z!87UHQpInkHrW)s%{?;pM&JNRq{=^{)+1!>&IlIK(JO{429oP`o_r-0meWjS%dd^E z=99UX8r~INARa7?5V0xPZ$Ngi!n3aMlZ)!&-y8KgIZAXU-T*^Zo!^2p2h`7}jSEp# zAhN!&1~B4T2(=07xn*aZJ3cmX)kcDaY4Tur%-iIZ%R@88`oQ^vphcLj38vI7f`%5- zUiDlDq#^Io{C*mCIKS^J0z;eY1InvX(@BP--GQVeiiL{;j4Mla^6FY-$W zOC2nfR*!n+y>#5a*1PQkrWg5t651(Enw#j0-g|j6#J5$cW(i%eN7iLty^88u__?^Y zTIOLArNQ!2_-Z$AQHAf&go#rd91LmFkInVDu?X24B z7fEoJ8%*x?Gk}V;3Lft3cc|K8F426y_(O>m;WnB(9SF<+#P)+NBldDByncFOjgrC) z{;15k(4d@M!j_?nYPVh|fTsrhYTUT(CVk;GRqmGFccSKzua^&sk@csRl==3@UKK^l zx|I}7L`?CtMXpHOY2T|uMt`uGj^BC0!Tn%USvnB;Ss9-07nGk~hD}^5^sOI!iOBpi zyUhx4tY6g$`4m;>-F)`Y0UM|z6CT^7mF(8llPUwIwZo=Wma~tN1=sr5SWPhO-CG%D_l9mFQpr2Ana3BN zDFu}e-|BJryn5bXAyLW0Z@?y=f45e5R~2oOQCdLkIRvJ)j9sbjg7b2@A>hR0NpJ_q zyk~DT`wB{e$WtP*lCP-Rx@Td_}=Qv($&I>I_c`K9ebhpANaUPw7YnuF^RaZPNb zroxqh?N=Y1q*dwcd!Ovxj&5rWLf*_Y^W3>QyWyrW%)hh$a%wI9I7MVqZLgQf-frCE z$8dA%U9TPGAj{UigXMG)%5^u!nsWFSs@w1U)zAc9Fn%$m8Ua^)=Rkp<(O5jNebsmH z>3AYgw%I%Qb)w|mowN>k3DP_xi?&F%qvF^(-O_xZZ`L=@Ir;R8msV!@GZ%S*SO=vG zfZ;Xt9vG3x4Q%u~4H)Z8@xEVPir{>kGW0G4Pq9g>Ed^H#4h*$%G!SHu!jvP3~Xj@9t729O-m6JwqA5bimX#8yegC9Uoi< zWk^=Qjb0q8TZ?`!8(haNbzZmB{`hjkIcNV~u_>DLiu3~#-9j%MY9J?HPey!YtPtjgZH0bXi894?4Cjsr(|*LNQys=Rul1ww|E z5nD-e-+5ra4QT;}_z)R@d2io79!X^UvIDMcY%!{e76}do%?`$_AGS-nRESFNf|nd1 zGiNHcrjwPA1)MPNN>d!G+25XXfu)hb$5Ul$8I}U>2kw7@PwctA4ELd1_dXqsSD`?0 zI{Bi^47Y>X_ZKD+NQ*SWFrlXDM?(TtX zeX|;?AuAs*iM@?xvoXVgY>nHfnU)U%V}7$f{ivDoI*lQ zohyR=Ui7?DorWllpKa>fX7Hy`~>)N(Ui7X)Q^{--#x4!jvjCxoV4?MJq zX!B9-t6qt`yQZUjY7RPXfbK9@YSOe5%U5Sp4e9*6JD&zY(CDUw9i5H6TnKNZtCaC#3lPx}^bVgyB zwD$%H(}JHvPvJ~QqCE1zZeG{KB-P*Upr+|Cs@V=h*<&LBj~=stZ$)rnyvo83 z2hw^AU~HC8W(o?E-;$jZ@}n4mtw@Uk09);lx9tv|FC_f{xJZ%oY3q~~npHOfQCo8F z%a7%l2Cea4ZZ|5PJa*!ZiM`83KHw7<#o?r_1lAQKnl>#7NK3G20WuPo+GVzclsq|F z@GEfk!?(G;=V@KCUjsv1jr`PW)L$e7naPB!krq!c6v}%n&>%OQ2-Nd1F(=KTiZMTG z{AFlCsrl>L{8%3-@-FH$*bx38P%cRm3o|Bq*#CXptCNes1Gb_?HYdwm6bVJl3T+c_ zCOn>i&bs_yMxGPV?oH)B5hxQCr!^v>y?1wEf<0pB3Ep758S~!ZlVs{18X?8XxhwV7;X$^@nMv8LRXg|FsYLmMG zq~j+dymx77^cRs=8P9V1*hgPXbYyK^wipDQY75iA6x`Wfs}nnTu`QiVw<7PPgnWNz zwA&%yZ@ow}o;3p`=}9l$%}P;3yog zvbbg;g{V>e@e*$NLQG!;$Q`N^tnW#?Y$XX1nIS5UB`u_0I;LeWUY6LcsD8KfcEQqP zt^63R{K6+4pyo(mw^(|NN9100dgXXjD;IG5T=1Y-U#|%F-yTsxMCrNJ>)Y*j{wkw* zK%*jfPO}l)mZMh7ABg<8SrcBf5m91VJM9?5P*Xcq$;gE3*OIqHFG0<`gAP#iFYdN{ zUp;PKZ;SmP(cUdB7R_wsnW|8%4l2wSuT@aeozc!bZA$v9d)WdCi%|25C>BAvqh>(Q zIVsBL)-Ssc&(9yU+#+&$t6JO^Y<9c+<7YaYuu+#X#}?4bP4YwD|uRvr1+^0nu4hWzYjg4mx{ z0kJVbx)gxB!%u7QfbZYJqaMd3%5s|z+?yz!GRBSH45Cg>s-)bUs?_h`i&iKYERv;W zGX%Ozqfr2U*fTlEZv~tKp3NmIaCrA*LC*PB{h2RalJb$#ZQnUiXA;P`Jfq4#7>`!k zH#ed;9G`=4C4@f#4FMS(3}DEbKgi^$Z*LLaN4TdU&FVs~OKTLLGxV(&@PplQ-_-{7 zEKtBjh^Y&W`T{JC9HpGnju~Ivx}ddu)ztI$9ggDy7@t&9RM5AFm5bNuf4(5XPgX14 zw4WgLP%pSQ`q4`Ct82%quMXpL(BciEeNSrDaEU?ocIkijVE#%+(we3F8+Nc|U^l_7 zfuQb3gE1cysC!UE<+Z=+ronfJc0g9nE_Yl5*cYG{lz(45{yA)WAQPQBcUw};-HgnY z%K)fPQF@thUE6OdL@4rd?k{Q{jr_mgbXB1W-h0Zb6I>@sI=W8epaxFm#Fs4%jOHjF z6eti$5qPkQ;fG;auCLi)Qg)GzlnOjgbH7!EG(qL91XaWsPnNg`VtCLGXSL|18ZD>! zaRs2$$b&y#1g*&_l|cIIYQMkGSqOTU-L(Kqlz3gR zU#elt6I8R6IWlflommpd$m>rlt9nM4aKc7wnYG9|b-XXX=NZbK{^+zJmwhc*jnu^P z`_*^?Ys^5Z)LBsH(aeCOJ8mPcQ518-o(p9vCF5CY&+N zdR2$t>qwM6Df~d^r~Ajcy==|R)$e6WLD(4NP96QGxc&ZIm9PRa-^<-GSj}#zG79%9 z)GzbusWsA$hv#me*ZoYmz9acNNH|U{H*j~QdE!x1(V@zvbL}J`Q`ismEAR)>nkDlJ zd4!26VX*d$g^S=WYZU1clX$k~2o37^596}jt#@PSYSKiR7PucXBCFjL6=AsTjBe^N z3+u=pAV+Z^-d%{xLYg#4Lu%D|CLETn-~C$C0f*CsOFY_uv;c61T;+-aBhwtuCRGx- zTz+Qx0uqyNQv55PqJ6s-XLhwgIH?G{corRs*0I$F7oJee1Q{VjrVU$6l(pePs4WLo+|yrEIZDMoar!qrW%&IMf6!b27;cZas1%%Rxm2 zK(+X@L5XF{VgJi=fv_h&@-{+OL1s)IZ?Ys9*OpGI2@aQ^$-FFe4>WL^+Aa_X$p8$$ z8a#$8C8`B>`<8*P^wAFJJ)pvB;^w=|kfVhZZQx9%;-U$tb!P20XaBhS9{i}Cr^SF_ zBEx`kn2zjQLO&p!;$a}Cxh9D&1Tx?6%R~PC3mq6Dn#i{;E0*Au*AXQTl-%3AgkpA{ z6hb)6z)Nij7w@o7I|{(CGu5JxIm}3U!LFh0bF~^Z=gZ?jX)r-3ZbfVsk_8mC;C>tM z&9%eb%1b+{m)eGZ`#D61vhum2N(VR*;s!aNF7vG%w8)|8XCOyw?pW*@Ky(1170Zdq zIsi6&Nrs{;-vMkJ4ar~pQFC&j2E^bK$Wl@iH-ZL~;l<;{y`nyIS?r?!LEaD`vGs~y6v_>JUi%Et66eO5hCanKexzREzAf_kf34{0MWo7?U9Q5g&sx-*+n^F3@houVolTFzsZ@O-^2 z;L2PR<>H6U-n&nxwUy-Ik!}e&7ri@2#C;ZJvtLA&yPCXEdXYF+=@ocF-fic5t(S0v z@ry(a3t2DWd#Q7l#_#GEkPjzU(v-saS^0B$3sb_19)o%FLokf$pVW#{eokcL0QxFQ z7w-mnjm1i$a^%9}%!HsEgwS%yvjnDsgt;p6dM%$Zcaye=Gr7PoA`m~Y$$b-m3ht-G zi{RSQ`w9)%2&hp4A+{9a_Mo(dC2(#JOrgt~e)>HMs+YW>D|w?wzj+yXevu^FWAzqe zW*H5>1XVV)AIm9ah5gXrHCoIzbzyN!t<4OoN#qStez$Rx{=Kx~iHu#tS9>PhA8V&V z(;bERV(vX34O&SGaPsa++S?m9f2A=*d>4z^V!~T|{^u^hvo`LvgK{vFm~^)b(UY{{ z9|Gr$O`Eb0;6L@zg}`#96-=`vt5iCfLYa5tw-4MQNyhsMr@<*v%)oh%`S-?SeUGGx zS1=&)K4cVumJ?5B{tfVC1ppu~GPMd&C{4JYgB_@klY;1z@Nd6FywgUWA*Y+oHrITp zW~ldOf-XGsnx*0%=SJ%SaL~-|Lw#6u~H0CvTtdrPW+}Wo?!#b@Jy56_Q*C?sjQ%^>;2rE z$DE(Z&mCjwe#}h&x^LN>@rz0&%zGa)89#>JS#g%pQ@@%lvoMg zg?N!_FRx{{#tkFFHu_^zDG^vo?$c%{)XlTps< z)%o1*5zzwHq_946tM*$MFUjP@I~kg)Mj-qGu4aJN64^T_VhPpFV@236$a1o~pH@Wir-39Pxv5YrWlH`_h^#*@WvJ zD*TcX1VKPi{sRnu7Q^V{=8Z`d+!yjXQ$*vta(Sdjf`U|3oCfCywaDgvTIvU$y?nK~ zU<}KY?lC^cEvm9~11MF=6w&IH_NL>-vx?P=<4hYIqm@h7x-LPiE_i4sBeuUsc&+Vh zk7W2$;}tNNncFPn1532;>zu8Ah<~+;oD~hjCgNRm+7oLCf0(rY>TT3?2{d_K@pxU^ z>Cw7`*1I|Tmp3p*W(JC|==~jWPFZ|ldgW~Ei8MdFTA@N!?n_?wRsjQDK5Sd!jV!J& zwXWVyf~*Q-!36p@3HR}w+Nk>g9L0+Bx@fCR<1e)AVMG#L3X-i8#t126>a2x<4x$>e zWH%Q`n4B+ftaTF3nqHq|;X?9uXvnS`w;Mpa0BfdVNK+t|tyEf3z0MHS^{BglkC6%Aohj=NQs_JiF(Fw~wJ zNKkLcTO5%%*sa1q$nI4XOkpQ>fbi^UV&zI0-P|mg-S_hWynVZ`bxjJWmYR?_aeHw8 zM+8C*CgwtyJ{1Gb(^65H|6t$4TT_{nV_{`tGXJSF#@N(DO-1$bR(&cH)D{+qj=T8j zf^Rp#rU^|-3|{S>;zbO>+0$VWZ3DVsf-Q%QC?Z^s>MkYTbUxNK>_U*g%^@nF<}3*d z8kJbAX_~JNF=$9XFGvSBN|uA5=acO{P(~FsjzriBuVjMh@$@SOVCY3=7+fW#RO9#@ zxzl+fx-y!{fT&im{q3yuMjUWl;p6^UX#=Lr5?jqwxs_^q-d@GNfjbB3shkzYwQto= zJloxxq46+xY2hiZm|w8G<{|+;R@Ks%OO|SwIEKYb~A>%Z<=L>o3yS9ZzoTj}T_GHf}%0)b~@E*f2wmW)v^D zAJS>=B;p|0ovo?*RG9>MN2PDOt(O742OP~L?NkWm0Bw%_AZ4tq22a047gCtYF_avdz4E5J~%WCi{$fCZSZ(^w_5o65kl zLto)gJsT3C7PEoc`q7Ow`1R|Tm%{wnvPhdzI%fTYHE_o|Jq%N>1@(rRfXl`W&*oW| z0*4^B6RA&p*jyN!3NARjr`1o-DSiX)*K6%(8eB~fW6+v`=!E_nu{o4v!bMgyvtg2icT;kIRu39LspyV{2!5<6KHK)3 zCz73>n@6 zzmV<;K3nk|^2UwsS53WV@5u+#ywFI5Ye%S(@UD;DNVBa`^bQP4(uXWl2ESa3N)X#&0R#JJgWUcq*ZC%r-Lnrl+i_O|CozUmGLcm-J8$fQ0AK# z+>u&RmQ|KzZr8OYbCr}H_3ZRd&X5#JK}8*p-0kBWNtG#>{-Jpq-)(PBWC}BvJk6l_ zAiMS#75g3G@2HFM=alDN!{v-`m7l!{g9KlslfmnJe*8{^_1sw(1J~Ogq5=cQ*fNsCto`B4t{Ei*3bj% zTQ;|;BXOy*$4wtixi)-WD|DIpOl+TvcaDs;e)dQcQkq88&SA}#HwATic9x|t zD9^dnL4SD%@-zAI2c_8WcS6RB-;NC!5BLL_n`_Gj5p{Rf1>$$_`8Zko=My236B1%C!ceORDih?VAO zv;3N2e)m#wPD1z{h)?#Y!~QZlYqc$(74q@ql8*mV?prsyi>T4nb@TCVT+FMlnj&rJ zvXXQyuS1e$m2alma!B{2n!$O@IdUsO)QTaV&+C~vg z7Tf`;^Y^hVD7L zzpq6XEI{VNXPVftMb6KnU@b=S;j{)YC6>Fo?L^Oz9!LqAtJ80wcHbMRFR1oXO!-d7 zTsfY|vo>jT`53V{5efM&31L^gz|)iEb!%Yk$}+dzyUj z=bfjwJLzP37@?7<()gJq7tP|?Nr<8KGluLb*D$Y3Eag|+P&JCjA){rYKS?3+{iRuu z6COQU81d*nx*}*n#4U$v58JQ0=!&eIb8VBUH@5jn_M6@e>Dik&o=BALguJ2`r14FW zUbNGC!Xc*f zE$OWBCMQFUh1#{5@wehs;y+nMFe!F{M1vs6(K!IrZ|gX>Z2CPR>@%$L8BoeQ)V9V( z@1%rPL9Wq|omk3z%S?89ekR*c=U`XQkvtK<(TN*;!P|B7CsoT^VxDHm z6Q%DRv`NbHJkLhUP?B7ry!t~)uuFW$dA0OoLBi6HQe}+fkAOj;?i10csb;fm^!fD8 z_)b0x=1Do5Z+`bONWf5QLHDS%hs|QrL|++~bmW)r-oDX&g8cNW3-UG}zP?d|8nPgtKSTY%gZ_E_$J_VX5lTIi{K+IfY;p5bzB*rQ8ESq;??xd z{vWe=jk+d}@KY8@nRO$BV?_%VkgXi16440fdLtklrfyRXRYMTb7gu&j`+N~}M z2fi=e8)QMNpM~~Pg@-ZWY!gpj;e0tzSGj-i+`QG*yfsY^A{^65`T16n7zpu~%LF=n zlk#1%GOz4al_g8@$#*20cy9uNqof1Z={uvbf39-0>U>mM9KxVh89UM*l6+C z7yi;G-;MGuIbR`ojc%YJlp<2okdL3j<71X8ggZnOvJFjUEf1VD59;3by zcY^8+a>i4GRgW#KlwW&_wEKiQGP`FP8MtYc)23~s3nJfLJwSD%XyO&XdC1na(%{Cz zxDw}gJ6Qk5ogUP1F$_Hzv8wd_LPsium)`QO-uL)Bh@$28eh~A4<`3h|ejVzOkiFJ_{U6B7$n*g{d6J|3Did-md z>`;+;;Yy>d(pP1{yllbO(XgI#-in$OW;Stb=05g z&60z-mEX_mMBbZFkvq_AQ#uy~9e<}?^zhlM932~%$nd+q`MH%PQV;IZ{1FLXdYQE# zU$L!Xw5@2IodecqU4I*$RnGxns1;gjq*tWF(!VDq{=Y6=>7Y9R1t&5{tz0#FXH;@u z%H6hcV??IbDIWk1*`V-lZIuFFP#+%%nHqOTPPnL%9{r0^y_h@l=-pe>2^4=q1KGLi zLLE_eOeXKItqLDz&vP|xU#ecz-h)~YbD}2b8cHU4$oZ7oyN2-I-(%4k`UA@tQV~=k zzhR3k>O~#KSF}N;Mj?zvQI?zU0K!|c@;Y_!V-)fzt;1Kk=*fF+VLv64 zbC(<&GNd5WtD6nU=b$~4SB%l?`AwiKxE|c_UA^hPSS(6!cWaby-La3D5(|yv35p=X zGGC{voEM)MxnWD!xx=E!z zWjrvD`Q;)bD3Qcmvk2K{81knzX6Ex{>b`^y3twuqqd6B7k(+9RVXA*~Crj7wcqO{~ z?f99_@P++YBb+mJyUyODS%xXxcW>&}^;q>B=7wc>xNfnFqJ5(g@!e5`RHJjg+S_f~ zdACI8q28f!hbqb(MAsd{3*h0<9MS}(gNmqk_e%?1Aje^+h=FZ(SH8XPCQwqQvLK_$9-p0TvM)tLK^V^#vJO$1SV=xZ11l$ zQoQFYLex=F{~>d$CwJoxQ;ygLA?$1S$XFCKoJi8BfwJ!w8V+RsS5PTHLZ&7$Y-_z9 zGLN3Z_KizI+r=E~AVc=KY=P*?gkhb$f#3z7wOKP;#N^4l^jV)2=m%6=YyeUsTv(S@ zZWt!tzMama+MlMDmDCV+nS>G31uxL6*>8VrDN^QYF%{Uy>FpmF7=YW~+mYJzlFaS>QKo2L!_mdiX8^P!T zN&Lle@{Ku$|1l_vI_5tG;Mp-~xxiB|UUo?Ve20O+*K_#uu7eZIZuDe>KTa2Nb+T-8 z)l@_0J*(}20^p(}NQGW`IfRB!6ra=VO_Q%&ZiLpw57i#$X9>Br5g~i?b4wLF63sCG zo8HeYw7}xS^|C22k_25i!8gj=9|6srhle{G8|ebs4NJ>*rL*F}g-lX1pFFA^{1^z< zmiqIvF7XvO6(W#z4fJvbUh$+17P3H%Cj|%kJE-YAHW>DU2`pqn>@F*Z>zORPuaxGk>Dq z!(DA@XnQbKBIw1IS7`j@s&&0bNS6{i^>s$w2u|>b0kLFz%lRLySMBp-1^1%sPjyT- z&yB!bP?5~k{BJDaTZ5DOG2vDXm1x1@J8@qMWDmdrT2e9@*6QNLe^f-Cg;<*pHDKk> zyX7N4#uiub13)}7WFZ<{JaD=7&HVlZbn4(2=%$H151Mr&5yK@I$U#uZH&LvqmD!iN zZ~y+e-?a7imkQ13zM-97PMW_x9bU3~?%_;JfeoJ9xos^)8HG!+flqsGk<`HA%-fOH#~Z8ZxXXF1CdEgEKo1oiqAZG1}3KVJwt^(@E_y zUx&23Xx<8qJ0hPW3MDo#VXxyPc&{V0#gnNkk@kr|KTP80uqGR5r#or1lzuHf#N9e z)s|+Ag`hk5>l5}ODV^Sil=tH3 zp?(mpI_;}YHWJ+oE6&FjAyL7sf9GY)6niafB{F#K&`yAP#q@_gf zlG~av>8M?3haZcVujn9@H1sQloQ6G{yk{(UQgu-#W4>3vz{*W?N+`h}z7?rlm z5v>Vj2|)Bum%FnSy*Im(zt26o-Zj#^oK38nAkK^>*4Ym-VezrqbKQ!xRm0$^Rl0RA@5>PW^H6zoAj~$wcg=6(=Q_X2a_Y;xo40qXbUkk8E3)4n zJ~1Rs@D33^?jn0OoW=wc>t(%60Ebim&S!+1_!=)?qDOzi{vBx;$6 z6uc_i<4DcKXG^lxZ+9b*#*hAS3UMfUVX2_Rd51yU<*ztfwe*{*E#Wfb^gmTs4L-dN zSm6iLu5a;-CHw>;w6@SK_u^x5TxjmqW}dg>Gj*$zPl~$qp4?9yQT)t}ndihX3(jmd zEEY80kKDJnWY9OSP&4r7J&YWjVaGRSW;Z1M*Wj~i=4NKCs8R+xIwv+BO&yRN_;f38 zf!rW0I5x4!HU*B>3MlIe{!!d!0ZiL#bCm-XG!z;X`>*bPe=zrHLm6?9>Ce2h5}3ah zjWmwmgUmshM;2oy1Gxt3f$Tqt4SV}BUo9uU6i%PL4yQc398*m`#sCP6B<@^-2#mn7 zz>v3x&}K3Iwl`0|H_$1*FA@s+{vA`sD~srOA^DNwyVLT{jB~<#i!A_S2rkw#D_p2Q zl{XOgRYmK$p7%d(pgQh|MI^aG<3UYC=A4y`UOSqwPJi66Eu3mC-HcFu(kg5;22@k> zlk$_mxbAY$Po91XaeP3%Cnj7wVTnQBzK;IWpjpzUH-u?5`K4k`lF8Qk#-&LkGS-G& z<~{tFouu0-PF3S;PKz>97V9lXJgVcd6uSNAz;+ibr>Fi}zA25DaqhcD9 z>ls*?6*mJGz|_G|t~O&!^IOPhWREkH*IT92Bngbf5_ASP3LeL^*!qEkOV{g_@te}@ zmg$i)(s~^3l~TWZNUtO5{Wq*WAK}^R`V+-y{i!%;N18@}1&CMvC1a^70-~xkA|gp2 z5`?q|b!E{Yzy!V{QH$Lxy~`dwVwzB8cD|1Y=8`pj-i|pX4ke3!+W$`i?JVu(u6`fj z@j%=@C=O{03I5Aq5wrtyyBN+lQ%*o)OmF)xlZ&Tt!a|$K-Y~I)>Bbeg%R%72`!|ST zx8e*>nC~e=xk>ZQ?QT6L#6syc2L7oaz6>$kj9~nbEZ@~9JEXN1x=_y}m15SjX(KxP z>I~_Bj3{Y5JnT*)X-E0@^l%8SFf=e=h~hdbfw3^$BG?1|15Uh)+RYgeRNgnQ2DuCK z@{Yc)p+VWlm8^Nk#p6FH#iqW%4FE~=eUwvrBLZ-2Q6O0oppSM}m*(Wsq5C)Sh~_;t zK92oQMM0YVWZ{Tty`w^mK`qbKqB5UlVWV^mwVXAEy0{jcPd_VtT93Hf2KYW}N_U5* z4`NMdxU1lH2gOFu|I%)Fe%C z!EvUW$Sr?E+pX^dih}Zc8=PY6PL_MeP{?2AhzYm-?Qg4nk8W|U7E;*r!aW>){kL~E zP;h2#6|J0=&lovqF{Fee-&6^w2Z|+JzTR*K)nl zoK}#~PQ_lW6dBV_e5(x3IyM5sALpg$($bjN*^k@vjukcUy%5}f_GG6aMgV2{GE-A8 z1QEd>F!o15!|4aj>J~MpytsH%4Z7jt0a}6-Len6~WHqt_Y=HL>6J|Av8n4nVigI}K{ z8&a>b>zuW2;niMCVufNSxLku(oukfKPP?vm_R0dJMaD#+nVi|#k#X}j4s+~~j7D3m z%*|$^GG2>w^%gk=bYzTBR}x**^yi&ep;dizpBCO3+hQN@ok;PkNJQ3`Eosl%ptUfT znkQ5o%|C6+?|iDQmtFJz-|CmwPltMLOxL){o=~}digPGU!eH23goa+wObVM~8XSI768C5M z`mGfEVlsanA9yT{cl;Ixfv@;-ttqqhSO@TMl9X4k?oA?{pAj9Cz#}vcAOAWFy5prv<}=B?C(APJm+yIa92bT2-LeelHG2|3 zMf5J3#`7f!ePGf^C}WxH9}53Al`L%#+^~uK z%Wru|r1;%{aPbn07S$>w`=8&--u_MTmE>3JkM3dp$6~ob@#F(~fCr^N&U6DU?kS8s z0(f?qUhIVyfZcYaFZ3!vKfyfcLz#pxdQh$za`-nX78c_AfzfhE}yT7$o|{uEhKFH;Y$$? zPqRpslzPldxRUa!Wl}qFrI#-1adB?~#eyYNMD9-go3X0N ztULdtXlJm>yb+D(_ra9ms+{>ih}d*Abj50T;d7Q_45lQM)wEZmf~MHNu_*F0x}cE&y_$2#ze6Azu)t9*kXcWwx`K; z81QR|sw!W-`FqJO{BIET)By4)h4u!%tbPhy2?EHCmM48IC_K+QCEYen!*?2JHVl(* z-rq;sKzr0PnXGW6ay2H5tI$Hd-v$c<$H==4m=!OB`+%N*f{^8+8c<#iz}as71}o$S zS{zL3@Kc`x5C2b0h_9jCCbvT=B}31nRkS@KRqdOxHG5xLO@+Ae{7}1~TEm9yM3kYfOYG!xJwQFYyF_nAF<4~nD$x<6Du!~%hfn1 zkOZ|WKZ%=^U7NRUpb_QyPU*wDO~One&>56HoDYuunVsD-h@#M^BIv_2zjO3nY+Vh5 zHfb%Dg~%X%ZT(Wd?>l%UmP_qb?1X$f5DxZy(Lq#g`t{&R;L- zlK9U;s>ebZ=sfrv=~^ToP6fq$KK_gPjFf$%jX*gwGwF0D=I{ab-DZ39n|6dtTls)? z=9z^G4u;%6BIM?W|I{@hS5cEWKhR!FkYZtk{`~+LC~NNM3}xbVvZjuDlzj{ESP_BU zQ%!utqPA@f5vgrp;;5Tkt>RGfA=+xE+&A+Xb$I{H|NWHC-t6$_=yEd5Q1#hij&Rwpx6eYuu-d{w>qf%U;`ZvNE(&oJR zcV`g|c@H_FojArt)M|4mE_8J8&_S&TZI@=2o-+|skuG?~o0+ZVOvb=(=Huxnj*n8U zSCO~hPMW#b46)V4JpSH?Ju`Y9;0J7^C&9o$flimwUVygs8A3kYe`5{*$@9{O<--sG z*6PYjb$*qX7n~?kuRXFZk}9suZmkEOYkHRLn{t_4!@QyeQ!4FGWPlJ)5!Eao zbU*$sH8GdE>j#`O;!^DZY>vdEop(w!&o6Es6Bd2OM15m?=l1R=_1q`T@@}w? zTJ48DZ~uye?0TGM%Pb2f7pMHbLZ$S>y0CJPCo%*C;Z=1l#zuHVH+^?7TzTZB zWdtE4G|SK!Ol_gP=%RFyzmIjmcY|>#{lLokTEwax-%_vvZAvtmyA%wv`Nl9X{-IOC z!0h&6@5}MEdHRKJH|FFlyQ)ccY;_V@(TTR@Xi_^<>pMqP%^}uDeV36i)2@FJ0H*=2 z&Y`SW%A1pBX)aZ(_hc`@vtyzY7y|9_UD&*2Vqyi{-j+@gD4|`LtM5G9#D-_~wr;$l zTiaNqDpaGf$H*#(nS@ej%3wsa4R|?UK}9H5a9*f0;gh~nhBZ%VCo)l2*s&l`E53Cv zI-|JbNx6X0AdOD+pAu)MDy4L4(g^%17yt}UTn_A0!;sb+|8;0oA0*aLF( z?dTKcc)O|@MJbc@XW3Lm1SqQ~u0V3);1$c72be?$=yxHn_>z_3C66Ysa^70E&S--e zK=~e}Yx&oib)Oo$$<)fVIE8L>t)DwzSpPocsnG5QZQ_wq?9Q9l6_9`jf#9|?2EQ{d z3$Ey_27~L`Xs$wsN3^r$37lIgY{MmNPfKQQ0h2x2_b?74&!}v| ze784!?mRIY7+{pQ0Mgh1#(7N8N!!O^n;3)FZi;PRh*wk>_~>Sa3J7J`|6uHF`FbtR z8D}xPoubU0ex}sc=d`?*jT1dKYPPOOXjB=molC3(IfqRKGn1GgrZG?fR$R`M+*b>qB6d5W;oy7t5yHU9&jE8bmqNo4Dv@ z>*6tu;d&NRxDZP|y&D7s$|va0O^>X#G<1_Ein}4c6QK+rC=2!|G>@F&8z;1^)oS{sYzvImJQXUI1|)qmHCv*s$0GA{bx$;#8m~t8hw7r z(lPr**SPm5(e)-P9_3Mgdp2I2=1bJG+!;&OU#)Tdoq*Y>^)WKl@%cyZLQRxY>K)k8 zoJNKHU^UpLOpHG6+cIQA3s)R9oNm|(t^A;9jIPCw-_^_&SD5HE+z=z%$Z4&=YBM{S z$?+Eah77;9>%sVM)><-?KSPwZ$j)XwcF2^!Pm4WF%xHd08~kP98J1E&U==U|JzljQ z9e^i4fWF_MvaloWLW@Zlc)J|7Bhda)rN#p|j>=lgqaPiO3D^N#M&E9xJD;VZIzIGb zu0ITWj41?d!}l98BXTVQ;Ib+N%9t+n!dzaJnW^j}FYdl%w{PzmusLutqe)jhJ zhPzKw_cU2}=-A^-NW@pmOIc)khDdoMh-y3u7#(lt=RJUw@&bjKkpv~b5u1nG+~BR2 zx!P5%Q%f3)Rp8hRHN7HD0;{#>2L!S3E62t>+hoR;0jC)|szteDS88b5J1o;mAcawdU^|%l{QT?`f0uyoQ`K-LyeRVK zm6EjF3k80SgPE)p%%`s`a=tk?5Z%G(Ux=)FFKDhKXqHwYa{E@1V@Io4680%t?NvfY(K?wOznjBh1B-HhZhJ2r7?2$n~T;hHp3}N>gsZ{7~LS5k367U=5y9p;5#(=flTNe~Yxld*HV`rrRB>NGelrawxE zy83ZE;C_|cU1_;wRb*I^;g9=?K)-JnaAMAeyF@wGI70*CqSd3uy*>jafC~}?iOa#l znIH^DE^8k0)JSAuVFW7a>I5vuwDgVd9nSFQGQm{=20I%1k#La^^BL+%q& z&?SMYC=dG$Vo2voQ8dR|UzHpvCY{8<$bOsL;wFj|>;5QtIk0u?cbnYgY<`ZWW!4$9 zY5i*dHhg4m8B4p^wn?J0YEXe|4%0Q;PQ}RUKsVpr z<>hcWd*!X%D@q^hyQFSE5%M?1SHm%=Xw0TxH*7=39uPJJ63)Eu|OH@1FEU^ zv|RY7t{~20%vW)j9DIpSn*)UCkqMtc`C=^jePIF}2qS6vA zdayrOwP!^>M2_X>a%A^+bD;Gsv6djS+E@}@Fs+wz-c2;dVqHan7zsL(IqRu=Vzi0c z?D6okxI^{(WjTb;QNO4qc5d748JUPqHGtI+uEeS)fXsnrjLtmmN^$Q$>PB0ser^Sx z{p9egj(+>iI)1k3$jO(DnKWDZ=W{uthodn}Eh0VA&TjZy3EZ=e3g))fSYm#Ue!H)z zLVNZHs8BA7%~1Dv4SvcCH$3syZ$1`Uh9Iy6GQ)w!kymsnvW)j$dVKAf5Ass)w!y*s6kiyMG3<4UG*|EeDLe;G|uK zFEdwSp}|)@>T!_q>9&Vk)k2_9u}JBM0z9P4Rkbb=N`y<5&_R zi8Ljb32E3aJ1-UYA~}k`l5QIt-&war(#-6c;uq>~MaUJ)EdOoAl%SVy($u*!w(SpP z&zlfY{-l0}dF)f(vpzoO@2|{xdedl--oZVGty$|#&QFX=^+_Ruiu@w+B1>HSQ_F35 zZC&Hvj`!j|*988`5EoQmxU{k2cipYk|J6<#Y+>+gY9|L`Z$?1X4rK`SQu@3X6e0ZP z*N$^ant%&wTc)8y8VwuFc29V?|JyutL?x)pu?e5I8(RZk>T{4#%jKPit}LUWd)gNg zFk4L<<%ubFxNZd5YST<^Xw@fU93t!=rI3C0Ov}gsc^xk*RWdoN#S1=*L}hAgh?4dU zsstj5IiGzdEV0!xi#GXj7&?OsHNKK$O7d<*TmPpX57#)vrv!Z-(F*aqvLw<2Y#E)W zBJ(~{#U0#|iS0Gy@ehk?d*sd6Hn5p#F2-25!tTE~Rk#zaQ**4(50_glhsd*3u7w)j z>$C4mN#&U}U>0UrZ;u6f1a^mihAKTnja1Qu=O2?u8OA2bL-I$N^s~$Mii9k&79W&o z#ny-M%=5f$8egZzXv+tA?CB#9cUNWOfkq)GcJ#6BUu13uikrYQfgdR6U$uw@6bQ{H zDO@}zJz4aOe9c}jG)z}%klA7EXQJriN#&@nBnhNlKJ=n)c<OJJ-fg)NS_jfa2lC zHlu7KO6t$vY_oV-vKqM!@Bf;o^`;4{p1>WnI1 zg{L(!2qXsa&b$bbnTKLdkrh|{A%C+K1<*>OM8>W_%Op)?y^F8!SH4jFTkDDHIEUwd zle+wSkQhwx4rJJL-p2PjfL1C{5PJ?nd$4nI|2nf`Z`NcnchqePjP_2gA4R_}U`i${ zEIkRl%sj8U1B$L@G1Rkx^hAb#b{7{KxT=wpFct}f zvP{fQ{_TprR>GD;h#GJ=o16?)J0z`OHxmv{E=GG&B_*1`g3VyF4vkkQ@ zpTT|nCxaai`u@T7Z1ub~uB^oCq3DF`J;rCE+P3T#GJLaV=y@)=3Pi)}4ZLj__5qB) ziu(9DtXP?dfA|x8eXr^Hx@!6pVnqt@HWcAf#tuiJznSj@PhnrNQybj<^lQyuNtE&J zu@0rWp&At#ZgbJ70x9e8pGLrxYJNZ76Mj7nVlG0n&)Z7Br2hG9--<7{e+T$gQg4&A zUTFlapq9fKivKE6pHnKCfVUH{y(VDgrba&+slC$wfh40Ud#4ffjHc5+u4Edr9m?Ad zzyM_hg9H>4(S>JghF1wf59}|X`vd7SSUFy~-VLdfzrlXt;Xl&%?9`FHn0yF%0`>lI z4fO*l$8X_#9D)aZnxyK&QQL-(^n~D-FqzH-HOqD0s;O-Z{ zo&4X(BdTAP=d=N_lsS`EAJ*avbZ+@+igbgeE34o|Px&0xTq;b~aoKxO*2dz`zcC*-xiRtAy+I5Y0e0DYnvgg07XS%6mC8Td0!+%=k|+z_9$8asQ_qF{4pLnX+MlAA z6@%BXtDW|tz19wHpMGQ>`eH6xvc-}289;MtDg})IBEJ(Sre;zJWzB;6yGzoe7J7#n zum&jqem`cy|A(7bkp^3yH=`o2B1EFkJcKB~_p2sJNO^pB%?HU0$+T~Oc~F`)o3YK< zHeg9B6)e|fvm(T(5ph3M*)opxvi-Yz6ZHEkh5HPdZ&qkAC8Yan#Dtt7X9)uOM!}rb z;v!QtAx6G8_J9;s7g^6+?-3{%Z7Vo{Hrm&+Q{@a-m{BorRXf1)<9qc(u9f{MJF#k4 z{igV5IsyUW6TE<0^I}gF3^EdzO3rfljiW3)!>a#Hk?(cuX+3#iVERY7jIQzO8l4}q zK#ePp*`Vz8$vv1m{c=iolm-hQ4elgApHq#)o^_KOL6;BPoY-@{Nxj4$jA2H5=W=^^ zp7yg~SNP{?$nhl2(B^witvkgkQAGN`OCm}5@z6Pk&=Xv0G)i(|SWZrE01DB13Ln1O z4^ob^C?u;g+yfV7j@V)z|J5s#SK+>g?}Z^Y zvOWt94c5J|%?A!>5nRi$8djJQ4h2!!e#1acci1|J>Ty9X6;YccNSR8C#)%5Vvn98HB?%z^%F=mS>$OPqdbsTCkf;YE3SMt+__ zv3FozVr``b!A^ADZECD`_Vj)_-%(DbB7rzO%i2IW275x**0Zx=X0oB<6woii5#Kz1 zfqwJ-&Gav`rHw7IFSa--WcLL^r6erE`9Q6_t(n0V)Svzy^%Rc;AENVY@=7Q&Uw4`| zXrxwIC#frI7=8V_aTZ#)F-Y5O++pLA7P|dtGUv;*(farPR{5CeQ@e3D@p;K5ie5vq zo2MU^D2Wx|mM^zX45~9S&B@h3dc<&Vg`rA7>_&g`rDjG(|_?C;`h?tce2OvZI z0r_HHfK|=PT!lzM#8@4o1R{w?WSKRFeF=}~%FUZAkY;9v|GdlSmW~O&NRM}F&O%R^ zIun-d_5Sh)La2egOjl)y1^tkyb#jF)-(2cJbSTCkHGc~ia~ z{KqT^lyxRp8S)(;{8urWDucaj$x?XITG;zo3{!vn0L`#m*&VJp5kvZi4iWJki%Hvf zf=0iaOCemE@)u5zgQe`loe@8|z6n1QNms;wvU=+a8Ht6K)3)@X3hYxu{k2Eo+Ta4f zgsJwg5d%&q0;%rX^KIVt!53THgSmrF-%;W0oLV6|{Yr^h_|2_qwF46?bN$)~BGD2g zJ+Un!OE!keHaw$cv@U;sH+r<_JV1*7<*ewk7^9Ll%l?;%!WSV9!IT2U=gHLJ*ka+VJ7Fh!ky0w(!N7iOy@2ovmcoYoPhp%U)5LFu zMhR_&{6q(Sx=SjoB?-Zy1JkGFg9kng8zrLXbrm}lic#c_)3X%fQik-84Q(tU*Ehy? zEiZGGMK15G&|xVMFJw5M(yScmwJ0U?Vr{d`KoWHuc`Jj9%&VQdcUJyMvRwq%DsUf7t@&B>_7lr}zcfHvk z_z3r<(m===<3=c}R6Pl8K^Az2_wS6ITo@y8-@JvUe1WE7$pd$N^<<^1VG`We>cT__ zrquPU!9HiGw^?0p#*&ulV}k6ts{m*T==c-$hs`@|)I%SSlChVY89>#&rF7_;YZl!v z)MYp>kH%_lcX-3TgzA1j^Bl2rX<9HjctlVGC$n#w__aWoCzWiVl#^I29PMnS?M*2k z78Z^*G70O^-um*G#v${+u$QvUI%?GDP1yYl75yDXd z(MT?Wq4GuHP>nptbyRA^aKBgn+{AFRbZ+97TfMHZEE^%D;bizCN3Q;neTGQ~8Ahh< z>*T=(xmSx7EZz~(TPQtW)hfwmjsO8Jf;QcQ0ZgBg(#d~@?#gV<9QgzskE4MAeqejHI z^AvA(Y-mxtj&Xzj-saU)fo`(UhfBPPnxVS=F&1Mo48(KK?KW!bnj_v2+fnw0sRaYe=ts2qYR#_Ewx~ASKa;KhT(mQUla>=ZOGlxz=&!7=47-l5M>1Po z{UmxA6peJ&+P4a3P(v>akwkx|?Plh*XP7H%dps%A_&zgEAekH$La*K53N$B54jC!N z0C%ELWE4>IoOPAdv5BAG`HC2zqt(IdZGI#}z>v*nLAd|y;PpQCZn@x>p8_~2rblf;mBLcd z3e4k-heJ}ozM@F5>JOb=*+u#H(fao*D@r{(CHUb#>xCCJIXhF!wcLI*co(1Yx?vZi zVipoGRF92$T*QJ6-J_s;UT~j~HBS{6gOI53;)y%~L&UmnQJ8KSVH5*i)v2M?Z9jb; z7f%z>O55B#jsB{uGWi1s8+2sImZw_Vw>>9Q%ej@_ylHs;CU#RKi@BZbx|*Q;gW=gI zp7FX6iYs|OID~4Mx%SC?aw#=5XCo%~N2rC$s6+&_E)qgZ^dR4-B5ShVF)Cp+)O#UGDCdq~B0 z-7IXDzu85-_=UVuQE6Cw2d?#K$LP!ch4524kJmZDI7ewwo37lRqQDP`6n*?+O&xHO4@{4Zn-D^<} zcyy$Fh^$B%D1SpwhAOa*kA@&-!meXRHhh2$I13NrW6FcnC zEnHKCL-Sq){X^G?k)JuU;`Y^}0@e+`M7dv4D&JSL3B$zXFP?A+M%6@`RyS2-H;#`z zev>`LxgZ3uO`EW%`b7j6r|X26e|} zO0`1P$GmCj1}Ih77}K?=)+rrMPX8DNjZk5P&n8=`m{Pia8(JZMEzKs>H2d&TgeEFo zXOZqvoesP09GacCbg%{yIZbXP8Kwrfwl>Q-+hL=sak%S-i=Y-qAy3`>!CH0b{ROL4 zjdZr1lJC1^7K1cl9?BwmdnwU*j8?cMYnM@`ZrCDbd+h9W$@}O}6Fx1}s$a`gVhWXg z|7Zt&L9W)T+qlI?IH5sO!?9_iqlD$vGxsKpnjhvixe6+55qiL($8;U#gZXoSA~wl? zV{-ja8cA(W2v=9?gqbhw^v|+glZgnr^5fZf7QE%jqk*n(dY>oX3KPR~U;dOnQQ0Hl_wLk6e zZ@v@ELI;2ggIY8O+X%23dZ>fXGA-+RE~Q-R+kYZ!I7+&rZ=Klic0wrPtSw_CJoor* zfmZWZQ^~YGHD5Xeq)gGvGWk?r{bcSrz zb)vrGwLSa8v4JHWXJ@qO-eTUP`1l!h27Y$9l z&_dtg{B)+UO`$9X%VdMEF2|y_XVZpRo*rV|_i?-LbJG1JJY1+i$CoU?m}kr5QZg+_ zj8@0S$otKu_*<22rd`fOFUR;TeK00o!Q_f#xY4hGKe13I!FMNFkbZpQ)QI8vKBMIf zg9=5pZh5qG`1#^`!{^c9A45}4Dr_PBOwYn|i81`K;S=nbhHK8I`8eU2pXIU%A6Dv@ zEFE{?IUqgjZdY?=cY3#$Q3E2Ega~o{KPTda)7yMx6k#zX2~s5?Ak0yuhq|2>7;uX@ zKI=~^u|2%cB!VmwBFZCg9u+?<+uC{hfmeL@&jRTz3(@VPcOO5Ai|b7%lhW9;$PS9q zX)Kr(Xq=cT2j7S>xLg9i#1dK%#_H8TIUPI@7dYB1kK0kq{8mWYgbC$#;-3izmd`(o zwk_WCT)r%MAvrb1PZj(9$grB$J` zMH4IWjYhWb{~ik2r%(Jq6d-GB>$$~0K}*w_z*`!}VXghNL&e^rwUTc(9)#D%sEyB*%RNclI05D?-bJ_7THhd(?X6Bgy^5~bhu zjDX;=OaXS&&yl0mp+ugeaGV{Q<0-?q6tQd-)P%M(VK+Q~kbhY`;*Aw|Y$reId9a{k zwf{k~S>*7bAnP9iN2#-W@z2ixVpnLBUxDG&Jice33X;Og(E4wq!T zr+9Urt$uopE+$byn5cLG0TldlW5izV+PtAFZ356~YOq9qS04jiiJc>=V4W2x)weuECa*73CQHa9zkNJE6_M5)fd`K+CsKjmT>1xRz){w{ZCq-NpppBgas7p zu5n_zR8ze;ON`}S^KCm;D=%ru&xoLWlwDi-29+OY^dcHaOq+jGm~B58FaH1T&ahqM zSOY`RYYQ*Urolo7ukBh~BpO7vGCa5-kN(9RU&j%_FDEP|Hm-eKiV6KMNH3ctK=KwB zj-0=lqo^S5iDAOBtCzkp9sRS<{R7>?n6iHK;Mk_X)xbLCrrY3eAk7Mv$6q(HJ)^K_ zKDhv_DbyYt0vKN)+ef_f!<&9^S&V5uvIM%RoYCeNzjGh#N9}T@0@Q#qy1_t=?0r|4 zcGvFQp`g2K+RB9BKG|0QT8d##e2_VqxA}SZ%-#UOE$IY;-(`x2_v`U1tM^;Pp^;hJ zA`2}|_b22U-lN?VFLB^g)%oZQoN^Uyp6+bZ8?`cp(k1#T(imQs4_~~uQ6-;oC^x8Glz;oe&wRa2qMvZIabhYGMik_*HQKG4fzpmcf z7GC#Xi%GiRwFp~jUG?M7f+6OAOBy6h5UqW1B=$%rs%3~&z}hxfo%83s(bJ(YEh>ly z#MTQ;`Z+=T(mgCwu3`yYK$cvt23`U0FKR+rI0ji59L*(D?DKy&chPT51j^)IJrOb# zcqr{;pHzT^hl`^=>kVAcySc?ab6I$`54WQfHOA?iG)@wr2); zc0vs3(jK`zy@ywagh@H)45qd=I{j>Jbh0o%y#A!(Fw5{YCm(Zxf;_beTA)|V{mbmT zO!3(OmT~f%Tm|Shuyl@1Xg{ANa7n7+M42MsiZ@xdjXuDd8TBfQ2W`yTy<~6L_H+c9 zNf|Vkz?xOm{6|B0DIShwelZQ>8(`v-0M*0e?_3#PUU$RoWk*dt=8=s%Km5|1=EJEC zBOP6E6;DcBd(wx8&s1~MgjANlbShHT29(;!5RzSfW3wqw{?dz+J-R=B-S~-b*(&`f zbKg>||Ld3N)9%t8ufm^UVljU5NtUb55MC3Trx||mj?V%uoYToWFKHPFsUc9^NMzV$fmQMZ;yqd8hSpZ0-cI7!(+u3h~8&CePg}4g--s6v*`m=kDQw zulqv&-;%Pb9w8Fa4B$#^&Y4P$s)LQHWr^RF*!Z=udGpn%*dQ6q?+`O49TAm0oJyYA zJquMxrm&xREdrig@~)=MkMHLbF+z^~L?wZAXSt-1Dcy#Gyf;el7d|6|_)J}KsW`rjT z&X;4+S`{lIu>9gjcTjOQ7mvvLmSvoED%#D|X*v^LOxbe|EGy^rvHbQUjjP--6hE?@ zfM-+dN8S3Ii2GrTm0^ZB{zK{f%-Oh2c!EqQdMc1p{4>T!gaeI=3#@v?MQF$cnP(cd zXrv-HvuJR3s{DT(E<9~5Lv0s>XgHIBY7tc}M97bMjK|aX{AQ3I!y#iAhodd8+6#LM zCH@bGR58YpFZDZ)7&(Y`x3a7!{C>zSyu+#TAET02nANXD<1yT*Q?@fyt!o)gvlN|< z+pZt6OLkF0-j4|Ut#NyqAwB_5rk}(7ruRtwH@62FmEZS)T1+1{N%tfR<%o8$uL_(-*{w>=u_-;yBQ*BTYkhr8 zCin`*N7Q$kUFrX}I2iVOVuw{H%4)fN*G41-8Zdfxxx~ng?hqFxltghL;9}lUUBHDU z747CWmHQ#&bJex_YhnL7d~42A7_z)WMHRx|oz*GEz@f$bH?Qf;oczOjxGJZnxjT1)4-%_y7(SV`aEC&LryDdma>rYIUVSB;OLL zk=GXjnSa4ZHOvDis)HjjECQL;hxJ16p|=Sy4yY7$wOf29$u`L!;+BoOq*(~y;F?tn zRj3EC+GEiVuMojC3f8gM{=Ci9MAPV8>%jlA)(>Yvbym^j|8u+bzV*?sD?7fywOZv4 zvHSvE{an{A#5nO&L?CWJp1My)iP5t>^VaL8tgMTFRk~z)sDs!74lTzsL>DMdZCgL8 zw(Pa&{jV6a>NPpynMS!{(owlEaOGpINE_(GSF!2a`a8V8`F}Ia=s1qZJ^NXE?X}jk&$mxf>s476 zZ%$5f?lw|XNT0r4)A^eKiNA|zfz6tlu~t)4N|adwD=lrrKMr{OjM}_AX3i#Uw*7nfRiQ!idq~KFL79)y?6_k%M4`0Ba_as?XxLohb%xDZa z)lUeN<^kTc3?PI5Uv%e#g4URQcxeS+<;GOatxY>LF;fC4PQTVtJbzhHaU~Ds;ev1y zsL|6vUDZ3&hgJUm3|;;Ne94RBv_u|#pZuNu*yrRol93I5yaK1_0!f2DpQt~oIKr3k z{^6ik3xB$AW5X{V6+q-{l{c`@^LW%@hP!(>O11vwR$bq!6AfqSa~yGR9>skmxVTBx zMcg{Hv&nC!P^Pud8+8v5<$W*6cRh#dWiTyz21C7CT)1HK&B3wuJcg~@nW#`q9eMlf z(dDBuu_b|YbP8;i^cl=mv!&PxS{2GAzmjpZRXAM=8`=PcH)tRFCHH)dwHAo5Cf_DX zt=i_t(c_%CefgpJc-ni21M`^={Kz4-&j|+=W^i;cRBr0{lWrlj^u<^%OCsQVA$!Fb^KfqC~29s9E_z;amviMUVq%)lOT>7e0FES{8T3j1z4Dn#K&TL%tMH zdU{y-Ryg4$D4Y=&)?d3B$&g%Qt=sL7gnU#nK!)A5w+fPi5O{qvMu5@pNdR|`>sebjl|5QF5EDH&V0tFDXql ztQd7P?MXC_X0Ji~X=0HFn|Pweb~C118hd@XaE=LNfrV-Xe)V@2$+ryjcwPe9Tq-zA zlriTpw36Ab@T_-}dw>0>+%K9il+A)fs@_(!gf4I4ta1cvo_S!=a*m2Hyf9m2b3_=s zz-BJXmSJpR)pjcEbxF`l{nx!yr(ol;?hjOS>Z8B2+?=o0@+n9wG|aYAspYvAWEI>J z7mrWjB-1$|`zunPzjE#P)`()bFcOzsThYfd6^9!dImMFzFZkx*CmR4hbo>Cw4c_n_ z6CG1|yM;eRCKosEJxp#}CJ~SI2pZ)pV&yhq68~?f}-ee*TDxh5B>=Y=Gvwd0LY-vG0!^jgi;zvdw*OdcQYf z0S3!U=I)pI+L@a_DYErm{!*u2E;?59xSINg^15rK1yU#hb$0XLmz+WA2Qa7#sLx?MJs43dcV{)A-wT^tL#9rMKD zCH$z!gvjB^->@k~V7Y~~@F82ol`8eD_{HjG7VoZ|*i@=Aqe1z8((OCzup$k8iV};v z``=7ztH@byH!moAv8BI;!bMNno-a2@OP~}rl?w@oOoq1%q>?$+8Q-3e1%xtA5K=ngDcJG)70mi>CQMSDeIA5wQeSUY zP0($FCjOHK5Zu-3?WOULh1ZEXRo@$TR@tH|if^rx(&bVGK}M5KbBS+HxUwD_jXUvd z^H)%E3+-k0YFXQeHhx)0&~GJ(J4?pa)BJ8*A=iA;oGgjhc#~vyUNykWV~I_B|5rBF zCz>9y91b-di`$JZU75Rhq3ykf?MK0cLy-b)G{Efbz(GEi==OTKuT=ABe zR)Vx<{JT@q1iyaT>R&@5uyc?dBk;#)DHp(UnMKS_5+J4Xw@7D2rDisP_UCYJYtSUJ zkoX-`WvAl5Tu^g4W`Ug_oY1=)OgPi9GoNUbVG{SQ7ojT7Rl;9*nziGT`(Vtq{gsnsjM~!uSWG z-hQB=jxCgKQ(DsfdsvDG2*a&LKGPp{V$)~(^9FbVLFXG#4YKO5GRw=XQgv8_Am-o# z!m3*9qJGplua}CVKmDMG%Pg7O)>XBxjyKthH}`9&IX$Tuaty`S8tmld$kWi?aj~~$ zLFAweW&ut-+*6ha8~RbfBLc4@IfO)^w%H7yO`RrK_#+au3y4mY81jxgBJQEGM@S08 zA2=nf8TOkQ3L_|$o&ebKsiTKff?VYeYJ}{n43)DxOFRe(ZUo8Mp7+{CA4UBul7C#( zuk_m#O(alM(mUjB;R@@@ABy?$C>31D!JEAxNt5M3bD&M_?Q7-Hdl{nxmmGhaKKQ=J$c5bP{tVT6T0Gv)`GtnKH*SCk=F2;Q>X3XJ5O3I|mzxTr4F!FQo$ zlkBO89pGL;+N?t&)=|e)!xr|XY(~e;m7Gg6w_d+WsH?8F1l_Srcr|bHh#6qMNtNAPt;rUhMC~f zDe0F*`*{qrk%y^Lgz8e+Tuz8DQ7KtLaMO4fdPiAJ@GmhQ&aWoCG+v?S64JaDQJr3F zsW(`SYY3-Z;MPjJpMr4}+?)T>P&6ZyR(aItQKvloK!c9@ig0|ao6fq1G0|P~!lTBc zCNJgnMcDgT=6$>}WjuZfWF`3bDOM>}%SYpaP(^4L`~-)W4o>9?3(&I1Jkue z$|nl*@ykJ1A$f<0$YRQ(GgyBjX6bf7K2NMWvO&+^mg=&0`r)asMX7=xILYH^N5lxz ziFSQ9oXfVdm`fWc?FJeZM9>Jec2I#$npl*XEsR?-z40CIPv)PiIDEN#uf*ZbafK09 z55Jq(Fx-JF2;jcMd4LSTUT3PPcHRczJXhh@RDP7d2RHxtp9B58gA3d9j>xP2Q#Hnn zD!!BQ)DIW8XDY9o!r`yM!{A>4;gmqlW|XgOn-;*mf4DO4yq7dSld9{-J`KMARhO-3 z&EQf*oO1xcBEB@$RUl;$ccCtcf10nVfu$i*q-@B3p*amnnjn)JH_XRJxE3spk^-C1 zszr>@MmRO$^ElN7@(WHhaP^=DRt$H>3xJ(`R*wW3W)PO44OE|iqtx+-6A_)28muly zt%z3N%8hM!%CD=`DEoJSFjlS`uW_6X*vPh=NIbi&2?SD8F zogbDacH{HB1NOmB;Y+gt6gE(6kE z^D30Dti5nuq*E-OM~{C#?`txBxlxT(*pG)>e_^d%TxqqB-f3Vg>ckkJP;>JRjWDMw zk9y9}Zk7%K)&-eGQ2f6vfXye@+y365W`xk>x1*9})I_g3Lm^vAD63SAxyAqp^@GUe zGp)Nz25#nWW(;(X8iF7#+#C`zUD-xJ9CP~(RV8I{A+eM%S9J|zMNz4?!k`Tek*V40BAgfzt{$s zubd$$?C{F(k!}p*{#yF% zkM9FA!Xg5uYna5z3g$K5Xh`kD{uswO*NVlp3dW_CA@9q2ck|1khQrg<$&1~*tBiQONGX{v^ zInYw6oEuA)AYxUh@vpzlZKv_@Fv%;10Q|mCn^Oi3f$lbPMXBRYy*hlv((OvY{j?^6 zX%_+C*0BL1qj2jjkOl80P4pPk+QP3IU_e?XjlX`h@ZCArS1~9Nt64>DGN!FYW4SDS z*`!mlsoVqpbrRSRtc>7N1>CWvWpEbOKr+3(lrp)yq%H?JQe-SVDU%hwE<@XXWSaQc7y;o=H3)-m=7qskO&^A()0s}-v* zgucB;&YZRh;uH*J>1nmo<|GdP%OJkVSOUCWDCkAwbRsce^g8jX5cG_q}k+O+s(tSiHv46Q24dTlJ^GS2lbg zt^7W|-GrVQl9A9|3&)_dGI{LS{}v#t#)wV?(KCgH_0nE?QDV)@3@$v%thXi!l=&7A zsd-M(fZ{grq)V=Sy36aM0k%=QxvF1v*|pC zt;*Mi&3sARGuX_=_q@kN5L z!wP7JYKqi3NH~3FEE6P~s0?EbXJZ7j#&v?5wLXE|-CHFcN_In`;M^*Rg^rXtq z=}pW|f1@P}kJ}uRmKVsk@xhKatrtYf$V?@GG z-P7o=>5+?eL=N0^1m2O|?hf9>I>$+;lVeUXAn8b~8_ol$5FOQTD!9nj)oj-7rS^Qj zSEwp~67eaL{}=-#B1Zw>#7w92>#6MdO#iX`*~5@p1vp-GO`Bi>Zlv~1$T+jDg_a{p zUqMaS1_%acRldv?P2Hnm`8Gz zz*PM&$86bAX|v|fXtW+*C>|oIZQSP)Ew))VC>s%D^$oNmLdgi;+C|{|E zjXWi0^$ODimk*>Q%n}hE1DNnci*3IfXs!i_A+*D5aT78D-yb**794 zNSZ*V&GP%2-S9={Xn*rN6~_T>M)pZ7uSJ$KMq!yy*Q{y3yC2uAOssE+-$=3va`I8f zw@xKeG+iwyy}u=OzRMk+dSjc|D$P<`cADr~l#n}q*qeK-`~u>xt~#is_C50}%+1JJ zUq80oUvV{{>ggh{g1obxljrM;%r2XKP`T~AIbrX(=L1F(;RPKu7r~K;qflQbO6UeqlpZB)YySiuFHnM zB@V#mLJl|P47G70@ACNu*#1{4yNjS^fexDh9}(u=DTpoTP>dq61;Yf<_ZghF*t~dw zqOAraDTpI>ToLJiXndYN9H9LI-=>lqOtuQ3M`o==ipfcjKSRVj0Ug z@+{TG|NP7?8#IoQf2)OVgYO3@fxZaqJj1Q>&kyiSe36C3PtV%8tnmBP6ieM4ONd57 zg}Ta@$@~4f*IZSs7bJB!&8TS^8U2`Zo3WG`rQW?%VW#09w0k7`v+z}y3eAxyUeCVyDmY$D0_wq z;BDXJ?mS?di&!Vzj9LpmxL}%P;`mU_Sb3E@uw0-Z;6p;1aHAX+YSI#st~DoC9D9vox_4p9`A_*M1w@3K-K zj1a0xS?(9HS0@`98tnQ+F~w=5O4`A_tMB-H-|_`~FV-bdhyfXjD@Xq@9-v34Z!1dP zNNzm@#JPZUVc~z{^1t8Uxa>0hleFRllvG}W{PA_dbXCRGGD??r-LMO8YO9jx)l?xo zL%jK81q=GuG2)I=SbW(-_{6QRB5w;7OUeEz4!Lo)SALo4F$ zQvcybAtv===)C6cqxJjH>fd_R;awS{BJrIRHEFuxvmeH5cGCyu=;+27yCHLTv;I{J zR~Pg3R%-ho;i4I;xO#<7%3|)3KEDJ0WbV-s*TX#}4z58`V;@1fqPDpE@1vyE1e$7G zhNV+0-jLjl+;k;L${h3AhdWzzk@}EXCtsRlL8{_C@r7Jp5QkE;cG0)!ZX}r1`vPwm zP4faZbJEwRkg^fbG!oHPk#f>$FhUpCQ`0MNcV7r7;t9!rVE1Kv=W~j|_`P{vl3F5# zUo@`*J){9QvDbZ`Mg1ia+yOiX$NQLb6E(0^%X3h9A|2{R2vavhN7o_Mw*sU<$G;WK zOcrMpRJaD&`>XM|N44y@Xf3&-yt=H7WGk%ZH}u^k|F%jiQv|~huoPc?ZVGz!dGzi> zGPs73)8lctIB{C|3=8HmXsqndzE))OTsWS<6Y8oj^zhEi)ANSi#>S=qC2kUsx3;l) z*xK4M0;*qjX`345Ha5CF3>*H!%|CK85+}JP0X1I2E(U&o#33?cTgFj4StBvjRX(*0 za(G7zIK(QPp^JNIH1N(Ix5QtJ4>Lv4$xA43sfTW*Db$->rOGbl!z^SXzNP*o;;&}+ zkH>E?jF`*Y<9lu=LFOK%7s5BeOqz--Qe$d8QHiO@@Vm8rBMkxXw}<$jCoZZY+yKh7 zb_fgZoiaEc>Q_QK-gNV5glD1TC`YaHAmT0M$=tWcd)SF5^-yQ^I@Q^g*a~`0Hvt97k)+evP zqnrTmb|MLo0CnK>Fszu^zg6HukOBs~+ITWHnyLK9hN#YVKE6 zH0iI-cypv9`-Gk%_g$8!{qN=AJFv*NyYt4!W{n+Y4xo^}$*4DE> zVt&^~*{vUwVp8xFDBEfwU0d_>^V$FdJNwfc*a`|W5fU&pJuO|#*^ab|owDkZg5LZe z^{oe~ueo%RNY8lTmj}MT3^2TBsRNjG{mw`Lbh;~yXCm%GeZw#)Ize6iLRz%GcD@x& zG2qN(sM5;rcU|!a#;Q{`{WtCMdgaaL-b0$f2ys~oZ;HzWRCi@3DdQ$>#Jss5sry9(3-NKatcSE;!QDI=@FDab8$G zlw{*Frova)d@(52oM|TTjva&=jH_rm;tWO|@_E;9?rn0DyL8o3Eh!-1uxBdo zmTgjmqyAJ`Vo;D;+u%vL&S#C&WwJqR6l2E)8r97rR4QbsAq}6E8Ct@2`kQP?_L_O~ zd_t&qS%y`F?YPiZ?lzQ;rJ^9Odi|+&j4r%D9RTO%w~$o$XenWEhVl#xSR@RvNU&gz z`ktOpyNbZyy-HyN!N&*~(*Qe`(#8{0s#n~LRUxoliRJA1K0Tg1J?a8ENU-?$_^12% znT{))>OU}=YR%8Q)gxv@{O_rBYAlF#f{qXmNT?LN(4g4%ggP60Jdce5A?>7UJJBWe z=CD81snHu$cR_uglih;K%(E2ub0;YJ&5Ce%__7=$khv4Ck@z;n6)V)}v0t5&M>opw zMffNu$tRy=7U{>+<}=Ros*=Nyh2G8hJz%r5|8m!RiXRo-lpU=he=6?uBM{flZ-rh2 z`FB*^%lMy$Ejy0+yH=iD_!|jkU4QmJz3C{Lbiiia7Ig|tQawv^5VcSly_|kLnhrk_ zzi`(>$;B4epEo7<=U;oI=N#gEh0A(1JYZG&{(*J*v8e7NiU!$@rL+4|cR)a5XLKrL z)GKG&_l({78{^!8tJcjQeRkoU=tpIXDA(0<|Hq~f#y#EgVUi|=p^RPdR~U-I+wX6(Hb&e(bnME?Djx~{ z%j#^IaH~;EJrZ5R^3Se_4JI(UZ}s;P=S-{evGLy8g`dy9?`FR*q&EFo_NS$YwDNKA z2n*;aZhVZW_A(gg`*WZm!Md|T+j*UHkK@0FTj)91$x{GWgvK$=DxI z*|*oLsK^?4C-+<=0J4W1ugKp#l`6yY0F~6%kq)-4msOqYjI^vl zCAaUA@JQ(*T>5JnGCc3MWmf+6tmOCOq$J8@ePeC>{*K+c#I_CNfbH>a*lIo#Cby6R1OUOue z-uZreJD%*>a<}76GWG|$UXU}fb(eOd)Stm3i_|^zE>HRu%kZhC zCjN;Nfa%>dbmZ#_W*M+y1!cV=#R6U|(cD>_z)PD(Pr;9Zp*ZWae>;s%;XHJ3_{-;5 zQu!qkCJnyi;!ZC&Pw;#}c}HO?x|RkGMrbVRbJ)3*^T%DX?L$8_4f+a0!n27?n685` zwOOGiJTvX1s?toyw6m_~3gwR))FRJC};W88(dBIQ%Vb1rPzkEhiY2>$G>D?KUF5(PG zM&&p$X^Qo4D=Y#m5NOcGc*q`em3hATj#md3%5Ad3KW(6J z;dOL)CWEUmY{6s^esw<)(t%5{)c5GAJBjM4Ka=P+PjB+=(4dGENE+GhZ#i%$g*5hC zPdhN7qemGa_3u$zm=T`$IJ^?t6{w46CjSv7bFJ+I-szn!( zSD)2>F5E@XJ5T7QBU}Pvmn-^zfTKJfQAE_&*fX`(AdZP_AX6cUmP@BS0%NsFrAkR3 z_o-J14RkiOgOske6-J{`%PUY;1#j6`j&J+K?p5Jcu^NB-uI)8g%@EW}fp#b!_7zDH z?3=a5hA-r78XanK@+E&oj=WtT?nf(&dP*MxDomtqCq-V^Ty%`ks z^@OLbQ5`(iGtbUm=E$NbiC=Mp&g*(*v-9+c%n!UyqEsn~++;qsTGzYIIL&F$+06>L zxBc-z{B*GR+)t8!C<3KCy}Ag8w|%#x{XD2)TwtNJt8zhlon{F;G!MaoK3wcGwQ|pa`7>GYAG4o z+xRR;&k104n!A*#ke2ulRauf#lf;X;cC~JVEjTQ*?P{Aa$}Y-1K!TeqUaIvX2#H4P23F&fj`+|ercEF4GwE%rM7qF65af~vMoMWtic zQ>$bGPT3!jat}aN54N^P_Q=q!Rqwjzn^va~1M;$)Ux_<_)AgU5 zSpP>I8zyk=VXf{9npDXL?9RU*UclTz>~XWMynf~Ce9(3LZsS=LQ0iaTksyM6`Bc3# zg}6;UjYVju%gafsu*qR?Nb`15K=kV%sKnhj7)LoatVqn?vMwgW6(7x4Q#bpLQMqDe z{IsN^KO-J?t_ffKM&r!Y-7o3^h`$(JbIzCQhXj0UDXY@@Q8sD24%SGnp!wRub+N#c z`7@W@Uk6Qhv_4Oy>ci;1v{=wUs|$iu8duk_nsD30wXWpFX*>cO z895U>J3A7!zo3rbuWNATE_b*Mw1*FlW0BvBW>k0Tb)p96r^2`3{A7M|Tw6YPqYHY} zdVsJODAPDlFMztR7dedYIS!*?whr}`A%tC&;WoMF<-FHD;z96Whna!{HJ7puh+v4> z^ePItITPo7Pnm|N%O6X134e#m1kK#PZGh`)M*3=j3y}5BQW0&kk+VpZ5Qv|{4;T>Z ztcb!%A6wwNF)n)2n1qP~nbG(czk0%9(p1h7P%}|@B$i8CoM-#f+wd*syFPz{S;=~o zu4ZsBTH-pp9_QCtfvBbU)`7j&{p(E@mV)f07@c#b$T&;KAjJ6@jvmf0wL&kuf}o|T z&t|)xdg1}Ug*50Ipg~7JN;-Z;=}HEZvwUA?g)Iv#@ekt9|I?t#Te#_!^UR2Vbputp=P-+n#@z z*#XrqH0XG_t-Mv&2{ssIQbH_8h`Q(Ws}A=VwSCw&QT=`{OE(KYEEo2UEXY{6(yB#6 zt^STbwvBPHM`-*NCn#*kT?&jm{eUD??O&*Tk~l;CyG9bW=;g{#&GVD)5}!tY1$-A+ z&_|Ip^kbvJtDNwWUCR$8q&?0&Nka{s!!?Xp`97isN7$%6jB zp63Z#hO~jDq8-~y28}F1zKGJSeRpsqQ4He8f{UNT0CN!Jx0{!3B-KTMRX+5Xbx;&O z0zg$$Xi^dYc)|DQ>Vk1{b)4_+9@*Y@>-()nj$2iOM3;wL{`iR&tE{J~c zYfAUNle!)c6?Rx3f_~J;%zs48eXqM@y9dChwE^}aL`A6$s-K6D;O_8699Z7723^|! ziV*dnJ90h)_$1uUdz4Lj7=1B>(VLnfvjGam5b-rjh7Y)?2c>iYcT$0JZ6pt^L(}hH zsU2cM;|nIw3z>g8xiEkjhj;9S2xyH<%INl~l{aaEM2EXD_5U&P` z!ndSKdgsSDq4BD1+PfdkavRs>AstP_I$Z=n{xUz3@3;er$7z$n;m;VL!N8N?2aM(Scyd(aitq^m zdMX}Ih|gYej6j0;qt?vnYl6)u++6uhfhY}%xuuP~hJ)Iymn5|wfAMJ3b_l&#!Mc&; z6!Zb<#Sw#nCZbpAwq`PWn-m!LSLCP=kpuqFoQj>J{CR)eH{UvkL;q|or7{%qwd>)^ zkU&6dX}G(txDvGw(Jk!|Qe+G|j|~7F=tJ8hJ^RokfIJ8vUgjOwWT4KA-}SRBAw*8< zy|%Xjbn|j6ZJ$g2nv5P0l|UVUARgZ(bcKkYc223r{gd!m+cZiU&S=CnjdHBD$dLI= z=?=aglpVGx)vGzttuDYmN(0I*E1r7^f46@I$e6{mf5^!h%StwjuzzBjm2|*~?q}7F z30hld#9|TJJp6EJb`5Vb!NuNt>|c}j-h7#R`2Vs1KorCGcV%o>%E6g$mBi3j*Pqoq z_Y;%5GVuS;0^L*w9Ie5^_OLs}g*C>7tF@tu?-HxTV;lTy&$Kb!Yo;Rql2xm+66e=( zEh2Cd{aYdxzM@7~xw zpFJ*vo6PJAVdMAjdYoF^cS$?kF=1k|;bdwF_9$a(8RAXDk=l#MRD5_~bLS3Xb&Ejc zPd>&GlK}5xg|nT+KB~cOLf84Cg6wPwj4E2Kj5BaK zA~578Ij>b8qa*(b$CPD;HHPQ?Q}4l{AJoFPYcJXpNa)R3_dKS;*l?njxJQNcfd`GW z27C|CaPugduqR!`B>OIfD7+8vA1XuQY*kUZh!2*o=?|_EJ6OU810Uj)B8DXU~{&D27hg|$k-7)Yq`0Z zsRQ4YrzZb7XZG^n!O6|>0keR_V>;rzUU!3&nJP4}77j zS9Sgf9~C**-K*IWeKHtS_*qJwnH8{9xb~19mF1YUiXXw>5o8C5Dwv$u7pQ)LCIOr_VLmP~5eg?qi^h7ek;m?O84RmJKkNv{D!h7ehLHY`+2Xxpj}c@g3HnW+z0{ zTmZCzj*?Qj(N|WQ{LK`2Isl@^N~^}+Yx{2Kan^1TJ~r*hwR}`0=Bsf$O|-gW*$6tN zQiAJmCm^J^JhGShg-j(^vJuXw7nXu=Ww!*Rw&Y~D!t>91$=3(a8*I3gn`jp%vL036 z&RbTSIx17Wbf#AhUXt_U;hQVoERIHwoCxhZPxytOjle)F874Ok)%cX!iWr^!vVWI$ z2sge}qpuTm_UxdWvAC<6MH*hxGZ!l}1il2cQ|7!8bcy}$m9o{g3UwL#I|na80i9E) ztOfnBl~3j_lDL*oc0huGt(jQg$-zx+N(CCO}> zeX|90-f+5Z@m>=(w=(AYQ`?o5&1aCJ+AQ$ISfC0wo8aD@kS}iQ5^5a_p*j7R5N9i_ z2i=4JCB&^yLF=5T5U$+ zG9p_E7m)t6XC}Og0loI?04WQ@awaDm=_BLpQ+STK= zJmlyu^D|7iRJJMeHT7Hh$0zz>h4F0AAN|t{ z)fcM2i6Di+;IDB5M}p#XPeq7Hfs!X5PY~Y3nlCWq8u_!C_#pQ%b&GYVXZkf#54ibH zk4gS1Q1TT7i_AGQ|4ee6A6Hu--%_}^gapmzu&_i}O*0$YDloUC4QHCaggDn)Qp2?; zHcHU&4?o+PyUs>+CpSmQ;^SV+yMP*~;qTz| zl=WiWO4x`?3)`u@EJc|-YE-|PeC17zAcr)05nRQgcAS?9Oq9!k9Decf)BzM(=x4cd z9TAIbaW_Ag8aJqGTxgL{vL(vlDB`ZP@cw*6i(+YHgDn;Yl{#2MuTUmw9>Ek%LKoq* zVvBMZ9UXpvI)B#`#V8M`Ti|xn2T6iMUrTtvEw~&~?`c-Yk|&jXA;R(?7@Ucz=BQ6V zdEObPrhKV*g>QuFSVJl zqDoM!so>MN#V(g|-gC9usA)cYmMAmq!Hd>0TMI*J@+AJUPJB%GKd)U`e$VbSF=Au+ zSpvWU&GtE{RX`P6ok$Nic%4B9KKBj;LFNCP3?%V2a4MqT_C5gv=}JH)=y>lWZ-7=Q zA*?W`1ETa7tW}DniMt--2j8`7H|fb;5I@|?HO;xu+j;9QdOkn>drO+yuJm)B%E#5k z4~U*60KQ}7n!|0fq1)neX=fTY@7IP)LH7*50hPVe#KeqZv{18?L+7ugQqRokbrA~= z@re|A@EmlC%N}_wi$OsNdZ~E>9WUes-h=a7k(hsl7JSs162N~6BA_4uj`TId1=r{G9YOTXpHL@b6gr~!UrLiN%84>a5 zFX~FH33Vr_PhxTCpb0vV7k~y0I_zyd13>gkl~5vDFqT51g;3n=_!EvQYMZi@VKKbS ztJCdO>642f0n$}d|3QnHEnlM&89f@Yh~r_$#j%==WHO|jE0oUg_S}e% zv4y6*g(1{+T!zuAF0vzvv#P$QBpH1&IJW6hn_fqr59Ld~uWQG}&x4KwJK`s>`zpd8 z(9?MYPR_C2U?;^jYGK+i3j|8m$>mzeS+>AC@%@4#*f zn6jFjbtp{2Qc(;hFetWymUZrATx%_IH@}fJz$Ge;nx%_|iCn*fjI+M${*EuM0IGU} z@z<}%g|GpxRPyEe-K809BN{)cg;7XCnc6Kqad-xfkMJ{}A;IedwXxfAl3=6TI6bO%Tji!EAkLouLQ*WbB|T`F@@DA@WF%E*F$ z%=0yfK;ReTmpbKg5g}lTvj7xLv{qc9)^N}v7BK|=3i^XJbl~!QK??%=E*{u~3~K=U z@8#|h$Qx<)1bu~xG!4qi$l-C;QM2V0Im9f!gcLkyg38|%w^S-gE&Nw=tVM~f0^e|= z87#m|Lj=8VHpv~VD_(Z<*bI~gTD0`v&EHXS{24S=$nwHR{{f#zRB^nOT`!)BF70Je zDz#db?jcHQo7_R#b&9Pw!8mLExUUd%vhr6mzfExTlWl)*i~yWZdZQw)kivxkfdP)! zFI-!Lcbt2#AeXV-iY}d1aR;PaQNE@YrT&X7SD!Ozjbt}X*-!`>D@rHxWe^i`Cnu6c z3IK6bBpD(l>ORU~QYEwkTj&!!MUu0bvlwb#l3k7)NzCC6Dw6D>CqqmoyEC{dP=@Y0 zNYY?*(@ENkrggdGAfxR|smqhgQhKyyPtw*IQs?7EsSR$`0dAFAEIqha;_WJfnOXs% z8k%lzoC)r$wFD%C6vUVpgD;P!x~&a=#LpCx6`yfA_;uu;wsjq(4^r}y9eM2gD@s&% z(A;EcMA(ED6^^vKS@FNpK$pq_4E4kFH%Y!1Zsg?sy8~dxQT?PU?y}_Ap;Mih|B~Qi zspWX1a`h!ohZAgPUOtbUrDHm}M@ooMlBdvK`-$txeqLRKE;&Y0OvEWltv^ao6O|N5 zGMOiJI4>Cr7ZXaVYuB?XaNwsB)cXyE8s-WrVo4>wkhNMXKac+gj1b(>cJY85Cj2Ml zxNlT46W`$Fi2pKX%vcC6R}ZYOh#d@MUW;&a^&ut65n$rfIb5y7Xe}y?R{C>4lHYQ`%UHGHTP}hI2jkbEe=W=xFMV43&j&q zl#oP>S{wkDBb1T!tR;0RHUkH2XO_wdQR}*A+9U+=7B9QCYHwv*c1hiwPY8vYk+Z0+ zUldU}4+w72hUk6sEHb5x50=Q|kkLaqT5q5%p9TG!7U>F;(Gn>W#1Sg&e~J@b-&rKf zY2c$Vnk(`gBSmmVoRxxkH!trdNa1Kjy2(crQ&kr$(P)LnU%I9KxSjF8Rh|C4Vwgs( zj-*Ve`9S@;^1}Z-EzzZjm;Fu2Y2>4Kk=^YxtK{(<3aLbF=*#Go822#T?nWz z{#Nf@y5y(drP^;e_Bms)qS^>0G3Gc8_emCZ?!1>>;@}16jKDa@8c;34#aP;VAH{@A z=)hnn?Jxk_j7&yfySsE#4HAL^}#3u4O&vDko9KD4a67!ngKHju16`FUQj=kC=IO zI+)NF?|u+3DWjc2R@n{c@)lmA`imza8iDu6uSIneTs=Atz?=aUnk~sb(s_&iNOY_p zP*QePg#2Uvqh`$ZU*Wy_{+@Fb%&pyK;Vny6yq5R}_*!?r3jA;XMk6v!6j3#z3d@Z6 z+>8^rRZq2B04~#Ch^P>;)1^i_nEq4UXO$c>fZt!@G?Ab=R(Yj!0#YBTKXdv1`y!$ezv(@Tm zg_z=QyCiVg^!Xx|nLT*alEpoeOZ;&pS&P-GroFsGs6$rlZhD>vL)8kUJs zpm`lSd<#^nxb3FP_62VHg4VkvUnL{Lpaa)D7pd(J%q+Oi0yB^t|PL7*^3Dj!fpK-Y{7 zDAd6k!B_G;ngDa*CMk$?=Kl7eK$~#gslfC2DxQ_?miBM(ppyIMAeB)`iQZ_xPPMCs zv3eoch$gl4D9+j@Y0e{uTsoTg%T}_J>0sMwxzZJX&QUwBSMQB0Uv4y-i=x z64)71Wdt)X79WDhVeU0was$@&#;Rw?p}2{r@cRc^vQ zYVaiKqoZ`7(SYM^GDeET#0TR9lXE0#jD7a{_|j}`$I9PNYETCOGvA#3DMuL#VUnF zsJ!Spu@M|jMjD}$lj!PA%rV@(csNgsjaS=fpEL{>SNW7)OB+90h~FX3aerK*5+OOP z4J(vnPA@V_OGRDiR@b5Ly6s+==X>>VhWuZs@ixEF1v)MS>C)$tI_dZ@`LDj;#R%Mc z!AHAk2k$dYt&wI>4WramqW5|3!ZDUTyVQ@65IQSr82OPXAdm1s3K3 z#QZbI^Q{@bX0g!{fkB{LXrs%TZr;>)`Poar?aHW0IIZEB;ARHeK7d78LpUsZ=gAI3 z2W^C`(C7;~c}5>mT5-lqD1si;HMX3##5(5!=|}PB$GsoFc5V-UTRYg#igi>@)YW>M z*Ycp9#|dq;?#!9{y$gNkOgq<$6+jK%{kGt;<=a1s?50v`2iVx&4=*iQ1c>X0Bh}$G z^*<%zyz_#8p&}S+tNtra>5#ZacBz1{#(j$FGFtB|T#nQ+IbTGOsNC4a-nnJ$u54{c z623P@CRl`fBjWtS5Y*yUO|~Bbkl#+2H;WN?k-F*y$F!7yrD_v1o}P&+g>{$`k=-~Y zwq-SDnIk5$W%nwDua_l`3W~7~=?7bWJHz&??&`9=uMWay`(&8&G6=>p;^Ve&wdw*q zqad-=!9eg1DoX-Ry{r!m&@9H!t7c;;1Hb4>h_`;Evy~7N^xQs;E@y-dXf1v0IXTH} z{j>b1T(8~A?#LDw-YnRv>Wq2=$DFfQxz7iUSjef5G7*C&(KAW0$48eUmi6<|06f{? zNQxvc@~`03-l%A}SJiqHr48l!>L=c=NA5y9KK_eLuC9|3=(rTS*Ph2327~Rc2UpEI znb-HrD|hH*A)4vzU+I$8!0CA%i=QH8JgkQ&LBR=j6sX3 zYsw5akozuSz2Vu!d+@K}1vIl?NoQWit~b>z0B-kyifqCZkR0{s@E)xhr!*>?i6cuw zojR~fNoV$@{neRJ??(W$0O z;QLPyk#mp>Xc@(_faQ|wVF2=_$F|evs8bO5fPCmb>sDkV)Io9&>34D7b_l!om!BIE z3OPwf-D7w$qF?f|Sw)kzdrBSQTg0-E<#z*cJcio6koB(D55*4Ih_y2-U^u4rPMyt5D<(657WDK^Q{vSlt;~9Loi1M+l*;`o z@rkQbwBGyhyE<#_g|0)Qb+bf%ZcgsX7(Z1{@k^sDXxgW1V-rTWZi7**B!}{GP2Z*Q z{@4In+6VtaXC@3;uNpt9YMY5;YmkBTTq)l2TY-TbUcqp1F*4Xc9JjdV{sT)fE=+du zPckgdn$4x5A1+$l?rgj$Rm}Hb%8C*(-8`0xR2_X=+2WsnT=gO?#jB(L;FU1$595Pz zOOOBf!7)o?&6sv?Eta4qVLg9_WO02|W?!?Q%AtrBUpNo0FJwj~8G?z&^b~O3&|})Z zSby%i@^o9W?|0BqW@gc4`hb$ayWoUC2fV!N{(y*&#H=zm8~L|SG>?`Q?jBIA`5;DmDD*o-$?K0 znc+Rta&7JJMmIs2mQXX68CdAs{(L zOVE5v&~he&%AgDgD)YLl+I}Ly0DYd|w9C|_vc`K78Q$pk1 z)_cMkwPT9Hd{_GjTd=}A<;G~rPP^knhMKe($+gFSvxJgu zf6jc54`Tr>+pD>RGz5&c<4GUv^<{rsV?H{5^bX^3PA?l`P?P43fpQo>> zkd<=H>jkk*J02bI^0zXlaGu}||ASPoS2Mjhgg z|FokMuOBOJX_Eg`*^z0hXxu@ff&BWFYX@&JDzZqzFm-uD_00QHv3m889f7iS z@zg%%x2v)*9ZlD;ll#4clA*`(T1j!km^R(?G?WwQrtnA^8+!Qs`D-1EF#%iqegcvrVL zPLZ7hy*SvdQh~;#$htrAax+PcyF9TAh(;5iA5tlsc=7S_=tBwGXOtBH zSK@fPtV~%72E?u(KvC^o+VSmn`G+_|SY$&ahT^xc`ObYG;6SrgC=MZz8L$XieEm*R z)W>*!a`G^BCVLCQhuqRXn60>U^&7wMaEYwY&I!MSni@qj9fLtS17vOEavF?P!Eb5* z(jR32#}_1laMNsAYFjlGoc#uuhhcU7sOQv1Q5;C486ehD*>zCa^hYUH4hy?MBK%G- zC4(xO1eQTX8A7LyQj{*(N;j@(1qZMY-dfMPjuWh)l6m}Ou%*zDhe!iHWCKy>3RH!X zG)jAtK<8J}0-s0Ny3vyp!TwE*s^j`?ti{{dL#8zR8cZkH4rmF=7qDp2k1FW4UC|4hY)4Fz$d;@Vz@vEuumHWaSUfZp_O$dTt$_YET7m-jhoBZZNe{#82GE zz8LuVAqRJTrqU3(AZ)Oa)_~p(=}#enlkOj4r9F#KZor`E`*sDHqiMzTJjz&OI|j?0 z*p;iZI_JT3)-lyhnHhPPS`ORxtGdFuM5Z?Ex2VnBTK|X`E?iZ7;7%38fh8O%UTpt6^^~71jRII~!>hbb~$HaMI>*5UJf8quzI*{Wn8>j?Uku!n+@B2qumq#f+{IvtaOlo?1lc2tsM<`Px;8SDF zaB8kY=%3FFyl);m9-6ycTB1CxlK!x*0eGGFZqyIsJ`XQcYv3%9LV-e&+`8C!qZ zZ^vu=+5p2kKMsR{q6S>yTfeu9fe0ySBPHqT@Q|=1F=aGAMIA@G^H@S0v+s0b zhFL@9wfl@!n3)+gaYOq0fjZ|BYi;i5=LEZvErQd z{3ilXuT-ct!~>56X_S!G#9gks{7hAG*CAU{|1FaWpVA$eWsOkzBFLeoi_6sfz>Ioj zHn^aL5yla*5zlzwqS2&SF2tSrO}T_XF%4^b*;oxpSz4NzN%#H}JqkCR)6qhSMUJf{ zp938eKuL#zCx+%3O&v8zA2ts78ihjVNzzS2TYI_Z1d9AzzCow)GF##_yyBm`HP+M7 z;EHJTr`H0F&jsRW$h=Ui98r;g+O0Yj{v>Pi9hA{wze{F57^-E#wci?LlDH?&p$UlyP_*%26;XTuZ!Y8{HfaJ6>0 zJdw22)m|yC?JgK^cPtJ2x7muLNBR6o(B@qod+`tYN^;A!)`u@&NZ0gTwGnXZEUD^& zl4iz5*<$(6p6JUl9Ogx|$}WtN8vQ-?1K3NKn2JT2x`CF7Ht1G4MT#jSi?1-OH>F7r zfE|t*)=!8-XJs5PZa=+88D}qUWpR9D06NTpq(7CH2`BxqRV;o>GvFHpKf>~Y?pVX0 zCqn{iO6fCh4mRZSI#VAAwP>AXGN7cbnZ!DkyOp=@5k9`N=bfbhRk#4>LSwB4YuiS! zEVJkn=fl^2yu@Z9<%#CmHutA67N?1YiN}eg2Hq&dr{3zK)=4bTn1!d9^hT`1r|*`$ zvt;|D&lJ@&HA*BuO}OB|Z;|!_c45zv^Gswrg6=zdn+s_4+~;Jha0k)VEEWMGaUfb~ zMPjaz2|i^_Jc&MJ+UDI_X8jXrl@N0-ZOR9@-xzm2_G@ne>T~5X!l|6f37hn+vDZ>Q zi|R(liQ_KcIyadJtmT|W4(H{;kpK!dxDiK+6qV!{BLS3|>&3NBv32`Mwn@3TGkg!l z%#BLm*fYT3>1*qbz1tbk)_}~S{rsf4{FQcBsHLSkP%ghTDrJcC#Jm%A}c*5G(s*yZbSVQLqaMB7=(xN>aKTvf&$w`T>_t< z?kx8CC+fiaZa`iXD0==51;Y}r>QOLhoa7GW7J`~*)9pkFWDcKr`LzC|g5U#YNK0pp9Y-)6;bFFkOlKvJ@Jx(A>9 z4r8!I_hN5H-;y`Ot{~mU`GUqC9f7fOWReq6~-^E3)T<2BN~$-PTt6Qozj# zHbeRhrBi6Z!%K9Hqsf~ERq>Oak_fW zYAQiK`sO<+f0+aE2+xN!mM2PR%4USn)-_@N(he4u;$bhl&tIEsTFN?xN?*tA!7iec z;YE+lNPyqkO;=O0;;a#rnwbfqn8-6}6xT3+6r%mR_E~-t?fzG8^dcWm)Tj+~ z$~ijukk&_Y9|SuK&ho8GlBNEv9^g&uvKEC>i%6nTi!PZQjP>_HLY91e<+!RZ=YRS; z(2D5(J0Zzv2tmhk!U?CbJpavlu#u*ElG-s7%EanL2OdM z3O@`5V?NYH(-`1%Sbn=47hl4c#w&M{;wt4J63bxrn~XYmWQdzk1CR;JCIL#g&%Nd4 z;OXwcfAc6u=5W;sja@YQQ^LT?Nrx)h%CL+tsdjv7WyN5f?@wGvJkAbsEI?lvfpV)= z7xLpldTTlcPmb>!kN$>47{4RdH!q_y?t>A+r(i6Wane>mD;eEaKmrNooPIUPojvXf z-?S>WiiMk-MTLtVkcL4C&}X)9VigGNGWjJ`((~n-^GkmKz>m5f(;cs6ei2}Tb+36- z`@GpEj5%Y>U3zf)h&>Y1wDzeSizWC9tX8`?KFJ0S`+JQ0 zp6vO_78mL?1kxj8n!T3JT|sry7Qekbt9Nz-B4@-WP`?zMB3LqqLw%c*`Pu{0<0XOx z@P4~LeQpnqi)Z{aaosBo2;?PIK>wEqRIH^uU7nz6K0S$1DPLWZ%$O51|9H|GG6jj+ zL6ktU?-PIRYg-9EE%(4SMy$2qjjpR7MG_^9Te#(6Kf7+ceZN&?`VxyRh|j%uy?ZrI zg5b$M7!<5;@`9{KqXB#L2TPf*qM5il`6%pk&vB{-SGO+8%|N8^~ zOmoe;cP|fz9P01&#njiQ_d4^Ne<@64m#t!KG1ln^y#7l=X9vx(PUOn4lW`4jUVn8G zHTWO==j}XayqzpL;T}5R*?v8*6kD-2#6Drd=v_r?LG^)%td)zuvHif;AF|?Bcf)Iy z{}z{Xl{&^hy`E0}Cb&LKL{^KQ^DFrhlXXK&=1iz-0 z85AHKU|t_6-* zy#ZC`SBeZUk-rOP{d_bprCU|w0RJS#ViWLoj9M}057nfaHzy50Axakz=S z_`>=SosZti%!-kY<(hOU=h*S5?YRvkbexov@+5Qw&OfD@_e4rn2dDdMK>OJ8TtcOe zv@xl0*;_Cs?85<>n*{|n#(Fje5o@J zW!3*@B#TB>r|QzrKSJ2KXAO6$iOcA;Pzj8y!$Fdf=1=TD`OU`{qJ@&FKGq1LMbyPxN3{x-CWz|B-kSCbyA34MT&DpAIDM!3C8q^gloMqYKU>@RCx%U|}|Xn*E( zM*koGT+?R9HitJ?W=oW}fv)IWv#mv&d)t(y4MrK;6rV~H5Gu7i$+ZjlV9wB zmsvLFTle;p6$M&j}RhE?dn=Hl1g5 zqP}nee!AQiOB0PzMbNs*QXDO{`1Y|0Zc8Hkt}PWb71mK1^)}@EvKAI%ZMEc zUP1sT*+24V|52LFm*$JsDIdT|)ZU}BY%iMv5}llePN{QXLKO(kh11-5C2mpm{C0L(!MC2s^Jk7d78zpe4Zp^Lg5kSEP7sH^0fVSz7bq*Q>80Yh&vPvG`UXklcq|mZ7rbn7DXiJ^XIOLPsh)=Mzs-Y|H*y z2Qqfjv6c{yVoyiQofQ$;D5NaewvRzvE+N9ZF&S3*$X>y%Cem`=@OWN%Hz5rpbUhXG zE)8Z9lcI2mi3Hmb$2F!MM{PHh9%34r>96U%V-`^MxIHn_H-|>1qlrLS{M;Vv#j{Tp z1i_CQr$)l3HU8{YT_p=*HGHdT{~I2K7z}lsi0RQ%MNx3v-tGtl72u#u4xG%5{P?fu zX`y^8J3qKX37vZ5X6hlgMS;NlqyQ1XV_<8I$pE~QJ8nuKju$EN#m&1Av58>-Z!0Ib z*-POoQ%1M*Fp;&oWRi}= z$IEhAI*KV2<_)FRKTyx2p<53L@eEoT!mNhQ8Nj2X%Gv;_4HCgUZ<9cxPimlyjV|>_ zN3n!8f^t#Ne-lVz5!l9FWx;z}0$%|wQ#7bnM;R864XKjZc8G+B@)6-}k)^(T967!? z{_-taiFs`QTXQScCv$u36iOEqfrsB-+p~Iw4fcf6c-_@7SmgQO&Xe@&OVngCO3HN z5eqaBiYUm~S@TG3LI@Qt#EdV?eCss@lYE_EI?^w4$qegq#)FLXVGpLvsB?tebA*T~ zP^ozkLQ>S>;3%648;g2Nh-DV%@^Jk3`zOEaK$~86vn3<)XYnN{x_aE!OBaJ}gPy|J zn=d5%BqB~}VDYA(f=|m7?Huy?Btp?r#~uq9PF3CS+f*6{sId&X488!Pm#5xzU%&SwfTRE5*Bv;y)RcKf zEa|4Gl+k(odK(Zb`@`wMA?aWyR`TMF&Bzr_Xbm*Mxz*7%#iq=ahoP5!gx7N{hX|Kl z^*ngEu|CRcFuzvOWKGZ)7vV4^PyR4WPeEkS2e0C4OKgi1rf8{XYQmt90#03~;xnp! z2;nfw8A1eNL;H^WYvkv{Dm@hN524;V0k?QVj|}1z!g0*IJljwS_f<26&k%0^`7Lzqs&MR?&@_({`IUnmChgv7O+->EIBHF2_`M9zAW z744EttVulY$1#5P8jg7%Ceik~JGcU`?A;dtB*%^WKV0sPf;#>V@BqJQKM5&3go@bZ zT^6^Qhs6VKTj2KPudgOrV7MIRajq}7_mRAi76h?lzY$ijEyXp#Lb!gsNB8IYrsie? zBw!2Khx?j`St>;Q#1zY{HZR}=6hqVU;s}@)>H7Z3JIL8;&HAsN`S2m1yiW-n;-?55 ziu#LRBuz5|{ZbxM%Wi=?pvoThff9T&g&G#c19e2&UY1`~TPWDSUM z5S?BM=&~eyN9qR5`qym(mH87Ffr*XCVPfrbTdx1H{dj7`8GsM^+ytG zBm&DBA?d8O7i`bO=L8xfRYe~105YAqPpA_}%ox!lH1-m6K6oZxlhc#M7Br!Rea|(S zniq?^NI2%~tbsFXUy2-O{aCst&c=+NH`>*VUuVb7I-7_%ygVzsi6b#7i_Y$DQ?Tma zpD6njAZD5UE@7`zIzBs>nT$6|FL?RdxB}bE$wiB;f<2~bvCsgVcSAh0vl6v`FD-5) z^;t!O9^6zlw$M7G^(+q{p_^MD<>s@^BJ)zq5e+(7CXf8^ zt7dtNqE^=xRdoc9zNE+~rPbxy^pI@F`77c1=yRZ8LpIZPt)UNhQ3*q#8(h?~Lel09 z3$^n>)x_l8TV`E>-P_XSuwR#;-+kUX)jVx_Y`d;{4GA_FCr}`OkpsrpZxXDFzym20 zrG9Bkap8TmdI<&XyF-c?g z8$n|{mb8tqDS@Bkavz@R3BK?8-YPC^uzGs(b4lN>{rO!Jossjv=~d7IYQ8AcqXO@; zh=D`4QIpn(A3$^`!`~t^>koDiu}baUXOOqwfOsRTq77p)YamSW%&$D^UfpL!GSY9m zCrCPnqbP$Pr^rLFvfFPQ@$lNnRPoygN-$UC;&c%{yDd%VAyS98#Lec*ea>%@&s}I` z<%#eYmHw0&l*a&rqDZodoJQ^oY+S92iQ%3dgoDH(_1(`K?bq3egXmJ%C2geYvFj2( z)q5!;kr&tQv!5@$A+1+xE?-Ls9q+rlyZOSLOv6KykpTDLyTLaJaV`{NB7)@Evl$|l z(dlFdmS1r8*~a-kzPEI2M>H4Bp6N-#`UB*WhaZ=X@;mUa{@(<#K{`drnNwjwlou@& z9nhs|SgHb3wWlE6;2Id9jyU@Bo)^~9hNe1~z(S0A(wQ#uQ6CG2d5`{b2K$^R)YXCe z%U-t^!_KpYKgCA|c9Dnj?+1eZR9r5(;)B}|MWX~zc;2F`MAM@6?Mha7xxuzO0D$KB zoB_Bt>kyRrwy*O+#Nbm6LS1QotqP?*z%^1gfY8nla>L*a~W0OjfZ| zU5R}>=Ga+P(srsN?Hk{b&(Z9(OpDN%Anh_&>u=BXi*=IW!dG{Na~Po+XjB^g)ktwa zRK6XiQalyzPjoZzF8oRX?-qZ84F1iY6tQ#2`SA$b%Ipl6W=b+qQ_?`+&@?cJ={KCB zqV2|@gJ@APiY!4{;;kuu9zCXm+%@zILo+5?oZv$Z({DJ~T{yX$@`q8|NJ3~bfvxF$WBH?Wkip7aGE{;;w1~)GX+ZR-WB#t;N>}7GlkEDj5bfDb#qy{Zj9acN!a$6a3nNHmcJ$5{ETGy`Bl&v& zwm<1}i*PQ#-BwK`u12u^ihW&U3AK?E_9rJ7>4w?)$!R6+7;e-=&9+R>3T$S zUYj3fEsFnuNmv?o7;^d{v?o0B97r6%A?1^QWYDNNsuJ6}*ZiAz6zyhFup#mkC)mut?7$vGk4doFFmqt$f|7dC$}z zDs<7O5~|JI^2rvUSJ_&%ha*1}1}=W_MOXGX6?tf>a;ggkuU;=Jx|vpG7!oOLfW_S!zokKmjMjlG;c6_z zmY#pAri)-C{6%`@CI51SeK!;GJX)O?7F)ChOl%E0&!4gaJO6dQ7 zAfR{#ujEOHSTF>u#xFgJ2)q1~E*cD7!p7am60eEjcfX{7e&lm8Md#sst03eA@(;SBX$|(ik@J%p8KAd z2v9U%q5%{nUQEU{d8#^p(mOOZ>V1W~%Zp2j=hOw4>(LCt0vma5+!1&+Ikue_#h>BH zON|yjSE6i7wH=gC2Cz+6&r*AgZen_8P+UHNc!;SEI;w!sV~58DRjZhY@%{!;B`EwoT_Ye9K`f2|bgu7J67R?p6vC26D!v3Ul zHL8tNtZBQ0UT)gt+mZ4G9POR5HU(K>%Wz)phb$+$Sll@FkHP-eTbkF&iNuuQ?*?}F z8>Sc{oRRYR;;!^`4LjT5yzJJivaZ^2 z0hjHRP@tE}Tim>4H%-wJ=D5i?C9|~D)&qi^Y7nFr<`l0i1?}tK5Urwuiy;{Q1iCTw z@2Rt^Mv2?Axn%qowr84tds3+)KrR`{a0%YvS{gO=?*R`a;rrcO#Mw+u_AVVkW?1U0 zvRTp@ul{ckJbI>A)GUk7^P0mo8Eh?aa{4`KJ#_sH{5?0)mnn=AogRgtUk7-gy$WS> z1aUzGLCP<3RHAXdcsTT{Z&$k)46fPzT$ypSzigISH~;zFWsF$zVJk@v<v;zD=khIU#o~5t+{1FI}V^Q}Wn(#3*H!;sUxb-uTherFMf9}*c(%f0m5Wb!V%%|4ESO^TFMFyCZ$JoKMVE7yM{N?xU0C46e7_P@9(i z5Nopg7u-YV)8OVNvxUOzQ@sC6m>?Lyl-rg6=w?p1FF1?EaMTTrOGMv40wIeDg=Oax zp|D0N{1>X)3fG_#JyEtBs=+$>M)HTDpmk8o1FGbd|m2#ner za$c=Q<(ffA&(!X&+W~X{4_iKClV<8qn=6N810+Rs;u*`D=EGf6SKI6}z$bcbE6L-d zkw)qkv{x84D#B?Mlis!{()-~THEj|;_7Tr}Q$HK-6JB=mJkwJcVKi!u=ZE}lLf?n2 zp@Ja4Hu2G^D;aJz#r}H+wohf8@HaPd3rU~TKL#-kivvex5pKHqR5DAIi#lPgTaM>k zlXc*gJL0AaYJd_*T1S`m2w!R|D)I3mq;++E4quR%oooE@Je7V;9O@)|e`=SS18?P{ zxYqZqv*3^}_~VUjy5j|*=!Jj^R}K`r4@u_Wa}bO=RP z4w$URWva1gMan3a>v3>iQ`;&-prT&P$y4~#AA$K3k}*uh!!S&dr%J@FFlfEC8L1Wu zm0Lf0wVtP5aE^fFXsB;ew%C1z>&F&uj~U;*pxJphGfumG@>t5$&I>*t6o_+IF(^v- zg8SU_EpyK;DCkLMqRxv`A<-)h<$GcGqD_SS;9 zFRhJbNyj$}BY5WTOJr?ZufX%=vpf;L9>Dvq5bLekZk@9$hCDviRfbD!{ zzxslVL?Ow;-@IUF(`nxv-`?y4N2~vmB%-=Tf(gy9Pm=|7wJ86>5CDGnyj$726!^L0 z3m`it@-`H1h+i@W7E{fFbsQ^74~0F+19X>Mji}qcUUZIAQJJSejM;M;bBBmJ8Ubc( zFDHnrq15C4YGO=Jm=M+rG|~T@gAQR1q#dGxuNTV;Un&@9ylQ@3VW4$v0s{V<7{awy z%*gt1T4doJi1ZyoQx#!BQ`JzUb9&I51^x}s;S`W3s-~=%xfW!PeRS56_46}rJpchk7>@j13~ToZKSOv5c@F^YtiXx_9gvk690M(RGC3k? zxV>Pa!8C>AK9x0soiK*1=oMs-JRu}t^NmWYD=tQV*?E|OaDYy{Q5t5p!~+E$nd-{r{ZT_XvZbKz=}UiC-C@@iv1$U-5GypDGK*!!iZunf{69y2ZXfXyZQdFf zdp~XEZf<7v*TePDswRZxaN@LlbZ$0iTqt@&sQIt;b2SH^FX@hX<9XLKOvV1g868=U znPZz{-J%6*)gks8tYI^=UfV##lT`i?kWZ-^(MVu79V6953j|fcyE1H<(_#?f4Lb_{ zfiB>6(9u2G!c11zp{99Bd!58va#Bv5fG(U@egz1O@#a5_!Oz{}LuFvZyRaa7^<0s7 zy&2h<`i6Q!T03u>6s?{0+MAo?1BAn_$c-TYGk?~uJVR6D`iib`d| zCnEhpqPaAFIgJRD0vRx~)}=MW?!D_OFd&Y*Bgp1)#%3%jcNSIeGz|4`mw~~EN7%P` zbPsFl;n%rwXW_xR{eM44@beK)0z#8yj9uV{Q_1zUP8s!x&ih?oz*bBaiq+d%yP+*H zlZWIcX7tOalwmqGkMR5T5hC>5@wkmVk1*mCzWU!ay)eR zTZEYpCx2&*;94{QR{l8lNj{<&&?Usi;m)weZJW$7qmq_qzX#WKw4xe+>;(yvZf$?~;z<@JwgZEmMpKtHXDUdEu_!^}=DsyI_Zj%S;D41Y_PRgK)qL^VZQ>vQ zbUj3ONIJm@;tQIdyvx{boG`ydD34|cZWxOP85y`<{<%LI86S9Rm2=g^*z_RN=%N0K zCMU#aF8J`lE~MstZB=s60N1-DCnbGc&7$Gdspu}ozCx7MwTtap$%noup zR?fCfMT#P`p+IhaU3~tWs6O>JaIhBl^R%q-;;uJAb#IWQ&)I)2GS^QTt_0RNr&hI; zVY+3=hi$KyxMLqQWEq`O?zh0$rEIMQ2Ty{}hQqqGb06!NW*TFy7BLEVhyfVG+>lp7 zhNJBxdV&L|`x*;t7?D?p=n5CP$p<>S@$pb8yt=K3tT}<+RDO_m;AzGX{RlBAUV)u` zMqE#5ia*`h%ASp|@sb2!tbBE#(=FGvJ|oi9%0W6aelX{koKO4y`px^x zlcXpbUF!C#1meyaZ0$&&G3Xun5<|8Ry91{qW~h+igon~CbpFF|nECxaaw>Iu zri`!{{3IvCMZ=Lvcp+%#zcvU#D$quqQ-~v&S{*{-z09UFitXx{ zAU+U*=`@D%2y3MSd5LKey#3vkIQ|+!oZIxyf;RCbtwRLF=0eRP~8qBNzmfkBR2c*N8a?g+CiFwNpojPVHz3EkT88{98ups&IXn84= zI&(2LbUo*$Irw}+eJbr7Kc3OeCL(BX`uXqSP4yZ&U_3`Lhj&wkOF}OdX~uZR(Ahq|b*k*AEr9RP1rV)9Y;I9+uIG98j%b@YFn|#s*E_LiCHT z$^$)X;LbyN>;OWmK&5rmQN}gBg(6bWeSeKyv=PaFE94d^w}|Icy%7|sM?zM~&6heO zWW(i>%2P@{pA`w_tEq2F);enfeQ*a0$PDTkDW-YiR3cTaH54*rLNXLSeGEA0uN#ul zV}5M$QcxfQd^&9(kiF8{TuqIj|KcgfpV&lBi}uo8(7oKEGd~!$h^uZkxc+f^9iJv= zpu|&Mmf^Hds7S`ihWia++- zCKNvPV$3{*80x6LXs`$!Sj>y72s8sK7Tdj~FKKLyA*lZRSAA0D{(Xqim@o?=5%m zY2kjD`DM^We;UQfWl0oTB&&U$_WF%&z;BwIzM?O0K5T);w~`Ns=mAmcFU7ZOpKi3n zn>3xA%{hQ?u?utvq#08}!HrF<6$o*|gZ40@a}K2G#0;|&F-P{ARhjsk&JF+nnYItN04Zvl)%nBwfCcB1MDg6 zbvbeP-KT?%|8rjslEGI0KPhsm``@TGou6!KXnx-iRZcHlWDz%oNbTW%*c#(gVV2uu zaZ*Wv(b>$W@7wNHh1kDQNTjB!^utNJu3Xkf9(&fWM4M_7{Pxi^4)f4jahD%eV>uOLAF75~S;_30D?FK(6sQqj+aR8# z3Q}XIoTbBxD%&?n2+}TQ^s+if@2|g2x^GD`BAsK%6uwXmWzwGB``~6GI-m9D&9yG6 z0@}t72tEmrvI4VLY7ox}Xza`hly+nhsR^qb@={u5^Y$xIb5|IgN5nQ!lE+?aR3vmH z_l;RyM4Sv4fOGE}iSO0T*D_m7nVmBR+wnIIcgr@1#7gwL2N)S+%?j2VY11iekSKnV zu--Of%~_iBC$PqXTeHZK=Fv)@n%QDFQNDNh3ay>oZj4KfHi*CYu^a}UZTUS*`RFqB zkXQuOb7_vYV`n-2R#PD_3NYmX$?3BxYQT&wB9yQQw(nt6ONOR4R=+fN)iiUBz9`H_nPlYLZ|>t z<`rxA8%_Md|1lE<9C=AMhs&<-{Zvogb#q! z+7gD!B6$JlGx3_*=TPt2r$1kpYL)lH{@KM)8B$YcKQqYv6A;1UAMd)ZT>w=hV{_@Y>z9%iBwbNP8jv=#?Gqw6Cm#e+K zTTWveRBXqm-xu|yGB_FVmS*h4z$h3U*trH}q2gWO<;=--RFAkUN9Fc%4+#mV+#D+F zcJH~cVKV(^Bwp^w2VahYT>-6_HHLxsPYYvLFGg!-KDPd*_Jy6pByPB8CK147PU-}l z-i9Z;iqY_3rOHZ4i)(ezsMj|3H(@&;ZI%$zk>X%kr(xqIvF%I|pcRDh-3Yhrj4365 z&PSb*&up%Xq7@Po?XBW>HPz_ejhYpLx=VP1X)}G0I6KCeuOu`L`NM7a`9F$Cch7WI zk2%TnlFvExsndU{(Qu`-Fr1UG9dtQTy1hfd>WWwH;-OWrI(=8ySa!7UdzbDf^5bbC z7_^;x(Z6$9Uv9TR1#8o{%1}CHu?Z;%zag5SYPcOhk(MMCe%K>oym$93qrp?Thw0k> zscUbjA#8CxDtHs*cF)+vN(RJhtN;8p&Ozp;i7()uN`tDXiY^n=KrTWKg)jVjsMJjQ zzNhh*qWu2+KeeF}1FfZ*6GHjI?`}c+g=IKAM64tzAU||HgxxX?Qdg~YswzhH_kJBwZ{NZU2Uwf_%fk1 zuxs8@&QK-Z8?{oy9U(*)^VM6Dlox(L_CzIpR3~}o{*X00Fm|I&obW$ej6he}6#vz^ zSPia;a#q`JWex+d0_lB<46>9Ak_S^Sp$-8S5TJz`Q2?)QN{LlSQ^Lbz8{Nr{fM>utYB+fD2qN@QzJU^9$P?eB9Pfpd$_Xem44N3} z;yG!%bhg7vd4z&7O4gD8B`5c!DHF>$NXPN(awM~pCLwg$p!xOIito8jQCY1e)`PRR z*;f^uQMqS9zcm-TD)(XzmQr;jUH472HM5*G*p6}<77S*ElUV~S*>-CnMu^MWV@;Wz z_~p@KKeCxisd&qLffCA@WyGrIir< z0BAwYGs{J<`zS&b1(abSG_=U_$HkrG;9#fW&N`P#CHWw(e$u29CS~uyhV_O@BJTx* z%bq}qTaepJ#))9If`0wV>lA^?jnngs;naMtoS+w1sk>%kS4R~cPSteBj`g3`q>pJN zQZ+guFNkiyOP_TWfYNuUhJp{ZVw9JsY)YY{7 zSiQ_IBrXI;FCP$nkVy9JJ4PY+jrMXq*X-s;3CI=UE3~lHsrlxuC%=8}TkYhhX8viw zT%uG#?HFGRdb$o$1N~8rqa&TYNaA|IBzfv8nxAN{znu7gBt#0Nk^)}&-xNNM%X>IX zW41m=c@DWg5mSw?6eE9r%C0c8r9zxBskb)lZL%h}9kr*K) z^;R)-j_N&1{TTz2nZgI6SCp2{)R=gR7QcE)*f!-h300b|O*4Z7%0EmkB${e#^Qw|isHRTho+f!1X~AHGxg_Uic(TCo!s`l$(Q z;u=>jBw1eGKL7r$Py}wh{Wc>h{HTz&lA1NA(>9&&=OKSTF3od$Qt+JJygdXzdJ=6v ze{*s)DB00WC#g9Y07$%`duX5!{(Y!V!Rl<_Uv+t@tAM>bN>$hI*Du&_ zPn_TnBSGei8}nwl<9BI+{fa89fo0XqUN;2=;7?^FMVb&S;Wa<(#S2rkfM@ri8WLu? zg~19Ul?g=xD>s$dcCVGfrWdhkb9-?f%>$7JyNAiU5j`rnO~*!I({j>GtWiRPpbg6a zZ^qUc=yWEyV1LlP{9@1Dp-+*3lfCa_U1K`c?~fIfA*uw@Y>5(UgA**nP3pR9TQ z6_vtX)4YtYU3B|2guP-fX#4k%NwS-q>EO zcJ(~R2ko5fR%g8I5gzWueeAj188bHH0>^}yeqMe|JzC*3{CNv6snTzaETHW%s9sK5 zG-@@{f8KoI$XWY#SBCB%XZMGeb~5u~BR=)$c{cl{d=MJa`q$>rb_SI-w{$K+$qW}L zY_1z3Jhh#F`M%Mr5!0}pWs%_EWC7e@FlWO3HQMp_w_VzQp!HW9oDCo8hoBR4FkXrWZ}ZSkP97N&lfkd`Rn~;YHWnIRv&e?!Wjb zu9EpwREbll7nxpA$ar(QH@Mtf#QL&c12-8ziGO_V+F@J&!YSk{{W2Ii5~#po=3nK# zUs2SDo%%YNr|T?;4(tDG?mfezSk^Vr9&!$nK?DIoK!QZcpn#5m zzGZr1AL@UZYMkpgbTJolpw+ow>zG1?gUcGl@@sCHm_J}P2jPI~nLw`kp6`1W1*;ZK zuriSI;@4Mrhz^#plmv!hBk)89es#I^pPi;Q<+`{HoWx2VZYIRP?gJgi>`G%jDaz+3 zbHwJ*U|Y80cDPirBLQ~ebY<0cIIpj+x>Jw;>}02lOW%s9_cynGZyRX_W|h+GPN(A* z#aC!~OV&E+jP(8>_K3Q|Zx$*}J~?Uov~{Z&%yfJXGNa~qOrP0*L|R&W43da5$!Gie zYxcsnWKK?6;~PCHf>|xYo5#R7!NpUeO6zv_`+2LN??xA{qr&1W_k^yI(&j5A>5>!e z%P=^)^=<{ve!|6f`&B(wab7>QGagxa<%W8uCAIxx*F|PL>LEErTWY zx-PD08g`p*yhxn4nx}ieMX*_IYoRfXFkT-PYHI!YqfaA?`f7zE1F#n$~9Y=d9Ik3qP&&S zXUgDyL)=~>rx?E$442Z^=fZ|6`s9B*kAoh{&>OYjob)517Hdr_4|{_wZ>OQoD35f< ztg7x^s&E-n90p2*kJ^QW7GB2LNDIS{`oVOQ z*(9bKV>lSM6fC?DxT5${f4O-LMJM2pxt<=d(;a%pT~u-+vsG0{M*B#T*dizTPM1Mr zu%@mqxL@Y6aS8r{0k5eJ`R7}1#kVrYLS0IV8e-jH&$47r-5;gg!A6=nVztS(xGm$>b6R4*+daMd>O+iwQW zj~|qs_U_@vPDQEE-PzL{Hsspn3=zPyw=lwxj=6A z@MoFK!?7dFEsjDs^%$okJJ5@ou^Aj){Bd@_ArageEZs}oS80(l`3(*DhG;xyB%{rso-Fn9?HwG@YhB~66h%^cLi>E?3@gB$~ z?*yHvL%yH(J*?xGy9y`eqo2E}_@eSzWrE(=o$p(i2);&}57cK;3A8!4+B&oQGr~^$ zXOo@>cdlZ{9>$iT`aBpsDRIPB{pAu+$7FN`t0{bviw5z!@sY95z`XWr2>s~iM7QtJ zZkSV!NiiuC%*n$aotBH-Koa|LN$EA89Y)8`!a8YU=nwj%>LTqFh|VwcOE-HbhIdp z#@Ee~0~Ud01?c(_;Zome7ZTlXjU zTI{~eNa14 zDx-Rm3!n9jB;~M_Wwc&KoRt*nUrNWRR|Qc@XpVg1)wAi1ka0J~<5T5hF}r5dRWFfk!yl=)3O`%Y$CKfF;Y>e$KJz%TsMdNq8;M7HN^o9fcLL*%WO0@@R4 zMFDRD=D}2fLb8$xTu(og+&IyCj52cC{Y<~X!qLG~Z zilj}u_56$Oh?y}Na-TlA2&JOG0RRrF{@ z$V|HZp(AzY8ef-baKv!T{R#d}nSiD9pfhRnuqV24wShV`#3#_sQ3BXa`A8)}HW+yl z?K3+6ETA7^uf8Zz6(%a+9!E`Q4Vk*0Iv#94^hSbdRpurk4jT+{?md4cv<U2^3g&KcXaUPoyEfD0|?K{zXtsEuo$>|R!f;JHEnnFL_|g2{8402Xga zFPqYYp##dFOSPXD2$Ea{_Tpw@Q5u#a@Heu}>!EZoUHVP=`~w4j*@>Up!L2?4M`u8u z$LzlOifHa>!&0@G_IqJ+ry+>Gwix;MCt=^H6ryx8xi|>Z!%ist+~tIzY@A(>mRb4q zaBi{RCVaQXK&|u+{gOIJ9j`ivwblGyYx%#~361B< zFVtOKT+Ey2DZ0k?bmjCe*?=L_-N5!Y_Xy0dYRj@3!7?^7?7BWXw zHfve?{b^eb)-YBc?sv{Gu~_@$woh`Eh96w8oS#sv;)?NJvy1=2pw2dzd>dO{M=9T6 z$-LFq)wS=KEVQGyW$mE0d!hTdJ|oJv7CkS+JW=pKf*c4M+?Z6lh#*eG&!MLMv(igOd1 zh)e4~;oM~EIc@0)P_9zuaEh~uZ9bzD88kPd2&>SOkr&c9LUmrObzz>V0Y3@84 zdP?uUdw5uhCuQu|C_lWi33srj((Ni_U(ImV?y6Y|9)a(x-k{Ic?$dinq$w?^RrjEC zoL0xQ8=7JpMYg?d^wCQRqz=_?-*0e-lclgR*X(>AGW4A*JQG;D zEI!{LLNh2RPsW5c1iegz*aS}Fv9lGX=~pu+9qYwDISL=nG;ZXfW-Qa_4=uj_nd_fvAie+Gpvx;Sar;rBtYu4QVPV#72)kwy>)>6YMe!uD7 z`U~C$`aIZ_9xqI-ikld7B^l}14lc!RK=WMBo3-v9V|PF)eP>iu%>Haa$1=9)l?2VA z@$iq!t^`>(tX^Ux4~A!=zX~t{PRp}TQE|8)8cSY3HG=_=ZzbCZmwb=IV)*bBzMeu{ zS45@Fxti4oZuBC4wPWjDOYPUU8oDo~5%@r2R0%%)V0iNN`mX(ft81_A>{)x7oXe9r zcIgal8FjfVHHjYL@HXtdd$2UDaZ>aRz>TD1Zyw=4ONd?&B$=bcX=ehOI7vF<6(~#y z&?P_)t_1_^3i6Skq(j)F(~GSrY01B@=`F#G~s>l}UCBRb0=uUh*-$w4PI3j(ge5 zpdC|HXmYHkbF3DWuP9lD6PWKE&(Aa)F@SEkXR>OC(oMbpMqhW_^!aK)($V(pyr-&p zWuHKoe<1SXS4FXchq1)p9{pHIanZwn%v@-HXg2Y**10-|lD?z>!-Qqs0|Aa?tS5tB z(k-7az&S(xEJx$KmcBjWU!`psmCNKymfv@&A`mf@OnD%_G{7@TZPK4w;E!%74hCzwF~5Id~=l>-_XxA z)+^m&jNvyJHUDI5flnn7;8|Daq z6J`UBgy!Ui0fzMbF^qTdTIlIDpQ)wM&c%-tXq-BqL3);hd5-{>*@dh&{^ z)_iQumZF3<=TVpZ7lMU$tD3{F^6T=Rv-SP{73_;=F3PVkaZB^?*S(!Zl{{Q(Pc%&q zJLwV2OF=io^X+NaM>nFeIz}g3zFKi4Y=3tTHHTL7;rAu+MK{{NB8g}3iJBZvalF>+mkK*8lDN<15-oCFPB2USNn>Va|WH1t- z`x=jUdDvw)z-PlY}B9t|0=+4Rz-PH{L!+B(*+o?Of)92anL zaor9)y8N(e%! zT>~f6`;QwN6r4qk<;!gtafFM)WSM|hxRPAXOSgMkg#sk-3beac?#*KasNQ@c6dZcn zC^^j;0j3^FdzA4)hQhd12_-B(Y@RqAfOeld-xRxfL!FIk5@y4HxYE4JQE zoYGvZ>f9H;ZvG}SIIv2%lu#Ycm2StGe4Ucj8mEQJ{pIv{ow4p~>sSxxyIKj|`Zb)@ z4D4Uk1!*7Krs<K67Oe0#uv zhmeQTbQ;JEVg?NF3A75;MfWE0(e%Ez(y4p!-lM78Xg$$N%7zA)(g3KGFa1RPnU+Fa z4IZ0FQ=m8G5g2sl_$JT16`o_#dFY4zruYHSZ zG-|;vpRkcLsjlY-0)ab`jcm2}ZI6+h1TbQ_Y0s)55@tv?R(qy}T!~HbPDN*C@JDR+ z+$Q(c-c7hVy_S0AJeBWLg6D=wKx3K;+9+T*(E^in@;6TmuHFu9BX3PbR;)TQ1&mjR;wpGY2(|uliI>DS&RJ$#xC0V}O?XO21?hQQXc7JABO4G?wW){6l8fURMU%7kf**E#IzNg#Vm5GV>D97LM zyt|6F$=X;hmBu6kFQ{G4&AyxFOxeBjveG+b{qxi4+aa58D=Te6TiBil>e=qs1x5~O zdDt;W8RO2Kpqk9~{h&E@0$cii^Kt^O0JlknyI%Z`GPx)c9~ zo2?YPEV6NSQQa~eJiSON1QKk!LtFEyCd6Xp zrjx!TLqbB#@W{*ekHkYI+4_4{Fuqu=ei<9M7{r|rt2<#+tqulRi3F2wZj3UGzj6;f zPtbMC$UY8254rDwn;sXJD&{xL54QQ9F6VHmGWqmLZgp|Zo@6bn)Lo39Po@ea-Vk?d zUC15^E7v_{o;$A|64`AR9ju>gJm(wAYCTK(wqPxV3*a3xpL}zY)eP8qKKC={?0aZ@ zf}7uAMRO|&(0bI|dc$Sma3t1@Va|JBbboi|a@N`DEji$BF)I;ps2ge+vOd_dX5Mtc zRlszV;dEJ7v$RI$xt*QM$Txx!2-N(=z-|HXBZI%cGUa?ZI#Lt~=uJqRAn*Z!wFr_osKAD-C8=2Kw zqXX`ZHwaz!^2&~14L7&l&ev+pLBLvD%VvzTD=7aCg+ zj!#n@)cKk}{EX+lLhepV$xb}mX^B!!yIP$)uYb;T<4WN$wl2uq>*L(jrv*$P`8T<- z%K`Dr(h{NVdDI~DY3}OzF`B9MB6NjsYi1j}O`~NdWT!SX^kjm3di2+~s1{+P%ZiK1 zvqYXB&fv=3UV4Qt4SUNEd`*8%&TqP&jhymDgkS?vlKP6~!JSbFElWFDlLFHrV{4a< z>tMUhyleuGQ+z`Tn}xQc(wd)HY<}V;4n0Y!7bsPos^dSt*Alc=q&;1T zKW1upQh;!oto)fjEM5`hyIZn*QZ&%;OGXW;CJ=y`ciK7WF4sL{xnX*lJL|XjfDRK> zzu8GXTUR5rEj1X_*F0sEM&7cS(CTk#J6VUjdE?XidMmS8=;~ZcWy$wO3VS@>ES<*7^!NO?RdF=wR;R{QI89rg449vUiGuahlv>d4=i8r@*<;Zc^|q-H4~a zTEFj&^VW8Jw~!8XId9ab0(BFE3``eY>y>%h)~C>;lF-v_eVxLi)O=s_y)wSJS8KK*3pnkuvoIh4CdC~qy6YFSOVQ$q~kU7RP2 zOJ5Dj{ydXA`?*_oL*k^Vw<(w8a-+__`?&R-ul1y!6F9jIb8|b1FR%>h%)RW8xjGr_ zao%RvY_jMV-^sZ8#4uTi*j-;u*)68do!DI`UFF}JyJ8yj|EcOWlFtcH?rXMT7J)m5Blh**Vm-Ii9jRNX$LN@Z_&?51mhGO9&X zZmzWgjj&Oj#A_G4q`)6lD;jmyyGmjOx3V5^51c8%Xb}44k{9ufh*xZT8jK$em+m4N1eHl0U8Unk|UczWxlEkdf&LgDvUgA>D zMXTOvrrL{_i9w%KMbmpv-WAu;+Ij{a{iXGXjlpA=BmRefG5KN)t2QuXN~COsbZ%-3Cr$lMKz`aikpblYOO0icR5&>!I5-Y4WqSX+-G{-yHIT7 z#cRG8gM?d~f!Da8u0n~MTAwe{9}f%CX|40BhP{IzHd(&}2P_vJEj5qaYp&LFN>lVJY2nZMCc9R=VL45;rDi7kXZvwjCEYJ|5i#Wmo6bf|eyVZsPzy5G)Tjx+|Zu zm6%aGh$WPXTD?~BeZTPov{D%G~eSclaiQmf(TQZi!6^Z#-OTUsgj##vJgox z{_xfmHO)dQ(mty|YnpnB`$ku)>C)v29PBSi88xQnBop6!~ zIDgtNJ%_cYhYZ{{!$;#=(mPV%fS*%X2`(Y!iz$bYbLj{nwNCEZ!<56HXlXQ>-0jV| z>}P*~$3+0XQ@M(5fUQsJG=Dsm(9blc-oVA7zGoCnD((b!2`KDEq3ZJgz~{Z#{yzFet*P9_n4?TcucCuK2^$ zvc4<2Oo}r2giypBN!zJ?Q3{=vo43o}@zK2@7qCq=J3mWja`b)H-)W3*Cvd64?6jal z+-}hl`4kHmnf$^Eb-2;pdpN8p)2tPs$nT(wYEK@7Iy4;aTVwf7XOWL778Pu`L^!p0 za_GrO8t^cAM_u~6cMooC%oE77Opkju--`%~D`HxVDTM51=hxgV+;}}oK~w?ksk=8H z27}{SiFgX`*f2gz`Vd}%aA}wT#81*h>W8?F_m2Yz(29-e!0ZT;vj}xWctBY2l=f&LnfmfuX zMt7TNqx`WRSKM>@TtTvypPzAsCx3=nf6|zw*VaxW0nDTZY|B^tiMzP$pCba^*|=D8 z#E?#3&}P$zw(HC%$falntt30iF^UuIM?`H~rfI#qg;u0n(o>Rt-Ms1A`y@`0<8hs{aGTh!+iu}r;l zq5)k9Ft4?ICh=Y^TT_@>AF7f@Rcn*J)hvAR$Xl}M;%x%16TcOe#p8aGt{>T+Wd{+z zr@$B@5NA(hS2HS$8;hvQ9ag20$+5ve&UDkWU`u7!PuD?)rp z=3K!~cAf7GH_%k%a_Q!Q^PN(6TO1taO!(NZu!p&`T)K;mpjtjvMpeCsRM{f>S69*V z*Q)Xnsnj3&xwYfLhhIutczYtEn;1@mU7K88McoB_%vCK0L^JV?eY^5A#Iuwd#R*{S zg=iTqRZLGebGCESu(l~@{6j>?>fFIMaC!6vnKQdj*MHo5DpUyKDpz#5D-3S$m{k&% zT=GU`-tpIgyPAnFFy8FH7;xMrqN0Nms>8NFs|daNtW@1`Tw+7hSalUx1dq$XO)$JWcIii8u2wKg&PwKnhHrIP5;R64$| zQ$;(@BB)velzM(SQB^;y0D<41kk0wRU5vp9I6U*0g;%vwB4L-GRlhi~DTdwxzNxB>vc-6GH95aok zl7{yQ3j%e&SH7r(OY4cNZAVEd$QsjA(nEs6=mA+AJea`FRZ1e_-9tcqMq?;ti3QW@Og=+2tGM#Bk=_a*EtFh z8OqsU2iCUDPkuI3_;2pYWeiKIpBRcJrf?>MlaO=xWF8FvQ1dCB{4rBa(AMcr7r8Ul z^z6cLC@7`SRqWzY)7nB6^=HbLVHrX_Cum@T&tbBGf`8p9Qi^*9*J5=gesiL9m&EaP zdj7=oyGkQ(CClM+uRH;1(l$$g+;tY2qh`MTde1<~!TMhXIq0J!`{LnG=n{2bi~R-CJ!3?e zxHm=wVnAv^IDJ9WjgE9g%g}O58C%5+T<@ZO@1pIizOv6Udx`KC2q07e3dbrc%1Z1qnQvg=?AQRv&azGv)`EfUBq)#TldtDndAtSlhh7xQaQka30BagzqmxN z4N6U&T@IR!3ZyiOiD&t8W0WzD_c7C-LJ=(B^oQ%Ai%alI_$ZK`t2#-J?g34Pe9)x$ zsQ?H?{9UCYwsme#Qdq5f_ht_GRd?;--SXQmaok`Lh!E8S$33Fo0H!#HC< z?YLm3Tdq@}=%9EyiSP86V}UynPQjJiie&=y`oEh4mZ~eq=`X5ilY-a*XTX2c&H5A= zgtTPT`%H=wB(ac!J-2fjdGc5FTyT-fR_b#0vM3PS*7}^~|5L`h2f7k*@{fO8eH-e4 zFPsT6PcV&I3S;0KXZZ3bKiIQ@#T(5_YVXhQ)JysB^a=l?{T~_qesQQtt#-^X4da1Y zB!@9)iI)rX+e{Qv{e`?Ec>fAE5=Wk}jb4Qb2LKqhf3FK5@C0*d-$nBqqyI6_buCnZ zuxUcIf=BCD51<6FK|j&R0bgfNigdL2g9r`)7N&=V1llwKa_3oOi*(A-KkQg-(TqFZuQYElfp zT}Q`y9P~+aq`UzH^vA?O8&A*wt8opKLn|ii=>W((IDrz#oiNY>>A`|V4w{AksHB0f zq3GlqVCw#W^;=Bg!+$y-Th(J--)~+LYu_e7ba2ONsS~Sd;f>yH#@M7KiE0Cf+Y)+x4n0N z&^j&7B>5tf;GgJq&*lBLa1T)MJNOm=2{4X_wr|D^{AFnkmfF69LI53P?Kuzhj56G2+)h!H@px zp*tfCP6nP3kjOA58GETh1*30!0yH8T}~*(EIS9rROI>OqD|-@+Kc`g zq?@fP-ZApq^tz*%3N3E|ENz0YZF9e=WlevZ=(|eA^UoZQA7y%(6XlV%Jpc`BP8<}& z<)4Zu#Vf3F-q>+~d<^JLmCC8ysNx0t7Fgms9c?6Z@hkUk6g`~i3H_e$q8SSjMAZXC$$XQ9kX8+*0|sX*~0s1UFX{+UrnB7I3Mz>FnwzB1FFA9v3I*miFw4-p~h*jZ{G z#P+*6O~?l{@sV_#sW-}VqfeM#*NyzCGTR-Ds1Oa{49u+-&esyPi@2ea(tsh*uyj|d zXY-B;{^LZ*xWpJ}9nAk0e@-X4DG~b~W8{2yIO~ZgaQIp9ygJi=6!Kk=B$NTCT?oKn zAz4W}W;uG!1_epnWG>Vm(N$1rOcpX~_q<%!LdJ6Y1C%gkz-KUJzy7wVUEedFmlssG ztWXtd*(LGl%!g?JbxF=xOTs|pm-5MpYx-U*e_8pjQ*Dz=MnK?kPAH^}91^E;@L4dZ zY2$R3m4FP(fWV^eSg|Whg4;zqrg%xw)9oM%gp~ogVy(}CIVQy#CqwT|_-F;tW~Fo& zbKFqZdyxA4Y&%I(uQ>f4ArqE+>4tZ4QkG_pLbXu2{gc1aws)o@y#5|ZM{m0P**sok zjt&J5xTt*6oSx`ufdWMkg**XzutV_9lbS6x@tL1KfEzw+c6L?(d@6J_7wPm_OwMqX z3`sQ?g5<3=1&%pvg?bKC=vDZoAY0*^=by3ey^^M*gqR!-_e!d`i%$vQy3?17y|3N) z*Vr1w9`fDf=u&VR+Vj~)&YN@dLz7&3sdc-E%ZMg&H*-ovcuI#lsYtCu%pV|PDi1Mk zaM_Qs6KFsS?QW2}^{`AeyL|P_XbkaKjH2BObR2gv;$%bR%Ds2#t@mZ#G&-tDRc-Na zkJNA8{=Rb-T2=VoDajCdyl{UvXS+{I|Bbj7xJC{Qeqa`Dc4*HfcH&&?y<|83+5vOP z@kZaX^W#q5Kw|9X(*=3Ar}L+2ThqZ;*@w-luB=nTqrT`N^O^zU2A{!}sGXjlyK@Y+ z0;We_seCWHJ(yC|F@cgAwQ6cTvU5ih;@^6A9m+e+3>Ec6$Hhb!Fd}JnJt`qrj1F0h z`+=F-Qygrk%2S0S7dcOKO8kdcG8HJ!)vG=mu>gA!f+SKUD>Af^^G(pvYU=XB-7;`w z(Nxq$ZaSfnvaJp@zI&Eog$yNO+%9%Ph42*@;`yCbkk)?K3U4g>Fdu*|ZH(&DIcQ!* zhfss_x5_0-WcP?o-cZknC=vn6;M*!_$6f=KY4pk2!@qf4)`pCKBE(OVKJttQYC<2W zo@LSEgT&db;A*_$CkUs5_^H!J>gW1|X|b}EAtdi5+var%CEraE$u%ZKUk7uoGU#mM zgUQDe1sk)~RJR-oFmFh&PbRw=BZJ;O73ESH9)FYcB)T>9Zw}U4EH-vd3#-REF*rEs zpJWJU{fdQTZliOeYGNfwV597^GqV(Z4B7yg_Meiz+M*L46^4& z@h?8EhX3zS{StbE^7o;MZ3*{n8b}_z@AddU{0g&#LX&3yOLIyiVgJ+YBWtzU{nSA( z$cOnqp$zQ*{5zmhB{wZj{I?>Zv-@P<{`-BEjOqUxV6m6{x0Fv*4-$O63W?=OqwfBu zy+d9WCcl~fZ?2S`zQjD3yN;#N@fZ6SVg5H)=i>D5cKUDMB_#jpp&NmH0gc7KSlj=; zS8jBP*$t&i2V*4ri;({>Y$fmZNSQhO_x9|5{qOh94rlNKqQ855Acg;5ka}Ce^%p&J z&!&m(K9T$|_z zriJ}=i`M7Nzi(LpHTpD`m7pAJ4+>K0esEaMIWkt!Q-cC07u#JF_S}-bT)og6vWDl* z4=VziWJx-#g>{uPjl)?D2+^?sEw%yHc1By_B|uvQ%1o2(eH#^YgeNoQUpFA5+La? z=NQCCKgmmd4%W*}@_@9%UC=)RdP&_D3z^PTwNoA9CJeX0h3R9BziFZcJtp{kyM!vs zNwN>Jg$QV7YFif8p>>pw?GT(!lb$0V+e%n_jjQk*W9${ZML@vUPDl_5a_1X#FxSDyu&D8UMtoDQM~@&rj}cJh?G z9*48qPhDz&?LEjdyy9TG&2_mY%!=mnVv-jpuWTO z)qKWK{2 zF^)gp?8vHm@E;sJ@z1pnVS+vE{~!D;vx=2K_Bu{`AbeFEgbPmfEzpGmhb{+w;R}9D zT{usmr`{^r34yTaLX-)2&vI02z~O2jfph|UINQ(oH& zz{b=pgOB{EV6B85dn?qVqU$ZtKJKk#4ED+9IuAZ2r5cMSDuW-JlJbudfi`2vb)1jH zZOxYSm!@DS12@$Ic@-m0dpFR;D35~<1YDo1Sp9;xn&a;o0vK#RSy%;@J+@$a>1Gsg z1K7KdBu;Lniku&O&U)f*oAd6D3{Z}@cNZ7~{7Bj`kaH)k)FTCoB}fosn=RD89CVxn zP^{F~l?-kEfGhYhn9A7=K<~mmrm@i&NE1U_cd|_1uo4WEO>$AW1|Bpw(}DI! ze#`cR5k><@16Stsku$YtpjkY{|7|<@+O#AyF4p?|kVP(Lw}( zs-~9@q`=88GF$=ORKjqq0Pq0}(wgWZEyuzCkn-XsM5b*n9=b=6ghky94Cus94*bD3 zZ-Q1VOb}k?-Y+ANX~TRpfaw<`dH7jSngmS-3_h;IlvvVtS<-`c!LIr$ZgFXf49VD> zhNrMs|J%?bE$3c}XM^}(`<;k0X)WoM-Fv#q+|{_%b@r|A%bo?b`EDwQqka&kax8ldr@d#V5!5Ba7Y@+jpL8ce zOqg&Kv?*|005e^w2NXDEfF#&w6@$rzIf)Sf-~hl3%E`K_Wfgl(#W5)-Tt$)sr(GB* zEw`TW{fvqPW0E&85Z35haU&6OPn;mUwr5kk0~MG3_2sc96D$}Ey*##=@6MC^^*1xY zBo3vTplhEI_Tw@+R1p9}t-ENVoE$WxBqe!JY53gp-nz*O)uUq>(AmJm86Ca$8q_&4 zk~5VYI3Y99(kvlu3kAVph2;WB*^Cfk7zTXgXHJ2$irRk`!AbxIMuxbV&gD3I$PI8h`~oL1x_|*xGwL1pq8s)J#>PME^{Qgu8+(=u z8dxsm#2iS}Q>&N}|J`Z@Fu(YAc*j)HwQcwO#0SoSwlk35n-3myy5j6vP~ezHHk$9Q zf&qyf{Q!{lAlkgimM~swj!m?H-9{gL$`FC*r_#e*xW58{q=4)NyQ&+Q`7-^C4 zDCd(J>+Q2`*z&sbuM_8As{DPnc2iZJWlbi>-}t1o)0f^m{ic|I!uWve{|{pPznJ6S zvj0ap|7MGyIRs3lo_+!pe;-~xRJz&gLKJ^>D;^spgKi2QKjiSVz`D?PGavdO2gWO{F(gk$^a!gyMEPcZuC6Jht6V6ov1_lNp$N~GI_!kMu#(r;|s;K5KIE(Ycg##knJ z&R928g?#f|m6$@=ditOtnI^%iLYYe=9Om`=H!gBnVmXS7R=yqMa6mJacey0)x;KAd zHiwYupe8x=firlJwl4mYk+JNyaKxt@tUaCENGv}9S%$cLT*Ww!cgJm84C1DXO5&Kq z!eC7qj|bBEeLx&@7!o_X1`j}HA)~sew;YFI`yA%rNpBPPH_xy-|#PO5CTC4U=X(pW<1sGHr!m*z)X*O zS&EQxxzPweAKfv=xq~ zBx)mX}#8FgbWB3;oq64&uUH%17|X2wqTsmLD1XWO{IB5ECQ1N5Lh5RVZeBACekF zqNZ`ZC1n^LV&k^ENRMz^6jT{@2+M{hKzPHvwYx&H_}63}(y^JVXtkxa3AF7aeo6H( zqTh2EPx;A>Y+odEtjE1WJPjm+bC5=G9F}Zgd|F~$2WM+_j|NMhsKS5nmV?lUcr}-aa1W%5lZ>odW;Q?P>as9q7^IK<7_`4gYbm|e> Vaej$eEdY2xm7XY;-?s?=e*lr)>V^OS literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_27_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_27_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dfc4358fc030ed9d3a8b1a7986cbcf8b1e53af93 GIT binary patch literal 51850 zcmeEsWmr^U*Yz1Xr8@-)LAs041{3i-l#rr4Z$dy1wH)1!o zl^4$vZ|Bc<9{v?;L4rqbsU-C=eh)vZddBG+5IBuQ4xH!*`fDOTZRY1(wp(TU1x~*( z&<;G)T@K0LG%JR%vi&`ZPX*I0K>tqJ=$UbRl>Z$MdlgdR{~p{9w1Z^-j?YAxlK=UO z3>(&`|5jxP6RrJQ6|WZ;#rSWP?y%rn_J7ON>HgIqvpBU?(VZ` z>}KGre0rgbpm`?{KPV?QLuX}G5HItHjfMQ(eJc_&Neks$PBv_^;1I@qe&xRSK?Anq zkLAms?b>g(-wY<$wT!+ae;2*rE2E~oWN;vsyuS?9R>*tVvM*xltod$6B&S(S*ntla)i;2CZ8T{@t}xayzM z*pUXtM8+NuKFmSEiYL1MPL zC(0ozYvN?VmbRAyZ63voY;~5(5%dS9JFWcuz}wWyyFO!@fl2b+HZ5i5c-c;U<;H|T zZ#JK#lkJ#>EI7O(j2Dc=xOgTLj|mv?VO%_N6O1%;qtjNF<70DOkb)%+`X_|6 zn4VgeIFXOE(KhhNL?dSR$~d1}`V5X}Dd+0-bpC7N>T=y(oA0r1O*9#n$SC z%Dc#2navPW&^2jh)oWye8U=V6^q8*u2e5=?U0%LiDD;NRAl%g8$D-v|2=0%~Hr72i zpvz$T4Di4{G%RBt31SDs2HIv@*Ov%ZHX#s?V*#7!9)a(jw@A!p73GwGldRs(FLx$i zs{%oA{FS>t&N~Kxr5g(Rh_k|myiz_3!gZrrZm5zwz^TFMUOKZ(zi*CZ9SL~8c9#s3 z-wWl3EUOz(1>Wfy$a-VV|E1C53^fgydc2xG>BIEZ3e#x)4ncB3QdmIY=oAK&X{(LaN->0#8!)!ts7 z?dU%t1gDno{Hk3S0K6!{>;`Av68nJwb2PC6KXd=pY6@lzmUs{jxS$7TimN-oAIlAV z&Ie!F!;#o`0Pe*zCk_(8SI(7b-h#UK+3JWIKkq*RP%Ya~BHaSVVjni2$6!L>Ivo-r zVz{9yu?$=YgRRP3+NqA-tL6t0w}C!>hTI1)x2{~)vmJlll2!bRA(5x1rfbvycWc*x zb#zO;f&Yu>5shT$Wv|^`3@;{d0nqIC;VdMxYwOq6L57HaH8+KwPHWkL=+yGx92DzW#f(DmTS_T(IfvI~h2l9+u*D z^Gu=*X}HD-FAPz4oP6*%vq$gH3}I1&yGjtM&?z+I;GxDgLBxQ^8C_caJs@Eh^KcE1 z!g!Cc(99r|VzK~pjE7AVB1M`jt{2+VD4b_uXNe2M4{BJOg+^e{lYhfLKWn8?IN@&0 zn<|6EN}ch}aCZefVDOHbF#$Yq-zFyGwh?!mDX;ZNw(dpokUAUf#;M@;1KP@hzeKC|fG^7Y;Y_Qr zIaiMyG?aX@fa!-6doJ)TLCuxzgBez#1a%)syp+C-sYY>bU2J1Npvg0iDJvj=a!vJ_ z7(J;&-g8dq2cr_V%FS9#@$O6O>~n770OwXJ2t>fcgDL% z#@KKE0wjaY8GlVxS$PBFf&k1l)*aMJ*32SaBS~>i@2gv!EMk+Mo|JhHZcmqbZ`=ot zQTV~BEG#tH2b;*FXdYwU^z7Q{72Fllf$=1jE)jMhR@38Mx9;?5G?ut~NzZO6+2ghv zq+o#NwE#Hvh$C>VX~3dBb-)Inne2kieSn<58Jq^>9CY4W2jSRn0*45ZX<^C?8Zdt%5)*?C) zgyIUuSh=UGsgNrXxR4(U#k=ZWoO{(?BM)wvy35#(munVDSzb&pviXRBBdOmxTGxwM zVli-w{&`w6D{Ay+5C+KL&o>+z1GxrgRZJ(l&J4#}4i7(v>_9H**)Ja|7Y zm#6{(-cJjD9Uq3>T~Y(XlA%|qheXU}q8Qx*#@m$FG-{%*l;DIh0=Ql-lxpQWc5KH7 zKo#Y?*cv{6U(m-g$Y!YvH(NnW$N7S`4MhX@-jB7&4b$j5if#v>DjHiQNk8 z7Buhh!16sWu{sFE51Z@zj~jMiB=fOn_uzilO}(7yl0@BV{7d0HZiQ#7QYVoZxj#;b zYn>%}IfG^iGxsueZzvnFcX4a79GZ#GCqM#EE7tW5&@_g}fY%9?O+DyN83`+c+%iwg zVWGmH(H)}SVW89gnLydS+sBOJZ5yczH@`vIBf7JW2URB@t7G<6FGb+UIWa)) z#n(rFZLy~Bg!L#XTh0TvVn7Z8X=wE#M_(N$63sLHF9ZD&>;Jgrs?5JNp{)F{m-_$D zacBRuH?oEth2Kd5yC;{|o18ZD7%RAF)m%9WlZ)J=twI4nB(@+|0TkD+Vd-cEb&CYt z1~*T#VA<8cy^+lm?WCgs7VN{{VRBtQk6;>qHz7LnC5&|wbvp@|f*3zSH$xY`Au%2c z6hI3eCm1l041j{fz&9nEQijKu*Y&_$zfayOM*-C8@w0i^y74+h_~lZV++Ewa2Ml?W z3Ix%BX@Cn8xq?U|+gk#_2=o}}z5{}c&=+2QoBwN0i%-?jN=ni#uNlA*H-ZfJ{E*0q zx3XP(@6UuiR`sl34O#c5jhS8fMQ0ZcI2SO-u$BYk0t=6e8vb@2#Sa~an+7GVun(Ut zBfHX}n}Pj~7oCx$;IDxF$z|A(rWyVU*JaqP%QA8qdnFt|V4}T?H1HAEnhrby5(PCs zE`Z(%HqLc~Eq7sdj{w&K;6PPA*3JW#dn;zZdrUaNN*elcd?gN~fbbg7EIy!xt21r8 zin_H0mZROn=RqsH=-Z<@53GRsowT#?E{5*R%P_eD<8wXW^~TBNiHmF?vfT(2LlwVg#rLqx&}yL9()_ zyBM|{$qp6(!AZKK0l5#*%{#+YNlStiJm3acB3dy4HaAZ$al@AHgxq%Fk(Zq;Kr>Od z1jw9t#lMD&nHks16rCoI(kl!Fxq_}C_q!j!x%N*v%rl3I}j6mUyRg9~IF)|9jphy1m1itR9Wnzb4DKErlf&>xI&cB#f)?BXS|DIZTHmSIOs+w> z@`KSXjsZX?P1+i>O`bnkZ_&{#(&;aXfSqaRAX z`M3bPW(0Y|0a$|O&yGxu5YWzpJ6v!*aN#lc3mtWBL_}mexd&4FlE@4b8=$r;MK;+mtT`s5NAjazIAY!0@H-mgOu zz$vhwMgH78X=<&Lk0SzYeRY$AfX!~f%E6ov25Jt7I6;A*INZfJbz0H{l2|qv0`LQXX z2erR^@8+2$y^W(TX@Af##8MG)|}t`$QrEVu3K*d|Iy786}X|va`Mx5 zs(^*xV(i9&3nlUXq5g}ZS*_dusQSrgp0~b3LLOL$sQ`1pWaCw57pOZJopFXe#e)f5 zkDW6#li}vFuKNH;bejA6W9+Pyd@p+1%s*A75LHgppc zHhubnKktsky3ODo&>Z@~AH$9J;Qlz~GE(~$G4&lms8SIgtDC(_Ri*%D?t>pE;azkJ zL;f#rsKC|e`%wevzSQ=blp>GxFVx)1woU1L>A)rl&Ig!YLg4+HXRN9|*35yjZrwGQ z;?nEEz>4X(C1&oLJ-ZvMt-4TZa5mi+#JKkUF4Mx@4#wtd*X9wUxll*nSiY^+K`f5{ z^B#QjsstVo0Jp6F~T!fe%mxXhm;&QnBk>vluGBz60C*a=!rTiG4^7w-?MqSEVF->A%|2WG|M| zuNKdFn3g3@JFqXq(#;O!xI9p$OFXNNX*=yRuFn1288|`I3}EW&Txbm>l73l1)rfu4 z)z2RPZ)%tGa01?tHnE8bGPwu zcPQzHx?zQ}Hv!laI0VcW$H$M>`>r_wd5jvy?f}3s(9cgsmU^BOEthO;InJt!Y)!U5 z2uQjO083o7OWCY4uKg3QTuTV}1^D?f60BH(!W{nN8qv$k`iouHYk~Z&t*xNCl9Cc& z1qb-bHT?13%4@`}0I0&a);2b&r}5tqGXCYq+AY%-7O;Qqz%Ho$n`L%NO3K6=D&7E) zF<@=x;{dY^-A94iS%3h<0PsOcr(4&(=4YndPA7j*vaaBUiO5AJGWVmS=R z*ln*3T%n4D*SRkH-ZQ;m8UMEUV}p= z{ngT>>R{x#9Ioa`+IfBv>)XkoId8&!vwGqgyfUNd*twVBWNP)W`R46i`(0jSnl_6;#&bCbWzAiAba}s%XUq{m(@_u ziu}pmuY7mwmcM3KzfAhN*vs$pY-huARbokU_?j|yr#fMtT`gMonuYE*mPHzx&^08M~C zOonb}BW^vr_PSWwY12tvn=fxXI#2-o@AT5pAe=}n9x{`&R71sUh<2nIXapf!2M&P4 z3G`WN->}S|;flaiSgUX}MoXDGY}ipQ;AZ4*JBx&|l@##FW_^^=F5uaG`LrN!uT|5) z(Y#&?7qyX3Xw3|sQGU1eYYyLfQ`jpgiS_2u$VM^( z*DlT5O53V@#*bjHXRQ71b{d)@v;J%IygOw+6|1I8V%$?JaBdme2R(h>b7Q`2jOBx# z1UNr^I^epvs*S0DKFP9m@bGm&nAF;;;B>zPLeW+GX+uLFHvA(ups{_QBP%cXRL&Ro z5VGkRgt!X5HyhdeOP)tFU~yt6$<Jrmj!F5bFkGLG`QC73Q@I0uXb2NWk&te zanVLRc|ai7=wn4|G8Xder;e+9wdrIwNDw!3`Qv$??M)5Hl56i-VpKvYZ}L6)NfAt> zZ@3-VpaW2WZjKtujv@fhT{LNk8gBFgmSf}N-oMdIFbeWgML(>WYn9iViH76as?I&> z)QdgIfw05r-NT;r+he$^$5krfKydwiH=rm1H8k*|Zed45i~cBg7yX=sZiJRoITAGD ztcl#<#Zs)0Hjh^8%MUoyY{%`T59hICB&Y6Sl{mLt{HYD;Kj6arZdw_mf)hi*)mh*S zHLTorQ~f;6Pl(E2x;I~GuiiB0Z3QJ_pM_S5NnLehzuq}G*+Oy>oVKP|i3`w{>`ZVU zipYw1$-^Xe6z&0Njy(zitX}W;A4a3WD1hd^Kf(ZspP%1Co$Ze|F9CTRFCw?dabGDZ zseHz>IIg!-}Oyn*HfBNsed|bz8B9K0kW6p2qV*<6Wr%OLevX^D2W7ml<1zfOr5S@5a@!VKZJXfI8 zhk}KW8{jHh0fkCbTuwnKMLGr+H9Nq-7-QpD)027ek94N@(=AfJy=j=+CkX|J;1uKx z)@J*0i)nI}&DD-^wM$Th>{5#QTM69hp+D-SezSX6W73)0PS3fnpF@cjpl8X?SS2X7 zOoOdTFS?@&9(!I&r!2=`GaxQq(_u&q6G(Kw;rN>LYR)wC-pWMj{DvFR?eE1{cu>M$ z+@9HxzPqvXo6Td;W%{6%0G70SF!}K$$A>O`#NoMbe>x{rZB!&pL^Vf-T@%Az|Gt#6 zLM23z)a5>218t1yBW%-0I5tJJPDRE9iLrXdMBg8tF|(W)uDg?5hy1n_kaIsVuJkPR z5#cBds0>K7F+=>R4A=$vY0W5B#qWKEFmT$4id{4mGPCn?-V!+9W)^7i-soiMWdNB#X*qhFF>u(^z$X-5_@_j`R7 zfx0A50%?-_NjNzuek$WT?D*3#m1gR^d~91eWk)YavIqYVtrW2_}7V{`Z5nCq?jf>Vp9sv24l70 z^~5|p+6=#1Sg)3U$x!w9r0R9oSzpuAWmA>W=?u5!t~H;ed&Tf4hZgEr7tV`(nHLc@bTm!}>6M&tCIVoxp!|0gWNS$op1y2@^ooYc zb)`2UM!G7x288!@^rvl0xnu6XiE_D5)IiIvnrm)1<_d3e4Xtt*eKjQWBp(u91^Htd z0y4m-!qERxmcn%m{_l4IAi51_h6W{I1qvi+C^*e*YUZ1@mha0>vLPP*5CTPHBSL92 zWy!V)qgY4rvw?|z10!pjJ3JV&E_`(C5h7Xd?p!FayKY)s7~YC!(`I3Wzy!x*;BgSx zV;6-^@UX1|Mhh~bR{EdFFI3kTMB`Zjtg76mT&_%1qYk%+nTI7Sse+pVNfR+lQ-<>4 z!5bmz7FdV-iz@f(aKa~Ed zje}xUSa9kVrJ?S0z3tTzxx~qf{?Faf+upWrDDWYL=mzK|t3K zsRs88fi@=*9(+6(?8oEZNS`>;RH}3LDo(wKc5V4Ul6&8`GuK?fp<=PL9#5+&+~RBI zoV|=)v?~Lg-mb43r>p;m85P-LwKu->6MY@;#prW3M%`}`AM;IrN4w=S-(&8j04oHx$rT;TaW@7 zc5grnWX6`JZ)Y{2r5KoJt<&V`X=&ULUb1v=X>8$}4S%`b{`q7sC&!%0TKT(eVMq86 zJs2WN5B46RWE3g%==-P!&QBhLNo+P9=!fISZg#^*t2)(DqB>uez6n`*>{5`heA@~h zkde*Y5mnsH-&*gtUp(kIdPko~^bD~6p<=as*C8QS=b;@tpa4Tx=~)*=O`cFMbqmh6 zX)pyC%H+E}J7VQC$RCDe3Y6J;=Jn>$^d@JUhp3$Lnu0<2%jS`mq}+NP{L{GM=2`q) z?{vDc{=v*ZS!W#-ImOY6pv(O!F_LTN@j9BWV@ZA7*BJAQK7)v2K>eqnRK#EPQgW!U zpzJ#U@AG$rH{0#2US)sr%ig;AsHP>(UE|@kR5KFHR_7EjSrNY3_%nMxEpPJU*#@nm zDhS_zgQ!S0Ru5X$`3F(ih8xnj$Gk=8=4;vE|5Xb%H=X!Wz#?DfUT#`;I|JW<$8z*h zTbmq?4>4M!Lx3!%&`Xn%RP%}Ca%k6$qV_9^VZFR~5iC)BW&0Eef`0d`RY71FEKU>f zHthO)!+o9v;{c4U*6mm8j3Po>JNuiw2O$%^V>Bh6O8(Vx_N=rIiy~OzB+?OYqrx!F z%NJ$zP4}?^!ZvUKhVv;G3CjZK9Mk54N&{D^l22B;}`9}2gq z&ZO@pO5+{al7||O2C)af`pz~r_ zAiw2$B{sYn@oJuBSncRno&F1dI&7B(d;eZ_`-P;4FxStmDYrNd3!nOvkrAE8Ra_#p zSGK3W;*(dE{8?$2tB+!Y#moqv=IU@Jqf_y-Xu^fY-y0FrQDtFJzUa4W`mDiQUZTGt zXrMapuMbOBFKpVqa5(w00OCiUO^MD_PVGjV{Cbl0@hVk2dHO2u1FYjJE&Wzlu6p>w zn)NTGa$#J|Ju_-|xcn}Oc`=0YhcU0Oqw@uaDQmApR@+I+^PAeQL?vb6U45qe=eRXMreRxh!OdZC zM`ZJ=L@sB2gy`+WVRrt`!ln~7kK&TKK9UjNIy6N&$`WaBZWx0KdASl%l^SIp?N`}O z-YsDnzD_qXZ}z77_jhULU)i_54rOvOv;HMV=r?ZkCt?2QXfb>0Xj0OJcG+_JrYBOK zXj@jAuJ*~q6nUcdfP9!}TAj8Gre0dQXdueWNc~k^VQZp8pz|O#uyYH(YDwkaJBL5- z(v(c&nQ!@W!ZD<-0&O-G&+vbU>lY~OJl$j4wtH7mN{!gfjzYEk2bn&Pzy}|%k|p>g ziZ6b=mS%Q6Z(Zip5Hpx{FZG_R9f@NofF%v59+(r2HqRy-!+ve&d;3ZuHjg&Qht~xC z0>>{nxX_B~{-Ag314l-}d4sF_2SW4~vdYcyyH$bRR4egR=c*S;1=~YSE}D)aJY7OV zKS!gIm^hr@9|Ccre1@UQ%o6#=od#udCqxz%8wSHA_F?8xnvebo?a(k)ldEbFJ4y9 zxV;q69>Y?2Q*?exsbSWNqu%ySI6^RA=Zhh)jSc5Z+C1*-=h{|PVgfsjk_VmgOD%h7 zTs4RoDueur(qcaUt;Guy4atZvyLSJo4Hxs`$EEyZ|H~XrzKa9xrG^NtfZb4svL*4q zIqP}!%ue9Fw+O+hi^D=vtGkw3zb0Zc+pYrHAYJ;AIMkx8!zS{D2Bu=O`-{N4#>#MP zm3_nSjF4&?1Kvrecy$Hi`Zn$_I!f7PF$LS%>@C$smD@=n$;z|hjwM&evMPOPHNci# z({@>E!S)sHpqLtLI0Ep9I3TfVy6$nDJ8ILeTo9CKT30fGbmjj|q4kT~J`MYYkGO># zx)1)zN4&#S_E>X)V@d)XR%Hh7tVz%>Mtaih8MpBzH{R>}TXPno1bDAo*OcS0qEdvWamr9wN)<~!!H_6(oFI~b;IACqJz%Mcai;H<^BlEYZo^%WcWCA=4a0^v})n8 z1ajdiIxeFBsdry}e^|c8gtAwHv8fKz);jr*;-uWXngrwX3-+HkGQQ7eIxQQ%h`2PE z;W3zF1L8d?4ZBQG_qG_}GvOrFN#Rl!JXItn(V~UlN-@Q~Y;u~U4ablT+L7>mQ@EL~ zteimp90)33$7MoFRny{n&?UIX$=hjZ&)p+U^I8CEUMmL4Yq_GPzWb-SvoPn7TJ zPdjq9F;9Ik?*E0RNB%vK%L968GXMDn|4Hl-%)hCF?76~Rnn>KrEvDFN7|vS*h@0j# zKhfhmxHOQ5&|alc=qhCwwI)*YOZ|SU>+n5~2bJBwtc-Alxr;>Xx3AG2VnC|%24d9g z&>8)&lsy6hElx*_1iIFvI*#OT^Kv&O+&him?`Z!MeRzg^$Af>)N|52M-Dl{Jot8Q7 z{2x+>g@pu4`-M-xvxf_u(OZ&tE6|4QC`hVJ; zhUta;8tH$0%z&_rLGfF)xF2i~-?3?&;ig+i(6h9A4E-eCcg*q@iD+zKY7p^ImG4VO zlR_MqX2CXEePz+Q{IX@J&1PUuR)WfGpYshNUVSMAUV!`Zgj{HkQeoO!@k|45iSv^H znppSyYnx$j)JGiW{O6NGl9ai~S7lX;DH6sHMm#ue%G5?8@`?U2!VjSNAkED1QCGma zZN=^NL6d-s#T^}*E9L&xorr?SlM>Xd!@@@fl!oQJ6EK}+xaC+V(eUX;qyx>v(r(sG zc;agKHfH-XnpuWzwPRZmRcIPTvw#nyM`cyX{TnMf{SwN;e8#>Kqx_JYVJ=Tl3K&&DG6wuYag(FToSFRJDCRTksGS{D5|lIJzp+ zz^Zk>&&bk$p4{ZJMIIsJcl#o1Nbd$VR7I0aLS|A3ndkbu6HZ%sE;Od1EYV7`encT* zQS%Yk&CZQ8>fcfd4kboZHA6Po1E*#5g8>FVo6e6HKwO5DNyg3h+x_zqZv z;`<${bPEA`7PsL7x-Z`&0-`J#AZ;EqBWOEYxci0hy>=pIZGtG(`I)jWy1TZHZY!1c zLRZ}4#&*C4^M`Ddq#k?G^A1C$Xjvl+s@GQtfo-mU2*E>f~NxS(bCIGOM=Hfq#!sf zC}kh0o5WT`ggo1-G@YD%HSDQzd{r@&9^b~vK2DC_NwzFa(FdiO`eiXp4uPw*l5JPe z9u2Lg=ZgsWwnDco6vKn}-oDJ>Uf^4sVW%2d=25VSn4Ws-Oiox6K0OPwUXvIw*qwgcH#1sctag4A*)QX0-bm%y` zLAY$rHMCdC{_P8E+r_LAl7xm!D07jKUO`F zn)43Q22P1%nA2>j`ENAS&WakI72u%*`t`#vI0e~{G$CtNiA9b9!SU0KtDC)66NFb} zG@7pXaRmQP+6EGp(E+p>*wlm(&VGroO2rL~3r|O30%&6`#;~MWitun4fE^yC_dHm58YX zA%fsHJTlmQvf>cZhEg;NTc>9@qPmME+v46BCJOS^sEOeYy0v?w{7S ziDbFwhJ^occJr3U>{sJo%@&8Ii$m3N?pC+B81bNb7$RCL=_i4Wj$5 zyX*JCsGlB7Z4d2CL4~wi-R~D~%wYRl^SXH7A5OZ!1|z5eHuNW`AS?`JqzWrWH?2^B zr6_~mK`mJ*!0*Al5T;BKHQdUZx;UX5Y_u@LWf~~TVlc_e%bz76z>xcTNPdgONU=zM zbvO{rIIt1Tn=Z+x(C|$Mt3Nk?e@L`KOK#J03523Fc-w6%A z*$odS_Y`tfmJE8-<;b&}q+N~G7r-!%DmP>;0^SOxIS+q$|0T(JG-Se!XXGKkhdn2u zLvVGaVWV9{c|QL&rMr?fX&5^;A{`Emw0#) zhi|^5`rg$y+BozStY_wyHL1##t9G5MkG-7P%x~)GX|-#i)1|`r4F?O!8M43N;54`(BxFn`Fv;TpX8iiQ!pP*xQa*;$X-oXD`kxs< zke~Kvu&Pi06Mpu=gh56-PhSjs6*pIkDgNqA==)}p*tj6T1hy3IE2rX-CS!st;U~ zj*`@7WY3e-`r|k0$e^ktMd&eaJlRj-x8h{ZG@pBfpJ$e-;3}1{nRZs7x9q`RuMN@(U!(UM0J+&FH$Y<#%inY zj>@^(EJfu!u9jfb`QE>|8lMNqI)x>lMWl4Tpn5yT{3u>&-^4gMFS#MrhQ;-Cm1Are z)X+~-wZFX%!8~;8s1+u6XArwLQ$9m;Q|RiG=TCyr_05Aw=@8`Ns@s?ejWz0#HpZAf z3+Dr5v_pLJx6#l-e5u$LV@p5otv?zX*x-{}3(jLVZ=Z=0e*3uez3KX=R<~cmN9!Dt znmd`8U>)-LH2M*Bw^lW`{9OL^c_$;10+uvDOFRJ;wxq9m0Hq59+rjJ;88$wbZn-ULW)|e+#4A_;#1}G zJkUR*Jk%FkZS8a@Mkz>gKg5+Vy&av{36^Sp1aMmy2Lnk;Dv%Ks4CE~zE-%}3lm_(t z*SZ&?^P$A~G@1xnGXk+Q=C?C(y*x~W)=R{{lb5!2T zDP9qgbmw08$79V`OC)oiZS}tCOguN6*gSu|_`aA+f1gM{@E(?pW2vbQE0F;vHb$WI z!g9{UrGTZLZ~S-tAAjL;QXjf+MzlASYioTt*4jbhvb=E8`mBmNIsHfV%IpN7I8(2$0YPA;3^QpR&4=u&+pLJ;B?wg99 zGgGi05?#sIh1BPt+9#c+vc0F(GkTlL(T4NkmoJ7xl8GSiCe!p@wj|r1hhQaA^cYrM z8t0XldB5$wvqh%lgmG@b+b+16m5qMBgg%rpc{=K4q4-La?9m^^-(?KDm`b!vkNQ!M?hzOB-U@oL*AHGD+BW#A#dkR2);46!ftm zrnmg@ogsUE@dQ&$U=8a%0bRU=JbfLMyFh05!z;_u%REqDlY!iQvetuo!7B{Pgh+iM~pX571Q&B@|-A#3}qrO{9x>9$|dV%a_Gum3dKyqxg@mt@XbcGc~ z11wvfww@(?QhMahtWlr8hF@1!|GAF==#$K^%I*|whHHzQPXxqbb6L7Zzm5;0S_|yj zh~bF$ZKqo64%2%u4 z^V2yNUk$n@P1sv19CPaOokwY%eV}xR;JD8UxNmIWRz%-#Z3~J0%V?}m&=@;TuC2NY zvSpPZddgDc-WxaC*ik~=LWAgX-p|sOzJ5(%@>CmqSGwByR$t z2|J=QR_4*8jU-1|aR?c)5v^&2tVoCJx(&@;pg*hJ#hOA#aLGe6%P$W%gX`yWH$>Ol zCG)v_lhw@hRY6fMwUk>3TcNF;ect^&1mEdX+>YMLk#qT*i?`U-VFNEHZWy_0_e$k_ z$(gR_Hh@qa-amA91C(@jq3SJ|4xzl6W`!~W;6jZ(#Yzd@&0p^B!;BecpA0}05S)(K zny=M5JH#bVYy!di5WU?TM}J~J|6k5?`IRsg2%}D^G`DKSXN3}eLr9TfXBP%H1~x|N zdrDfJWK(R>8sxqrKc%ARFQ%|^KHS*Q3W&`mV7e&U#vf|E@A3Mv+6;~d!$XmsI@QA2 zBq2>YZBrl4^pT*nv%Zm+Numxi0;>r_LAJvEK~=jJ{U=F57|@d>A&m5+BuA{q-Mre> zw&D|T)fw#{(tdng@z4etEcL>pb&&KR(YgK0(#A6` zeO6LdQbp^p&j6a(m zLVEhFgAUK9Tnv;xW0xVd=4cVcI@7()pnEWyK!ncpvC^Q<7Vd}GPFGku=(3&p*d+{%{z;n`v~JTa;I4ROjmb%;#LXaJj(1r@JZgPXCP z>7}=RCj7K&bpMz82{ln4kD+Aq^Qnh9aXzrd;{XWE6}rILXd*{v)UgD=rr*`BXcCr} z^gIk1scxS#W;QshHa(z>uXDP#mHL`&WfdU(!UzlV!$+z5Qt!ri>f=dcnN7qKRHMJ`seq{8|5n0)7U zX~YIGv~jO~88pdu0zv%}Q7moDR9nF=da1+w6srUgj*YTBo$5DY25;SP#G6vO^Xi8! zA|g(0a0;u;f+(L879;JxF@vUj3+O3Onq@8=SbyXn8rU@{0XC)lY5`rS_*ZUamfF_} z-$y4&`GMVi#AxHU(VhBKciwkqjMBGNokRhBJ`i_Vap@TFHb^)pC_HZAbv|qQ*>l$!5x)F)hU|?tBNVgO zP%f5Zl}~tPYjO9p@XtA&2GjnfniOnfW z*7svF47YJ)696kk!p^^ZIiDEC$=4|P!v|egJTavcAy?paoDqxovY4{TEk9#y68qlT z%w8QRo?)7wi}rg-)#615OrV-8Bhw>o-UN?pRa!xEZ|B#^|mwYGRB|xasZ; z5lom8q|zJpkqqs8kCKk+@`Li@g;bLqt!2odB7f+z@S*VFd{-);*`q#q|AQdCAx`5g z*@pmZv07$k$UmCmU8zQadrw7XRE>}LXo@AlRKr$JXI3%4FCv2D1AY;Q+3P+}HMcza zWDz~ABKK?}eK8^>*rFC$9K@!O9;@j6cb#4ZGOQw;AFM>LbfWc2ZG^@OY2y?f;9mQi zf^UN1LC9aImV<+%xqiP760`H3L6)TGR}VDtOXE9yZ!8|0` zG*v&TVDVvmi+S^$7V=dGUrEfS)UuQ`St~!*MQPfWwAh%S!I-SEy)5#>3qT6t?%Bd=5Oa|hcjKs8EM$4(bk=!#bXPH`5 zO&8(k>(9(!Lt$g(7UUPB%RzN;evqySH^AUqCDP==n z^EO?BBfLapNB0j%TPL3eTk+5Bu;U+_Xs*Jvb;5DK2jpbdhrUYDf1crqdPnL6h$Xa= z;}c+P`%h|MP}-RJzNuOKs9wV-#{qg%wf@x!{kentI)0KSn>7UiExs=u#hMI-xT9vX zGfcr1so<<7G}f}q9C;nzl9;k=8tkJ(=I5BS=Q125O*1;Wp99Ou6LvoRN~lR_WdGmq z0%(KZCuMnO@5-?M34ZmwMdQn^&qDjq8d>BO!=E1noPmMKrHjWM3T_Iz$*=jB1u>Nk?`m7$@kr>3X( zGRCG~h_;0!T6#tf?J{sX5PTMVK`=%5eYk))-VF*CR1cvzP%O*=K}=m-J8)mSJSdfh za){u+VN=u&6e3lu>8OYHenD80&AMZ8K-J!!p@lzb$RP=qarS&vWcIn?b8)-&q$qn? zyM@pGrpjY~=$x?yN8%rmMpKhHQy1dDqK>lP?|!m~wGuVnH9_$@YT+M^(3c-p06bFlw;#klP|J2~~9 z%HLrM?l9#aPDs(@@`)#OUO%G;FQWdQ`Iug3q{0SEety@%$74rRgK;AwGgM+vPi$Ia zATn#N6+K~g^ZrG$7{=~d8nxBG?C9@h!i#%_T+fnlQqeKM|%<*UCJjYB8>>^n&>Z!@5TcN#KCi-jU!B92($RewUNQ{krNN(J!ZY&x78&jl>g@_9;Ga5 zIe4#eLoIcK!i(t9wzXYNASGunMESc;5k!wW*7BjgKn-KuN$4`2=Q48M9N? zI^crI4I`d+;wahr5FwN}GVGj$wO=`_voIt`hA(4xz`)Lb@+ICi{JfajIdojyzSy-f z0p(#h&B(JnNmtrN6@<9;s`fN8lsc|>&N-j4mrSZas-XL-aLYrZh6_uB^dSbKw(!BL zh{uma)&)*T$2hkaZoYC!u@w9y7{6#iLNrLi zXJ2=n_t93*5FOFTAC`#;Nd985we-nrP)lA<--Sq2kNb?%1lBchE-9sdTpDx-?*I=Y z_&zvw2N|!52QPj&99q5`NPD6swOb~&-Z0wwWvxes*d43D88qgB<(oX%p7btUhMf)y zM+DMokGVy+FP(pR4qe!AD-asgZ=FqWbaQ>t@85QUWy|`6rJ{|~0Ckzt3Rf)NwK4dN zmx>|MRN8v?ndg*TLR_ufEX55e&BrrV?V=4hIYiWH{W1Is6uwb-l5Coa0bA$C(?z7w zpcMc^g?6qg0R7sTAZd(ZEhP@7BJC+vueFg?tv-=KV$YVm-fR93(|&8kjo}h^H$^lo zC&v^8nBZI6=5RZsyMEM+KjKkRkGRt@Rbmw7n<68g*rjF9)}5MYZPcJ|6=5DtoLAI4 zS6QE?Qs&Sd53v`BOTotFZG

z#jMBv!+*VjIX3YTv23Le3Ala-)A{<^8Cfj2Xoc- z3NnG!S!E#;I~izt1zsHn(ouVA&HAgup6Jl`2(F~sAate3%y9kv-R~h6su- z#VuiyP_86BtJ2H)@xQowtFXA5rVDhiU_l1=z#zdP5Zqx17Ti6-g1fr}cNiczL4reY zcMb0D8G_s3e&+rD=bVdk*ZXciRb5r9Rx ze|8-^#g4o4RK$FDPG|Yfum9gr2vI*(!Qj=W7wb|&Y96xB1J&V#iX2!qafwmIR#e1~ z?OQ1)h^!RV*XpJ*;=;7Qghl20N&Zd%qA9D*hUf-{n3q=>r3}5s)MB~2K*3V4yDXLP zHml>N<`Fg1cS5Pw&|tlpPUvdxjfrDq)QIhd9naSY+me+zKbAn{?0M zp&4l>#~g;$c;1|v$Ekr;z#9IO5|yy^)a_6&PBPS*L~D>e)OtuEG>Ur4`5!pX+2q?u z!$XX8a^K2{h)!Dvs)%7_9hGi}zXJki7mvqz@6Fm%z>3;3>B|G$s zNtI0+?iWxO?PRm8-cva3 zJ80~AGqj50xy`6GU1A5Y&j~z5;oC92Ms_c3!s227-(W&59fnyRp=FfS| zr@h&D-^mQy>x31z?d@iLAZ(R0B5WIeSo4bmOk!0r^Q5N=TlV1(vaRoeJky%wZv!pK z@=p=*9$~5)wKZ19LP9OmI&8<%VuspW;2vq=(O(+uKQbxKK0*vv~_~i=KO&#zu@)cxZ~18N)TY83#EMcuD)f zH~rLLbS)C3n;(3bz9u?jO{4xKUt@@MN!nSeagC;6zsF5+O;Fy53JaTk_4@hUag~d8 z)_YvG;2?cLxV6}Le*Jo+q9UgGHtYHC203YZ%DmyS;rzTNX;*a}_vPSt1i2eGXtHI` z!#~`wMrnG)Zc(Wt)-X{;#wMD;N$f96jezIPLFk{q)h!;{>V?mTfd%2-rf(VNdYupa zPZm!Ebq9tWekw+_xQoQ20;G%Ds$}w--DT{BrreqijBL@S7fou6Z*?;Nq63<}OL=O) zc{3Z#zV+N4XnY{;n>Jnr>Wpl*5#CI_C&0e3>%jh@7e|z_EKA!!J3ba?Ha5TGUa6rM zt>MQXnfl&ZwS(-SV#r?pDw5n__5<(+aVdm4hE@k}iwl_QpxvlztxMV`SXc2jnoCQ= zLYLgauCkfecxtuQ(t*}f&xrjnuOi|mZl3JB%fY~p&JA9G3V3k#Xi0s_7HpO>DRqr= zWPTemTR@ z3Hq7fpfEf+yXp--A&^Y6IJ(8lVf8#0Ok88j>(A$|Jh0k5AsBgLNX#fz43kG*MFh< z>)$*emL22+*TTj51+ynt1Y(OUwY7vgQpQs68&16IoBUUxkwZ$h%aiQW9Y}`8wkqeT z;Tx??mrp;7*-^f|7tXJ`CAY&oa{%9>V<)j+X)ju}O^eV?$+Bflp%HJ~w*GQ(Js}k9 zGKwucZM=Rs=j(KTNIlcOI(+t+<9XiyTU_SI6UXpWurgnSpnYVC(A|q4pUpUGW(#oe zx?YXje2v2qi6=KU6;vzS^xT}=&{mA6qALAVZ9+89HO66VW$@e|eYr@KnVv`4bBxWp zj=|N;c+$G*16s1KuwtApOSKfyh}2+PaH3$+j7(7iNk{(Du_CmRsf>=qMJmB%3{wxm zIzbQGaT}b$B(KFmN$OEOjtNl0v?C4F2%IagZ@sPR(6m&3-t2vXz1}@^zBGmyp}MO4 z*6o^Y12$>M*jrfq>i|^2jotYTzRX4Vk(HhO97*+jSXWm^+r&8`gyXMcz@=#Ao?VJRQh^!g__$uupVX!>_f-rY|w^O-j0!ggGMYaBa(^LRH%=n@q0!4 zqiN94Dx9}N$EmB|Vr!*V(My@C7j3(u_E@>|mpV8@_(9^y`P3`oaSUn13|e%O`-PLZ z6oyLZfwm2#@8|X2R5VO5LTTNI80|476N>-dn-ZscF!C$)C`jTuph*X>T6>&Qsg$_P znX=x;tz$Bs_Pu$?#zkSyLFtbaZhj`(?Kd>$U^^`pX`>Q4$ROg=CG6v})d|xz(*a{Z zWP?E!*3#FqsxF8QjY*sex;q$A0nV_1vy=fvQk! z5$C5Zum$gtFhHC-HMq4%+xZ%YmRibaO#=Bd-QYD166kM%3TdLvB?u=|pxtgrsr8q_ zny~$%Fec|~b?5eyvHi6ZFMgAJ<&y=#_{2B>&^-jGaDuu6>CSgk}w@zhBGWa#?DX@TXYdZy`%`_XYcjCAd3$#3g&NhcME+4LwB#Yn`i^N zf=t5w%D36%>N|+ zp~6~}BqwN@PebT8i@&=Q!9wk%atMO9+kXW)LQY+eOKkKI=M5NP8g9)4i&^>X;wC{$ zXm~+%qGFN06L@H5&bmH{LpYKLeiu=a7#ZIg0N8P>aye~3_v-I|4y0bABs(KEq3>v?c8JAc#PSG0W zUves9;g=GEK&|JpKF0#kr-rw#>|YIq_gP_J&V`+wRkkaXqJ{oEW8#jPkZN z@Y^-RiI3G42EI;eKdhj`H7uhX0saBzYr8fLMAdOI8_!$24=uAka!jOxj+4I6YnMJO z$&YFMg@T4gB-oF0PW0u+BK7s~uoamXK_xzclT2iz4Zc1_sag!Ti`wj+A2ru~EPFl@ zmH%2UN!|OH#4hY{7*wj=b&x(TSiBu_JH|KJ_1nShEGR5Ewxvb5^=w1iSl4^^DoDP_ zV(5m_K)1!)e{yNgHKa~!pk6ENX5DY|X(u%8RDJMfTe4?@FzCi^`F^ ztDm6*3VZK&1<0#k)+8*Q1tD=K{?(e=x+VK<*AIgC0vKgnkv?%$1!^v+Ko4&OzM&+yyu z{H^grB~Jav{&}DOgOiD_iX_xCs(YKqjLs=wM^M(%|{`FjbuJ*gI7T~PjiBArZvFBl@U-fH7 z@mb;7hJAa^>35f4&LGIXJX_^w%93gWUn>Xmvu*RXT46IimWJ)Vp=#azE9dR zb*={^U~^cv+JX+nHfyC8+{%@1yKADFloPH7i4`^cWbr44ys<^9U-94LqyC!>jm9tI zngbOr^QMLG)O1Aa`uQV|L1NDI<%v1sj}C{K0Za4VJfxdlKiDT?C72>*7><@_Qa%`x z+hOSM%zrXS7j&$2yME$7V2qYwNSz5)FufRtf{GRG^kY5uyZzGi(~N(_F*j5Q^3IPC z?JOq?XXrx@feVk8V(;~HZWGz=Q9Rd zRmRat(O%oS6)}&MadBxm%%^>FO)>+^f41R~3;RU2d^m#pgNc-?vWaZeR8`FiotoE< zK4p8_dqsyTNDWUroUC$CO_6?HP@iSlT3vhSR~7F+j`%=VGMre}O4bRifrgr*iU#=u zYZ0;)7ijNHD92||ROZE0{|;9is<_We?=k`|#xDQd+eD{T%buhR-meFUtfTLJye*CIw0PQB^#972J?lO;3sX>5 ze&1J6dAMX|LBy^c`>yrd2mMxFW`@esw%eX^h3c&Is@S++a&}9NMAfnJ@A%sx?1to~ zHp!)ZGJ9zp*{j;*l!^t6samF9uD+XBu#w&dRp770(u0Ab7EJv4?P&%;1#ha2=_58f zt8vFiB`}w8%Qvt4k=+aU4vx|(&|`@`ynE@pj7~F7pHsChGsS1oW)}`{mEXK|UeMDl zkM$OAeH~tVx=&+ZlGpn)tmAhvb3c99pA$O&;Jl`1)eqmgZLYfm--r<&C<{|JmG3vSXjVcnNbCB!&7o52+vuF=G(qs zz{|0X|JF&@L)iAM|1EbVKF)cx*yEVP%ial6;Ha^KlbhQGw|m#^<{~QK zrFU#>YzWYf&>iOjRoQZ7(lyNaT$Q75#1qiE9@3gkt&JvUBh9Q<=<>$_r7{~*Jwe~i zWP59^b^7KPVWK-JqM~aONYL7vC-C*AZ+G!@}0EMhX4hTw9(7QG9k` zqmMTfElqnKt&RW=^o>*$V&JG_?UoXra2n<};O}cYtuN`JSkVn2+m^yjJ5+Yxhrcq| zou`Q|t0Hm!+akVr#$u&x`0P=uUb1?v&dGu8!xeZzVLp@)Rz5<}y~W2fF4Kx=d zG&J3&UUdLw5fM>aZgXH=E{EWgS&>#58_Mlf@y-lL6iV9jM!6U^ha*3N_skUxgFVcEp3OqwPr+RJwb@QM1=mJyV@wWh9837y+&o}giPu(R5 zP-NH@ZnZfKUi!|&KD4Ey-c6~eq4B9Kw?;OS8=e6d#po6ukkZOldO zGDxqfi0s#ZXXdR+t0S5FxcweK5LeUm3%xr-1l6g)B+k>FjO6Ktg<*7)ch`wIFQ@%^ z$NS(|fgF7wL8l_iy0ZH->80$TcE(IHlEjc~Z+9SCxdAR8{ON1K#E7kn_B{ zQ0MV%Py~L?ADx!chs!#ZoGu#$ypIfLS7Vcl_s~xr+=&fZ(Ru{B_Ym4)!!>{A?I<>| zE`r`q-n72EDIfF^c`Q_3MDzS0+UPhb^%%{g#W!wr*BO4sOssu|yH>h*l^v+BS-FO^ zg#%c_8ajDugqzfco0}U4>Fy_d`R+%0`aK4q3&SIb32^pbOg$}x`#-`{+@9FOnpC{s zS(l&Zv2noSY&5rV`@`Cq(L;QfU%_Oe`qbqdx$=<V@fW2mOJyDG>e8 zgZ13njfM-l@9EWl(7HGGYx=&o?l)`a?~2vxhEPpV6Eoey_Y%A|v}EA+SnY{Q;?j2W z)xGj@y8pRCmHjQhJNJ)J+mhJ+{0ehp+CS3qtZig++a20nn5w^oSD-eGVbT$uZ$lP( zi)u#tT_-j9C1sp+i=Fpq<$hY^shRo3imOGr9;f=GL>sUa@mQT`MbTC_lKPAoLXFhH zq9f3GUQ_33+*2|ITwNVggEdS22s{Ln=ObZxl!z2K!$N+}JqgC4aaP;yxdMAg4w;WR2X zVBUn816fXbuTopaMbT{uSWMDg$b0pO8d)< zFJ#&XV^@{|c-=U6i|`#x=SKdAMkoLH+5Z_;=$kky#)g&z?6Ozt@?8B ziQyQQva;&ZngbnJQfQ_`@4MAe zfpYqI21xk`u!$tbKxfih3lXZSxR}MZ!TGdADWlkIY9g=%^V%%NR~k-g9YoS*ml_G) ztOzdLjHuxRpGkSU%mRYHZ_&DCZ}%7igNuoB(OZYMtFZ}2|;!NLwbx2Z@_FSrI^yJKu- zx@5KJdZ%cyHg!$|u4iL*xmGIHft5A(a5=nig`o#<83d0 z$lC%V;xwh9ts2D2U2UZDf4uGVoi00Q#=oOkG~*rojM8e*IkL`oV_RU3)P#WL2NGve zWSP_;o)3mIzcy7L-7>wK4kiM{5y#o_B^ciJEi~G;o!e^VEr$lzmpT};5#%VUG72kz z`Lg!#+K|Xw{$mw{ud6aMHu(rAfA_Pn2`!8rdybx44stR?j~?XcErl9-L6@L$ zF$tS!p_|&8p6s0q<1V@7^Ar0OGF>^()w2tjnPphl||I@vV zMvJxg%9ER8*Q5wjrMrwg6yH*l=bQ(A_ovds8Oy=^7<0SA4o6#E5c!6WMJ(Yo#i8?9C@9H_*-jeF7nawnv9QE-WcNZVR0>k)Bjefcq7A`niG;Q-*<+%1L6?(nU3^L z7QYTnUZds+>woO$r46XN6I$?yQ;WBgZWucfkR@GvHc`x#O(ZRscCR41c7;&+J!v54 z=I*_t9k}GbZ3^hz8z%3%;Xc3j0%Rx)yPFiR#V>3nnkJJ5rajX_S7Q4F+^a>symNjG z%<2Dw6&q!Uz3RU=9(Ht@_*~s+v>G_>q-$F{86(Hpp4}r(q^=rl7JhT z$&$EoeP?uA@)?U2f+b$81)Z-f6Eq_gE|8c_%OCXIy6!ed!?WbAqZv)Yk)OCWkhJ2~IQThI&Y1+fb4E*1WfHucAM+E`rkT(KS zXV2B&jIN(IFIbFg_FkVBl#Tq4Y&iT+$KO2#_*=9MHK6Yk2`ulA8{OU=hfx-ZP9425 z@STKa(MLASI6>!5L5j>;;6yFeLPF_`;1!F)l&F+oEwE@2dJQPI4;&F8TMcj3s$&)H zN~SE^I=3GDkWH4EG%ZA%s7=#^67ECk7Y9w=Mz;mD%2-tV7;{b~pwx+o%Rm{yu93PwSq8oJUfi!Oa47znM38bCz^0s|X)5aPM> zcEtCZ(ZMK!_UFOx6-zrD-8(D2Dbo$29ftk7%ra!n@czMQB zJ#v9lg0}~>K5=4evL+&UGS*?IXQPO)3q;4H&O^U>g>qPw- z`}-T)iG9gZe;dFufWm1m77k;>7Vp!QktFkjyK(U90bI9beP+MP%ZSKavmjTfL9bTk zbW<8Ki{twz1)Ln`x_Dh?ps!Lp_rjMO0aBihM~@&8FjU3#eIdf#_vmDsTn4?Vk3f#H z^T$HX{S&40l~bx;kjW)!*Dt#@{FY<>?KFhWG*#vA8&mcM-Z|90KD?3*!bh zzIG}#gp(SsvQiBaJXTRx~&a{l*S%Lc~bctx2zrr;X0J(%VLz_vmzj3tpuzP?Noq^aPV1(w$|DKf3pz+wP@>V-7>W48@4eY#)t=L7T6ObQA_^>I~~AQ?VE-mpva+e zF#~!&ZQ8hS>jTxgss~Kt3B3Uui)l?jWL%`?p~E8+2E^?O^^s)>N3K*r1= zkrBFuU$HpM!icrB#`8b;(xUuxqZP{}JZK@!5*B%v@BX;`!b{YR0@$Mx;BBd$_||$* zL*6OM7Cpf_R33(JD)51|=BwP>=n+;M{CrtfW>aic`hj3v!z~U_m7nj9Z1(_D?+Gj0G10r4{PHP7*gyJvO%=On?Yoh z&d+)e&LChyu~Z`n^;I}q1A|rMRX=-`63B}eibtddFfo{nGyW8t z{agI*SJIGa0NxUqJKp>9I0%^yy8JS_;E+pvIo8<;NUrT|Qk z7WA?U{WCQKp|w*I0uB8a!aSnHy6T7oi7yhI69@S*24ZRNPo4X?LGlft0yHgrxeCI1 z#QM=}DZkUFsf`dHEl~9pzQA4O~B!BYj%qCVNcZ17V$Gmqz(OB~C}_u++W?%yFSl zLg!0A0zn?dd9q*-FtVdWigm|185xge%@QTCO`PulO8Ik6+&Sot6k0GAC$fA>7bhW& zI=IxC*kV1qcqA!eMyH%LQiI5#OJm9{quKHB z=e7%Y?&{4OhkD*qYl>Pd9am3v@(L^h3J-YcZZB%$H7;bxKr*3C#kW!C97)!SCiS zda+rlW$h(USGzO8!2z>H!L5!uIjoH0L|SmU)Bz9kN7|q{194ce`$2R{-2>|()EIVd z+czSz;GR;uH*O9mUFdp1Y0KzIf>4W(fhFe0{6!Yh)KL)-G!y9vJhsGWHfgVCUC)b* zE&3K-Jh68gC3Xt_V+3Y~jIM9bp1!pPJ8jq9^L&b1A;uF9ZO8vE36%}1@QKGYHwi%2 z>cpbfLY6WjP(Vl}FbB7gkg$L}9Ig&1p#4&;z!+j8^s|A`ac9DJ7fN3fwBIA%A8iN( zb|zGNih@eJ4K<)cYhP`cn++zIAHo4GDmXp`nH=>ye~{E0MqfHY)%6-Xt3%O*G%adK zL%4&1nKDU5zt2t=@7MA!y@v8!;mH#mg#|FH$oJ;uTK;^}m+1u{lA}4rWX7eH)ByD5e3=EQurexzVZmi|zF^6!NaL8vL%wCN{dWV%IEF}&p!KG_p=x~(4f@!LyFTe)MS~q4bHaW4YMu*1nStE@44j-DpkCj&oWnGXnuSSBpw8^yx3UyHhqy_M zFsiy>eu8+1ibpTo?_c|7aVqW~uS?ZdF#X?cSW@4x>`aKW%yf6Ch6PKYDq}g^($Y9< zyz7Fog}!{AKs&xpleWZp^W%|&&p_4lU1KOWqe`Z;!aR4GFdK`*WUlYDSz6tZ5VAhs zRAKM8KI-1^(xoQPv760$@gCSGXMWcjwqy8k4Y${{n5QA-oGxvFo;K=9Wu>xQNbwYl zva~t|gk>`-+K91>pUmsJ%>Z2mkfIwGo6;Ylfu#U?OOKo68)HV$&j>0ofD}CX?3z7o zS7`P9y%_%52blaGg*sy9o)Z2V-m)gR>!en9*75<1VP;unM;BNd&Cj%ZRjKC z`(^1nn~2IWfI!TtG20c(bXHRd$DH9=oNeirh+a3D`&$L-C^%^m@g3$Mu~;+{_fhr2 z=QFgk*IwJ}?0o*z4AgRj*;}J$U&yfePa_zG`Y4-GA&6|nh||Q{IOJTm&-&rz_z_4wQbpi02MbgK~Q}#YF9S#wXSFQ0g89tUvlK5N06C zH-@f8hXa55UK$Q|4#I7t)dZHk0CI5mpn4-)+a{ugqs1~A5pU|riTp*0vG-S3Gr@J0 zve8O$CTssAa%{Wnue^jpgC(6(xThTvr7fK$ar{Qx zIBakE-vE7vnCl(d^NT+vS(fZz=nN&!)G$!m5LzkH;K1_KJe)c zBIe0H;=>jg0E{TLtl+?r7;uhz;oE2;;*LlI5fQMFq;9k<)I|`)AyL^cP4INcSML(j z9wZ+@9f1%DcDBh8cWi%`y}E7}BGi;2Wn-_~6zc(PC)Arg75g!&j1OiCc2=8f0XJxw zp)2L+0c&RZS1Q5LT63_9H`uw+A8SB6vMgHccy#t{b0|IY*qr-a#P#cDv-omA21~Ua4fRpp12^v@#|VtNAjESQG8b*Hq33ZH&~Pa zGuYbDY@kN&hXAkrt_10)2#w$lVWBoc#qqbwEg>dE&Pp+iuK(=Ni@Xc9Vx_5%VKLKq z5x+wldKWlMbVfl7Tx!~^gkcD#x<5j>)8>#(Ls^A{vd~t9WLJbfOHB31R7=YyD%F!s zCz7c}h1KW(6wceOLIDD4-%2Hn2@yv{fVwyP4CEyd&s=+>MZ4+6y)N9elNSU^*nttq zBTORjc`(8!U7QkAH2j$cF`Px}GdK`Zj_=>-ge@$v6NcnPuZ0JYop`o|J zQGbpDh}(xFCIgzn(qrA^W5(w)EG+Cy=a+0)N;}%?tvNU`%p{s`H2k3IdVQwhCZr7py9A z&pxROqQOG*8Vd9M@aIeNp4&D-qF#r)UAvaDY-u}ZBRju55G@iGhqpT|kPm09O?I7g z00|>UMWHBYXL-Tm1lMYvrtefnh=u#xKI0L6lkziU!(;U5H>(Sahjci3bjM`ZvZIn>oRog9n+&LjdA!T=Dw#iMD@E_D9*=;YCY;lr^*LKk2?tkC8%%(Z+ug1KSaHoMa%W|Ehf z&VjaD;csio>UmB-ITf0)FW+R)<7R2tzdHivn79>|)1zEW!a4o3j%_VqTEWc9|y$V?C-u`RnEVV#DN1f+Df3sqNc~ybwEbOoKHH8OS z)Ox#fsV)tyP@~hWtFoarWy>8p#7s=KRMcu4j-O|*4sT$%nTU%=v}=6TGhwOm+*RZ1 z^bkbJ>dgo)=wojBa`yer3ea$OeubciNfj@TH2()MT6Qd07F=)MpDIM@$C6JX8Z}4c zF#L!H>lEn%d)ebjI_}6r2@Sj$ovC`VURnjVX%Qi-RruyARwQav#KLIykG8Tf% zriuJ|i~DZ*LMg_$E8}wv-4PsyMu%Cknj_u*;@vP|7NpFAs@lAzN8cYyVZ~T1MaC2?R2bD&4;;gKG5F$ zrFYJiW6|TWiL_rZY0#S%oHV2Z{dpyu`Rm`dZP$ya18fpc4Yi5t<{csLdky#Ev2n~hE6lrn+i<=W5$fO4>gaI;QEdHs3~T=|S6&y_0$u_u+DN)o%pD>K5%= z2q@vG$I@6jEIT?ZGnA1v9XTsQ@pls)axet6Uz0j2#RyK-RpsnGsO# z%t;zQVnT^@{AokHcU$DWQyai>ESbk1KP4c`JNcf#Q_xmMgLsfWwf?QbXl`%=Fc8v6vWM-`_lERA z32p!~t2RCYluGF{%)~BeElSih9E}Mace|%*Le=9v>uJN!Myf$3s4082kuHJG143z- z`^b2o^QHy&B4fnWoF`_Ofog$Vw_Y_b4Q>+<^&VP~@?^nhV2m0h`+3Y*dGqmsLu@bQ zBrj6OXXuaW89-6KotY}1cYyu%L!?IDmcVYi`1X3tkrak4;>9!#P)EGNBkye%((a*e zk7}cO-%YPGi)hmng>I|$Cv7ev6I~N_ehaXrr8H)WEZZ@q9MNqogMR<$sNlvrx9G>( zfM(~rEm=1)1USJj&Cb?Pt8Jub&D&`4w%g&wK}=<%3l-4hl;e@5X$U7`0<(Sw+|RX? zp4~mwVsY5%sQ$$izToa9=(42$MCeeS>7 zWc@&D;<8c1k+Iq>QdYvD^pjF`uE^YIQbj-Xe;jp}*TNx-*e{7_uV4SWPYkEMZ}k@n z{rsZ9<>`uCERkQ|%zPTD}c6;T;e7XT`v={F4I4z2Js|3MtTmQ z5)_sMz;G2VmOa*p!~zz9IrUVDfKG*SR-lWxxKTys_M5ZI#TSu*?f9ydd-+6=lqgrI zzFExENx0zGA~)W-8~BMUWg_1tTxW~c%^4_HA6-POJ%!wjXOMV>0*L;P z>Q(?*z|Cj_m<61|Oc4X$z=ylAi#XdltH-sepKa1VNC`|H{hcrXb%i8aW+DV$S@d0n z;s|?bjk8r9rlcxzjXGsGfyBpHKiuotfFib`Rrt_+IL@2O6V*ylar9DVrm5jR4?Mt3-iz zxgv&bP`^hcsO2PuQwtXu^pDGI)qDJ421ghoix9gy)|-F`WeRuDL{|s(Z`ezqCH@#u zS+Y3{D2k3V%R6_0G`2JDi3T5|JRNvIm254-^xYq*C9fhy)U*Fc7sh%(exPY3$YiQv z1Y^%J?Qb!;mU=+cKvoEIH2dOqGJkrdQ@GS*(aiuP(q{F)G=Or)6xk~8nZPlHB+|^# z_o@a<|5h~$HST=#NH)iKW=?d_d5vToXzgm#z2uGEp59?YJ09T@ZM4AFfUJ{^7r3tp z0#*4@&+GwzJJ|veSP_4Ow{ftGT`WarKEz(ft$4ix0C0{`3{iXW^oMbT2_S9jaAmy$ zv>jLesJZh?W#Uqhk=EHyd}3-+_!+j;)OF&w>HAdt(z8d@d9Ynx{q!#PzF@OC#ZYfT z^DG8HTIWLqq($r!A20P3`V8jkOEM4RHl?>Sx7ABmJSu0)~<4B zZ;cOX#()$>c~6Fg>nIYa7w~4r0PBO3z;{rXZVaK5D!m0z=2j|U#sO0h%t(-f1*FeS zD;k~+cTs&4=$j>j&!{%Ce6jBeG0-Sgp9&hDj!h|{9>T`h4eXVBq$thP)Fp5QK+1)n zD3mKT$&Gm-Fjiq0uNb=Xy@LciD1I2+9u%$jeITuwe+Q ztf~&p&&LPILUMGXRc&*w zLPgpYu8!vdExx0R8$b+9{RazLiRO42@#uK*`(Fzk2Ct{xmEA(}>xaqYQOp7|e;7(r z`uCUz(s%n=Hm%O;EsrSZ)`7at`PkV43N!j#>zGxJ#3$@?f_0t0($za%J_>y}{;tIu zJ>K5v$qr=qf(mH2VG1Z9_A7BoZ0);O{eswmVzvL3G4l%%$Uol6Cgl$o&oHKCLZRJ+ zG;dTcyyU@NUyaq6L7Ji1t^$V@3xpu$xYRxRUb&uRq|1+V+O*WS>9WIJNGLrvO}N^e z?hzdY8e@tW0}UYsW|1Y*oeb%t`fzq0w>oJNmRLXp)I%Hb2&UdwafMWPKwt*+mBW_O zpAaG%g0(19!@#>Ea% z>wE>KF#>LGC0X2@x0NfgRlnVQcjIE`PDmIr1D1Lfmnm7F`3-WC%B!KU=q$AyVov}KN&?<*c`#dZNn$AVWn2=z z`?(T6@bf7@uxMnLNmsGIMvK`a0e%Xu(2kG@>Svx*z_4R>FUx{bzQ386u@ImO0{&)F zEgE-(bROPip5i6)K#p8U@jC>W(jF+aDiVm-gt9B_fYfg4{zpu3D^$nY zF>ZqjaQmN83(NH>v*U6uZi|dm+xh?-SJf}$XA~k{-Y={xs%=H%Vs&tmV#LP#e`ZXu zMq&CbVDjDr(O1K&FUn)!wsXriOIJxPQzm6+>|ebQrKQI&w$)rrK{VRU&Kwx!0?^fx z#lH!K67i%eJTHWcHLE4qsz)^{3o(b0V?Qq&BS-sJ2;i4md@6@ldtS)Q_az073^8{rKOH`^VzNI9EVDnvooo4x5s7g<$04r z=w&4L>86!0k}4S6@6UHWZgR*Oo+*7J$jL(In^D{X14KgQWECi_{Ld-- z;=B+Sjr#XvaDzhSACOzu$Rtp!eLZL;P=jX8RW<|=BP2!2u_eMQ<|{s>=#`i3iX-nH zF~GNQYZkp^6Kq{D7`w637xl=HgB?w>exzm`;|EC3Lr&GYCRXUlt>#Y<0hOPx9 z1+Yn*E#SMJ&$Z@<%>7y=1SvYT#jZ@hpKmH~MY2u((Wi(h2$7o$3HiSwb|y+dz$axD z>I67^dN1a__><4~TDN&KQ2Net<2HxiBN+u^{0ly zu~*AVwo5`D3EnlXE43QbI+r=h09#dcDySX1M^6G3q=Ckcx7#FuK^4*O7Zz+Ob&<7N z=FwRKztqzbbYJ+ZF$#$USyQF6z&%Ip1*M@ghm9C=mX(Lpl2sU-CnWY8A;Y2C*~jI@^`Nc>-+K}G#q)keVgemkqvcR&?C-SjbR9?2&>{08g& zN3}>TLRHd+RT{?XgKJeamd6m^hqVorCA`vU*KJr)xah;O!s{6p9Mp_>!2e6~IOPof zvrtM9F^w8HlEF|;L!}f`;L|w)9~NFQL`EKnfYC#Lh?br(N(lp&UZYS7!XWJh1R%M= zJtjEnLdyS~IH`-_C693)mlV(F#xJj%1~bHUl?{PWM#Lb_fH!~f3^_Y)!C0)Xv+dI#*?z$YK{)n25~7w9A5t;E^=wHUwf z<5`#aC$JJRYo1% z=Fe5Ey%_7%{GPfx)`%i#cfji0)7C{~M;7$?47=gY+=(SBYNXpOcaC=KyRw!YC!yhD zn|bq7)8PQG6Y>qu-$Vy~p_81I%kir+Ll*|`e^Cv&+r6+z4O|sxhyJ(Q-AfqQ0KdnG zba-;xo9lm3$w#gSE%Ya{z`rzLTOI=c=jRUf1mZqA4vJ5mDhxpJk@>%LAY7P%Yg(of zGFjWJ+qayy1CZTBF3~*Fenf7ac_LPiLYxGoju#JSB}1)H^(Af;TKDrfoNC zb*_HjsXMa)U!8_Lo~8TW%?3;beEKe>|JV#b^9kQ6{i*YA4vY`TgIHUIMwgd%G+Q@^ zxVKoxwhVL6=3s{+Mm6DWcvPR z4AefC7p0Y=W54p@=Q2o{pYh<^s;pf2LrRq2syojAQ{0z_L)E`=k4Hs|rDVyPm`b)h z%D$8oGYXMZwlcpGvW}ghg_Jd8tL&MvB*wm*DME$8Aj{ar82i4=7~V70vn0=Ty??yd z_5O2)IcL7-yWIEv`P`rTEN?%4eSav;FfX>)n;%@vHL5bZ?=Z{k9B|*_c~GW;((PJv z*18JY^h&>RXyJ_Sz9h!nugS9>tYH_Zh)&-OxX-xH;pS|Gv_}u09S-q0Z?DgId+$@1 z@m@0fnb23aWX5c;S;cq4b4a%bxjX&{!fWP?NhH*NrgCm@Kl&z4`S9r69rZq{q@k!B z1Ez9mVQJ{gxPbeX+Q9h#bWgp>3`z?;gs!vQdl7W|=7eNJXH?yn#5^8v_SIhQf{ez6 ztFXIWr#o}b+=>oEFkZ5?(R_W~^5T_jqhcdcky)u3u5Fho!`ulIM0}Gb-2-$ji$S+T zAsmg;h&4lQ_58jkr}EBvkfqgp2FFcSO?zjYqPkQxzjRjvm%>heF>K*hTd`o}?+lc( zy@=Y2^117EQ4{*;*u^iLW}*hzv}YJe4b7vY!@E$2#YS0XG%|qK!*PA$&SabZ@Lu|X zmY~`F)$o{i*GK22i zS;KBxc-QtVJ1KLVyWt<4HM>4h>EM{PIFr4M=*C$cBt3k_9L!9$tJ`NXUwd)4W#9Ra zod>6V`$N>%bLw^c<|~-Ou*=>J-m9S7>6^M*L38CbBavElwoLWN`-eahI$o~essW|jxt?{ke#YCJ=O@4B+)gsUw{%{7(tl)2e;1)_el}#~ zc5T+t)`zJ+y_xeJm zY>yD{rgu$b8%Kj(jrl&-^TgZkLer;*6-yR^qxc*$yq^e3@Kap*HXA=t_g?VtKCO*-2~g3$A(tiz)NAJDwzi_f?o0ljf_yW*nG%+krrv3wV)R5>FTn8v0BpD#Qw?b zksDk$idhtzp6>4>7QK0W{Y=_3R%6R$_N!LodYZfvH!NeoHI)*Nm35zu%HbC$>=f#L zcw5Pz+=u*z9cFnQ&~jOoOEcVR3*tg@=W>SICiCt>)rc()w?o2kb>s@{lqAOMh?(i8 zt6-mxZ^Z{++SKB8YBq6|&q7%>_nvwy?QYe328PzSu;5ShdyEd51Un}(F;zI`sB@bG zs+Arn4b(d-1bXp@$L{y*K&Du1zkEAf%{K@X@}3it1j-e9DCKfTp|(l?)}48PxA(eT zePO219QQQ;2XpMw+Z^H>pb>@C)mYe1MMTrQ*|uhs{nqMzQ@dE=93Bo>*QxLMFn8jO z%)y&IbWgeU3xc(bQ2<3?-@^+a*3|5WK*3iLWGr8y(vcdTWB{rgjIV@j-Qq02ad?8n zaKm>vk0Z`rh_y#$^$A_Fnc7+nprr~Q?fCPxd6~<6mnL|9O)lIvE2W%oPs*<9zExF6 zy4(QVa4y{{^b1OJj42gJJ-qu-Y|P}KB?kH#i!$|UB(e(U~zAU}VYqVW21 z6y@0N*OYNtW5~lsW{X>&8v~*g#b>yO6bFpcTMXxKf+#Wa{Gg*L2!`p`h+UwpBa>O7 z58g%eFui^yP#{sGzEYpmuvo$wk*NtlSF6rQ$9>Pjx5m)}J!jKqWRll5{d`xY0p^_v z$GmGR>D=5XSemN9%QD>9OyqD!{GrT@76C@dH(S=bwo&^zg*^hevx0IH#OAR29{ND7 zf3rs2N&aEgzZTUxhcPbgex){1dr>bxF(r~OVA{_1K%ylsrtr2fVE?hmM zcscC&=f_Vu%WN*jc!#H-j>&-^U!9)jPZHYl_~Vse4wrg?L6^{<4doHtnfJc97ljDC z#>Ck;ZM{C3t@+kG)D=H)~mnr^; zsZX{T)b$kx#R~&vuUpkU$4}rEbuOK{xzgm|G5=*ieZD$tKtZ;IT4Tt_eC%z|CxI$L zN%z|ONUP4X@p5aGBa}qt#RtycjOq(Qm!@Gj6SWyNYXA5p9OtD5fk3paF)}Z+sv^n>V9?;Qcw>oQb2>=`V7>WrW zEBe=FW<8oZeOd$1?tTsFIh9nyt(iU&FUCe+P@8qDC1&4}t@t!&Om0=`+(|D)S}Dzo z7(~68Vv%z1f6X$Ze8H~KJqRz~uPg#x(-sM~B>YsI5^%KzP#lyKHn#DXKT}OSJDm^^ zRZgs?hE3mZsCD-#?Ns}Ai5NtLqt}Y+B~Ix*jd=d7F=4&&LluTHyqJJcYA(7lb#}mE z=q2cVz(_G#qBDf=Vb+uA@RG@wrV44^(zYuNef9WNqMH3Y9L&#^xQ=nZqOufiRq~S{ zu(5tA!zzYcdo#YaG@e)!S%k=Q+xMy=D{Zqnx^7e!zFez}COp4>E%ew~f{GvIQC@}6 zJC3VYpY3iW{4eG%tju0QUhcdToZMc~Z(tzqE_2{XX|&kJs8xEPZ!u+XyiugtZ^d#c zO|jQg+{dKHo&7rNbL?93vv&~-l6e*9me8XrY|PKFY4MW`=Mcwz z$s3QlX!Mj$AHRJ2XVWJBfN9+WnJ(lk;7(eG3JvG;X!o1vpg*k4iEsO(#5?kV}4=z5? z2AUwMK09O*MhCS~Q#L?(qGw}Op>tO&fLl#8r|Uqyy9a~I-?(8^fFj)JaW*5M98(I` zvIkCZ1O(jeSY}=#y?bs07%8{UzyRZ16UYrEa>8*U(tPhr<1MbU%zC z{SYiO8}<9BmxnaoF)^4v(wX7kOWa!O%q5K&3-#l24_)wInx!?-+Wa;@tIm2Ytd3JR zNXCOU=2MK02d7{2+}UykWjO|&bN{HgJ}&`M0M)At?m2y}OYIZsjHV{6Vk+KkM5S*+ zk>y}(ihoUZfi34!w-dqXyJ)2#q5AMz27Zwse2 zHcRK8wQ!#M)S4Mg5{g%+Ev2XLTIfxp4Ka~6sTMTP-jVpH&+a!1xapR-CTf1Wx%8ez zpzPJFSGYOl$vR~#E32(Zg#w2`v+IDO&x@Nr|)+L7L8#V`J6Q1{R?;D;=5PuDH3i zGNX#mDaWpEQR7~TUYKFmU>4r9@8xv{=|Ob=vTekvXI|s;)mPcQ$FHbHUq3Z^Bd^C$ zJW+6Zw$Ld2P!ZbvoXQQA6z{(g zo#y{qoUQE6YA?Xs-*Sy~RCRvHFlke|Ha+{@*-Ho&=WFmQD|JU!~KT93FU|4#7!=_ao-c?>|1Z(ihgE zJU;d0s~~+-H94+mn7&bWP?jxD7O@~Kd;Ch@X(!@bG3R7)4t6omRZj)$rej7bBCY`) zF>kxlnfg5adcP>SlxL)MLSnH07}<{HK?y5SYHd0$*37d(CeW^@CmqJh*Sqm~YoQJ2 zSF@!`EiPuNSu5ggT*Aw7!m^4a~R(|HZ{H}Wk%zr8Zz#9Er89NzmDO(Fv8G>T$FjRU zmZ@0U69}!wwH8BVGve^OUorDY7-IX?x<^AIhKqdZ!9zWq-rt;b4NGj+xs<-`yESGP)aT;xF_+h!;Mcy>|vj4g2yTs>gA;r7r-Lw z9530Qx>5>+j%;8sr4GFo4@{_wjJygw$_uPXMSZ@ZB~@^34l1QcgyiL?eSNXXz4$78 z@=_v`L0b|!;ljl1WT(EYo^Hmf!WEHla=8Pp4kzn2(?~-gQdYk9ZFqPrtnewYUo#F& zQ0^G$OixK%t0;Pfi?yj*R$9Gt&34nik2u}A;eN@AZ@G8IFrof}ehWshh?;)na0xJVX&U-ZfgXHErVS()aCoQRStal~jN$ z`En35rdQut~g?w4UNT&#dFRN5)@$H6y0X z*gfce`<&@)=gl{+wk5c`Srj&2eM3FJ$pF?X4`96xev@*`Y?pH|i;juCTYbvm9z*%A zhKX1h$sfD9w?_Ht(-WxjV);a1dJAnn2i1ft487ZUYpmxzBZU2yVKGHhZplsy%*~kE z6*4Z+HvRyJ4rzq$J=v<4Gt1yfD9qN90Bu4g;ZLsMQnrqws`-x^Ipt@Og>cg8RkK;* z2!y9q_HTa{w3#)n%=>(C;&HlRm|V& zqT<&tbWraVs)BgWTL~4eocq2Z9g?{8*5nxEiHX}~MY4$c_#;`ll*W%o;4v+wtF7Hk z*{Ut{&6)1?F*a;|mTqp--VfsYgeAP1Io*3@i~Oo-7ixN1R#Y;YTUN3osV7(-*m|?J z{~d&tF|!%|c3vtgpf`&IdKl@O3r`Z_RO~*N4n8xzDC~b^7P}Evgi~|BwUHVth%h5ACaVG8Dw3A%njd-n z)6v&{{jU78Nfg%t}@?Q@s`4kJRf08+Voz$C+Kp4 z-d;(+V_zewa-4IrCy{aaO#$02?_~Pse(qvSo8C*RJ|ppnJYZkt43JxS*7dJd?r3zX z#&S_-9%%_q$9V%!m|9g(q9zwH(KmrJ#_#Azp9o-&{7DGM zAL&A;Pj{_=?(h10>KPMsa$jW4I6}Udtv%Mh=H@|UOg{MUGtx~e8X4so8vi8Pj_u*4 z??&=tQ?@HOV&amn;(J6VRiVoN`&|6o#NL)M=sOH~ebijU>Na$zHo=ExZ&_PHe%ob< zDi1)OiI>&-<|Rauod03Fe;M$%w?qj@O^w920}t$f8~rDv5(qMX0aeU&ep;^RH{%DE zMg&sxN?uv!bow+y3-jO0$D|Z{TiCeI8Nw@w=O7C1Dl+NcVT$ZyMDK=uQheF5)4p>^ zjoZRjx082h*Nmj%%pU=N@2R8m%hc^Jo4AC(`++`n4$ps^y1HTauusd_P;cBmFVMEd zvbUXAriY30)vRQuU)ltggEbm86i=m(Lb-5zZJt*n2Wv#C zMH)~ZbaQe`oBJf97DcTc9p~~Fo7J~?Ar0-G&=FBr-F>C{1TV-1Bx^+BHG-*Yf92gw z)NbUS;JA1&`6^@)%%XGas!!#m1X_~Jgj|WvElKM{l+i>y#J48{;}Gp~Kc>*WBM94^ zxXcTA{pZAF9M}$dMvJguNn}jLVx7LpvF0Lpqg+Z+(a5xXJ-wMWS#VzqjM^TYP*<+k z9OZ%tpEi_s;|)i=M&UDIUe-xod2KgVtx<64pWl1ELYa6!`0+LQBGTT*GD#|eOW;|8 zGk(=ZeuZ-HgiPHmr+jf%umRMVv$IT>kTf%N)_KtossjrNgp^+=cpE@FXPs)8GT5st zSIvFvVYYI1ego-f^`PW|}He*7=^zt)0Ylih{L#?gnsT?wO4%%K= zC3S|`OBaw)?qg4S03+nH+3uz`enYoIoNPjzD4*()x>re849Yu%k*H*B4Cx$=)q4Bk zb%ig2Ww0`JYcEj)QA^o8Bkn;B;m>5u4NdKGP(pP)4zWudkO8O|!drr9*KGj#(o}_I zpT60%-AhB3&BSp}+Ki(Ax)wl~%vVvi;RL}*s`=^@3hMF`7#mFkl3&mR&w#0`IdgFT zrN5)~Intqc@6__W$SCx4I@HXs&HWOXdSyC7`TIwona+;rV}EsKAhJ9jcIR@ga`@1X zc`W$L&j7gKi$cW%!Ti7s?bJBKKQ`_n^}+Iges}we4gsX@oHD>O72+vTx8tz*td9MVoH`jI~T14GvK=Vq(Q#7)UBZZ6TDTo0fpiFF>ZFGXeC3z2_ZDm?&6{9M96!R%KR`}; z^Zy-`0rJvmv7QrYZ+%;NueTMG&Lj5tt<>x;@ErkH@?HPelmfJf z5~sfQCC951%H_-%z`jSSbYkXgIHrFg)z6Cr!F2#2qQ`vaD5S9 z!dj`Aa_U%$Kn>30YxS#HTl##CO=1fMQO1=|la`kM#isTsW7MhNcAL3shIM)xm7KL= zku)i>Tj-&FRV$gkqo2gW5w7AK*OQ}mds$-vxCb?Mnu&jNVork6CFmitQ^hg ztKROAj{{6y{fmF3o8VoiWc(m$GC(gtl~}v6ca43 z?37pen_U9jP6F};U^S<+w(kQt25obUX9SGYjV&}IFe3Y38SwTtE$c=viMevAC+UbG z9^mAA^4Y83ux(7LZuz!+#9|)se@Xgo5ix!=Qfi_%#m}?!7c&BY+hKEUl1sJgy<1(= zjRDX3TM+KFsHc`8ej;QIh@Tu~pG=(^#7~-BBC2|voW?UEZwOrtaU$B?JO)ABbl1Ms zx*(C!I+ZSWw*z&jrl8%>4J1HFEb-p`P!n|@# z1ww)l1_uZ4l9K#3&mv8zg)Sn|c0g~QD^Ygb4* zyw^!5dwd|a?cG~PQtjats1D>94#lR`C18i)o7?UFBOU%Js+TZC#hi7oR z;zZ?X_;n{f5sQHvy>%%}U1}^)B~t$e~ax;J`xzf?q!#B%JqxlKvrMZr0qA$kO6V~2gcm!sGL(d@CZ~S zxJnEi<-Wct3r=`#Kq}=@x!tasd zjeqscb0lYP)nl;+UdxGCL70jb!5TT76I@#T>8h}ye-6D`B;{YCk!0&nqpS6Ybw z1}MwRdf5{Fp$mUNr1iw?q{@1(Aj5)X1hesf%t#{pfxEnmAKaXY*9r?Toi+Ko-CshM zRh+j>2riILfLa90_})TVhG+qAHiRl?(gmv8p8$_qDcbSfM3x6^a(&(fhp>t5!3%>ncwUZ6^VyZl{VExwO8W z+9!OuVtgVg31{CBHqcuLTkD~NPq9O{f;HiMTk)^90Hn&Cu~^_WhrC_*(xGRju5dQN zaq8w0gkx-3Z=xcTjtLchE+Yqln;15-mbdR;qS`A$fjJMy60qALb}D; z>+~(xAIidrGah&UmtO(ktUx>Gssmtv*$-_&(r!C31t?j`ZA-tdocC=8EE4yB+YMyg zUFyP1!BqT*+rL49Eqw|a&3s0XLrh6sORWxl#Tx~5UwG#?ICkM4Kb-J-``lHM0a<2& z^nKQ^WtQJ$x-wzn)H~E>AM0X4tVvdDz-+~i0KYsWoiqJQvLt8^M7JOjI%=o+jK;oK+z)0|{m>dv#PiyfcCSP{+R$$?v*~599(pMZfL)Tkioo97@hLd=wD>C`b8Y z7)|5fJXxhEAE0W5n10|vM9h@`y|AYTcB_%{51-ra;d_3~A^_@SoU}eAg6#&vI?MjD zARqz(S&Q#{dbprOqIq|l+Tw>*!9{PO^$Mn6BP~EkTDnh2kH0k(0EiGEp`0L9<^zzS z{!_>KNo46nP$2!m+}{e>cdhJ)Oa=g6-B11Ly9fm+A#?3tfG#j9lClA%iPHK*ocg)5 z0pOtJ0XzJNPQ<){IgXv$4wtEelq%4CgJnz$mpF{!rvYGS*7^uOLd6m)2l(uckn*=Lr~FqD=T4}S8rtOziYf{`B6kw|Cwghh z-uxq{LTtca(%w&#c)pqE1Ba3;Qq`)i5?;ah(#5|^N!zB;5?}*n@#5qxutmeag@XS^ zauj&tU1O&XFVf{13XL3l3-@;dbONu5c#Z;5)l=43)E$U;PHG>neqG$w$efqkKpAz(RhC1euF2jjO1roPm+2Z2CZI zbl3g3*ZyD4y7y)OlqLX{ByEZ+L`=eCHnC(+q$T-(TIt z8F)2wB+p1DQtHJLCI6!7Khi*iOXrPZV*bq?ERLScZAL9-rmRpnxr0{)7XNPGbS3rf z4x^!axZ4hWq>IVzJDijhk@XCIbM2@2{Fir*0KgdEP`!gMe=XU$FDXDK0sC7c{;n2- z0aSC>-nlO(|KZDHI}cT9Mt1uw#%s~D_^9~BF#z0Xzn*#Y#?bYW|A=!eJD!0RP)0!I z2Y_(;T@=|CO+ElZ`N#cIe^nU%9mLoFV+~4ojy>k5C$+N>Yo}pw#S#-QK2#R9pdUtqL0hqQr+!me|g;n@!SMt9U zls8fEkI-%Q%@dw}-5hD4B!gah05R5~1e;;lVJe!0K+&pmghepoWSz&H!h;Hy-|_6@ zOKxW|^m3|N!YOO_<_@1wl&vAu)&Ob?HWMee=h;_)pX@NQkoC-HT=_Y*@0qw_)*b3 z<(+uyH~jL5*TOfA?d&NfnLB$*6J0yp!BZOk!x7)@+`N3t?_=GSE|dY#+86Nt9zb{( z`W0;XwZ6SI`42n->WsfpD*$|B~UR0l>436fR8RV z>|k`_bVcEJ$}SM-z6}KF1z-CsJ2yV*uyfe1|mWdtLwc0bh(Y_aZkC6B(Me*)Kh!~u_`Bet$pj-=? zXNOosyF{S^!8B47p@#>ipH8y{+r_x(Ldh|5_q1H;GNpQS;Tg2ct&sWq5Q_)^0Gg2f zi3UA_u=scQq~OSQMFw)5A(XA;jNGXp89Z`H5mKMESgK}Bs2Y~(17hTC#RM!&udfe`@{DvNH@%$-gszAo@;=kvCq}zqH3?*7v5wa{ zg0dm>No}W8)RGiL8C)fgUP>5trf$W;HSL8sw+?Q2LvWJhBglSUn9rpO!#f9_iqarZ z;0yDU>R8q*N4Ycc3=J&4jfSFXC zM-&Rkr}9u`V(7cIu`yYT?K;ml`=%m+Wa*5lkD3W#FvIWkr4pZf`24bK?XuIL@-0B* z4Tgo3)bXfu!{Sc~wyA>AK-v0)sOlU1ANC1KdgyO5eHCxjo_aoT$HBoglX;nh)rSH6 z?`nC{A(V2Ix~^EZ5UnW6;5z9n&$xk1T?A=xpm#+g!wiQaK`Hf71h}Xj!BFo5@*}LA z`>Oo{$P^zSy$AMKW&&b7z%8k+dVk`06j%7&q&RL%Ji_&L}i%G_4z^xa;%A3ci9@{vTOfQ z1}1F1sA`M>#c6(>b3$Uut49rrB`b!swPdg5<}wzmeCGSrHZvRfK`T;ZwScL zvBP{)P_C(o6OS0LLCMuoga|QoYP)BnuR7W#1|_7eR8ZQJlb}UOx@nq}wCVOJir@?h zujAq7(zJ?Hrd z)tMe87fvC_gR8)G3S}PkhGabgS`1xbBDkMATZ`}v1&Ns(blEEmit76nFb!sm-@+dYFvs2!ehBkpp_Qgz*cP7Rzg6=`oYzvoEp z>=wX8EfTmbacJ~nVk*uLIYH9ciz3UWrMReiuy0wF@o2k+ezgGr5%PiMg-XQVZ(AN^=9-dUuzLy3R zS`?vArVf+2$QUOK@ryF(x!D^=+iJLg-?+Vx9#+fu>SgZ&KIy3VS14Ab?->76;v4-l zx#1t!{C|1Cd$s2>=KQdYw&4*RQRf&h2(&jDqIv#Whz!;XxDMq)$ovuSHOg!~&%jk5 zAG478Z~NelK{A^|8O?NcArCWvQ@0F}1~dl&Sfym0M~h(2>NiAT;N;Xi_6Qr*E9oQ8 zRwW)7$ua;J0BWp4#AvnVISYG$e5Kr~Q~Dzh)exE_STkk?pf%4ZAo)N{`5JOP`5i*|` zdcRu%?keF#kfJ?uiHUBBBemGx7Y0hULbIt`r^qUhNYOrvUVMQ&e4x^%a}pgTH=7?C z99$M2?UI2CPmkKv3z0coKr2Q`kW~XR-1c6jT z8c-&3Ru6)JH~p=Gs(! z92oeoNv3Xh#Z<#Xl(e=Ne4a)_ZXQK1m0hJ4Odhk>TWyUNLzB=^iD0r7vfs#gVB^a& zbcL$v%7ws*k)?qOk+zp%-n13Os|clI8M5fMScS`<6+^RW_ZT!f#h?tqs)+_(*P&z& z$bi%?lfd8zRK&`bCcGq$O0oqAV%Smo}$hJbQSsj3*PpwD+y2`T~Jhyw2mZRLLS6^7vsr!;QBnxB-+{$QG0?0I;~x+Eq60 z#VNA)ii;3JpAZhFX%m{Y%&?OPL!je*DR{$E4%bMb+Jdo5p~DMAFv5bcTMRu)&Bp~a zL(4_#JYFeblBkf7c{zv>a;bG+2_xt}&+M(ep!W>+o$hnHKo3QLSNwoLEq4`;G131p zd-~TG^wp)a+dII5eBTk!>-*BLPTBc0CQyr}M(M2eE~^S&U0TNiFXlM@dg$Efl2x0v z1p|nhPTb7CEi8}a3Zo#FFl^JKR5uzWF$Y&dtbP=DPeEUi*6q?`40^vwe(NXx`)T;; zr*k>N^|NFD9}Y+Z1Uaw9Ly-N!16tH-bL?!5_qvY-?kOWjlVh?orGQ+B0X?L(8Eswn zkB1Xw>HP(r8q5SPAEVFY|5b;}b(x0-*{fsNtJCYq#cDzt9;f{sEtrS2g#BZ~>f=G6 z_J9C>P%>ZD6+$S$w>4g#sUwz~0@oVWkH#lSk(G`NLQ3|7&e_pVSl(KOR69jx zg;@Esr}?vA4`62%DAQmb;t=*{;}pUj^`CpfUfooS>Ew*XT_zlZaDR(;hZ^A52f${h z$koG2kwL_Aaeqf|<{`e+Vy8RIL-^qZJ`H9L4Q7%*dk&9l!U=V0HLRTfToZe>s<8iT zAp2OS53tx?`hG+p9n!zZJfsOJpxfUN65pg~A*iv2o8Zr+R$XJ+_jjU4GR6v{P)Vv-CBRbsQC@joWxactood0D+)RnyjFfEBF^K4*2y?@rzd# zNvWaj)BCZmWw1G=CG2F3zN6Dq^)#6(AqW*K0>>8gGEu_iZNHsx?adGU*pRQpP znyb@t7MM2wDei5Emq33907m|&t4e*`oYrYbT|l&x!di8vU%@K)JDSeVD|dJXodkiR z9eqBvxm-&E*o(6Y^py*`zWPAqxduvP{O9uH7efKFfRvjMMv(Tg zXB^r;sUw%3TgsG}5{UKln+%|r%n7kP0Iw?#V8=(e+`_+-muCQl{KNJR{$zRd3ID&M ce~Vj;A0C?=o^Mx3r8^$vqAu{7nA?y44=D0a5dZ)H literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_29_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_29_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ee3459ca1c611e3ad0ad1029ba4147a3861dda92 GIT binary patch literal 43618 zcmd?R_g7O<*Dgv^L=;q-bVLQ|y*CR;2L%+Rg(kiC61s|j(o5)y6ltNi03k}35~PJ5 zqy-2NB!&Q?obCJG@80{<`2)^jjEp_9ce2`?^O?`H<_dAo3^cD_WxGm7Ms{6WOWlZ! zjQp64j6(X#W#A6igJ%rDh06D_w#gOX4}8V`1Mr^4OY5~S85!-Ze=qX!#qd+$ro5lV zD?ejT2fsiYpEqRgHhx}io_=o5wmboEe0-ffJ)}e>L?wiIoc#Q}6vf2;zvrT!K8|8H z99US%$au)K)gPGztKntgl{YUCS^s6)N!? zMUt0HMhKM@NRKE+8M$Z)5U5Kg`_qktuI@+$Mo5%QQtFfkJ}4i_aGrQK;$cKm^Pp_lJ+Q!`9cpOXzPu z>JDdC_4853s-;)T-d{VIzOpY&!mBO|BTRMtnO|XM5g-aQ^%8~h=XAv~gsPe=s*CFA z(*FHrPO0MG{Q+l#yc6LP&$1qI1#x=ya-h!mm$wk?;+Wq_`1I0QJ+d04<>z!4ax2P@ zsCyc`AD65nx{L&-tR~X0NN9fISer1zw(lZaB8Q>~h@sNg7`kdgf0P;}9fh1wNl`Fq z!47rSHhr=fNq@TQM>A%|U5BO42y^XyuG2KNIaWs5HDQMKKz2KoD+%IN7TyPc7$Vs6 zTy+z$>v~M~Io<5CJS6lniXh$M^eY<* zG-(JhQ7(CcNN=khZnyNGZAiah@NB^LW*Eh~N&KbAO+- zZS&^e8b{q83)PD}{|h|<|6C)NnQ*HvQ=O3j6@$QqiCxlG0}gWsa2emEY-3^ga{+>7 z=J0;T!Sv_*$$*Y78^!%tS*Bf}Fh+rCNYigeg?cxjAIx#2wW5vICD zOTa(>Y!8@o*K?hG&;bpD?PZ&*2kbkzD21x_OInmH!#0J!vmm&kO?=!1$I<0|u|v;D zY?SBhnL{PJD#hpY5W0OS(p;fk{9n*zH&L&To_0R9VwB`Ua1sxJ5Ilw(FS6O~QLJt@vv@eePohMTzFwOP_CERmgRyLMjp4eK%yXyWnAH?*mM zDTgljL#R&#bjn{22cEuzP|ur^Ywk#taSZ?y+zHN8tkHl6-nmxo-+e}AN~syeN5b3d z)v{iCxdD~xR;8mrZJgFb1fcYUsJ5matcwF#$^f{w19)-Z~*1v-sQeMb*2cRjNhyVD_P=LieXBRImbyG)P zt1X2P#bZ}JhYQ%3FUaZV)@!;Ko|*xDqP#eR|d>~x?d^~YUOY;XoYqp zBlij(J-oU6XgM+OP3Qp0gZW4~oC+N9-ftvCWabUlEl1V*LJh^`XgsQz5OsV1yaTy% z=OIQoR4AFsVC3~Q)eeQKacmBG%Z5J>?~%bGaO&^Hc$@|~MyreD|n7y1ex&u)vD%ItYK^O(W! z)TnxaiN4=%%k9Bpi_vY*F_^d9M6RFvoXgirCMU!-2p82&1}v{|?-2P2r%?s2Zj+Hb zSCj(1d~wscWx(BPf>oj^&4@!Y^5POg#0)#bL6o~&Vv<{ZYbLI|K+DGGJOBF2w6!vQ z*L(`DkT&9~nf`T6{@AiLB-t zyck8Un?)|Dpk-H|Y=c)e zXunGI&QtGXxxD--ePDKt<7epB1jPDg_gb`0Ck;L3tgvT+%warXFf3yBd~FEF8}N88 z!wA{4U>!~drjY-rAQy&yXU#cr;a2zR#W4-}hIad=fJ6PW~ zW&{;pjpD9O`MZGGYD8$d(NNQLtT^f#BsIn2_`)$MThMFRvZ3q#o%o4?N2>V|-4A|f zK#1q_9qXi@GmdTVB_18SEFV(Ta1W5wE}}N3AnZS}4fIMn<%D4DwK=qq#1v;n01z%_ znJwV9voK-L<2CophWS2;>^cdk{{6@mD%AQ>U;6atY2dH&bfww zzhLR)vRb;)eAD#B5C`M zEG$5`NcYaQ^}OeiF6kfp*LRwx86Xx!XESW|rSO9oFg$=K!!+klX@`G!0*z4?OImZ= zxS6B4MoL5qaU3hIP;nYtp+gca4f?wpa^mqxb>C$93k4>q-4a8OI9Omt>XiFKigtAN zqfq5P{lnb&`5(@>q@9YsYp9=MkNA;Ju@<8Lx?E_KTbw?k?K)G&*@dYBcDH{Lje$X& zovOKerOEWk4C@jwJ|Z3D_+?)jKHp@LuUdb?4mUzMNH1S0ckdJ$pjzsPgj4i`tzmy@ zpI1B`9YkuR841ou!`Y2%&RQN)@84oicd=pT`(P2}{LIfJce;Taacz^qn(gB!8@4kG ziqo{|kp63=4u+r_qir?usJ&T4uCM8s8NE=6Dg}5r;4X~Qsfk2voIaCvuQAc-yy|;b zMLd@JqlKtftdWZppW~Udp21e78TL%d<27G3;klmcdiE*%M#rgz0O68e;J0u2Z8w6n<4A%z( zd|l5rpI+P#=J`ura-}C5%GM8E&v3m3Qg<9ou$d7hr{cOp$9ewsB7u~8-bXL>Vv3nA zO`{O)@p}DCj2@O}2OR_tvgVCb^n2&i%xbx=JD4VX)J3oKc`ibF?nKV|(HFZ7P7Ebv z?k$*0+{=V&I@$0bA8j_~hD*EAn-??pdm8MEed>oSwn% z5EB?_yb}D%L#^RCsX+A|&Br!pp&;nhu=f!7GD$*3!lQpJS?Cw+eEpJDs0B=%{x@jg z7~D)DHaZVw#dqFDFn*1oYn8;QbfG=0OStYgOc#e(yrBFRsLo@48}7F z*mpOI1Oe`4qqB1ULBKgk#ld9YR95h@$)|sM=-Wqcz1-wVaSdV;g{f0@m+6E_9KW;x z^glXkn+EmH0MJ)KMalnL3AOcDj=BJ|NVXGbN$i%9Z>E61-^#&%!@@8xywF(jyJ!(F z%a)f33$~Z3vlp1ye=hGe;J9?~W zKW)OodJR?u3&@m_B$e7h|HW9BeCFplfN&_l?0&x%7MzNOF$BzlC_Mu#1MRM-$#NIa zc3gRt7FLt70^3vNiKsxr)?gmz9jjA{d&Z8Sp<2{B2N3#GUa!IsX&mkHU%pL_I zyI6(oRr*ecDmpCv1-)FEE3Anv>9EVA0W(Xv?bxFHUo2r0A}@YiD+^_8{pr8xIpU2r zkMwMXhK7ySe+rn*iSLNI6=@BEd3KlV?vh)~XFDx%ZWELr^Ro2EH7; zba`3g^Q`}3qh<3Y(p%4j2k6VETvEo962opLhJC}3>8l-R|3!A+fc74Ihf)-+c=t=I z4cMMlJ8nXP!6h%I?dC-T7KW~?S&YnHvsZBls5DKL>#fEFS4Lj+tj#5n7y4NeD+@54 zOupT&hsvHDM^#vu$5OK?WmzkfwDB0X2*+JeT193vuD2lAEm10F){AN4Y2|sJvJV54 zYRCK+vl|V z8Kb-dKi};F!2RX-g^+lUUaBtE9K`;T|pW(h$+y#4JkgUcEzn?IQ8aH@It-1i=I!8ym(1 ze}IknFShR}UR+aN3ASp%!t9{fJ{4p;b&!OYUDU2dzUx}v>C543W;h{l5?%uTNbEBF zT{bfz8zMHF8znZk(o`j9!$p>9P4QjMX1mm{Y_VT*`1;XM0Y>G%8cdxMpsAykpks^K`SM)?rDkI{Yk&C5p;LM#({P0$6w5jIiy@6Ylf&e(Sbic zr!&46bY~;%nhn=8u6}$+mNms+S_w?(se&xI(JI~3Wqas-IH7E*}h zzWZ_~!f3e4wFL+~$&qlYsN)W1TOS1wm6s(^1i}+kepaRWP9cIevI&CS*@eWi04Sn~ z#D_~i2`PLZJn%CxElkYXql4Zy`g%ZDgJlxv2i0!IA^3Fanlt3^Y>xUPw~fQ*d}Q!L z*etwx6yISpzwz~z;pK5Cb|ceZL32sE{*B;KSg!kBB;KHVc#Nor@^6>GL?nd;_hHfa z4gv&wntO<;&qJAsH(XgF6aHb5)b>IWiBR4@yS|}#a@DI66I^{r5DP8H$|Z^R8B1VT z$WZ=)He7s#c@3j?5fi!#UEk^emJu^Zem;lqKxWkL0!H(=41_H6a$%&a1xlYxji4+R zNAr+4M~KM7HkNn;(0tcwTU;$Eh|Vhx3-eyK zLgJzQ3sm7&KS+Z1zK5k-!ApVSa(fIj><3a&EOWkIS(xA!Chw0elsF&Dz^+B~6hak= zUrH6xAN-@3TN>*#J%W6b=QXN~910U@KZ{YA@3P7K8>ZrT7SWf78In-=&D{CaRKiCfG_J*+WZXv8BpgG$ih3E6P;*0Kx)nu3UM`VY{c2WSw*x`Z# zw`I++AB^&s*$DzQ?o6QO-M1fXKNr0fiiQ`a6<}vt(f3`ak(}E;7rO#^~YJa`pDlN)kF@5MbXS%Rnx@q%b5234xze^v~tsBfj9J z<`vrcF&CY_TA;o2Lt6(Lb6cWJQzsS{g$WLW9t#?+7CJ4z|&C9R=RO^6X7z4Z(m zpBqB4r5njhcS`BqK>ceE#D1*xpdt7&)vWoE%7|^m#9P!I@dx zQw@mixa#o4-vo!5fYR5IbYuzj{?-Arid@{c%cP=$3tyMOkueWzFv0l>QQ@5Z6X8F+ z-Mn|l^L9z%)jkm;J9HFnBKfo`TEl*$bQ|tcS+>7V3C57jd1`TuRfI`aZ`1JEDMsX$Bs0i}nvoFul2g)_n#%_S35e=LB7w(RB6&cV2 zWgPd;ipR1Z5Gb*21*V||Wj+*VX4Y9}?es?wER0)-ppRU>;}gH4f>dHPHcK(L^ts&6 zovI$=e8l5f2=)9f{XQ5Wsstdk+CH!^2agW64L8b;4avp?BYUN%Nmsl8*gdhEsw^m@oD&owp6F zg;US$1TX1B6o0ifz6kOiJwcJ7eJ$neD#gx!;gzXdX^l+^$-<58a}eot`FUpmgeQp8 z-=eqUk~M~0e&Oq_R2ojqJr)B(4M;~U6z#Nba;t>R;3Z;IB@o;~dX^{a95tq*eK?8l zTfofPAQo5!-{64;dZTK{!h-@#6ZxF~;#+|1$$mlwm74FohV)e+o3S1UX=W9HnpUvE z#(r2k%MrDC)33({{vWG(Utd3EGu~zHmj3oOyXIm@V)tI@_HT(7!bCf^-;03c#{rfy zTfQ|+^h^LK3B)M6&}KB0x-|R(+Hor`S{douy!FwV>+@V>x@%wG5#PQ!5?>HIC~Qdy zR%-{f?XT-XDA(suP z#d~uL*Luk0bLFf(TB*gadsze~hE=;;9*98L`&1yg;PRyp&dEX7@K&Bb6-KY@)9JbX z3D-+>j2LY$>{h;UI*IR)(8HeM%e3)^;@8pPQG+Qob zjC5o+mb4fEnwKbCXAvhqHqu*dTeBEX#jGM?-M=;vZG588-Bd@Kk)Sz0fbYcu8FBC$ z2}Xmrp0(Q4K>0_!Nr=N|Ap=z4w8oZFkqX?oc%lT0>_dxq=azbUUy%;3QnsZ}p%Zc) z=1DZkvkSo=8Q59jlnhk#c5GkHszbrznN1MtZX+GDdWREu80W+dclr&R!_2&0vnWGr zXd1a*ci+wv|L<7zq<{)zEI!A=_|wpZG?|>CHpZa?a8<&u-}ujvp3y zQ+o!0`bLB})PCCnGx;W>Bb`GTyVF&zk=S{O@8{yBZ|}4uUKm;HesR^8zMO4nr8hK$ zEs#s8G>G0>;4x*(?9=`(2)O5L4De3N#3>y-!dX2-|k|@+HjCsZv5?oD-6_;f}w#%$^NIZ-qbG_9x(4?a#ImQyo5=C~!ZB z!9g$KqT0C#NZquVeQ|v^Ggm@>1)X0uRtBPi`?#e^Kkbh^R8f0al4DleLd1laJjZj|vZG6T^>mbfZR zVX+KeRz~=9l%YI)MfRKXcC94MDgIlloFeKh^P!1NI8q=bEoc90nvUD86T~w+IF6n? zkV34khHwOrXc_55Q+2pB$7ubh2r6huspijt;p+E>3h$q|d=|r8oCVD44G~#hseXN5 znHJ%Vd1LOH|K1jCJ2ZuK^7QD@uzbOQ<+{Cix;AY>h89?-P`kNf-EuX+Nnj-Py2WA1ZaA6R3^u@t119ae5u zR%TKy6v!fYt1wmhB%T!uP53i1Z*?XI;XSOv%DT__SuVLC31MAm@4PpN{KQo^eAoq4 zr^E)zCOROOW2ZzYn5l z*=L!#TX)`39Sa&CrqMO#otQZ#`sLhOv=;v6ZN&Ee`sVSYGb%WaIFF9y>^~+i4OfvH zAX2*eo`dYN2$byjOwYO@6yvLir$!cP$U_{*hd@GOLy&f$2G=*b9c~@6s@L$(O}9vu znzDTi0+P0_)&4XR1wnIE$IV&^U~U(lqG9T48o|toTfQictq&BRHP;0yA9M6?`Eisf zk>tE2_N|v(S}3v<62Efvw~^ic6L!JlMeS9$D&N`seX$q8dD!&4-&?d+1P_$3nw><I*Z#L4!uptADPvQ|#meug`+mEVHC+t3PCr+$M`Q_oM$ol~ZjB&Q~FPgG8e zR=gSw-P!MP@-z)KEIBmwq)5B3$&@XEN;l<4^Y#*CZr-uoUTdN{{^uj=O$F(BV68#@ z>Z^&$0Z#T?se6|)=Fq>N+#O^}2z^YNoxKgx=~gOASuxZd-dHog&ktg75#$%^B{bE_ zv-!EIJjdF92+@`cgUf4mn0o7>!SOL%D?>+euOYpLyj(2M%n zKVJIVQny$ePA_w#t`M@e=K7@EAV=%dlp?2X_y9196E2n8o-XnA0cR`mjI-RshZ!Ka zcsk)g(cGdYUIg0DjAvolu-hun>yYlKBro9|e+PYUQf%z3BA}0bq7w~fvTy(8F5f1( zxJfq$KXA=@CpC~|Y(dYc!ebyTH3hT!*Rf4SA-Fp2;4S0x{HrRWk5r4-N?%?IwaO2U?LwT7mABs%a&3q2Nyx7e(J70iZTseZ{3a=g=UOb!Y@)Up7(dzrW zO zqk$Hm=TrW{bZsb4O)WCBawlYkX)1x8q>qP1M2)3A(qUVg z(xNIUZUqL+Yk8Bbx_@0jsJJ57I24K_IZ}#UTH2By#ruL9SC5!aOFicrw_y6Yvia@K z6Q#cF5(vt_?s6hKhT-G&@smT`Y`3+AH(kowzsmSUX=lyBmd+D1lhX{T1VkReWf^Y{ z4x+SlCpXpzfU`ZRaFJ_TX!DN(rWMNpq#x@DZs^O93U}n)GbVQ%H7}ldQ@ETT;h-eo zi<0VX1Lt1Ch!NoNz)NW)W%NNL-MxX>7cV?qq=u_Qg}mAe%_U=hGf{$ZaQXL!VX2V+f}d_*r{ zrZ1_IcMN#vX##r{7f%E-w6IU8V+q?$34#o3L_p4L zJ$2<|?jOdxs@_hc=P9lj-}iXm=1)yt#^(HuT9aEz8s-=5slivF5MnQ!uT}cGO&*N@ znKkzgIvGnD8B`HmR4%Y781m$K^M};%gQnDxLD%v$dXd34ljj%ECx2dGnX`;?EXKYk zj|y?mJm409`>Q-VrII0w(^GW%WYW+OH(>PO{^~U9sc&(2z!&xm07JBsYl_a2=z8Yo za$eWD*!bQ*lnV(0SG81j+8WPHCzM}3UWsjLqNh$NS_Si_O^+MGWs3{JyO6fE)rUG< z^}tytFw^e*bRn61`D2DD4h8AdS9SM*K^romShD$%%*UCTX-F!OU-8PJal9JI?*p60 zfn2j`T|Yf|1OLE}yr^I|xV0XL`|BU?u>`bC%yK~`Pz^D2jOI1ZT`oezdkG>pX%3oh zJiqB2WO{cbCDG|~|2mCO&toQz?Zw~lujPYrRIbx6O4%2`#N4Hc^dAa+@+p4KuhR;h@gp*gt2_XwUN{TIi6EmL^g!Xj>wbCX+#qUtp> zRKT&Jm(ZKpj=AP)-l)!3o%;_ubp~sjo5ri=?wT1+Dze&g0c%$OwVnFCX${CC1-}G9 z4|#3K){kfFYYp+D(88RV(xVA>WO2;P^0b<`D=FpU?9VM}zxv6ha8>#%_ME2hfZk9C zaK?+7*F9@$%0Q=*27W)EFb&tfLi*`y*;m`#t7|__{?N5pBYvlHcx|mDH$ddU)R)Fg z*3BP!(clciuKevJbw;dVg&r*_>ihFf+vkCsJ_k|L8q`=f7MPQO|A8~Z+I-P(m!6p` zfZy(Z)8gNxalUcW*5^rOeP=*X&UL2kr*a_=io@2ML}BEX%>ymz-`}rfr_&q&Ydys* z!MX05|B=7=!?ux@f$HSi`tYPD@f5@^Ja2e(e*oe6TG4|kuczyf6E-XZ-t|ltR!Rpw5sC(*% zm2rr7m^Qg{d@;d=4dC;$3Q-hJ9~ zUVOk`@ypEj!CU-K*XjhiY2#kPed+w6fG@6bI^FFq2{)cg280o0G!@ypJ_hIMm%!3SeXsl6(ja0Iwyw+iN3^UJzPZ{vKC2i!IB1${q$8urD~Wc_c!OP| z=>y>K-zxD8P;o3o=+&6Df8*8IVW94h{UKY^ahX@cVLisW0{H#|wd~A)0n5s{J7y#R z@*hc|Gq$KHX;mEtT;i@Kmy&e7pSG!n4?6bp(_0D5e&b7Q1s31hFf6%gVx6>>!ujK5 zBPpe0dEHOHeBkjvn38*8!L8*T1{u6w{giHp<3r7>PA!eE>k(A_q@S^lR>u!rEx{~` z`1W)i!m7gY0YBZX-skFL#)SpnGB>m|O|bWplYO~uZ>_o7UyMct`TC|eVTZVv0xD|2 zA1?Pubk8xf)FjcrXAn?)Ru=t{&hKFYBg!vfPY&9D zajHt^=#-9ES#T5xIR5h|qbQYok^+D`0i;HY1-9*Kw43rU8oZgIvXb*)WIyHC@W2>V z2ISjQ*OA}fB|2@rgMg7%V-pe%98vF*aD{Al$*rH7*MqzsRxIS?Zcmo%oh zhcbE+(|-B=bd|Y9%4bOl@o=}^@q#g`Z$9x@T@{)^9*zI3zLC!Mn(M=IgAzjVWZE!8 zzxOm*78#1AZ7U&4DGaUVKuO9+=>E&;fB%0HGGE&O{{AG8uBY%K2XA5;Xl@S{wwlh` z9Ybi@u0|V7O^+9^4ElAW#dTTRRUg<@yauwwzXaX(Z9O>cfG0sEo$z5F$z+> zOLHJI*|KP0;(JivOuaX6I$c{pNnLvKvt@5n=~j*UiHkON#dq!G$fV)E#__9qXUVzr zZNWF@&lQ1nW#{9+=%G32(l0cx3!9BB;GQg#PsIBy*WyS-`NRhAoGA}V_$~?9PR{Eh z_n@+RR;O;3>RSFqrI~$k%g}P_`5v5(OFV4dRE$;=6s)g}AIw^KN5=zj6+oqo%QD|j zd%fxM=w_T>5#cQ(3YmlFr?f}oNHK66|4tW*5;N09ifU4*gw_q6 z?4pl{9Pd4XzYkEW6@$ByzArb`s6|)?8k#reg%NPvSEo7-9?|p?W;?70dkNWoJa?B~ z6beAIrU_G%x3=n^%>A@Dz<(#6Rf5r=Rnqz8WwEG268vIg!QYKDbXrLK`d_j=GSL8F z2f;hfYT0&~4o#$|_?ozCu`HiRA^IPQ2)Jl6oiqwga-C-p-8RYUB>Z4n-@)!9v;;Fo zYX$H9gFb5u2hMIXphC{5K1X8p^O5Uhw<%365_A7VONJNe) z*XaxtNcD>Jle=lKma@By>mzk0W-YQzsPQn~>|ruL=`304-RW*pKdA9=Qp3>P%LPMu zH|b|k;S0&UZB)L#EAzA>r{O(kPO09%6_%1A_+jFi2!feJ>{=7Y|R$p0r1Q z(k*N=n~Q#-DXFy;HFNioCw5EMB|not)oyDoC};Fp`f1!2K*K20?EZY_RX9$01#AEM zN$bxU5@EnizqDAqFf z`!YFXs;w-Q8m}J8e&KM(0f-N}p1#%W=EKZXN5dgD&TKtR-uR`x!}ns*xgYLJiReE! z%PrE#Pp`9&hHe~0pI+>QI~~2UH32pLjZXVHn*?bm#Rh&9V6tffTGr>4N=;N}*8cAT zSo=t4#;G%M=C3!^a&r~vQ3~&Ext;QG%Psy6nTxLkaqIH=1!g}|Wwrl%v9qM=wYM_y z)paf_*4FDw2yuB}G|n&Cy5wK0%2IiW>aeH--J2R`serBc`fOPv_x288U7u!nx||+q zc2gh!8MG%Gn|Nt~FzAi`!^|YoUiM?doyY+&jI9dV5+zF}Aor-=4!yVOuJUAiz4Bfr zt7OCQ(=6H3v&VXd(O^yphs+~*y?}6o)pMxx>{DoTfA!cSm`7i_6YFKbVhRnwBc& zRA<`G2PTG08p#9IOx=nNkMrwy53Rl$<0XYxS zYD%*ct(dvM>MXK_q{)@9MXg<)RdY)!{Os|6H5A>wRe^lH;;l{LuGVlj>4Mj{Q~zN3 zZ)q!<$I~9nW^d}`do(9kYaSY^O4iHGwC;4sWXzR4aC6}xF#`=7V zYL5i*mMfX%CMfcE*FmlyWVnNGBZ~>uNxQdOtp|;ZhUSZ94#2Po`~DzBt@?^H4gr~L zM~BlBuFtK``5LRqJRp8P{#)vID|T|{KDhU=yw`T|6Ta>FGNs7Jx6WQr%R%z5Noy0seX?C3X)o*Z)_5*rG z6Y~>5IQ_%CDKiVYCzPw@R4Q*q)lCPWzw8F9W9B81=02nGd@mLlTZ`n)V-vZ|<_?Rs zT#Gfg*D)y{LEPa$K&iVa7XUVl7$$uA636(~?)2ned%uiM^=iHjzTI;X?b`mD%+9^^ zXQpVHtI2y-ieQ zyp*r8vG#pb0QCEP;OmQaPtw3cw`c#*@;bgQ!e&A3bTf!gYw+{{FPzEM*h`RXbbs}q zcItwj#jTwDwqq!zeSL+mJR1Pt{Av+(6L0UOQ2{lv?{~h+pcmUZFOVUHj0z>L?(<-d zCl7hGwxe1<+Nq%vlR#a?zi})@;{Wjs;Y??D_tLhu4%pHwVb&go@@INRQa249cy)fw z8ZC@9GsM}Kw!b;=yV~kJuM#t;r_4$@nj=e!^{}uy(;){@>Y20(#5WAUJaJm2F2;`5*prR^-Ooe0*-J zqj151pS0Y>t?Vujk1oy`r8-}?h+6NhV^<9JwxQo2o|_!;?(`w%$Yht4U`G2y03=j9 z{zYV5$}6(5*HJubvbPLlZBlc9WODg)dv&A2x{v~crRsICE9nrP276iID6DMhlY_U% zj{SNvG-vRsQ608sC1Xfe5_6MvPPSt$!I-~(VkF?j=hkpPKgrI|m49Nu0S3o=wq?1W z_=o)(@Z#H+&|L0L;!KcW-~Gx0F%bktyV=TWBdbvD&u}dekN*(AC+HF;otyoWV+f2b zA~mN@TWVI%G{yhmYd~tw@$ev}Ua9f-B;uYtH~`0*z}zyBw}Af*gf;_fzU`Y>z#BmJ zrzc*nI}dK~&gOwN*p{vv&OOJmwX-h<3Ew1RR9SQbhBSRVGDx{lyIasblENoyNjSZa z53AzmH5Tgv(j(?Mka92c2tJvApF(x4D50vHGBRk&J5croSnWY(RA3V`%1~9Q?DWS~ zBoKRdpTsgmC^p{>S{nB?)yMzOQ313H(*NK!2mlwmp}CMLd}iK1e~2MHZPx8P zRaR6DKa*s=!T+{`jf$f`j>0@D98Co6$&YFyMi92kT+1SW5U9*94f#SjvZh`HP^I6$ z_W_Je(Hehk?|tSaoO$_`xZx@a(@v<1jaBm-^(FMZVR4)BvB!2!$!{nnNh*$1 zB>KXLi5EVN(_1vTuN=mhQA0-r8ksUQaPFU3&eIn(Y&LG5BxbA|KIAdDF?27w zyN>hw4$aJiMLb?Lk&l7$T2P`PlWqrz;fTr-V+A$LTf+UASG-K|d8a|V+70oHi(xLp*<*_%Q?v)vd{2!7IfL9bXLU!-mY4;) z*o)gPh|8=WWGa%J5W1OM&O z{}`-f->RDlGFE@F#wV-DHDLqs$b2O}J!^JqFZB{NnOq)Zu&sE!2Kd7mcK9Y zt%g*@>z>@m&Bni3h5U;0e1Nl=G^tMhMt-IB*guR|M_wVny4mW&Q_6{25ff-qKT*@co+GR?lK0B>!JaEe2EDF_B^;> z-c=z8s&XOy{9cwWzVwlnSejl~*l#QN58F38)w0+cv~C0tyfjxtol*`rGacxHoEyld zHQ4&L{k@P3FndVQYf>7pgG^UWS1u0Z`fKh=^#4W}A|!6lUT~pQdPgyFRrwMFf8o^* zs-yZ<`R61A@XOB_UX*U#Lm`*L<(3_ z{$PcKyXu0;YkH*RsVB%5>#mQ3Xchn`{6ReHkIY8|A3B!dNbT;X_}pEXR7Hq4P--!c z6gk8#Lf+B>__@pUb1>;s-#G1KafU^8HeA zEGLE~akbf>8E1*Q?d`D}e0o!n|GpL$7(@#CELG*E*6xZsvK$A&qgS%Ohp3U*;P0_C_ zySpMOK#m=T_x^pVX}h&&Af>I(XFLscap83+%XN4E#F6`PM8O)+5ZQZ~FN<_ieob{c zE&{-Nw?_4NxFoA8WGU5iuk-BL3wkcwwCo_S2hDe1&4l#%EI+KCVBq5iz+}sCN?rkP zYkK-4e%JM1U5mnWLm1{UQL2x6b1~@d2H;;`JZCEvkUF&7ls)+Dw>*TD1|0iqE`Ff9 zHq!n0AQNz-?2qTCB7p=P=k1Ez=hXb}$v9`v1ZIY{{vE#t6%qGeUwRf=D&LYW)Aw<4 zEOA=2{_U7T&ymue(rEpTRl&ziiH+$tdWrN`I5TbYKs04LABE%W_bWxGho z+P+grGr`dZrxM!Nf>U4=-pe*mcwNHCUu{(taLD<|l5_?#?X+-JTn(ttE&!5flhiLl zbF-<+03~=eWj9pyPgPdIY1Ms0-0{e-&=RM%$9vqtemkizkf6Hyv%JwTh6}lu*uQTz zgu{jtL0yg7T-rkz()kO-3o=>$3wQ?^y_Znw_hV0q>thjnBzOP^=H;?^;_4}T?NxcE zBbCpQ#=BnoXOO;N&pZ*4f2$h+n}tFTV(k_W_oHUomyV{?m>NdpBK{UM7@9SGt6s1( z9d8x+wdpJ*I)E8gH*F&K_6dt1#&mNlliE&-N?7tvbH5UQ1|2f_pp&b!aPsZu(cty9 zk07zHOCxuIvm@lqC-4ZN(l5s-_inr$m9%ul#h$&mIzLWs2>P_ zDNbnOf6fAgU3>u!M?Hck+WQ{lFHW(Si=Yb5zgrVlE_EUb%s9G|0UIxBTt5EQdi|if ziS@>V|B>9sTaGmri}0!vwSZQSiid2o>U_)`iE3Jk@h(j)L8bPS`G+_DAHW7ps_2bo)b!)B2NAq4SMm;; zTj6C-0cAKc-^}$3@edRJ>lZoEfZh-GR-&jlberoSde`gZ*qnrIJ5eX+(}N+(_$ZMvgYziv503;D|~ zJNDIiI=tzh&2KW$4buAr0*(OOxeKhzNBZ16@coT+v0i9?tR0!5RZCSTbHA9qAFoFY z*c)R%)7*nAU(xe>x3E8UxJYXT^UBN@Tb(r>2vvbX z8Dy>>Cv-^Pf84@<2(r-UXwO~}VG{mzbE zF)_h=1J|~tCBwsJw18IPT3MYdN=nN43WwIzd2h2O)dfA$Tx6Veu8u1kZS8EU83i=s+J!QSxh|x@dKJgm2<#d2c&tJh?8D94oSU;)5*5AJW zNOc@yM9pbJSkO$Y&Ur}v;KgYte}VQd=IRkjV`$;w?rm~F#!awHDvH?rVqyOvr#ZLj zVRfJ0fGPD?`9npEcZMULkwtK)2Lhi*%N{;ye5>9&;k;-@{pkGsdraNkKQ>_i?Yy-n zRO~r!B0^}+voKv%l$NZPG7|`PxSE@TCesM}WrngOce;_DlV&)<><&GafkvUZl*NP0 zi0|L&3z~VBwcOdwmcK#$Y6kWw8vM>)%NeNA82q=}v5L`pptz@gx3^3n(_qUMdw?0r zq-@tz%$-wk{p~!yTS<|4@4ZpnFcobM3NS|U!?LEwu#orqmJ4JWXJb*&?v;>Ff?vRQ z3Ji?tdkJLc=lNgDc}ApI3I#L{nI!WTxEp0fKt@=gNIT+TM8)ZY~Sg_7UD+GJ?n{#LS%{0$`zoQG9u&fR<;?#jrAWt2b_ zoBP=31H+UJ{^TKc+zeGV{>Z$s++%6Tki;cpxy5{u%{XiN5WRNC*#`88HGf=3#)eOx z!3OyM8+kn6`tv$O75Hng0{j=t!2aRyqhwW0*!YW{rNJ1!ftCVbOOJvgzdpuZYqecG zg-6Wbb5uyqJG!3(gJlzsLOIvh^i5$gF=hURjkT|*3}I|j@WGh4hmNnt>H+e3iKWT5q)JHl=rF2`D zMqKX?m`1Yxp?lV=j}_j|1w&S-%$_)%43-%^3N@BWQLKm@2q;l91jeb3Uh8o(pYT!0 zV&dr~{Jsaw>9ZpP0fGbx8r(^6clY4#?h+tqaAzP$aCe6g zEChESU^$sf&82;Ng4Iibjs@A(rHZ^9~($L zIPR2zwbE1n7x>e$Y`~W>yR5RGh=`6cM`?CRDWo)>?w9zU;`W;B^P>{QUm2+s;Bect zrinmG=RG#n(p0m0wT*$gST!QKX7I6Um%xm)%H?6Yerd_HWwLtzx&Z)D~Y7i-N_WAJVn?@vgb_IUQ9mZk;I#S3M7rQ+W~ z7r@E%J;sH3xy2dy%)Fm;y;N4GgY$YAd$=<@qbyz4dp&R>UefJii_Qey6%l{uNa5#i z7=)qmb5Hqmm~bEa12%>3CfpZi(roPtv$f$%y(P`#_Pm(eyOm0nhQAYHwWr+r{67r? zdO^KE-@H>s;qfwXqv84J8ZFuUDFy%oo1q`5GB{; zMOT8e#ME$Os@=*vVvsCVbyXZ~-xot5%uKTX^x_WU0y;!305TBZE81Lyi*P|f3mKKOZLQAj>1pua+u$s?GNnX?o6j)0S(gFGU9l(KSEoYxGNtk|?M;dlGs%3T@!; zBf+@a!bJ!<;-j6k5VS2FfNS3pnkM$kl1cr?s0CnuT;G;rwPDx{{$7T{dZ7QR-I331 z3pUyA3*kDk)kQW`QHPA+x!Wi5lMD9{@(?eu7g(eRI;oq_Wcih*slf=UN%7rYC`sND zSSfOJvu2eLltsmZjL~{t5T*gf;D_hg(8iDqI4k!#^x6q76=iuy!8(fti214baa<^d z51NlmFuJh#=byX&(`PCh&voN%6A%9el+d~C9}Ya zrc}9S!PeFSP6)r|MTuz2f1F6_|3CVK-I^VKWr8+Te&oAk=tD1aUFD)+!exLd>e)-c zCKO2wHJOLK{l+bEciXPaX#0!(fURcz4}iE34Xxz)t(&i9)!L z`}mubaCQEtl8zy&A>XWE57auO5l(EQJ;JGUuE5P;4(qhl5a)-Ue3!R-&LQNX#F{Kg z+OlFwZ+J^04-|3dJO?_XHPziN2opI4VE0c2$>!Cq}i-KVA?`G$I#-A{Y-G#Q4-a7FoH`oM0*zBbTsci|)->!mB z|E~=0e`}qoICr*PZ*D$Rq~zojYW#3@;C%BqK+dkOGv<-@VXC8MxQ41#0M_#D70eBO zx+C^O?t@sINSH%S;KxJk3{_F0gG%84qi>J8{x|y8(dG6{=Q>r0eM9_Nh_|WRlTfJ9 z-wCKxit?vwKkI&I*{ir0aLUEWPZfb5$&DR<7$%76jBQcQt ziXe<=R5XpcWLA(2uD4=S0_52S-C#YzVrOxPV=wRbpp_w&KbN2F`xenzHqmqS6!qyw zV)2;<$Hg9I!P806SIty+u?#PZFV@iR9Z1{J!^@(zm6!F=$?0{WhM1PlXbYwjxL=6? z3B{a)cO+!z6XK8eUrq4j-%(SGeZxmHgNrQ(NLNc7{?57WxFMhyCkxE-JK>y4rTTR&9V zh~T^PqJJ?$G2KU%g9URJ3UR&?p|R#$_Xh>jMKqHLrYE755u7SPE&XiEB*Sm)I9Q{f zQ#Cv3;S-`fUQ+-N&xn}6DfvXhzpe|LgB`{s5Po?LF28!-EGfKvuJtoBmu~jUAz!#UR#cy5%?IdM837>NzlIWPR%ad!l5> zA7#3q*hspXqztmOU`b#2+fu8J`EPXcHGv=ZIUL=X4XYlVhDjun?vh;`e7 z{OWjMdZ?Wi=5M1mX_KQ&mfk2>$CenihuJ-zml(O0zH=!)e0zKFG4HpKJVN6!=tEXm zqMNI7<9HoU#Se7=tZTn&YxdtWP%a^?ku{`@hvfpt2jo0G=jD}qy^qo+G)bdJqOBt) zZWG&|psIA0wN;<(a6rGdSa{Da`yUIWyH zEUvu1xZm^D-deL3u(r-1J|$NougV36s~ z#B&@e??K0BoFqq|JeV03}hr@&4O>H>FieZnxDs>@)G_C$U5oMtFUI_)w zVjpoFokrP*Z_G~u;<@jB(InZSqL&7v3>$Q!j3k2mo^*qsx9JFj2=?%(Ji znMM+ZcwfFe4IcTmoKmeBs5W(AB>p5%tyPC`#T4@S3#S{WpoT=@oWvOM1nbQjWKTHx zI0Y#Da_~PMX}Q~&Yc_I*?qB6Xj}*p^g{s2ZW-?F#nktu%N%<6WQjqs@ZU{brNTz$3~h{16?4HM+3|b)1|kc{Aa1WC>9XDW>F+x7AU5{9(EuN{=Exk8{fN zF?ycO$3BW%yF{{P`+`W8G87p}4QCpDCPfE$I>bU1>?6aJC-uefVTa#{uu~;_hLJ-8 zqZ&i}d@qoJjIoB?bh=Rlu#{XfCDIu(u$f^A<4dM{BI#oQ9?O(@^^*5(#64pW$q=1H zvqt7cAa{K!2J=);C#e266qJ)gvjXEsZtx=Dm$gw&cR#0EI9{6PHV9&5rO0m=9A{r>zoA@Q)llE3GO?(@~+ zXTi%N6htL&IgU@UUZBOWVTm4d>dya}Bky0^_12G`yy;su{dG6Fv6Vi2TK3_;EyD>8 z2@x_iCmmH95X69f**Z_yhp8q}BtvUjU^YtQ<4={rkE-IbeAJL%^7#yMcmHg<0wAiGF8hqQ7u&u&<@yLw|D*EQX=p`miqG~2B^Ky!Ql80`FS@} z!rA_XF_>$WsFPFmoAj$;vx#kyViFCDKOkXh3(*jNgxv5#4G8Vm0HAL^bw&kr3Tt3F z0w$8^n9#tV0p_3g8|1tWZAg6-z*$ajhwqqXzO@XE#77OO=Rd7AU}wL{4p3m!FlW7{ z@@3oGM~2$&y32E&8_Clki_1*X=8Nnaojjk6Kg1pY8vlBLycP=u;v&;vN)%4KQLBY# zj>*{t6YGHRG`cTsy;u<`vWL&Yoxg@k1JCXUS;nZ#x8Cpjn$b9h9QbO(T!qte1%eU5 zZ-5}c&UQ5gs40VBS?VPq`JnU}0I%N5eK4{4i^QQjYCkUhOX4FIK$i2jJgrwwzbNRw z^Y-Lr2p+N?|J&Q=33doA-{Szgmq||x1H?0D2kS_%y5lRG5o2uE*i7?qcbOZ)Rm4{H?1t1Uk)`j2HI#gR*1V>Bi?mR36!Q}tUK281<3MH-Wrbj4?Rkou)-nReqlKHKIjcD`jy z$lm1-OZbTr<)oT9e_mrKuA^kXY5~t2C)5`?LnsXr%N!!?9{&Ow9qXBM%#)I=T;J?% zhqv5~S4#^Ffbi4d-jA$FLstZ(BQEJ|d_vPh2A>gtRuRCIa>+gf>?}bHV;5BKoKu-?iJ4=&M&tzIKih1I#o9IPP%D-2)V!OIz(P}`{z@P zK>oh=K8jS!q}sw?Sn3>1)pWkY-2p%9=9YF z$T49JY6vR!>9?SOL0^iDRwLXFXK?iYEGv|P%2kmh6J?Es534AcYLY;iWVfIZ!^m`N z1F7G;112bEp8+Js$i8hB z@^mS1vNej-ce5}1tm>BuA{KN9Ew?NsZFfAf6{#5tR5H8Tjn?5sYxGq1I|z}?mKHkD z%O6Oj&RnO?zANS+R(K_~wDcDqq z3k$B^3-NGp{N&k2B{-S>TdI{5)ECINkYUB!Kf)MPiTGdO}d|+jDSk3KXvVj7W~?H zu*eSUrI)A0&DOKtm*?I9XfQb(l2V3u$xA zl9K2b#kc?EEXkgrPuqqb-oLX9w>wrT@w|WzonzT=M4Peu0WMp*48lX)KG)?Z2lnhR zZQe>MibD-P%D}Fhx%j#O+vps?FFIN*yM$J|nDVnXr{_&0B z%&VcOQSdC|XS7}1c=fA^IIrH=9wLx>E5 zusBnEDirlhQmM*f4oluv>%^S2`HQzh)zr>J{~-E71$}wDHZPj*suB1j3D;-1ZQjTq zu*1DTn&}BS#7lgncX5O_^0lfw0{ulgZ7mw}cuRl6NK%^O8mW7>-M>*jd~s0)G+)9# z-a3m;J>-&4o(GO``t`wO@vjNP`^#dOqJ^n{e@62aqlQou4EF~S^~nRos`8s!3P^h& z);6BkM~DwkyVc~GFc!H;Fo%x8O*ATKFzS#mfY_@k95AQ+fjaP-AZMGy>dhRyJz#DK zE_39=Sk_Tdcdv)m$Zrd-LXZDy3d2@ab3Kd^mrC;|1s=7_IMZlT8 z1*7d|o~3(Ky@BiM-&=VZJnU5Mc;a9BcCGn%6+bXIocl+RFM#IxwKQH%A6o^G)&KIg z6*R97;3J}gohQ2;K$~BvT)Qfss^gU=3IHIef2g%uyUop{w%Ei4pb1kMBLrCnAe^i;t(bwT}A1C)xizolk7{p%jxbg{t^Wyo?d^ zhY+!+=h%+k+aKOB7&+oH7^6e#q$fpt`Lq9A1xx9se3gpWe%$2+-c}zGd-@__1G44F z>+ks;s4pI(R=n76Sx-dynttH`RN28=t3pC-j))-}S4qdDp(Q-AXG>Xb&I}-axh5Bm zR_5nEpA`G72a3E+y(XHo4QXO3i;XAScL5o)@u|vpPD$RqTqC|tPG(RI{!0G$1 z9urk^ah(3%*oP{j?OXw6-dz=5HS?ybs+Fv*=WnSePmX52BZpCYU=!YdgHJ!1(3DmT zePRJE9?boU+}yZ|yQq$>buglII1k!Q8@^9R$u?YM7pa8F2t5mPrYqRlcq!COgG*#SwRPf)Utm^hzRR}RqSaa>ep^O zq{($!hfgV@3H^?|0+!#j-qIqz(dPG=RQh@t=xaykneERl{*{u?rk`U~l$k~@8KdtK zkRpf2|v zA0@0>1eKH0PR#qcistcHX)gwUuBYX#U;p+eQkT8-@)phfXAFL+@j$NPp)s4pTi?P- zG%Yd4G~VS0>R!f-X+$=#nnS3RLVN_K5RsLRLL6(pA1NX9?KZHK!aF>`M=iN{*g_AK z+4lSz_^6kjA)oAl6cUVdMlF}DjnIbBXGhRECi-4(reVfC2n~!*z`V+}?^9o?+niNE%EUuBn& z2LOfhnnc1>_yA+kM-77)muLI=647 zfRNXZbG}k0{`=ck;j!KK>1LzcN?gzDjt@Rq(#Q@0 zUuq}(*OxC&B13YVoz5}XT2siWlqz=2M@f6*ex|CM)!&oUu8s;|AQou%1_W(BpOAUZ zh&PT6pysk|3<|a7){u3NmYqaq#O>{9ay&9?v9*%}uYRRieWc?SKuY+Uy^sKrcD&8{ zD~&Gnzq9~$O4^g;tLkIe{{8n$Ix(Ml;h~ zFd?_^pK&S2ohLb=&%Y%x9xgi)d1Gu>2*CQt6RzpxhN=bkiQ;J)Tvn_6gxX~%TsQjO z>z<3%fKy)GK>`*z@7l-nkN>|WQ!aTT(b9J~j`X9{hc~bXU`+xICJf+;3j&V}A)9l* zI8bm$EE1Yp?uZddkO8S_+p^IkpY3Tr8s~N&y*eVO?V!uko>+k1p2Cg{e6Uw6?Uq=} z=~{Y?X?WxGj@KG&Pe+FLnramE@4d@q1<$XJiPNcde`AVOQi^d6)vH(8gOholYN(U0 zkXF=|LA&SAR^OaV`rudN_k>;op_2em1S@M0tZUl33G6*wt=sQjr_Zt0Bk~da4T_BD zGP7u+sNamEn;SsJ*@WtGhKS!6%CJ)A z#euWPL#^c7zG#7eq%1cD*M<$FOZbksaRyd`wWg=WN?GaRoiZk-~Mq3IQTTP zhi|XGYEP1iXD@a1=BgbzRIH_v%?`ai5|2rWkI`s}gh1td&b*eoV`O6A#%gxy6K@fd zw6;dPW75`|D!m?BbWKHt;$JfpVM80w2-)^=N9i%rBADzKg8&n0E{~$|c?id-2dk#02JtYHl#hvQGuH!L3<4D`*GG(Scmti6*mAj}}c%6=Q@mUm%}7;$R?kK@iKqiL1`J4fl2FzIAWFc$Y4B^~8~r z$9gbyNKI+>z&vG_I^_2gioQq-Tzm2m}GgD{`xyqFO zhJ>3QQ$V(BsDoVA!6nfgi0l$Xf5Gq*sZXTD(-*rBYN7XBL?^fTs!l3>H%iUn!|j;5 znGu21bR^4|(0jRiikR1)WFeEO;xCDG2ep83g4yf!NlU#AUqOixP0xfO9@AaRqe;?>d!xs(NvP6q^JbCI;Nz5x=D@3T zg?~oRSyVlsKl()|H-(Kvu-bOB>tq);p$*72e?vt@@RJ&BF*-jFkZv>(oIX^|IjSgm262h6M<)doyFj;wKh*GN z+H=Q#-im2y<*q*4T?q^$*^M5tY<9IYxk!=~Kd>H+DFugDA5C7hZ6yEjGXc4rD2ur7 zF=}m&yxBuGu6SI=BOW!Af%=wqygZ3LT*pyt_r5^l7tp;yVe&PMareC*92KD>hjfkcH`MTJaPz>cW~j5Eh6-NK%C?kNc;9EE`MOG ze*EVm2&e=gs)nW3bKgps1>3%F(2rlw}Q`2jvq)DhD9zQ~e{U2tlgKAx-w_(Qep<5R6C$YbOLPF2Kg0tUO-l^pJKC34Y z^UqJ&8f#pOoS&~j{kdhB(i?6$e_WZv|8Ej_l(58 zz=tZhxM8~~@AyZ+HVE^SC)jCOEpQ90y)9pt6aAKYGBewwzK@VR{yN*_*p zew01E?qC&JdHq>e+UI4{18*Br=EbNIUyLHjz2R@418R4Vt1xi%P7>CELliH>eY3zL z|H76NRwjdq#`ZL(qtlI0M+bRcSRa1A3B*6$yN!0M$&7?6|BheK@Csr;{**q-+hezW z0Y(qjFnbE#*!`Gm5$yXAzn8au72TS`1cYIWZL*+HSfge<%<5}5>PLLl^6@`{Dfw@|6qTg04yP&p zoZIT^Yp+UkwWAisY88xo%#Vy)gYMwBV)U;P;||;L;rkw`%XvNRDRdud$scf)jHASm z-o}xgk09mD-)`J33^fz8Xq(r^4PCzN63sX}Loyf|md4{^Q;sQ|wxJ16FIeOR1<=>- zry>f=Os#=(+XJ)sQJ*w#^5#KDLylHP;tXhzG(T_ueL z4BV)DTPthUF#JDTk3LQem)j~~H8<)}b!$qwd(0uS@Z*U;OiGE1BQw9Q2xe83+Qmto zVW3|JX=I&RovjRo581CKT(KH$oa)ca{+lSqxR0GYEk9_gcVRK-Mh#3qhwz;U=8C$@ zMcsl7YP?U#D4dH5ni~7riMYq_Hn`Yvly-T{mUExkb3kgH1K- zk};7f6~{L%zz)gnEs*o*%rj(!5Q^Tm9_?M9QjLq=pBvb>p zO#X!JjlFFJ2^scJ)C<&)iDJxke}yJz>3d2q9a&=oFNJX^ef>NX;*?5r6qVUY9#SR` zik2Uj0-%FI4A4Cz@sVk9?Ub)>Z3QGu3aRn>SOX-b`WN=$00M*YG(gj*%4=mRsr$2V zu>5z*%X0DR31h;ahxxx*1DT2jGKm4(Ev?=iYs#nK=V=G}yv2bXIZIfDGCR8qmL6_F!2;!TcR`;McBaW zCg+Q%%Z+K!LcrZDg~1T zxjvpJWqdy(b&(q*vkYw=7?*q=&wXPEMccczK;a@!v31mB^@l=D&MMP{A~q8&n?CZ= z1>$|>{&W`Df+R^7d9gtTS0jmU3LkNG7xbBp$) z`MRaD(+P5HAX`SbyMOLl7ffk8EMolB8nmXT#+6x)N2x+todzY3$qtIxAUH#-ByRN= zySwzij7*73ZGDhrxLw8KW66&h+2e_~(nMyKs5Ud!C=cI}3!fcif6X23EGg~K$u^0f z(A1fo2h=ruskaU-9q@FrkqQrYcgZOdvdixLq9Z6$*}fMEjW2E9Dr(12+IG`XJQ#ER z{iPf&UF+R%rElgXGFZKrch5(^2L!UI>^_dN3=x!BC_Sgke3puQFV-Sl8*p2A9ZS<*m8^}?(Rcov745OrB=BCA^`!Pa z4z{Ss&FRFLevsRSShZ*-r7Xi-YKusZ*tMI5Jxv8&mW&@_%kXnq-fDnCl*zse;#Yot zoXIz#4)JRusp_bD{;T+=Bx>k^id(`|wsbDIE~22bb(%K%&nhpOtggD5^1`suYI`og z80G9Ki!16Q=|F+cW0GV2Fx4^RwJ0!sE{XPw6%`&^8r>nw#F>h-F$)t3A&vm*O>C1`8~B zZB+e$+DP@Z>Iuz`)Y??<{J&`H}!o6?;Y7uoqw~tqM zffiix4Gr2=5_(Qbh1vf%Yi2btlBbUAnR6WCNYzgt{9eUm))>ux>;>Aq#1#zSpN}-7 zdWf=KVv8KL__eHA&_8e5LV<|_2hu_EzpgKVE)Lt(*pibtvMpR>JT%{<=bj{4ecRVC z7Q)!eXyrSp`UY279>3)kjI4 znM2r>S8gI^yrkpXc5@cJ*VuyxC1eA?*N*teJ7W4o_qnGF)S2A>G4bnhfk{!!3+w3j z6o1(p?g8s9E{ND`o>$s$Zk(?w^c;L##TJ@|2U4-dZ5)s#78D)MU*(}SKhEsh+!K!V zH&DY%;ZlTvWL!>3v}IW|QWO_^TcILpixdG0psVLlc**YdcLu@)S{vspmDVpaaY;;! zXM%ZJ@km-8d59q+7>z?|DwQ$)_}FYUJr9w2YMAo?0ODWv)_z04GCBc*H{7i`xD9xH z5r7~9CW23d`X4f&O48aAf9#eqLN5{R)oEz^DHV`1FQq_P`|+sQpU{6 z7p^XkRRS88nk7C6jBV{*>UEyo!QHBH+wW*VaQ)LC4nWg$|D)o+CYs=i1NV}LWr7Ye z^&3c_XcDR_Up)ou{GV20@@z+~?4b`&6gUlKRF?;1x(rW(9Vdgg2H#}?NRSj_2 z2$xC^4c=UiBh8;G0k3~}8s`uO<$PL3tJ&b6y#F}pQ{*gS8Qk(KYci&32L|C)NPN)P z+@Dem^tWFt?OxRs5=w0d#0tYaMpJIj*ywdNir>~)M|-D<|4>WY4PHu|jd_F|xPMKA z=G)Lv6!BW%EhjUWm?WwEZuILZD15))s9YT|A?q7nQz6+?V2=Xu`vxtbnaQ)J4qUS& z2uf*6n1cccRpprsl3N+(kN2w{K2ykLNcL<*dw(jYRvr(B9ElzXA2<|lM<|BsP$Byq(sS-D~VCMi_`I;AE;9_Jk)UC zp$jwl|I;WbAX3=3((nq@7a^;$4%0#q)MC1XFh}A3TCj5*(Zqui%@5!XMNezy5utw& z1|1#_ln&hKs=s+f$@;mLgGeFAxG-&$xN-D}Es4Fjk#O1lZ%V5&YVU#DT*}^2FoKOW zyk`&?jD6H|-~Y?Bl;DKakcB8rUp4yu`+F^5-|n?84U8?1bs+-PFfFQ7Yn>4;Z388E zlkuodX>s!hq#wxJpn6n@zhk*qBTa3v;=lQNvd?SkK=*|^QrOdk9OrwfCSZf@$EwCm zr9jwytKHjbrpCoM=)#X%P13BNcarcF?-rx{ zvAzMWB2&C*W$$UzC>3-va2v3Lldl-JIKn)KkTrg;t0e9J{twSmlKa)(AMJb%m;MxS zW{#|egsi#U1QNVcq=t8~KMgd>;LCCRPO+4KI!Ph#Jd?rO)u{2#$qPFd5h+WIfoZ-kI)f+kzlD~t zosh7*f*3J?F&(eD=4uPJN)lLDOyZ_vv`Zj7%MmEm>O*kiWZWpDkYdTi8$UD!?wyWr zEfzh*lm9bmELfj+h~E5jxE8oSkK{xhqSb$t{kLThn^F3YYMNu@mhM;~)&E#(>A}t! z8}LhC)PW$pOaC)nu<7_(g%TLjuwB`%t-;s?O`pF7s+=6WC#$sni6aCYL|A*deH|zz zGMfB#qXC{@s=0FUYMsV!Yssnm+Q3xL*XS+jQU&R2*8dmK$1kD?ar{J|#DjuL<1wAQ z&=IR4oK^BUpGVjiAW^Wi={vyGzFae+-SGu({{_}^7QtjPq& zXc>&CgNr^?qHMT`fn?lqj7%Ca_Y#l(f;TL>OKE@gW8z8fqHMtP{lYCho*wJIw*kEd z>syt|YAj>*>dz16U(7)ay0@_MEgU~l@O^XYtjGFU02YI3wMA8T;dCvjC?J2BEM;QId~oGyBBb{Z z=7Wne1o=PUI;;7w;NxBkvCItvYFrMnaVP)&Sz}d$Mghr(r=7F(ekZ7aVa~&G2SdwB zeCS^VIRGr#!sblO;<{~>3z{DI!t-X#)K$g6NJX+H^m9}LqWOgZ-wQ7 zn%-3>+;Gjsoav~5S14llgG}5+!YA60XTNSo;dG|vmh0Dn64T<{8@Cp5k}*$Ll_!3! z{!N)*dJ8kZQ00G~Wf@#Jb2&W~sl^Ul(xRmOzIr#VRN92R{pU{M z&B?Tsnc)Ffpjazs;PU#8!jrSJ7MSJ}2`vBlq2xJR}OZ zO5=SpPTzG-KkbCmf{fUhcUdfBn@o--ufTjjHqeC*rq@eP(^ys~RxwU4c9Kg5CDGYt z(8>J=vl`m^!%exO1?SX9J`O8=7#=q*oKLL<4e9bBAO=}y;K zKev5jHm13*i;LAqY^i6A3>F9S;oo5XHRWv>%h+D(a~d)T^-Ka-1ay(X1Nfi^XP}3D z>_Q#*2;}qUQD3XarUZg(0XWrkitsMOiA(ucKi_?$vRYpr z{5-RBig30u+pTNlWu=!Mg@BpytSpzT`P{dN=wop3f4+jpcmq-^KJtG3L|RQ zP0&_=$Oab~8+`|l{_hmj7%W%)fcZVNtH`2uo^|V2Z{Nyj4rI=64aJ)yE&Ja(Qo!~v znolOb_mZuXtb;gL=_}nf;quIkmMUA(#`B>TouM8v8@P{4@o+{~IPiQkS7HWM15~0S z3;$1U%C&G9zR9?K?Eo(beA+6T+=SJK8^S)?(1kDM_%`z_lNMO`K~ngAtf5M2DQE>F zsw2ORArRa$gA4$1@S!B<^z=bL#!62AbzgjH!~UtCpebC06tbw(yL?}^}1f)kz?h!qZWV^>q) z{1%c__d_$wSZ{tnFUy#mUixfFFBLL4k*=I{a9{TJYt#g@V=RCspG>E?5+r{Jr$u0W zMR4a%J%s`s+U)+vvLDhH5c+nioyYxHvWgJ$$2e)I60B3{^P@CZr>rLTeT?}qS#ZXC zC~p{cU|T&`NZmq1Y|fnp*STQy+T|PFG>T}XW!fx9X_bM_PX6u8Jc<;n5V$6x>c?nYYGwFG1MnfV873E3mjoZZm+MeUE?$-Y4g*3cN_b!|h%VtQV@*x}o^=39 znU7zf-X+a`1(}UE$a2Zp1#Qy7dk2{18M>)rXI^s2E$JuQp697azD8$8lkPuR%Gi3 z2GUx?9aKDhm)JGCl1eW<7yzR(v_sW^?;ulu_L${cji1KL*QNJ;>LL!AtQIrAhvy6I z=hy&VeOyW8T%2@_5mX+_wPC(%sNaRV)#;13Dg;@5s#(CDDA>(3_z)+`D`Ign*#6;i zr*_DT9!LB7Y1}JFsIL5_)=#v{Ci*1?+&_ok*kU{5K{C>n+l8AC|E0Q(0sEt_fzb9D*df@VU}zgRlhZgY9&+tpcxU}_0hoH;RBPW>ik^ze@T-Ao-{|l&^U87 z93Z|5>!9!aT`2RgXg~vVVoBHL8OYR@$aV8yZBPCpmIQ|(dV3C*!(#&|AU`9ZPJFAB z%!L|AFMLhD1p|#SM;C^sSpfu<(>d#0rv!@^?-ru3J|;v(ca2YJET<0ZnCvwQ7yo23 zji=^`{QO4F+P1mc5y2E{!(U4#n2x-s9Qh>q>|*1+ot3nBGT<9sgI(;VP<3ox_?Au0Dis}N|3~ZZ;Sbn7Z~ScoI-h%L z#`ajRyrQjE&3U%%k6_wJW_CnKYiQNWWOyZ|M8n0;!OI8eGzj=au8bk+OEUxyyPJT3=vrvL4_ zkSms6^J?D$!rXj=)Ff=&tbwI7pO-Isy^2pOFg02sNBGZ}tZEc-eMp zP67-X;b|eh6Q|p+kM>plhdYFubw#sxPwK8$RU^`q`dIK@gO*})9{^v^_clBBK~c)x zx{ef6{t(4g6&B1x^R#VXru^AQ7s#^VMLj$I)qhmH9m#@ez54FX!mcq^eoK!*Om#zb z%sXcWme-|Kz$;FOE!<*BO}vG6hd~uW3trid7&|^o(c@Nd_{7sB<+~*}XlH84G!OHk z-XgN)?&o5JGu%^gfJ*W`V>mebC1g96UAQrpL0Gi;PJ+cjEZQHH_ZB&qqL`sh)S`t| zd&ku4HdDiJAk-(bMi=eId?`+or5fo|chuZ(b3H;pKTP!KTfhe;BxP6q(U49V1=1Tu z$oB@ZH%yN4!Qnm&w~ zcj7+{DPe4OmyMD({f)?5R#g>tv2YKrv}bDV8`f`Ew%}-FQnC$gZfhoiyJ+OkL+*T? zqtnr0nn7xwc!Z;-7K-oIsYJcr`g(|hC3nM7pcTGJ;&+?fXL;88v^#wP9`ffU#Gs9n ze^P4=`$*QAj^ESnW=9mJo5+5SAyOHd!ObIHBp|`mWu-c-uWe;R4aW`=9RyX5PDW*Z z4JJ2RVZdGKd#M)cWYIF8NRILGiOS11NTd#Q4T7*qexC~ zv2VPkA6;g=S=rV10RxoI?mf5a8m=YI$yZ+1H`uQeC=q+cIN$WPW8?dh7gh+q#qOz5 zwx&1Y0Qz=4bm@!p{z7;Fw2o3LtCy|I+PIVWgxS~?A}^)QhUJ0VmTr#hMZ#PP!wLO# zWpH~v>qo%GtNIFlBPHz{q2DC{Cr}ntM`_?2L7l2T*E!f$LrwtrOb8-4O3gC?{1FEx zXR1KdFy3@YKfRZt;wK(VLD2VEtB)hf|4&)(9o5tmwF@V7=}7O0QbiCDktWimOO*~v z?`Q}e3<@H>gdUn8ozR1HqDb!oK{_fBdI)%BQA z)68miAi4VasWb`!7WW#l%E+Dk1x zqgmrtO-kn!a*aogE!k$he~2>syI9|)%LjfX;4lRy|9}M99}n+Sk}oM|`B#`)UC}%D z!=(k)yye||1KECnQf^Q>#B{^vtaL^2UIcU|{UF{-*-UiZH@WQ`fpuA()m<{;r;E?m zVtKu9X>dgvHZO^*0J)UzpT;4swOO3Z^p8?RV?rt`lcUdx>Miu>@taVq9M4qxeRR5? z2%%ioY?9#(>qQ#g#rtT>r)!KRcO$p)tn-O9>V+-THTgt2qJAE!8~Qyl5Q=ZK^!OVN ze{w`$+W_^W3?zTP+v=<$3FMMzY26IhbG_<(E+%C0tbbNd(yGy>+=+? zJqV}&LO&r(8acqC(S2MMF)9q$ARhyCFOm>6PNjvMqAYzzJ#!?@6W{%$9E zv?_2v+Y}!5WvnDtmj~$x1^FC;*PGJqpg7ERc2NATmA9FvZfB~sB0Sn(ws=GLTU_8C zXs9+H?enm>@dJ41{KT|C1joy5cl?r1@Lu%*eQnLR>yB^r+?0jaZzF&A7ZtcjaskCb zAAN*JgMM(20XP2T;0g$oKC{vK)L2CV;$23|<8O*sc`N(?yK4+fQnL-#Sq(dy8+J)xTjBrkKj7M`hl%PDo- zfP6HL_N&md2chcS$DrCb@+qV+lXy=NeDyaT_YX(>gL&=nQy^C#p@jOyU8T1qas9Xq z4A6Y3Si?TKQH!>?!fnaDfqgF4Auw7C(|sv;Q65ltE1@5FMWk7=`8`{n9xnl?SjR$y z@Qlxctav?j9H?1ErUsCL+^FR7OFoUy#-)J7P-cGy%itZ8T(&CHFoHFo4!Aw9?YdcW zULfv&OnEBj{GZ{k++u1QlbLehL}#KH))NE!S1R-rGa2J$;Xnx?qKAhbe^Yq6%x(47 z>#!z%+h0FmY)$;$i~vG1K(}l)X-dIA{LcugL_-LED!&a1wC(qht5Q|cHzM74 z%nOMwa>rHu&ULKCup-2zhRsvNnoy`rff^TC4oNFzQV?nPgjI&vlXGeTId!eLPmQV# zER9q9-VcdyQwd;!R|YrUInG#8`w=t%a7Ih-&^d*{7?RdhY)=`y`*m?)Urc#MJ5(#y z&GxH3>uuf($+g6HZw=o?Zr>wnBS76^SdZAwWvg!;l7-?x1zWNlQe-pxtn6c8bj-8L z;NL%<_?6f$Cr~=3#K8RvCRk|;wUp&9B%Ksr^d!6azw#(Kf3?8_S%7EUDQ8EEff_#s z40fudugwc6yazRNqJu!@Aa0<*740zC#Q?t~zX znF8J#I$Q3*`pd2CJ@K^>edT*wKz4H_ps`?sExnHGM1yts4kKv8r|$hDM+pl($SaSV zi-#L_v&ZA05QFqJ6Obs;0V}YoTQ_J}3KXPuCiKvDncJHtOm%Wj7H+= zVEVcNOVg#25rH_ro>U><)YmyEUO07{!vkgKkh0HCEF0S2Hh#TVXQ~!^^=az3dU|?w zAxpl$kX>*z)xZ8#L!VMPHSIP&@gnLgG+6BaPt!EAKVgPh({uUVgW0CaA3ndMNv@SL z1zzz4<)u2xkOQl;6>hA!0hu!5ah@UE-QwLY(18soF?Wy&AW9L2=!p0J_kG{VRxu)@ zD%jum%emp^RDK$JxN6)U;uo99j{yX~h8^owc|jW}V#<5&^+xT>UyE+P5Op)H+tqDe zY7=LokiPd+?0b(U?D;e;$X2XC>;j9^#CCRHcW)Pamd=H(63y%100OEZ$1|g=Q`E~o zIg`n9eV^&o`HgthBX8TL%m8A6j0uJ!ru`QJU-5CK<0iEhczcJ&9Cb3%WcL*cb!A`z zrTxVDO>^g+4FQJZ=%*>Gga;s4SF)pwIiy<;h5|x|kP_HPVn60*kUM8vMTt@0Fm@3P zI*E^jfNCr1(js>Z7WR87USVjR34|URUFtsDn2P!NFX;AljwAf)I>({-MTG?HtKY0p z)3|FqkIl6^6ME4V!6`0us5e99){@|#?ez#hmt%Vx_x=d94b1WmLvjG0LIXafyuP6m z_|WTw1w%PA12f>4AvU@1zCYOzW0Vf zJ6})iie~-HB2%-4MpB)BJ0&V-^%FLep>;t`+9{2w#@$MwECwbrq^Mp; zRwYuySF+2@4DN^j{2W9OrpkJXw|I(OKR^&u2KsqaXdJItY>#P8qZB?qt zRTg~V6arFI{Bm*+G+OqJ$-TufPRQQy+tTaOV~aO5GP=d0N_Ksk(Qzd#96xzpS1pP? z8?FYh2K$27_AQ&M7TGq|oAF2ZV66hmmzBJgn$)>YikyDHwE_$hU6LtPKuMS@c!OZ? zj%q_c5f!_-_|%HRn8J56flkytFErc>F3?o z?;LJcPlY{^0~f^}mF9E^cY{BIbh`;}G}cC>0E+#Gzr{=-|6_!US9 zf3*mccgqVbb!q+CXx0@bIgl=UC9Z$TQjuIrJv!2vcrzw>;>Kb4K&+Hq7eV*Q)N5Uv z3Fy|Ud9iC&PD#3KyUc8w{*9h~WggL!(9~yfje2CHw2G6=6zDLb-qbp?XnEM229sIy zWx(rfbud8eo=(7>-Eoe_w~cmwj@6lVnZf{##MGKCS&z_z89V$uA-hjyto9xFd^Msg zN8_mTis2d0{xnj9BBI;*?0Cm&6{M(U++`izaee)@-`b>;rOAPXPMMzX9R*p+3kCEu z`z^tMTqSWg-tFsAAYXY;7Yc}(HB_OA>fI*b%z^wkM_g;6T=QIqf?W0FcqBIQia|Cvto&rfT6z|^!;xuHo1|U`WU5s|5!hj|u z(9gyPIhTm|aUfjrzRD`c4w22<|KU6W9_Q7J*AFWNecBE%U7W{LDiBLS|28?rj6P2( z7KlpkWe5w98eg7D=r1W>_fChQz|1t!{sYTjOnc1TaKALP1OEc{v<0fAm!#WtzPBRf9*n8>`kNh(1so zt!D+;ThC4qNGd)heP%UF;7#1yk6#CF?kA+oQ1mQ;a}q-Z_$Y6yeZd2o12q}V(MqB) zuZ=bYk*>|11)SD!XI|UFg1f1a+lk53M|}Eu@rZjW@eF*xZ~%I!&=ps4izY4|pKjN? zH1kuCGu2|CWYo)x4#~>N6N7>sfT0%DReARg3T^~JT}^p3zmI|2DbSfBL(Zv9QUrhR z!6HG_;AY@eikZUB3**EdjzADf^rQXkF?@hAqS10H#A*HocCsUf@UR?TV6|?pXAmHk~#a3w8_7{LMc%=0_Q#sTTnVl_2r$K0xR;DJNum~wp?zp~$p%GK$AROnk67%rjzZ+aV&`j3mk4bBbR zg~(}qR$0+SpOh!>Xub82b@Y=Z4T(71TL{j*)yvbRIW$6D+{wPYC>T?7I>(M0g}2_o2-!XebUY> zkLp$yRPw(Bnp@p2y7<9O-n6e}R;Xit%uY(Y5_ZHDbK#P`xtIuz| zxWTY`x0F4jO25NxyYxHVGf!M4bTGj`T6QTdC~#RC-cu24aCeED?2d&|r(5e&M^POK z0%lL3%1qla$-C13;+gb5mTK~jxUK@F`WJ4pUcvt7y3Cs*6)x>T)_nur4nq(7kH(Gp z6&rJ?QwM4$M$TS6j=U$!Z$PH)@ZhtFbpm~^Ucb52CfDGVPl@XqD+er1#xHhUfu_tVKe{wk4ag^whx6no}C! zAIk&u4JO#9J-*6=f87FF^ooC5r$?C<5+SEz?;fGxCDd9|oK84PU!B4!F)aVAX?I(1 zbTQNRz|cDod@Lmzbd-SVLt2USBytvNp{ayQ=y;P(+YFvTvc zxHwMS5VEiQ{k_l;(Vk`Zlca?P*{giv*QtCVUkvQLc=aK5fZJmw|XF7P`GyRBIhK{C_BP!W-aOS}o5t}4PvcZun2U^<1U^!AXe8aRi=(tDwD*Sp;UjD(l{}R4>JKBjW3=VW zK0S=yCmMwT)qp$Mmi-A2dS5+$HhnC?%x^w)zh43c4BeQ~9F-%kSPx^w-_^@wE1ZGw zjL2!+!pZ;X3YOk!@cR#dWa?dK5;*1jkVp1mBNo9l2V@5}*oD*ZNm!J|QUhrKpBm$Z zehy@||75Zkf0HLs=4d)cc{4Y`ELu3dAXe z^Fr4?1{~U<6gp*%9+SbQSD~1}SCly&w<0Z71U?N%YCeWh;^Z6IgSfb)4up`Z4Q**b zo%^BvuKWmhy74W$<^_+}DWZ8&Igqnli1s1Y5>|pbVXzbP>Fu}FPn-{<%<({4n>AdN zF|0b4qy?TwRBm?wrAON*%<0NcANZp`Or5&$$I2QMzTmG}bE0{P4At{+?z1=}k1;#9 zUui?nV&<@x?w06c^vGxn=$!qa?eKPW!A9;I|PUg3A&?F(-U-|iKPecN88y&E*6L658+!!`2^DW~+z zF6sGp$RF+Yrq3z-F%dde$X36Gi_`qttaiv=eNp=*>xyJl;4afjx{60ve&Ojw>qfbe z)0}U5_6Q;R*W2E~j3D!^c>pVfB=EYerRwGTe`zJ+FsU`EdQVv`b8qKl*%>K!<@BQJ z3by&S*0a2&rw+ZQ(Ef)OP|q~l^e0N4hOMpxty8s4on~%+g`E2_I$?094t8M)V6!f{ zt#aSV@RC_$sJL6t86g-s{9K4QFw1pvesZywX&@+8r5RudD_=GJ()*pTGUS2%FNw97_N zv}`v|jZWv($XSc{jS+{21kKccYYTVg0kr)DH*lJJkS7z={VhS%RKAt7W|Vwt#}(KldihAzzhKTcL(z^DF#Kd?*vHiPn+uO%OuiWP0$16s3xp9C$vxYvG z2t2M9gQg8|e}W$ape){>F}UUg)e$bFFz$77GkamXeh9bXsmbVFI@T=mJF`uz|D7v= zXUt7|7)adc(!5Xw1W`uof_hQtuC=13Bmc6SV1GvXWVi%gN;WWSpwd6o^*?trl}CQi zQ_rHHudYsH&92zi&TU?;zHX>$8=O7h!N>13T-bn7g6JWr|t+A+__p2pDV*6S`sp?Sup+rm`Ew12-#d>c{@2gI!WFEnO~ zK4YD~L%3PTmUZY=7^xkqr_H(lo&Z4c#*~u1TLw(HBs`d6pzwM){=Yc6;gAZwfwC-g zk|hRg(qtxa3oGPFj5je{F3u7WE{G@lFGdzo7_Wc*G$XZ-H6N#Ko&Fa_YvBgByR;PbU8R9PXoV(5I=~6$KCI9X*#qPQ zP&KC14|N==>CenkrhCZ~nok0N?8Ae_abv`}@GX(#iK#*yBha3t=Z{0Lug8?{JIoLX#AXLRWgiZ6$Zkk9RUaZ$Muc}%s=jCbA?)WF>j;{u!Hh^Qdp!Ue_YGYZyL0d6)SDu} zryik@=?LW8x9xE?>7S88CNs`~&!87>YW&L;02}%~@=xYT<;N=2ga5H{u*nmF!Yb_! z++Rj|ZUI{d9Q-1Mm0l7bO=FwG*U`?*Ts~U}=lfrRSimDD=@}!r6xsBC9Qi$VXvFKg zmaj^#yc2GKi4%V92NHO#4b{}TX&HOOUx!ELdx(l^+hRl?PktkmJG%95R(pcxgW*;9 z?pBKhIQK*SV}Rgrn*$(7(lWO?v*iTDIKW|QhF78Ws@HZtqg>Q)1_IrP&{S127B7d1 z>H$cII21h{`J`0T+f7!Al&h+K&TqTrpqAv#k6;`x>|ExS47?|8No<`X(IngVIXV$O zRu3BY64}U(W>}?ZGPLe8@4KTF+834dqOl}|&zEuYLBJG(<5rOQ^x^DWBx zYi@5b+BUdKb1Q=HSyD{|&@;uP3!L;B%^BmOG2n)|fG>Uwc*BzfFiYY8WPWWipV_D1 z>T!`dASUW^@yAerz3lfQ+hY5^%7Mt8SaO%!Zxw0d43cWzit3qXJZngMRbrBJsf7rk z%J;39i1x%GRcRg2YYp8#6El>vc!$R%?n)sTwHf8DMj9Zh)S zN03iki@Bscpj$~p--RWbx#!bejW~xdbL0Ir{+-{l&XL^sNt#cYsEC`qYy>u{(a1ju zKGnSnPF&q2%-uOll;0yYe>_o|SSq)8ey0C;Z^%w;eCWH+et1XNo2DES>vY+``YYJJ z!x@Q5Mv>l0Y4AVupst!t!*uphnN!b|^4sleH&@iLRz9PP)Bu|a74-r80Ky7k7bel3 z=*UCV?r6)r{YltufZPpAK&FpBi!T4gRSfyuX#-}DE%tp0){}p$DMZ5t9(0ljo@`Tf z9Tr-Hm^-#|%0u^?7vyT>OWu55x~dVgJxI6zm*j0r>bDV-fJoC)6@a=!ds#C{S{7ks*x%fK4oIwN~^rANrcg%8zV@cXnIOkH`2w4%t-K78X>4B1nxyf=N=fazopkn4FIO7r7q&bEnV z#j)JfRKY9tS}{Ur0!4x)4gsnx)~MNSJ$XR{xV73DR z^w974Ca{%-XL-WxF^4=9YfCUHO^P75$!K5I;f6+(4!`+f7GPN{eyI;38;=jc3>>pino+G#jp!D zF>Vu4Fb$#J<*mzA#GV&FBRj7<-4-OZNpyqmj39%1bv@!k_ zSkcdgoB@M#SdU5f^zb*ePN!-Dos%D!V;6>Cj!q3*{%McGd-)h>#K#Dm%-rA9%o*yc zTb0>Y*Q>bik_u&CcA7!W6EaYKk_X_GZj+2P)e@er@G6vU4CqP?yD(EBIz|#Gbs&eC z;|5EEYw9qU_9(SE+F+Q%XiI(5S|x+h8_WgM0Sw}m4-qBqBx$esCE@w0?{|#Vx32uM zW_k8ri?fF@3GUvk&bbGy2NVo6h|_OpeVb@&V9H@^Q9&OUG~=E0XnF;TrpbZiSGCHs z_sE=vy%gYa-^HVYb0L!Xtg=|H2Fzms6T%^TQ841m(yiB?uqfEkOQz}KA2o6n_rAYx zWo;&Cmc3NKOyxnHksV2enmf|Dklc!)2D%)`GGU(eB^Tkv5J0GSa$O?8CBN7C)j(rYgPu%@!oejlUpY>BTYI z>&&wp-LM~4>CNnm7tfdM6-j8n#P()t#EU1g*jLLhWU$ze#-RwGe;W(>&T{l6d4|0= zlZM59PqLTee(!>7oQ(auQxjF;lIwOq6VAtri#_Ol0MibiAbwL#5=IvwS@2eW8gdxEi~Kj_;aTRS1U$-D~IDMhe278 z@TiF4OUs{zK7+U@Aq&Rl)i=%-Y`cpCFW_}G&DOi*e6^LWK(#m{~?Y{gbc zc9c%}FUf)HishlgvTOoxNXoB|KN0A#65*}M`40Uu2@J=JPuySM)b>}jFv literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_6_0.png b/blog/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_files/2022-02-15-xai2-thuc-hanh_6_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..058bcfd7d4c24c17e73cee04564299634d9848f1 GIT binary patch literal 17431 zcmch<2UL?y*Df50fQWz*l@1!ZbV3Kg5PYNsM0NTkY1u7 zC`3?tPXqy}0Rn`cbBE`7&-?s5%HwbhdqzAupJ2-u5A|!?XFYNXj$zb>x{Ic@(^U#~8&c1$n{4|97Hs6`s zw{NwbKhYh_3v2N?21iG+#6Qc8XL*zJCVHCjZEcj)iB54DakPi%l6b?Zz+faY-Oq5Q zpuRzUzPTnTT)W3FYmCzW?mgwsKygXULjSw3H-+^Qh4omh9fs*{06+BJcCI*Tk-nKs z`+oQM8_=34{87%5_MLZ5)PVNg|JfOMaIt~ga6-(Dwp6A2RAr$8R*7yWufdo2Al#4` znNNz!rG2WAP^TnC3t&(|EIP%GT}CH#LLO(4JQ&@$$XJ)o=m}*bz7`G8z@shPPZva( zW^8eYhK@eZefh>2p01|f1m@k;()!9JB8|Mm7YIu1pE^POAU#82RX^p%y%v7A(Ky>a z-ADBEH5?1nF$v#T;Ihr@&Y$2QY^WZjm{^e01@r4Ji++)O78^2fz8!mB`&b|Y0<5dd z1aGU1Dn^k&vb^E<5|dSwTa&78KSvM2+v*@buJCbQNJ~6grKUgZDx8lS(h`fdhE5%# zYoSmrK8U;GLNOPF*@OM&qB~=7crk41;H1z*;SYDMbC5-Nn=5o`7agn$wHtj~c^w}9 zjxFpwv?LB~e7&vSpf+~W#wj!c-Ux+8o`q20ZH;KvvO&uWP`3B-lbjGv-8Sv&n~RO; zU~%Z3=jen13(|8mL8om}2#<_LZzwW|0A zeRv}b+U+6L%6s3hQtTss@vZt{QN2f`bxT(q#OEfwNc}S<#1Ni-7E&|hx$+FX?Sb^G zMhDy2BK;OA%@WY&@vWwg+`5D7ZOWT_lV>48@HQ18$E26Z?qt{xYx^M`19Huw&;5~P z$l6bI?c22j*{A4hP{(|c9XnQY`Z<%t{7A230(l3WezNVZI&C#hpGf=b;w=XQ)(a(P zATdLP&k>Nd81yi*iU^$|2~F`r)?TY0e1J}YJ^Nl)ZIC+?^YZV&`M`X~@eD=D6Vcz_0_E%BVinD^y=p2rdbQq_aB%8FQXZoP54<|E??18Wa7~oW29z7EUBdxRP58 zb_lDXL=1XZ0Y>dtDE6XlA*-);n-Jgzowg!; zW24uoXV<(6W^>&OBWjU#ub-+HVb8uT?k(fOeRy{G^e{`X9$ZrrR{CH^hKXL5(TJg& z{;)i`_!@yO48E`8lCjUdZQr>Y1}$^74ICN>g)IbG2yP3k#?_y+V_7;4>G_7QlP-_# z@Qb3{s-EvL8T=)QD%5Ek#D-ACrz1}ea|ZKxpLDULt14bBFsJhZbu)H@?qu&*PqJ%% zV9Ppge@sgdqTxJi{6@GHwVX@t1T-*5igY%rluiYtK^J2hsjIOe{aV&!@S6+9 z^S*Rvg<8;~`IcviZzps|>>kh~=$XJh321&8`IE@@WMV-oeq*NVb*aP}eSukGN*78^ zx>TAsAgDN?g}JC#+#c&I_X-E&omm8b_=xv2DsC{h-wDB86KbpT-fkUJOmD+7eggl8cWYFAvO`0rbumg~w{y~_&_}i`AUE8J7)fL!I^JDwFS|50 zYyH}Qz6E^83*&Wc+-9!)O74E174=2)Jm0OZoIcVJFTdkxYUR~D^`obwH;0jc)>Da6Je6rWTsxyGr4Z}!DY|j zZbI{}eep~wk9(cc;CBw4k>uTuk>eKcN~OfV8Pbmh9`MJlH|(me-n*-{`nY}7eCU^~ z`=IAZ`ccKsFc)l8!0`QylG93yTbU~ITdb}QQb0NgRk zxxGH)J|8-A(zy3_6@zzhmwT5^MvZ9+eUk{U>oXXcj@Yz0of)^@;yimvn!M{DK?wPr zBRGNlo#VP6RA}=h6p64Kdof^Fb+>J@p->DU(cn|oHBs41s~MlY}a1JRi`WH+Ik zi*NDigp|QeoS3EetEcGTGczEH4pAs#T9C=+1fZr9ys(jDzC3>+CSPM!sxevD>wM*U z)wM)nrT6+Sq_6lE<<4*TFa@%56ndC3SlQbHkvU{e((F9@_O(v# z&YYvVB&=n`eCzS<;gU#t;0Ju8)?P`vGlD+rouJt7APhFhq@=y6{%7NI97ZyfAm~sv z2Tn6R{j)`y!bA9k5&jsGzq+}35D~HW;<<$R<-PBWcM3hyR5n@nbRKfBk;y6OUP~BwL;j< z?W6L{`Q=rUh5h9xi)dA@ZO{yUV;&RTxhKKg7iRh5u3_2trWont7oj*4hT? zDG?ToabP!D;l1CtWqW8t5HuqUElHAs%yiw+{ZcQVHjsOftiKrED62O>bNoNFyUt%W)DKR zq4&9fPAt~6rE5z$cd+4gMFt>RK{frJX*ym_0;>8a4JIl_gyXuM^?G|3WI8Pm`VclKWlv=5bV9OQ`s#G9zey5YaY8)}`FD4{rW7tHhL?Q&V?|;v~;VDz6 zou8Yu3?nzUmn}wWajT(AYMcA>6~+2UC*Xv1pA63uJqr0p38q9vJP6S^6>S=d$qW&zQs|Tm=6c z0Ze3u@0&4#znk`5Ng^KKh+2679xR=>L1|#LkcA$WK!z^j3R6;&&omjG)Pg`*l=x%O zy4TxAH>Z2V&Fv?-AkQ^bKWdG+RwO=Ot1WI0Qu_sR*`e302|0ZMT77Kt(o58)^Q@+R z%}OcAh%a}y4mW_4ggQ3pgwut;@Eus|irW<%ptPoqnZY$*G4#B-ze_(8g!G4d{M43% z4g$9`b~8g*+ScQVnA3jngO#)jB`zdqJoC zI}ey-b2V99$;p=K*Xszs#~^Fh^iQv*;rHzjljd19WWj*YLerJ#;bJ4NUDcMZCdk_T z&ZgVirGy#NPOVV&88u~Xy7q+)$6Epg!a*$wXfLxBvk?x9*S%&om4#)1vb)O95798~ zKJ?PFtgg8gs>GL2DbDYoE&!P`5x5m`l^|>UoupYRbc#=3Hok#Q8?==YdmcuPjo%cAM<0l{!{|M{uRmMnO z6LjmRn!xwj^TQ6GL#Gt=JGe^o$M>q;2^(Iq=!hsPolMEzOGybzrl-z)9Epq@OC~Pr zr#b?jf%HcOvNm+ert{M`8O);@1n~rsAi?zE5-BHL4|!<@bfDgOO`Mvv72Vil%I0Bz zP0hU-I&=9?SitrL%&~ z``y*p`ESa4y$U^H|Fv@kXd1xR(vwd9!0SI`8#Ixw6|q~^`T}TFe7wJ4-cm0D8(NgL zFG*$ueO#GRE(|Mty*Ayz3;v_4aoBoW&8eTRy_C;$I;?EcHa zRq0rmD;q?9*1bDjt(EOBU`n3%U-1qda&j=&Zaj-@qxY}_NbcYbiB;nm=)vy76_Cev zJv*yfqT^&tAb;R-V1QLOyscEh4}siy)_Pp0)vqJO{#Q4d>iTm1Lqg>I)hxlv19waJ z!O7?ow4J2--b_x0xqlxW6Q;SQ3%LImuKkBg`d?E1Kic;HG58BEDIXnt6&|htjT8VJ zIJi#RM*MWiDF~A;;LFv@LS>$zFNvx+()it#>tJI!$`{P)t+CqY6CWll$FzNB^)!*5 zxCmKG;NX5ko4Hu^QOKb%Oa+8StAJ$}6ineo?E4z4+4%h%(pnl&WhSj-=~~>M^l7}) zV%_gFMQBx|GQ7#@h{O3~aQB0_&y-s^} zn{=!nlOT<>JeL8v%t|=C@%`ZrW%ED;;sf*cLu6VnY90%hfDw+pz#^Zb6X*aY+Tu!4 zmrxl|6O6kIw56oUPZFi*>`8n3^ShBUWljfSRuM`~OtrkhVr3V+xmQ#1`zya6NzjN2 zQNlP&!1grU{@fOW2{OjNm!)kWRnegD?`xqb_y3=q{3~c;;iLIV$kF{S6R{jOr$8=1 z5A$vNAtsf$>1Zd~E9bAD40Sw96ehm93}Oyvs%74m^H%fzA^b(0Mmu=uBlqMUDgzY} z#VXEh)|Nf8tEpwrVyw4=`E z8oK5NBNyU~#U#!hoq&S6QtNZ{Yn`?+9j>iG^mfNn)+0UjL5Jbo1#jA` zRtR9->SK|YK9>>bjWbicX(Hfu|4*t^F{nuXbD3`C8x5bM7e#>=W$3pA9EK-xqj}k#mKCu`X*HZyKt5*e}N+XJW3!4$~)QRr=cZ-&)#M5o-?hD#z6p+1Pix5*j& zkVOzx0P?|Q_R@3i*R%fPi-4&$b5#cxDDM&ot*pTGJu9oW=|3YE(|=XWI8u#DZe4 z&{)ylznPi;)R(8s6Yeo6iAK+39(*$9bsA5L`Y7Z`ZeE}3r!0zz>l__(aD_jg9J{I# zG%x`@5oLyQNA+x8yxvv-S-S=28|0!K(=TKz)NNZr2Va3VvTPq;l_c)dMKICEcA)_I zTK;QA1>$22*BqxVD8!96QH*dixTiSts5+bxHYCU|5Lbl=$EvXppWBx9KI5%EbD^e# zUKWqnt&ik9BEX=KO#nK@iW5W0(it-~gNooGUzfgP@(O`KDdVtHtUCE#$X5@y*{iO@9@c5&f0*}j(=b5`BW)Sy8UCpdChkizv9PG6fh|r z^M@u-Za078G*2^#!ah7w1ZMSW~&jb$~%1jk%RT%FIr0#9#A9F>rul` z{)&nbJO7Vr(rI*+fEHAGbN+&*8Lqw8rQ4$$x*6FEdUJ^XQM1{?(0`W_1eqwd<^B5+wa-*Ij6Ucso`beuyMp>9LYd zJb_(G;b>bq@*2Tk@l2>vx<#W%)uV-!{Fhlt#<<-iZZvJMp@?l#K0BE76ul`5%neO9Hk70%)8)x}L)E7JpuE<<&3v#vtF%N5}l@kG~5o-Wkan zPM^YDbcdkLu&)kPPN_OhLy>OB+xr5xM{z*>^(nT_wkg5wT-iDA4QGZUgVhQcnowqM zZ$u_R3XjjCi=l5Y^1pku{7qm_N>RKzT!FUyN9WrWTk@^f1*au+GVIc7$5Uoq+G_<* zN}7H}9NYF?{`%_!E)MquXNT*KO}{}Syw~*I;x#wp_qH*DbbJJ^4Oe280{O$g7;bQ+ zzRMv#nsU($J(l%SFhOh)@rV%?>S6{UCHZ>)M8}svL!LygI}vKt>wkn0X>ERM=edwTjZVv>Q6RnsL0e8gFYg;Xh9rXtPHWv@_+ zV*g==b-_TKze9yZ$We&sO$7h@<~Yyq;8Jl}(5ZCvwiP@bY{O7Qx5NdpFDaFcQ_e;Y zt3sP0kRY8ld!Z?7NV(onl+e^S$l4~lRs^~dhwg$-W!QGmG=82;ec-AbOYrep$Z%Ej z+bp`wp|@#5hQiQ0;BNXACd5$v-)0A^hO9adbwuz}`H0_f8Mt$pM~1XLiQWWE7A#Bk z3VBR$_+-jUtT{crjT9vrRRa>_b!$Ug&}}QMPUFL`JN+2p_}gS27|zA?8oii^VhN=& zqMM!!+NFdmZyQ3D{66SkHpo(?U>THO8L4F*Mf4b%64h z&=ft9gc?I7p@LjzoA_ss5M9O*Xo3+Xamr0OyP2D$V+8>z{py%wg#=IBs8j6N;!~14 zt}rTEoc;5qhl#kR9M3$oDo7P{H_1?)B6NW!#cD&FoxN)~Q5*^lIzAR>hbMUt2ghybf!s3;yK+RHh~f+#}ZN7t94%Q2zPLT>aiNBy5}UJwEp`) zl`MBbt1D=W20(AgHYE_FkhD%c*$BSSc5O&}td7X?9z;-lRW@2J` zckf!!=uUbMpu7YIt){%EG_D9sO9LF7qchILU#2~}U7R01Ny@-cb=sD3?Ds-MO%bC3 zH9$|Ei_VbqJ4)G*Y=WF-hdd1%=%udLi>m7WDDTjqJz1UekLd1A*NeYKo45c|!moK` z&V60lBn=?tgkVt&*4|?M9}vk^%ssg_onl1)w-=DiohxEs%x7_iHdgUVYzhGW2BJ^G zkES}U5lr*B|BqxR@ce%})bb?&kh_CM14$XOkmKgJ6Eskt_@vkm0CZjq59np+yXg`A z>t@g?{v?h}pi7ulmxleem=0M~8HPE~?Zhnlu$w>z66jOZ1c3Vi@9IyyCTKg5P^N8K zdSozqD{=s|1}DY{olIjdQu+@_U(b-D^|_22x5;rjjyAa=1kkZ0`k3o&h`5SabN~vO zKi);_&^yw#*|-DT7aaC7eHKWDL4YwnIy}e4}44 zl;#@dU9j*eIsuVq4Zi4o4I#kHr#5dwo3i&sKwSj}_ZSBgQ~Sr3w%<%vAVY{&cQ?PW z|4W~uM)7d6 z)Ft?TpHoI+K7MJ`=193FGm9SKu%q-dFrk(I{U@A|gfj0Kw&!2*ZXBm+3SQWdj%NHH zUQfyg01^EiI-@`8t>|GcRmR{8r*K#t3L9cLXKje# zcPTO)X!H)y;a@Yy)`vyBAxDOg_ z<;pXWg;W5IL35@(jtq1-P1PrCO|H_{o(OjDm@fj4Pnt&ZmIcPFQ8{YUef-5~8c^>! z0Faaz~qxhNVyvFxU?I4tjjLTBTp&5j8u5@1kSS+d$kl z;*o=K99ladogjkQOWyTl*msEa$vU~uA@XjashX*}7)kZ(;5u6CCICd|uip=@>E<{2OVc<-;xg`)bnDSV<$y!@rYV{!3X9|CFZB6G zEmj$kZxF5YVHzMnE9!SZbe(4*AZ&;cwGBGOcK1uQ1C7B|!a6sTp;PuKWU(N}wh>(O zhxxJzW-rcYMWGU(4&+cx>Zw{Ud(-}<6qh8-V@0Rbj^KjggIrt7T@I0#bSZ`*$-Unr z0#*vg-TlLdxDm5TI02`Atgc>4d+K1k?VKcy?bGs(6+ndARPemD;9)2n(anGBUk-f( z8*Bu&i>CFMq-O+_8f;*|t9&Cuk>KZx!gQI}!fDYF57RYB=bN+My|1PlpcRWuT zR==f8$-;E=D`yMq_s}VWCyhgzeh<<-s@Sj~KEa0{OJOgX;0iofHhrw)$WUJ!P_nFNv#2?YIJ=tD4#W`lL=}$U z9#3`2_tkF3O!jp8a5kVkA((OX{OXj|k-7Ru<*0+OJ6N;@WSGN(6^L!L{eJW}V*R<9 zT~!0BQPe`7-u~^(aI{YA;AW->a8QrY!S~^s+R!^$MQ@JeVHf~#khMERQ6d!J2JHTh z1Y|A#8}mPK%M8%AdtmDId7^`HXS7>b-TWftZK~AB2ELYY0u1Le`4W!+EX2Frleo^tKaxoC5-s*O)`6o<^gsfmwUkUEa`w zD2(Y09?W>gExKw@cRYHagDXOoD1j4;dJSR%6rxNlI!;Xb9*vBye2AdFhTayFG8o}J z`w9eE(*Uv#(zp&CZpt5gW1ZzG$Q;;j(VsmHgQhW7`ZeRkNw5DM-$0R36S}Nh$y_!NEOriJ%s9v-WBa+5c2;f|fZjp62VN2_tQKLK z9M8~aQ9Y(5QW24uP@snBF~sNBcNJM*pCiL>CH>tt26-Y_W_1_uVSodD#XG_L5QuIY zucl2#PT&?=T?Bw+44R9qnk^`i<9Iu9FmxRLr0-~>tW?ihNw$ov$f54F5lW^%nvBPutF;yha@ zD)HY5Scs3YY^$zNTDq<4~IXD5j#6fzZhgq@2V1q&M^w?r+?vGXN?m_g1Je zkS63er*<<0rstI%9Z3vhM9*n#2y0mfSHP^v>0HD}Gp;%5>`_!oiN-!!V6Zn&{{LBP z1}ye}!>|8gK7)3?djE|oxBtn?sltA<_zTeX@b5tGWH=iTlXqX9wX$7K_2^^YoxC+0 z))DeL=sjf(COh|Nk5O>Ck$qWxH3WD~+VEy_o?gXZQ4=j4(#l4IxX-@<1rPu={huXi zZ0f=~D4Dd(e_-;Ve&kHB^m-MS)%m1!?*|BKm15XG(Bn+oA6P#2*bS@GKz$o9@IUcv zuW64ffY0;3$*qO~F=!_u7xD3BkSjeCV7K_&ZO^Kn4!%@&Zq=GNf!#^^_T0kMT&wSW zhRR8U#43NDd;gADqK?JW1NXKV=6A@Iw5?etxhg|6##y5Tb=m^4J7eFT+w|U^g%tzp zbzs#e1E@e*Qhh;0V>r`H$i^TRy(zqr#p^3Y7SMz&#DSc^qhH-ijaJSZ@2 z{Kt_L88c=`Ei>BuFu;Hm{2sv5*_XP-znSt=t`Obhd<37NlTgu6$5;49Wa1Pp&6dnl zU7x~rbj{O8fos0Hz&73e9Uo@ZZp%H~cqpyc`)KV~#&UA9s3L#`pfDztN;Fecg3Ig` zpo)l&$z>M(%^JRc+yVxxS(YSltAd9wz>uQ~lXN(`&FPcG3X#2YU3md0>nHqezMow# zsmd&VlLuSmUTbRbL27W1moRl4HGcB3Oz`N#+myC=6PtdqS|J2j_%xPO3o6jHKmv_T zBYp7(HDf!1sESSX=bZz%||tzvKr@gAXL^3)!s4edr!oKm50LlF1$q>-Ul* zvh%k`I4(yvBFCAcBsuwy;?(DQ-XsCpZ%-k|O1mrYn@rWEtvY1>yCOXNSKw{WaGAJ- zC1$Uu!#92Yt7U2Q_Px;vw&1TlUdyS9S-&+Zgwh3DyUtF0oGifog@a&2;7M45qet5^pyLKbNmrg@!;BD_9KL>sAre5eSWud8f^!9al z& zg5UDDg-Yh*D%2q5eZqM6@-1t#xNp7vL7ZjA20KgYH@ligHV?QVYgO4gy<$)ShQ@-( z@QElkabr+5I1n_+qRF{^1zw~S6~c~x@p?HB=Pp5sj}(D!ap4*Z6V1(%KMCMuqm1ce zSe0_VP)-uP&uJoZ-86{XpPuwR_%Rj+*W}-p26Bz}h}UsrsE<)u*WqJS+W^1wWj89| zBZJlM;daj}JdJ`Y@=PKUDg+*QVEB#d40Ql)SkUZ6SDJwSbG9FOv6Q}9t?I4fDM&eF zl^sWM|G8xHp1rjTrG)B3ZK7-$<$4xjoj>F@n&nP@?m*+ZNfP9uh^C+{s`t=^%-gw-P~0sSh<3lv1((~a*z%+_Id zlz;-w+r(OQioB(~RDuE-sEoQh>?1`|AkXfO)o{+o(`e*C8KNxXD$H*UPC&nzdS+6l zN5h>X;rnvX%u#b!D>&a-h>A|zrA^;}Ld4CFD z`M$p1_Gx-|3w#PP25-Yce1dEd+ACg9yq90a6~B z+kGG6hPm z8vNn{Su6d{!TxbFwmxIhgPr)BjpGhh(5f2H%zl-_ zMd*}Dz%~#Oq(Ih^<(r3oy!J$B(T^L3cwF-n$f*8>4n|DK0P)5}p{XVeTllV1H#!&z z=Q{)Olj!LVvw|;K#58F_wKyR)1DhLb;(O(;x+8+$6VL|GsV@~dyQ7~-Tg7#oOq$r zvV3B3(G`Qd%&XF_eLDEq_VN7rPZuz=%FKAT=h-HKY%{&fBDh5fS8DfLvghC!V=dD* z|0-kW%tQ@{dI{&E0=6h8ebgt1(Oa7x%2S{Detf{*iTc@u>)UIls7aGknbLo3hco8a zbTmnPZ?j_!KbK+`Q+j;=Ozo@ngl)kn3W!1{=!red#|bVFnEHq9d(B-Z>f>dzZRmp4 zyk)!tcAm=Kra0f#%GdkZjfsA!5#=S*?i(3yOUine)ne7sF}g{9A22Go!s`{SK1t>E zvf11d95CNXv})GP^>|#LJ_n{IRAf-iiz%pPk~eI%u>Mj@?D}44ZCyG_Enu7gCV}jZ zhc~EP>Le}A1Vj)(`}R)bmKefV$6`>JNk)4^A+aJtnE{n#Guzk~HZZxgRM4?(`H-U$24*6irT3gOwjwdQ`Wu6k`hZk-5Fq!oH_4i;n2K|L5L2q1T$&lmA52#XJK!} zZ+CWx7fH|=Va7E!hjy45y={zI=ZZ^u_Y}e3Z08ixbYi%=`Hov!knIY)*_KlSU1_f7 z>H*?zZu7yf6e?4}Li3~bbZku2fX>r-dSXTU+{B{l9DUe;TT9Y9I>|00q2DDmd}21R zxC>dT9^L_bAk__knF+xKNbT?KgxJc!+8bguN@DEziWgt3k7-staPMI{WT<6UtuvX! z28?ZAaS97F_0zVZ+CBE2s;OaL9TSti zjpQe3ON{M}#Z+mAQTvP;4N~yH*zBgoU7J;rfDD;H$mTDB=ad%W7P;=dZ+s#U zRSLO-|NN~t5)&Q&7plV~a9Gy)r}Ml%u_L0-lB1SkJNTecdFJMt>)t|BgNsu|osp(UVWC4953YiDS*dXFK&Ok%)v)u*V9oB4a4!%X##tMkFvDB# z$b{_D{Y#kW^i5uuvHp6dp&oaW#M-32_Jhk4dY7_Iw#11&ifsC*xq(Vo(QT;)>>>wMgBz`!5o{NlL`mzn(neGyYH+8 zSZ=bt)&89G^iZ)=d%#|$b9STS#*XwQ_{e)?_*SuuymYcL$fx>O zeWt+OUmQvw%(iq#R34Zn;&nG)kt|{&0E&k`hTqBcShP}Zh|ILq_G;qVi=TX&{82(I zM1T>fCD0G^^}FY1Cv_w6@JCH#b?J;3Add%qi*YSpxl6}(6Z4yW3I>YL0`l?bXjH^sn|{+8&9(v~tcYV&T|5Q$oD zQZO=>8N}z%kTxlv){)barE7MmlA${3qS?KS#6PN$NjfX>ZCwcGwCAY(&Lv$4qL)Hn+S=KV+G|;q%LwRB19F3>B+t8yKHVZ030Rai6cAe=j^=relEDg?Gp^ z*e=)&u8WKyoJxGOqxuqG2IIbGo)q=U(mQF54dW8zQhF7kbrPuIycVal z*G`Shom|E&A3m)AzOi54>}5khG8fsVnKUZa2f*cvT=p2w?cWK^(d=6(LkFAZ8Uc*c z=&Y!#R&h*rU5;>lMB0z8pQzr6B+O~klVRk>W(A9~@zOWx$9HTz7b@f@4qjHoO)!S1 z`kpTnWJw;FZTG5i+fP1DY9Q0FTNaaYCEUG0R~>g0+&3D@21^f+6T z?=88ToUXHvzjNl-+4iYRjSJoEF~pGM?ZQk?7gOITUTM^Vvbk4%vCUdHu0ir2DSA6|>%}@A z2?hQ)Dm?s5ysjt!B?51DMoYzFyZ!hWBtqtZWV_VDu9x9jf4w@NS}b#>ZC zT23AQd^%rI(*|^Z=dnCuq`RNhdb*W*_gpN^+XJj7X8a0S_ zk$PF|+UR5{c<_VRmX1P(Z$UG%@umMem|ar!fmDGkQ2reLu(y6@1ZTZi_N9pwpjTv| zhFht~vdl`9qL6Arzg?fBA~~G%BAETRn`Rz%bBA^{1$j_jH;1yDm2BUvF4@~Fp=uXk zvb9vMPOrOka_65Fx82=ZoX886n<=tsnMA=!F?DqLO=@vH95aEPmIn^YKRTwB@3tnd zvs!M0mbLWBjgc(NKNdy?YUsV zW($i!A16uTt`oZ|{Y|15e~fOdXzIV7OW^r%_#%U4-wCc+Z+?p!$(>*Ppl1L_7?9Lz z3e~vP9aY_l?@}P2>b!EJRQI#strEHMOP@m*4q7t|EsZtIy5m*s#Xw^n4+Vx~K-JID zVv3GoXJ#(HnPEHhxhpCWk7LyhtjUxkU}bI;f8rn<_w z+31?FJ!EsolWjT=mj@yOCWr!f*$JHp~VLeThaTuX;Q2e%T?%B_A zXDRj9+9xP=d-w0Er9O3^-xqu1aU~3O8GJaEY3N_e^lj_So^@@g?IaQF^sIrZV&iuX z+LWT)X?-9P`C)lxU~SA+jhgHGNDS5hs_Wdq^fq=}-n(_HxFH}tYU?W>pL43#MazI_ zNyM8NkLRrsvtGDYcb?U{AzX93umLJx`_Npv5l9}^KvH>UM`&(iWSr>!vn!vJ`&+t; zeTrp*l}flT)>}C=sz{UWA7Ib8g^lJ>FRHOESE}7oLwXvHMn3sjW2!!y$6syN_Wm0q z<51=NJ(n^(PnGF@B=5v_eT(&uvQ>bao59VO96ipzHx{3kr%e$pyLtLJeiFn$K3c#bxDCwr}Vs zNwKo&tMNv|*ElDsy0hFlmk?W^_ie7(tko)UYn5z|MZOyP6k`wQxdm!2T>HIZTL0=T zM|l4k8NZ8Vpol^+s81`${3W|@`P{D)zb8$%@l?9&U#xh2M;;-1x^;dQB7~fXrd3y} zUA(L`UBwpOlw6U#*cFvUFN+;hxd?+ia`_j4}?r~;+|1gGMVkK%RE?Nbqsr?SG3(LYzfcF`>O^mZI$t#PCL!uzJ=< znVDyLu+PJPQn}}127bxiZFnJNulzWBS@-AW=&}Ki8GecBZFk947*-5gM{>cm7c_XW zg#@$;+8`*p&^0Sm0*wBgkU za+UT_wTx$@y(}g_P{ls>DwR9;UTo^Z!cG|q+`Puy%UQSA@Uun+edT-QJ-INgvVn;# zZwfzR%azCm+dEV2kG~S(#4p%qg?w-=v@tI`T(=AV$F+0m%5KPW?DFNUFPr_P)t+?f zIczJ(v;ruTss4hwubv2|S<1g`m^j-VA+q4r5H*0S>u1NG%Rc;Q({m0+{cHpLMFLye-vzk5JoDDL1FEv~p4YDL(8=)^ z$N5gUKr}lKJU{z1t8Dl8%dA}ws=`N~VSgu3h>M=r%_a=w%+EpGJlni)-- zI@rB>`1%${(+O^jphDScrF`MiZv9d0J-HFi`t_5qZVkk~5lngOsh5`#yH&ZFqwHw@ z+f65J-zHY{($<%9=Gv0PS+TFtxoYc3&1Q|Np8kK9N_@92J`hABT?L zJB&wcG;2@p=p|CcJc!Y0Dz$s9*9wgiKc#4`)K5;##Rl0WwsM+*Ua^X&A39BEWVOEX zZ#7610>P{wHdk&6__|}CZ>8EOXYL#&Nq>Lnz!&7a8Vb1gC6H(R#-1>ECrSiy*ZqXwj-)JPQ}p%cat92JlRLApxQP=x@R zP_7j-^bUbQ96?G52_OUrkpCt#@4WB(egFF2^{;RJS&Ma(d+yz5pMB1G_Otid{C3&e zLUOC@RtN+liMVj?3IqbPgg~HIw}^swrd-lrffwOBXAsx6fS;%>9{0iD;z1Ye??50D zJNbXmZd%MbcvC;*{PmElfnFh)8^N9s{~IAeet{u=sGIxIp22refdM*N$Fz=V?Dq)? z2{P2y{%5;ZV6eCLb}yNI5XgQA;@s(LVcASt_)|?}IA?<;y?whpL?jyvdw=&2zoh%W zJTQjex_n>uyokxIpT2!N7v=ub`SYEJ+JAQc>9%mb`T2JTq#kX(c<|QI7hm@0V}EJQ z7vgZ63Gr=3BpU^549j#f%4`5RFxPMk+1HRjb;gt-ORgX<;NS>cfNu>#Y(E10Dv?6r z-+(V2wdY?86jd$x*WM2v{8n7VQw{$0iZosYfwK)pwA%!KcGB*tPWpx)d1K6Y`YYT> z?G>D>)ofTh+kczw_gNJclc9ldIEvGlkorkJ8YwY?PQ4 z(tt|s%}E(g0nWw+LTs{lo$#_-v+-)EduiiCh$PG4^Ed`>U4vp7F+mh;yTca zo2ldVa3w@=$3#@JOZO+DH?CN16@~M~XXkjZ%G+-tMms-+MdMsmR~fmX3VGw7;S6|q ztPEobv8hH;?D32J2IpmtkIY3k?WYvu{razBNSx^>w8>ys`lfqcOCznyS0&sEr))9$ zL4q{r#bFKg50fV_Q=?hDX_uCJ2-C+NOq5GUHC{evylTz}6M;)k#CTfd3bOnb1Pgh&Lg|jM-bhXHXUCkQ^pPt^-ZM^Bsp`;81Vwy0?${K#hu_^Lwyt;5E0m@~k96%h;Mb2(EWNjC zQC#7x7jb4G3^N^y8K=y(`$0#V3PQaUt^`>YZ5L|1z$oIR18O)wXJm!kt43wEEd3B& z*n#tci5-9@TQ0mIkaoP;7beHPNsj?Gl^H8T!SVIFK^j47bYJHoPnz!#bVavPHApx} zmwk%PgT_Ab7$!K3`ljTH%x;r6H`*I5%8r8%Kw?iDW$~=2ym*ti3bpW4$c2ntrc^qy zmv@@;<^bE2u1}2&Q(;5s2EbLEaTTF`I$SdnW+NmemL$4KQXj^?hAqQ+7rB>Wq}Rom zi^KAR4Uw#N){H-`AwCfs2z8wvy*nvnW4$m%Ff36^^PKmgTM=15no)UQb+BS;;XX*( z(GOKDF_$gI!YdGFgU}SW)M7)EEkxf-=K>DIXodoyOkS=2+5@QJjT;Fu5Y2s}xfZ@i zQbFKzxKY%RnE- zMPt?AL$3*&_3{;t-Dj>Mt-+7PO`$zqxTihXjff(#N4>Pd5-!rMEM?&&O6;nL@y&uL zWw)GM|G9y_==STY^FU(H$G3OtS{qFkYiGYJ7~96g*u{MGsi)P~U>C7wLXOF8kpXoh zVq%R6ld$yUCk+LT&7r_qi{JI20T3;*81YiGxsL(5=(M;F$cP-4ACkNSq=(q^Nh>5~RaF%<)g8|w57_a$C~I&ZkJAy7H5ZNqCt zD^dH7E8W`N^SO$ih@W1FS>}zVwf#YMbXodU<;A?dwpgkUEoIfW)B5pFnCPXw4or%j^$6O7mWiBN#>(Y}OF>RQLImsa$m# zHEARf%Ho>`Hvhk8o{-WlyiElyV@IxQX2%bUPO&f@AzRHWbdX{q(w-eXfmG<6* z++3Hq5x7cvYGuhe3a!@CCSF+I4sp+OrJ&Hd;Pc;fcx5<)I1)iAjzR3X9>Hy`dB znw(GBjX)RI_!wvR)4YEC+SR}cB7SgoMiwupnvo)-F5osIzE_C&WqUL@G?s^{aZ;TJ z^(qJfmx9GR)4xF0D~tVRAWJuB-(V=sXf-rqc4|$XB26-s&JRt`JWk^huOSrAGaTNU zl%2f&gXiR0wT<1ATeV1T?m9qL5^+Kz)wEO|z3RAwN11jc#`U2zrFqq~+QG6@jKuPC-FU^KF-e`szHmglaIJOlB!LuA zusQ#2iCiU<_{1u@90b13T+hvqgMmo}yYncxg57;<#Jj}0_REuL66N?=*t!n0^+z2_ z?1^6I&LX`#zQ3GI-#luyDoXn%kzTb*(|46W5G)KhB1c703Ai?zinmeobz z2sD_#ez65?2s5es_SpBchIa#Ah`Db3(WNr?TW`wK8b*hc8Hb0TM`q7-b9^02 zKID^sUD`wAuC2UYJ3I36N0}-|EM^RUh?bxm_GMvBJZJ!J$<4M+?YKig-u6-N-9zjj zVI`|x%$Z)!pI922n>TG8Aqdx@QBmtFkLC)#Y@j$n%xXiSt6VZ8 z6i@zX@THu2#K>D99{qb;UL(<(|8+0HH5c?;A`d7-s2~a(m*=rd`?4r_0l)5sErH zU9p&M2L&^|E4aOTYd`rnnH{Cre$&C1rjLKMjI_epYVc9w41u7G zt4}~5<4q$PEf`*PJN!Gb7Cq*kM#bd)>)(iXSM$_Xb(w2-i@WCTReN@*CKWjcF4Vxs z3RR$H6@)-!-x6&Dz4^*<>?@J6AIriV4CWhLDF=m zK1IF#Ep22Y5LeMvesxIUjhcVKo351iE*8G`43AQhh}AslXAO1fo#rQ<_E_|YPOYGE z-%xsoOlsveW|e_mDAw0>ADRlLNTq>iY1uwkNmz5hB|~GSv(v^IMBC48ShXHe4^tkZxLwC+7`GWy%i(T^_)()PyhudjDY;zUINYLB^mCXN zlUnEexj*&>ZW87Si5c2R%05kA_LHFcMCA#)yp`9s>lSjaf}`#sk-XG#ed;?39wpxL z377`Vx}|K3>yyx`(Kb}*+A1;Ya$~~g-TLG%DZe}`Bi}|*=BX)1+PYr%&X+P>@u{W{ z(H%ubA)VKeW)~MK0~~FN6zI-9pH@+6F}Bf-CU^UfaO53uAxD^sI&}t}b5ci@BpIAP6r#4nEH1yz&e_1ved4ewM$Rm?1I?YZj)q|D`f#t0$uz6h$E=f1P4=xwb z@^0x-DG53#77LS+?}4(v*4KqlwB$CLJn7$9cA{dIa!fvSX+M`#=iQ|D5wjK=(`wCF z$89l3Zn#`B`g!4FdHZgfuIZO<^45zE?+R!!r*H*@42L_lB}Z&(!LTX9r5X&S;0P0N z&w|%i2^4;41z%!=Py>FOd419OS!74#X!RaVhZECB`E8o}%{HcOv|kYp4OImKC}j`! zT3>%?eQc-BfoiT==YlR|7fPx$g0%w7=&r| zcr&8h>I!0yq!YRZ&V?HoQI-(a)(fp~6R-0pir}+T)6!9>LsSbE^X5^DB4k!9N;qt5 z&_VVDJk}%&dXfK-?5@G@(u7;?ShzNH^VXL$2wkDg9btCJhB|dqRZ1E_#s+qruLPgO z*;*}*R$W8tjlDacCtNBnZ)h8Hi2WFzrETZNZ$5GJye$3eX+RR#=RQ#!l04iRs4sZU zOZ`d}5gHVZ?7O~NsJs}cMsYz{UkvX4B;#saEKtHByz~O4Tj2^)4B7Vw!J+w1%7avm9HCN?k=W9x8HYmGwtwmAhXTC=P;{S& z6ly9ZRDU-Ep9jU1AV$1@gU1eUtjf^7UBx+Vb8r$6#V#XbFD%5k<-zTs zW-zoES_qvpAj3~kpbGU;Jj7QP1{Xno+zd5B$5xD5<&O$GN!E+LkzvcxhmcEcZ^f^I zU33#}9i&`ACQ5f7eQAxP3D-Ad@w-N~mtGhUWHGwykNtn$GW>DQy#8Eu&3fT7eI78u zCfoI$N7M?(xFYS^&SUw8J0X4-R|xloCJ1#vgnnX6(ht&U01A-%e#o5vb|&U5`D+7g za9@~d-jh!no>xks#dMv#T_l7?7I(bCUQu$odk^_k``C!g>@3a%YZU7FWc)Y443d}mkS=)RO1!EiOSDl$ zUdXBciGsAecvLaL)L85_zlZLR+hpm_2?0X6_;FX1@|eHydP>?M1-*oMLF+k<9xGJI zOadT1d1w#+j>A#W&<~aiz3_@`uTgc}`qFH?0O{~2e`FTw!5G#$tae(I;7Qart29N( zx?g5E4`v*MexCv=Q*iHwPZd!%C>`~k_QWw^S33XRllPq-(;jZgsP9bZ`pv%|obm}{ z!5TBiTL3leVjNc}5^5usds0t;4BZ~v8alcMaP^{LV(drd`amC0QZiF%@W6&Y6{yMK8i@XiRbtBn|*&)w~I&=Ch4X?BN6wYs#K4YZjNqO-I(*M z$fdXTj|7P_)mxXr201zd*gy>&NmK_s1SYxYKGpeEsZhnXqloqlz4#jS@VVTjDg>?q z{`Mf{2|~)UY8vp=vsxH}PpZDvqM#6?xgNCV!-A0>h(~{jgtOmIC@g7F41q3iKksyS z*gG8Ojx#0_$}?^Zg~lnP^nhrcAT9PGx<6nG%(d(ito20MObutDb=00(&J_ps-hO1L z=qa2lq!^|R8#Vh-HQa-Hp@!_^kgD8qevox{Tqt3NYJdM{zBxoOAGi?q19*w{#&(fSpStY6EM09b;G6ikiPm$)QheRUUFXHzlpM!v`Sl6SdA>nT@~4eNYjOA zF%CEVbUn66q-16dZUk{HRI$4%CF)|}Hq6)S#NacJSA=-bN^H zbYbNTGIV>;cHoas4;e|K{Jn+hJ3gjqUffykC|f7VE-BRDZl_nJoJ0K{i%FJtY9HjQ zJ-z2Hz7QU%vKkI%^hQpYN;I zBMt68`VsmtA`KpX6E^^5iNsu#i*e%H!s}CKT46&RCYZ5*t5O+3g(%nRBDQ|}%SF=H z28@t3ObTi$oh>qZ4QZErO|o*$Ckh#=TdBY{1BT-Qdjf(Zx3klcp^L!4LB6dlPljL< z%CJfhJxos~1Q}|N!$4RN)8iiJk)c}b*1}$ctlX?t+rA2{xAY?cZqD(6W&m1(M0S-c zP;YvS_5smeMo0O=G7G>ao`j#cy!iU|Fn3(F4@ZwGtsiRrLa?30_ho7*d@L(N1Qw}S zHDfv|gf_j>zVU}t@SAL^2C^^ReA85!au?eSVL;3X1k3M-Oa)@^KR=sbW=e4`%C+k| zi465XDnOmm$LH_tdCs2{E1(mqm;|lO@EV1YR{7$H-5~JM0`{_Y_(JvC&S(hkxm}8E zyMjAEg1*oGlcIcYm7N+%LXAzHr(hK0z`wI>knVDI2Y#KS~`ypS8L`tz!MvAc-9 zP({K_2at}9Y>yUrVdBwk3X-fk!2Hg>`+Vg!;b-xM7+B!Ns;^F>%KVokK3#$tKcb2c zLiE)szXA7%UF@Q3NX-o9KM~pp5-X}DIyYvOKZCa9r}DeE`dtPoK~_iTe()EL_;_1` z7he|6_Auy5QalvspMYIH1KQ48s_T(m|*<*f``hkh2g>6SA$uMBkH z{EWSK2q=lLMoZ^c1}wRR&{i^Yj23#y2*QAhwIl!XVW8s05bm`;@%($pC1p2PxAY;Y zOZ-k%Q9e~6GW1_i-*d*={)Fw%AZ+Uai^UmrYC$uzzy3MU51n1?QHiK>xi4SG;w0iC zp&d}P*V;LL-#FU~X9F)r`sjtMYy$6;tHC^KG;)LMB&^0C7XJ8(sUGVX3%+1n*k z%cfU^tjQz#{HDy*ca)u{()VtF82%S#PeG*NLq{mycre1soSWA{)MmFp_?`&0lRx~S z9V@y)3T#bk%|$tw4Ge9wFitQGDE}oD)S_Tjmnb*N#pc0m2!xX2t@x4MD=vDm^Ro$m z>TwKg)dk}6f7^Kq=`13@#n`77_UD=aAvj06)S#{YWZYPr^*^TGDosjwG;Q28{~lsa zqJHtrTjKx2z)@(#*EN+PeB9|e@dXNsieO>75Zk!o9%3_;H=(F?I(xz0;;&@HoPWBGE zB)FVo9ef9RitVlW@1zZZ3-D(^qGYDz&c4j`Voguk_v|FQFCFw-7o+4CQ9UHR`QeBipZ#QW1tVYjMOYAe3A=z^OY``rZOtX zpm^KrO(~?7w+&Z)1~e0gMOXT;p5DQW3J(OwZV`MwasZ(S$)-t`A06F#4O!y>5RxFH zSso7wYnrEU=YeIS?_;lpJR(=eM11A*g;hMc887PR${&g7K11122{31$g|!IgYK5N+ zip+z!h=WdKEZ{8+%(f>d`vvOIFS+puRHbKx&8OozKo;H!K{jCCq-z4+775CNEjhsl z{yL~DY_pu8)s!z+Lh!}S3P(Zof7P8``572RhAv&`>x@6B#8Q1@7POnq!^R4036Gw& zd?T2?evq-vL8C&#cNQN0+fz8QCQdlG5akBiLlzytNk%vXoD~bxR}7;&i3+@p1O=SB z0SGT;{5aj{$F@ahWRf|5C!q?Dov_a&4KXH*GF)3K1yt989j~g-)rtCOB#`t~60};( z9eI9y3D-OX%6$xeD?t8E)U-sn)N7~{2sWCre{HnZUP%_+^STZ6&vQ&$SsfM2tPaPY z_y!~bm$E=#W3c!S0G474ob-Q<%l}Jk?4AKq_7auwAe#uxY68&ahHFqpt#Je}D9ZJxTcbiMIMO5K1nd5RBmzX#Pg=dKJnZ zWst(>0%o1%o&t@YfJlpSrHj(jfs|8FC7~F}5#d=gwJw4DU$HIMF)p$WGEyE$hHs=_FcLKp0BWYtVQeXzg(%tNzmhE#Vuk( zCrt(Mp~K#IDK`7I8w>8+?s-(8;$@Ac%))l(I4%rKfGg0?IB@C@BawkQ|Ki629|fCJ#|bxh!TGv7Ri8P5*b<$}YJ19qR)d+M=^4g*|;ph?2Z<%By4<@t^sa#)Oz z+OxN-ffW^2ntUIpMD1?ltg)EC~R+b*)v;OYw zpl@yS&~&>S7wWpz4+$=Y)O4u{xWya9&w^%9Rsx8w6RutOor7V z{=%u#^Epuu2dA+T_1#3D5-1kHI=<%kxXAam?9y#I9#}>6TUIG*4mmbNHroC>DgsCO zOQ>uHjAk6q$t{(4PysL4z@4p3QsM1kNRz|wRnoIXO{@&eKDIOSEB zjJ4XmZ=&di|Bj4+9OxQ$MgDHOrBteZtA4(BBY)~>2YOU35u0)S4lvE1*UWKdiAb_e znFLJ+RCO1i9`^x1J6y(r(2X7R$glhZ&E-4;|HQ{6=5O=CZi$WId?OQ$y>8jBX$D>6 zaCTA~QneII?!d~pBk#`Y+9C(wL%->+a}E%nHzx~$E2zYR5Z{0E#8l>=(YHU?KQdIG zW|BhU?qj+ly){{)B{NR+49iz{bTw}{P)TT~(J;QMuR1!Pe{el95GUB(XO4$q6X3o= zHqhFlM64cxFoPZ1_7{r+W6E(;V4is3<3mUCm&ByU-c@`7AXtV#?r}OrF@vdThfHJ# zg~G)AzszZVha2*Zm-!e>5h#kSD+itCtbY&K9$yEyS6JCzIs8x3;yJCz-{Cqzl9iiZ z>ht3iy#LNFP`XzE6LM3B@a8R#(OLk^((`!`+=>cvfo6yeq){qLeq{hIEw;JM_?5Z< z&HjWOHyD<%RtNWmkYNl6OLRH!A21j{n!3D`j!T(T5;ZlpJIzd4;c6j&rUzE-1QPnau`DH7%HH~K21 zOkhG{6&MHjOGRNa!v`RYf2Cns&^=Z| z&G^gMC+w**Z=fqGLGa5!0@f9#_tgp|SkxY(DwZ@Wlnjg|JSUuuAU|jRS2#VZZrg_h zpftWDgnA9iF%37HIpL9Y$a7`=QdhwtsR!`%~zMBeCRGFoqv-x2>27SXA zx%W@5EYRo4O~E2Sn55~-jz(JqoFlJY7@GLDyJV)WT2`R4RcAM@u;NE*baW=E#OA8N znW|@l5@p){%>#N*>TKuh<#0isej2>~dzsIF&W0}Lg5()avBNo~jQ?K6X1GZUj_)IFyelSIABkU7(1@EL!gRE8>WgVAg02X zk=~(*j)2z38i{Hboreq%T19_4;=1dB2_}BWx`Q)VzG;fW>s7_;Ke=UjI@{yKgyf)2 zF6{yiG_CvH$es#$Q(C-!#cjjW{%71tY%){^mY4l}^dFhkvGUu3a3-Sc%h`lj;V_L# zZ{(7S8{}HwX=KeC!k)l4U*i{LazNu3?50M!R)_4{(7e!7qrY@Uf6G}E$e5TUC&(0 zk0Qd_7x_;DBnRg#T1a0`-h=5BAX(?5c5GCP8n0$^0IR%wr z(Jk2C8Lhs0^#qbC#TpR9p2b2eppkZceac8!X}drEtr}*+X0GUGFelso^B{i_*`8jE zZrk}cB~06!nAWg8?5oo!0hP$N9e@6T{|(jtuQg@=d9nQu1!@1EUcT<$4ZYA!@aU3j zJUPAH7Ll&R3oqCIDq&fM;V|=BB8+B_N$)`YKE$GWb|1LVP4p9FM+y{c!7XeX!C+P< zXqtnb*sFzam46;_{I3S`-?tpS%2zGi1}A|B6C%wBMY90`HE~!1H$|#oyFr1S^i?o9 zcns06Q2D?{NLyr7$awdg?JEJegbu5Zf+<7#wk|Ha{5J~Iqxp3F2C#^gvFj@)SAD}? z#csqoPwIy7L8An>Iu~E}_dbHELCBKVm%&Vjd0NAcm4oa8xNlp`n?I#5=4hB~S@Gn@ zb-J)LlM+HX(;jW*)-oY2NWo_EB|(GiZB`3`wU*bjz3an>Dw#?<&W{;*)4uJ+whA0! zt&EWEzsT!PZy|0C=D9*fI47ZVTnRvEgrmn$&t`d`Mv;A|fz$Y;vl3Tvc*3puf^Uyc z@J4urNIbVO?Nb!y1NqVBo`PwI#CR=`ZDsyjG~1i>OrbcN}HBhHWA~qj`d4%Ei=H;5;WA@!=(7V~| zxeF>ZV?<`4C8;?6m*H?DGAm6$Ec(2q*GsKet8(-Jpe`;EtJcvM z52nyowg!o?UlP`?BNgnBu0m*0DKXO&560UEr`474Dw-Y%kSwUtqg0ce<%S05s@~8J zqazd~q8zb6gG(!xR7c?I)ZQMY)F6_qx-qPZ;prL0Jda7Z86%D7i7V#xMqkHOsI0p4 z3qDmTrY%2a3Xzv_{&@L}@tFWK(_8h7OLf|c!_~7x2vePfbr*zb*7z^w>h1RsjTs*K zDTWNVK_#Pnv3PFY3bD3nW}3ImU9_bOyCuWH8JhnBH=AAFSj5#IqYUGEuQ!~;&Em&< zwHhUG_1Y9_%StUmVrVD*I2}ytJq|RWJRY}q=F}%7X{U}4Bdis}O+8}6MJrXIot?c;okh(vxsy+ zTlTP#5#>2;t^Go9bls?$)<#(`{3(AH#8#kn%m*AHx-T#_^&5OhM4zBOwku50|H7J* z>X1jlObj50Qa-jR$u>!gNv`;rBep3LX2!HwJwtEV_f|3AsFHizj-!NiCarNC0bX*Au!$OvgOA!-`c+>#lTF>U~Px zRiq5WtT3_FxTcKe!=23pTCg;%O_z1QbzitPbM%r~e(2#5JUXgs`kCGz%V=R2iF)xc zsUR3TuQp8cGIC;^_zWD{`L1@UhNo!rTmJM>Adz@CSAlG3glWl!%Ac&wB}3C8O0&5Y zHkL)Ey0)w(8flsF@J7Mxb@1HNR@qaoE9U8#{*`4I-PkP$(Ufj&jn6e-F3c#}Ady_5 zT4Mcj_L~7fA#g+4vstKl*^l8z*HP}M5Opy*>({}m<*mG4(1XSb>B=4+t}P+kaH348 z_6yocn%oW|ERUO*O53**%}tNA9QsCDYH;&gH6bk|*sN9G33eD2Un!pBu0Ney#gisu z&8|%DBI5U!B&ITH8%<3ZPE_aS8OFiLuUBra9Srj4U`S($c=I|l+t`*l-a1H|CX<}y zjgp?&Y;0v1q`)&e9RumbhSfh2Pw8h+w6|y zoSMe8{`ZS3e#u!=Gi+59Icg%=~zzhFlV(ONV%a5Crp+j%p;7JI60wR3{h1 zl4Y}MG|Of@%UHqR~Z59}TCZ0`fb4Lxzs_;t8Y& z%X0Hi?MLFhexu;_5a-0e5*?*>nNHl}c_rd2hO{ZdcXeM*?$(j~tXS6EJjcBy*({Gz z2$tV_jTMSKo?v`+*W7QT|NJF$3V$oL?}e~qMM1! z!?*X;S)t8yXeOp*j+|xp+n4OmFfIx+F<$w(hTocWVrN~NzZDHFi}a*gsy}$upFe=< zc_Rbi+9Fj9ei}5Qw4e|@eMJ0@tMPN%7G341NAC6OOz4t)UvB<__CH80Upuj`Qg%t|S!j;Q5lS3UBHz_Ut|5Sz65(2) z@Fwbr|4VioO4-u+81gweY3c&?f_-r}X?E6}(XJPo^I83=&yk^73>7ld>0_BPr{Rh2!bD3POEp}sENjk}-0T=HRY7paN5!EfKXXyeynv$6 z9c#YyC1fb|cs-{3OqE0#a)MVvaBucjUDYoO#aPgv5)3sdu~62F8u}yjJGuI%Ykhe* zG;I=VO!qLO27X|m2CgX`WpDIFW&YT*%i8+e zE)(UhrQV^GlrA=@su?m?kYmu8i>{q|7?RHp3AGg)wI+-HVMraC@!xAIJ34RjI=k)5 z7ANN+WuLPzTt@vTuThg%KaRPo6|ZJ{QS(r0v!6K)7CpG^5>%Oi1$1~>gL|C*BY?NI zqs+HWlY7wL?P+okX~ad+2_eV+8t%@p&q70ciTPP!`JN41Ct4ZjynEL2nGF|4Mqr^Azzba7MjH(^SI^uFvH{Kd7*<3Z71p_{*0@|BpZ$JgP z6sx9?TtGnt>oPwwaxF_r?!5~L!@=8Lz{NV}HqcUK>fM&ugl>`qNNe}=!=<)zA@HET zn9G#`#;*0nTAw(A=ssTkSLs;LR1lv5|EJO|p4sm5gV9CiPxgZUwgo|)w?0>X#_gB? E11{a@v;Y7A literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/tutorial/data_science/01.intro.md b/docs/tutorial/data_science/01.intro.md index 12ffa79c..ebbc5b9f 100644 --- a/docs/tutorial/data_science/01.intro.md +++ b/docs/tutorial/data_science/01.intro.md @@ -4,6 +4,18 @@ sidebar_label: "Bài 1: Giới thiệu" # Bài 1: Khoa học dữ liệu là gì? +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được định nghĩa và lịch sử phát triển của Khoa học dữ liệu +- [ ] Nắm vững 4 phương pháp phân tích chính trong Khoa học dữ liệu +- [ ] Phân biệt được sự khác biệt giữa các phương pháp phân tích +- [ ] Áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế + +## 📖 TL;DR (Tóm tắt nhanh) + +**Khoa học dữ liệu** là lĩnh vực kết hợp thống kê, khoa học máy tính và kiến thức chuyên môn để phân tích dữ liệu lớn. Có 4 phương pháp chính: **Mô tả** (chuyện gì đã xảy ra), **Chẩn đoán** (tại sao xảy ra), **Dự đoán** (chuyện gì sẽ xảy ra), và **Đề xuất** (nên làm gì). + ## 1. Khoa học dữ liệu là gì? Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu về dữ liệu kết hợp của nhiều chuyên ngành, bao gồm thống kê, khoa học máy tính, công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo, và kiến thức chuyên môn trong các lĩnh vực cụ thể để phân tích khối lượng lớn dữ liệu. @@ -18,12 +30,26 @@ Vậy thì Khoa học dữ liệu đóng vai trò gì và giúp ích gì cho ch Khoa học dữ liệu giúp cho các nhà Khoa học dữ liệu đặt ra và trả lời những câu hỏi như sự kiện gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, sự kiện gì sẽ xảy ra và có thể sử dụng kết quả thu được cho mục đích gì. Với mục tiêu sử dụng để nghiên cứu dữ liệu, Khoa học dữ liệu có thể được đúc kết thành 4 phương pháp chính như sau: -| Phương pháp | Mô tả | Đặc trưng | -| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | -| Phân tích mô tả (Descriptive) | Xem xét dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu về những sự kiện đã hoặc đang xảy ra | Trực quan hoá dữ liệu | -| Phân tích chẩn đoán (Diagnostic) | Phân tích chuyên sâu hoặc chi tiết dữ liệu để nắm được nguyên nhân khiến một sự kiện xảy ra | Khám phá, khai thác, và đối chiếu dữ liệu | -| Phân tích dự đoán (Predictive) | Sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai | Xây dựng mô hình dự đoán, học máy | -| Phân tích đề xuất (Prescriptive) | Dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra, phân tích tác động tiềm năng và đề xuất phương án hành động tối ưu | Phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, và công cụ đề xuất từ học máy | +| Phương pháp | Câu hỏi trả lời | Mô tả | Đặc trưng | Khi nào sử dụng | +| -------------------------------- | --------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | +| Phân tích mô tả (Descriptive) | Chuyện gì đã xảy ra? | Xem xét dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu về những sự kiện đã hoặc đang xảy ra | Trực quan hoá dữ liệu | Báo cáo, Dashboard, KPI tracking | +| Phân tích chẩn đoán (Diagnostic) | Tại sao xảy ra? | Phân tích chuyên sâu hoặc chi tiết dữ liệu để nắm được nguyên nhân khiến một sự kiện xảy ra | Khám phá, khai thác, và đối chiếu dữ liệu | Root cause analysis, Troubleshooting | +| Phân tích dự đoán (Predictive) | Chuyện gì sẽ xảy ra? | Sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai | Xây dựng mô hình dự đoán, học máy | Forecasting, Risk assessment, Demand prediction | +| Phân tích đề xuất (Prescriptive) | Nên làm gì? | Dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra, phân tích tác động tiềm năng và đề xuất phương án hành động tối ưu | Phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, và công cụ đề xuất từ học máy | Optimization, Recommendation systems, A/B testing | + +### Mối quan hệ giữa các phương pháp + +``` +Descriptive (Mô tả) + ↓ +Diagnostic (Chẩn đoán) - Tìm hiểu nguyên nhân + ↓ +Predictive (Dự đoán) - Dự đoán tương lai + ↓ +Prescriptive (Đề xuất) - Đưa ra hành động +``` + +**Lưu ý**: Các phương pháp này thường được sử dụng tuần tự, nhưng cũng có thể độc lập tùy vào mục tiêu của dự án. Để giúp các bạn dễ hình dung hơn về 4 phương pháp này, chúng ta sẽ cũng nhau đi qua một ví dụ thực tế cách vận hành dịch vụ đặt vé của một hãng hàng không. @@ -43,9 +69,38 @@ Từ những phân tích từ hai mức độ trên, đội ngũ phòng vé có Cuối cùng và là cấp độ cao nhất của Khoa học dữ liệu, đó là phân tích đề xuất. Áp dụng cho dịch vụ vé máy bay, phân tích đề xuất có thể xem xét các chiến dịch tiếp thị trước đây để tăng tối đa lợi thế của mức tăng đột biến sắp tới về số lượng vé được đặt. Nhà Khoa học dữ liệu có thể dự đoán kết quả đặt vé cho các mức chi tiêu tiếp thị khác nhau trên những kênh tiếp thị đa dạng. Những dự báo này sẽ giúp hãng bay và phòng vé tự tin hơn khi đưa ra các quyết định tiếp thị. -## 3. Tổng kết +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Định nghĩa**: Khoa học dữ liệu là lĩnh vực kết hợp nhiều chuyên ngành để phân tích dữ liệu lớn +- **4 phương pháp chính**: + - **Descriptive**: Mô tả những gì đã xảy ra (báo cáo, dashboard) + - **Diagnostic**: Tìm hiểu tại sao xảy ra (root cause analysis) + - **Predictive**: Dự đoán những gì sẽ xảy ra (forecasting, ML models) + - **Prescriptive**: Đề xuất hành động tối ưu (optimization, recommendations) +- **Ứng dụng thực tế**: Từ phân tích đơn giản đến xây dựng hệ thống đề xuất phức tạp + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Không phải mọi bài toán đều cần cả 4 phương pháp +- Bắt đầu từ Descriptive để hiểu dữ liệu trước khi chuyển sang các phương pháp phức tạp hơn +- Prescriptive là cấp độ cao nhất nhưng cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên nhất + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử áp dụng 4 phương pháp này vào một tình huống thực tế: + +1. Chọn một vấn đề kinh doanh (ví dụ: giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ) +2. Xác định câu hỏi cho từng phương pháp: + - Descriptive: Tỷ lệ rời bỏ hiện tại là bao nhiêu? + - Diagnostic: Tại sao khách hàng rời bỏ? + - Predictive: Khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ? + - Prescriptive: Nên làm gì để giữ chân khách hàng? + +## ➡️ Bước tiếp theo -Vâỵ là trong phần này, chúng ta đã bước đầu làm quen với khái niệm Khoa học dữ liệu cũng như vai trò của Khoa học dữ liệu thông qua 4 phương pháp chính. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về các quy trình hoạt động của Khoa học dữ liệu khi áp dụng vào các bài toán doanh nghiệp. +Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về **quy trình OSEMN** - một framework thực tế để giải quyết các bài toán Khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối. Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/data_science/02.ds_flow.md b/docs/tutorial/data_science/02.ds_flow.md index bc56ef6b..5cf92091 100644 --- a/docs/tutorial/data_science/02.ds_flow.md +++ b/docs/tutorial/data_science/02.ds_flow.md @@ -4,6 +4,14 @@ sidebar_label: "Bài 2: Quy trình Khoa học dữ liệu" # Bài 2: Quy trình Khoa học dữ liệu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được quy trình OSEMN trong Khoa học dữ liệu +- [ ] Nắm vững từng bước trong quy trình và công cụ sử dụng +- [ ] Phân biệt được Khoa học dữ liệu với các lĩnh vực liên quan +- [ ] Áp dụng quy trình vào các dự án thực tế + ## 1. Giới thiệu Trong bài trước, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu Khoa học dữ liệu là gì cũng như bốn vai trò của Khoa học dữ liệu được áp dụng trong các bài toán doanh nghiệp với một ví dụ minh hoạ thực tế gần gũi. Vậy thì để có thể giải quyết vấn đề với Khoa học dữ liệu, chúng ta sẽ cần làm những gì? Hãy cùng Zootopi tìm hiểu quy trình tổng quan của Khoa học dữ liệu cũng như phân biệt những lĩnh vực dữ liệu dễ gây nhầm lẫn với nhau như Khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh, kỹ thuật dữ liệu trong bài viết này nhé! @@ -22,26 +30,179 @@ Thứ tự các bước trong quy trình này được thể hiện trong hình ![Quy trình Khoa học dữ liệu](./imgs/ds_flow.png) -### 2.1. Thu thập dữ liệu +### 2.1. Thu thập dữ liệu (Obtain) Bước đầu tiên trong quy trình Khoa học dữ liệu là thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể có sẵn từ trước, vừa mới được thu thập hoặc có thể dễ dàng truy cập trên Internet. Và đôi khi dữ liệu chúng ta cần không chỉ đến từ một nguồn duy nhất mà là sự kết hợp, tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ từ cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc bên ngoài, phần mềm CRM của công ty, nhật ký máy chủ web, mạng xã hội hoặc mua dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba đáng tin cậy. Nhiệm vụ của các nhà khoa học dữ liệu sau khi xác định được vấn đề cần giải quyết là tìm kiếm, thu thập, và trích xuất những dữ liệu phù hợp. -### 2.2. Làm sạch dữ liệu +**Ví dụ thực tế:** +```python +# Thu thập dữ liệu từ API +import requests +import pandas as pd + +# Ví dụ: Thu thập dữ liệu từ API công khai +response = requests.get('https://api.example.com/data') +data = response.json() +df = pd.DataFrame(data) + +# Hoặc đọc từ file CSV +df = pd.read_csv('data.csv') + +# Hoặc từ database +import sqlite3 +conn = sqlite3.connect('database.db') +df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', conn) +``` + +**Công cụ phổ biến**: Python (requests, pandas), SQL, APIs, Web scraping (BeautifulSoup, Scrapy), Database connectors + +**Common Challenges**: +- Dữ liệu phân tán ở nhiều nguồn khác nhau +- Vấn đề về quyền truy cập và bảo mật +- Dữ liệu có format không đồng nhất + +### 2.2. Làm sạch dữ liệu (Scrub) Những dữ liệu chúng ta thu thập được trong bước đầu tiên thường được gọi là dữ liệu thô. Dữ liệu thô thường không đáp ứng được các yêu cầu của các thuật toán được sử dụng trong phân tích và học máy, ví dụ như dữ liệu bị thiếu, dữ liệu bị lặp lại, dữ liệu không đúng định dạng, dữ liệu không đồng nhất, v.v. Do đó, bước tiếp theo trong quy trình ta cần thức hiện, đó là làm sạch dữ liệu. Đây là bước quan trọng nhất trong quy trình Khoa học dữ liệu giúp chúng ta chuẩn hoá dữ liệu theo một định dạng được định trước để chúng ta dễ dàng khám phá và tìm ra những hành vi ẩn thú vị có thể giúp ích cho doanh nghiệp. Chúng ta sẽ đi sâu vào các bước trong quá trình làm sạch dữ liệu và bắt tay thực hiện làm sạch dữ liệu với Python trong các phần sau. -### 2.3. Khám phá dữ liệu +**Ví dụ thực tế:** +```python +# Xử lý dữ liệu khuyết +df = df.dropna() # Xóa dòng có giá trị khuyết +df = df.fillna(df.mean()) # Điền giá trị trung bình + +# Xóa dữ liệu trùng lặp +df = df.drop_duplicates() + +# Chuẩn hóa định dạng +df['ngay'] = pd.to_datetime(df['ngay']) +df['gia'] = df['gia'].astype(float) + +# Xử lý outliers +Q1 = df['gia'].quantile(0.25) +Q3 = df['gia'].quantile(0.75) +IQR = Q3 - Q1 +df = df[(df['gia'] >= Q1 - 1.5*IQR) & (df['gia'] <= Q3 + 1.5*IQR)] +``` + +**Công cụ phổ biến**: Pandas, NumPy, OpenRefine, Data cleaning libraries + +**Common Challenges**: +- Dữ liệu khuyết với nhiều cơ chế khác nhau (MCAR, MAR, MNAR) +- Outliers và dữ liệu không hợp lệ +- Inconsistency trong format và encoding + +### 2.3. Khám phá dữ liệu (Explore) Bước tiếp theo trong quy trình Khoa học dữ liệu là khám phá dữ liệu. Đây là thao tác phân tích sơ bộ dữ liệu giúp chúng ta hiểu sâu sắc hơn về dữ liệu ta đã thu thập được, những mẫu dữ liệu nào thú vị có thể được nghiên cứu hoặc tận dụng, những thông tin nào có thể giúp ích cho doanh nghiệp, những thông tin nào có thể được sử dụng để xây dựng mô hình học máy, v.v. Từ đó, nhà Khoa học dữ liệu có thể lập kế hoạch kỹ hơn cho các chiến lược mô hình hóa dữ liệu bước tiếp theo. Các công cụ như Pandas, NumPy để phân tích dữ liệu, và Matplotlib, Seaborn, Plotly, v.v. để trực quan hóa và khám phá dữ liệu thường được sử dụng trong giai đoạn này. Tương tự như bước làm sạch dữ liệu, chúng ta sẽ đi sâu vào các phương pháp khám phá dữ liệu hiệu quả thông các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu sử dụng Python trong các phần sau. -### 2.4. Xây dựng mô hình +**Ví dụ thực tế:** +```python +# Thống kê mô tả +print(df.describe()) +print(df.info()) + +# Phân tích tương quan +correlation_matrix = df.corr() +print(correlation_matrix) + +# Trực quan hóa +import matplotlib.pyplot as plt +import seaborn as sns + +# Histogram +df['gia'].hist(bins=50) +plt.show() + +# Scatter plot +plt.scatter(df['dien_tich'], df['gia']) +plt.show() + +# Box plot +sns.boxplot(x='quan', y='gia', data=df) +plt.show() + +# Heatmap +sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True) +plt.show() +``` + +**Công cụ phổ biến**: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Jupyter Notebook + +**Common Challenges**: +- Dữ liệu quá lớn khó visualize +- Tìm patterns ẩn trong dữ liệu +- Hiểu được mối quan hệ giữa các biến + +### 2.4. Xây dựng mô hình (Model) Xây dựng mô hình là bước áp chót trong quy trình Khoa học dữ liệu. Đây là giai đoạn chúng ta sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để xây dựng mô hình dự đoán, phân loại, phân cụm, v.v. từ dữ liệu. Các thuật toán này có thể được chia thành hai mảng chính dựa theo đặc điểm dữ liệu huấn luyện, đó là học có giám sát (dữ liệu có nhãn) và học phi giám sát (dữ liệu không có nhãn). Nếu học có giám sát thường được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán, phân loại, v.v. thì học phi giám sát lại thường được dùng để xây dựng mô hình phân cụm, giảm chiều dữ liệu, v.v. Các thuật toán từ các hai nhóm này dễ dàng được triển khai trong các thư viện như Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Pytorch v.v. Trong các phần sau, chúng ta sẽ đi sâu vào các thuật toán học máy thông qua các ví dụ thực tế sử dụng Python kết hợp các thư viện trên. -### 2.5. Diễn giải kết quả +**Ví dụ thực tế:** +```python +from sklearn.model_selection import train_test_split +from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier +from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report + +# Chia dữ liệu +X = df[['dien_tich', 'nam_xay']] +y = df['loai_nha'] +X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) + +# Xây dựng mô hình +model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) +model.fit(X_train, y_train) + +# Đánh giá mô hình +y_pred = model.predict(X_test) +print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}") +print(classification_report(y_test, y_pred)) +``` + +**Công cụ phổ biến**: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, XGBoost, LightGBM + +**Common Challenges**: +- Overfitting/Underfitting +- Chọn thuật toán phù hợp +- Tuning hyperparameters +- Xử lý class imbalance + +### 2.5. Diễn giải kết quả (Interpret) Kết quả được thu được từ mô hình dữ liệu được diễn giải bởi các nhà khoa học dữ liệu (có thể hợp tác cùng các chuyên gia phân tích và doanh nghiệp) để đưa ra các khuyến nghị hành động. Các kết quả này thường được diễn giải bằng cách sử dụng các đồ thị và biểu đồ để thể hiện những xu hướng và dự đoán, từ đó nhà Khoa học dữ liệu có thể ra các khuyến nghị hành động hợp lý và giúp doanh nghiệp triển khai một cách hữu hiệu. +**Ví dụ thực tế:** +```python +# Feature importance +feature_importance = pd.DataFrame({ + 'feature': X.columns, + 'importance': model.feature_importances_ +}).sort_values('importance', ascending=False) + +print(feature_importance) + +# Visualization +import matplotlib.pyplot as plt +plt.barh(feature_importance['feature'], feature_importance['importance']) +plt.title('Feature Importance') +plt.show() + +# Confusion matrix +from sklearn.metrics import confusion_matrix +import seaborn as sns + +cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) +sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d') +plt.show() +``` + +**Công cụ phổ biến**: Matplotlib, Seaborn, Plotly, SHAP, LIME, Dashboard tools (Tableau, Power BI) + +**Common Challenges**: +- Diễn giải kết quả cho người không chuyên +- Tạo actionable insights +- Trình bày kết quả một cách thuyết phục + ## 3. Khoa học dữ liệu khác gì những lĩnh vực dữ liệu khác Nhắc tới dữ liệu, không quá ngạc nhiên khi các bạn có thể bị choáng ngợp bởi rất nhiều thuật ngữ xoay quanh các tác vụ và phương pháp xoay quanh dữ liệu như Khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh, kỹ thuật dữ liệu, v.v. Liệu rằng, các thuật ngữ này có cùng ám chỉ một lĩnh vực? Các bạn có thể phân biệt được các thuật ngữ này và hiểu được sự khác nhau giữa chúng? Hãy cùng tìm hiểu nhé! @@ -78,9 +239,41 @@ Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép n Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và huấn luyện các mô hình dự đoán. Sau đó, họ có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo. -## 4. Tổng kết +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Quy trình OSEMN**: 5 bước chính trong Khoa học dữ liệu + - **Obtain**: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn + - **Scrub**: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu + - **Explore**: Khám phá và hiểu dữ liệu + - **Model**: Xây dựng mô hình học máy + - **Interpret**: Diễn giải kết quả và đưa ra khuyến nghị + +- **Sự khác biệt** giữa Khoa học dữ liệu và các lĩnh vực liên quan: + - **Phân tích dữ liệu**: Tập trung vào phân tích, sử dụng công cụ có sẵn + - **Phân tích kinh doanh**: Tập trung vào trường hợp kinh doanh và xác thực giải pháp + - **Kỹ thuật dữ liệu**: Tập trung vào xây dựng hệ thống và pipeline dữ liệu + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Quy trình OSEMN không phải là tuyến tính hoàn toàn - có thể quay lại các bước trước +- Bước Scrub thường chiếm 60-80% thời gian của dự án +- Communication skills rất quan trọng ở bước Interpret +- Documentation ở mỗi bước giúp dự án dễ maintain hơn + +## 🧪 Checklist: Bạn đã sẵn sàng? + +Trước khi bắt đầu một dự án Khoa học dữ liệu, hãy đảm bảo: +- [ ] Đã xác định rõ vấn đề kinh doanh cần giải quyết +- [ ] Có quyền truy cập vào dữ liệu cần thiết +- [ ] Hiểu được yêu cầu và kỳ vọng của stakeholders +- [ ] Có đủ tài nguyên (thời gian, công cụ, nhân lực) +- [ ] Đã lập kế hoạch cho từng bước OSEMN + +## ➡️ Bước tiếp theo -Vâỵ là trong phần này, chúng ta đã nắm được quy trình tổng quát từ đầu đến cuối với một bài toán Khoa học dữ liệu cũng như hiểu được sự khác biệt giữa mảng này so với các lĩnh vực dữ liệu khác như phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh, kỹ thuật dữ liệu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ cũng nhau tiếp cận tới những khái niệm liên quan tới thành phân quan trọng nhất trong lĩnh vực này, đó chính là dữ liệu. +Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về **dữ liệu khuyết** - một trong những thách thức phổ biến nhất trong bước Scrub và cách xử lý chúng một cách hiệu quả. Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/data_science/03.missing.md b/docs/tutorial/data_science/03.missing.md index e142ef7f..2fadb204 100644 --- a/docs/tutorial/data_science/03.missing.md +++ b/docs/tutorial/data_science/03.missing.md @@ -4,6 +4,14 @@ sidebar_label: "Khuyết dữ liệu" # Câu chuyện khuyết dữ liệu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được các loại dữ liệu khuyết và nguyên nhân gây ra chúng +- [ ] Phân biệt được MCAR, MAR, và MNAR +- [ ] Áp dụng các phương pháp xử lý phù hợp cho từng loại dữ liệu khuyết +- [ ] Sử dụng Python để phát hiện và xử lý dữ liệu khuyết trong thực tế + ## 1. Khuyết dữ liệu (Missing values) là gì? Dữ liệu bị khuyết hoặc không đầy đủ (thường được hiển thị như `NaN`, `Null`, `N/A`,… trong `Pandas`) là 1 thách thức có tác động lớn đến bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Việc khuyết dữ liệu xảy ra có thể bởi nhiều nguyên nhân như: @@ -53,3 +61,296 @@ Trong thực tế, khi làm việc với 1 tập dữ liệu và đối mặt v Thông thường, ta khó có thể phân biệt tường minh giữa các loại khuyết dữ liệu này, đặc biệt là MAR so với MNAR. Tuy nhiên, ta có thể kiểm tra xem dữ liệu khuyết theo MCAR hay MAR thông qua thử nghiệm tạo các biến giả rồi thử nghiệm `t-test` và kiểm định `chi-squared test` giữa biến này và các biến khác trong tập dữ liệu để xem liệu sự thiếu hụt trên biến này có liên quan đến giá trị của các biến khác hay không. Ví dụ: nếu nữ giới thực sự ít có khả năng cho bạn biết cân nặng của họ hơn nam giới, thì `chi-squared test` sẽ cho bạn biết rằng tỷ lệ khuyết dữ liệu trên biến cân nặng ở phụ nữ cao hơn nam giới. Từ đó, ta có thể kết luận rằng trường cân nặng là MAR. + +## 3. Phát hiện dữ liệu khuyết với Python + +Trước khi xử lý dữ liệu khuyết, chúng ta cần phát hiện và hiểu được mức độ khuyết dữ liệu trong dataset. Dưới đây là các cách phổ biến: + +```python +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +import seaborn as sns + +# Tạo dataset mẫu để minh họa +data = { + 'tuoi': [25, 30, np.nan, 35, 40, np.nan, 28], + 'luong': [5000, 6000, 7000, np.nan, 8000, 5500, np.nan], + 'gioi_tinh': ['Nam', 'Nữ', 'Nam', 'Nữ', np.nan, 'Nam', 'Nữ'], + 'kinh_nghiem': [2, 5, np.nan, 8, 10, 3, 4] +} +df = pd.DataFrame(data) + +# 1. Kiểm tra số lượng giá trị khuyết +print("Số lượng giá trị khuyết:") +print(df.isnull().sum()) + +# 2. Tỷ lệ phần trăm giá trị khuyết +print("\nTỷ lệ phần trăm giá trị khuyết:") +print(df.isnull().sum() / len(df) * 100) + +# 3. Tổng số giá trị khuyết +print(f"\nTổng số giá trị khuyết: {df.isnull().sum().sum()}") + +# 4. Trực quan hóa dữ liệu khuyết +plt.figure(figsize=(10, 6)) +sns.heatmap(df.isnull(), cbar=True, yticklabels=False, cmap='viridis') +plt.title('Bản đồ dữ liệu khuyết') +plt.show() + +# 5. Thống kê chi tiết về dữ liệu khuyết +print("\nThống kê chi tiết:") +print(df.info()) +``` + +## 4. Xử lý dữ liệu khuyết + +### 4.1. Xử lý dữ liệu khuyết về cấu trúc + +**Phương pháp:** +- Loại bỏ các bản ghi có dữ liệu khuyết về cấu trúc +- Hoặc điền giá trị 0 hoặc giá trị mặc định phù hợp + +```python +# Ví dụ: Loại bỏ các bản ghi có dữ liệu khuyết về cấu trúc +df_cleaned = df.dropna(subset=['tuoi']) # Loại bỏ nếu thiếu tuổi + +# Hoặc điền giá trị mặc định +df['tuoi'].fillna(0, inplace=True) # Điền 0 cho tuổi khuyết +``` + +### 4.2. Xử lý dữ liệu MCAR (Missing Completely At Random) + +**Phương pháp:** +- **Xóa dữ liệu (Deletion)**: Nếu tỷ lệ khuyết < 5%, có thể xóa an toàn +- **Điền giá trị (Imputation)**: Mean/Median/Mode cho dữ liệu số, Mode cho dữ liệu phân loại + +```python +# Phương pháp 1: Xóa dữ liệu (chỉ khi tỷ lệ khuyết rất thấp) +df_dropped = df.dropna() # Xóa tất cả dòng có giá trị khuyết +df_dropped_cols = df.dropna(axis=1) # Xóa cột có giá trị khuyết + +# Phương pháp 2: Điền giá trị trung bình (cho dữ liệu số) +df['luong'].fillna(df['luong'].mean(), inplace=True) + +# Phương pháp 3: Điền giá trị trung vị (ít bị ảnh hưởng bởi outliers) +df['luong'].fillna(df['luong'].median(), inplace=True) + +# Phương pháp 4: Điền giá trị mode (cho dữ liệu phân loại) +df['gioi_tinh'].fillna(df['gioi_tinh'].mode()[0], inplace=True) + +# Phương pháp 5: Điền giá trị forward fill hoặc backward fill (cho dữ liệu thời gian) +df['kinh_nghiem'].fillna(method='ffill', inplace=True) # Forward fill +df['kinh_nghiem'].fillna(method='bfill', inplace=True) # Backward fill +``` + +### 4.3. Xử lý dữ liệu MAR (Missing At Random) + +**Phương pháp:** +- **Imputation có điều kiện**: Điền giá trị dựa trên các biến liên quan +- **Mô hình dự đoán**: Sử dụng regression hoặc classification để dự đoán giá trị khuyết + +```python +# Ví dụ: Điền lương dựa trên kinh nghiệm +# Tạo nhóm dựa trên kinh nghiệm +df['nhom_kinh_nghiem'] = pd.cut(df['kinh_nghiem'], + bins=[0, 3, 6, 10, np.inf], + labels=['Mới', 'Trung bình', 'Cao', 'Rất cao']) + +# Điền lương trung bình theo nhóm kinh nghiệm +df['luong'] = df.groupby('nhom_kinh_nghiem')['luong'].transform( + lambda x: x.fillna(x.mean()) +) + +# Hoặc sử dụng mô hình dự đoán (ví dụ với Linear Regression) +from sklearn.linear_model import LinearRegression +from sklearn.impute import SimpleImputer + +# Tách dữ liệu có và không có giá trị khuyết +df_with_salary = df[df['luong'].notna()] +df_missing_salary = df[df['luong'].isna()] + +# Huấn luyện mô hình dự đoán lương dựa trên tuổi và kinh nghiệm +X_train = df_with_salary[['tuoi', 'kinh_nghiem']].fillna(df_with_salary[['tuoi', 'kinh_nghiem']].mean()) +y_train = df_with_salary['luong'] +X_test = df_missing_salary[['tuoi', 'kinh_nghiem']].fillna(df_missing_salary[['tuoi', 'kinh_nghiem']].mean()) + +model = LinearRegression() +model.fit(X_train, y_train) +predicted_salary = model.predict(X_test) + +df.loc[df['luong'].isna(), 'luong'] = predicted_salary +``` + +### 4.4. Xử lý dữ liệu MNAR (Missing Not At Random) + +**Phương pháp:** +- **Phân tích độ nhạy**: So sánh kết quả với và không có dữ liệu khuyết +- **Mô hình đặc biệt**: Sử dụng các mô hình có thể xử lý dữ liệu khuyết (ví dụ: XGBoost) +- **Thu thập thêm dữ liệu**: Nếu có thể, thu thập lại dữ liệu để hiểu rõ nguyên nhân + +```python +# Ví dụ: Sử dụng XGBoost có thể xử lý dữ liệu khuyết tự động +from xgboost import XGBRegressor + +# XGBoost có thể xử lý NaN tự động +model = XGBRegressor() +# model.fit(X, y) # Có thể train trực tiếp với NaN + +# Hoặc sử dụng Multiple Imputation +from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer +from sklearn.impute import IterativeImputer + +imputer = IterativeImputer(random_state=42) +df_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns) +``` + +## 5. Decision Tree: Chọn phương pháp xử lý + +``` +Bắt đầu + | + ├─ Dữ liệu khuyết về cấu trúc? + | └─> Loại bỏ hoặc điền giá trị mặc định (0, "N/A") + | + ├─ Tỷ lệ khuyết < 5%? + | └─> Có thể xóa an toàn + | + ├─ Dữ liệu số? + | ├─> Mean/Median imputation + | └─> Hoặc sử dụng mô hình dự đoán + | + ├─ Dữ liệu phân loại? + | └─> Mode imputation + | + ├─ Dữ liệu thời gian? + | └─> Forward fill / Backward fill + | + └─ Dữ liệu phức tạp (MNAR)? + └─> Sử dụng mô hình đặc biệt hoặc Multiple Imputation +``` + +## 6. Best Practices và Common Mistakes + +### ✅ Best Practices + +1. **Luôn kiểm tra tỷ lệ khuyết trước khi quyết định phương pháp** + ```python + missing_percentage = df.isnull().sum() / len(df) * 100 + if missing_percentage > 50: + print("Cảnh báo: Tỷ lệ khuyết quá cao, cần xem xét lại") + ``` + +2. **So sánh kết quả trước và sau khi xử lý** + ```python + # Thống kê trước khi xử lý + print("Trước khi xử lý:") + print(df.describe()) + + # Xử lý + df['luong'].fillna(df['luong'].median(), inplace=True) + + # Thống kê sau khi xử lý + print("\nSau khi xử lý:") + print(df.describe()) + ``` + +3. **Lưu lại thông tin về dữ liệu khuyết để phân tích sau** + ```python + # Tạo cột flag để đánh dấu giá trị đã được điền + df['luong_was_missing'] = df['luong'].isnull() + df['luong'].fillna(df['luong'].median(), inplace=True) + ``` + +4. **Sử dụng cross-validation khi dùng mô hình dự đoán để điền giá trị** + +### ❌ Common Mistakes + +1. **Xóa dữ liệu quá nhiều**: Không nên xóa nếu tỷ lệ khuyết > 20% +2. **Điền giá trị không phù hợp**: Không nên điền mean cho dữ liệu phân loại +3. **Bỏ qua phân tích nguyên nhân**: Luôn cố gắng hiểu tại sao dữ liệu bị khuyết +4. **Không kiểm tra phân phối sau khi điền**: Cần đảm bảo phân phối không bị thay đổi quá nhiều + +## 7. Ví dụ thực tế: Xử lý dữ liệu khuyết trong dataset bất động sản + +```python +import pandas as pd +import numpy as np + +# Giả sử có dataset bất động sản +data = { + 'dien_tich': [50, 70, np.nan, 100, 120, np.nan, 80], + 'gia': [2e9, 3e9, 4e9, np.nan, 6e9, 2.5e9, np.nan], + 'quan': ['Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q3', np.nan, 'Q2', 'Q1'], + 'nam_xay': [2010, 2015, np.nan, 2020, 2018, 2012, 2016] +} +df = pd.DataFrame(data) + +# Bước 1: Phân tích dữ liệu khuyết +print("Phân tích ban đầu:") +print(df.isnull().sum()) +print(f"\nTỷ lệ khuyết: {df.isnull().sum() / len(df) * 100}") + +# Bước 2: Xử lý từng cột +# Diện tích: Điền trung bình theo quận +df['dien_tich'] = df.groupby('quan')['dien_tich'].transform( + lambda x: x.fillna(x.mean()) +) + +# Giá: Sử dụng mô hình dự đoán dựa trên diện tích +from sklearn.linear_model import LinearRegression + +df_with_price = df[df['gia'].notna()] +df_missing_price = df[df['gia'].isna()] + +if len(df_with_price) > 0 and len(df_missing_price) > 0: + X_train = df_with_price[['dien_tich']].fillna(df_with_price['dien_tich'].mean()) + y_train = df_with_price['gia'] + X_test = df_missing_price[['dien_tich']].fillna(df_missing_price['dien_tich'].mean()) + + model = LinearRegression() + model.fit(X_train, y_train) + df.loc[df['gia'].isna(), 'gia'] = model.predict(X_test) + +# Quận: Điền mode +df['quan'].fillna(df['quan'].mode()[0], inplace=True) + +# Năm xây: Điền trung vị +df['nam_xay'].fillna(df['nam_xay'].median(), inplace=True) + +print("\nSau khi xử lý:") +print(df.isnull().sum()) +``` + +## ✅ Tóm tắt + +- **4 loại dữ liệu khuyết**: Cấu trúc, MCAR, MAR, MNAR +- **Phát hiện**: Sử dụng `isnull()`, `info()`, và visualization +- **Xử lý MCAR**: Xóa hoặc điền mean/median/mode +- **Xử lý MAR**: Imputation có điều kiện hoặc mô hình dự đoán +- **Xử lý MNAR**: Mô hình đặc biệt hoặc Multiple Imputation +- **Best Practice**: Luôn phân tích nguyên nhân và so sánh kết quả + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử áp dụng các phương pháp trên với dataset của riêng bạn: + +1. Tải một dataset có dữ liệu khuyết (ví dụ: từ Kaggle) +2. Phân tích và phân loại loại dữ liệu khuyết +3. Áp dụng phương pháp xử lý phù hợp +4. So sánh kết quả trước và sau khi xử lý + +## 📚 Đọc thêm + +- [Pandas Documentation - Working with missing data](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html) +- [Scikit-learn - Imputation](https://scikit-learn.org/stable/modules/impute.html) +- [Handling Missing Data in Python](https://realpython.com/python-data-cleaning-numpy-pandas/) + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Sau khi nắm vững xử lý dữ liệu khuyết, bạn có thể tiếp tục với: +- Feature Engineering +- Data Transformation +- Exploratory Data Analysis (EDA) + +Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/finance_ml/01.intro.md b/docs/tutorial/finance_ml/01.intro.md index 35151bb8..211d7b6f 100644 --- a/docs/tutorial/finance_ml/01.intro.md +++ b/docs/tutorial/finance_ml/01.intro.md @@ -4,14 +4,36 @@ sidebar_label: Lời mở đầu # Lời mở đầu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành chương này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được các loại dữ liệu cơ bản trong tài chính +- [ ] Áp dụng phương pháp KYD (Know Your Data) để thấu hiểu dữ liệu tài chính +- [ ] Đánh giá chất lượng dữ liệu theo 4 nguyên tắc cơ bản +- [ ] Xử lý và phân tích dữ liệu tài chính với Python +- [ ] Xây dựng mô hình học máy cho bài toán tài chính thực tế + +## 📖 Giới thiệu + Ở những chương trước, chúng ta đã làm quen với các công cụ phục vụ phân tích dữ liệu, như Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, và các thư viện khác. Đồng thời, chúng ta đã có cái nhìn tổng quan về những thuật toán cơ bản trong học máy như Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM, Neural Network và thực hành các phương pháp này trên một số tập dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, chúng ta chưa thực sự áp dụng các kiến thức này vào một mảng hay bài toán thực tế cần kết hợp với kiến thức chuyên môn. Chương này được xây dựng nhằm mục tiêu giúp cho các bạn có thể tiếp cận với một mảng thực tế, đó là phân tích dữ liệu trong ngành tài chính. Chúng ta sẽ thực hành các bài toán phân tích dữ liệu trong ngành tài chính, như phân tích tương quan, phân tích cổ phiếu hay phân tích chuỗi thời gian. Đồng thời, chúng ta sẽ áp dụng các kiến thức về học máy để xây dựng một mô hình dự đoán giá cổ phiếu. +## 📚 Cấu trúc chương + +Chương này được chia thành các phần chính: + +1. **Dữ liệu tài chính**: Tìm hiểu các loại dữ liệu trong tài chính và cách phân loại chúng +2. **Thấu hiểu dữ liệu (KYD)**: 9 câu hỏi cơ bản để hiểu rõ dữ liệu của bạn +3. **Đánh giá chất lượng dữ liệu**: 4 nguyên tắc cơ bản (Accuracy, Completeness, Consistency, Timeliness) +4. **Case study thực tế**: Xác suất vỡ nợ (Probability of Default) + +## 🔑 Kiến thức cần có + Để làm được điều này, chúng ta cần nắm được hai mảng kiến thức chính: -- Kiến thức chuyên môn về ngành tài chính -- Kiến thức về học máy +- **Kiến thức chuyên môn về ngành tài chính**: Hiểu các khái niệm cơ bản như cổ phiếu, trái phiếu, lợi nhuận, rủi ro, v.v. +- **Kiến thức về học máy**: Các thuật toán cơ bản và cách áp dụng chúng Tài chính là một mảng kiến thức rất rộng lớn mà ta không thể tìm hiểu hết toàn bộ chỉ trong trong vỏn vẹn một chương học. Do đó, chúng ta sẽ tập trung vào một số kiến thức cơ bản nhất, nhưng đủ để có thể thực hành được các bài toán phân tích dữ liệu trong ngành tài chính, bao gồm: @@ -19,6 +41,28 @@ Tài chính là một mảng kiến thức rất rộng lớn mà ta không th - Một số vấn đề khi làm việc với dữ liệu tài chính - Phương pháp đánh giá dữ liệu từ góc nhìn tài chính tới học máy -Bên cạnh đó, chúng ta sẽ cùng nhau tiếp cận các kỹ thuật cơ bản trong Python bao gồm nhập, lọc, trực quan hóa, tóm tắt, phân tích dữ liệu giao dịch và chuẩn bị dữ liệu để sử dụng trong các mô hình, từ đó có thể đưa ra những quyết định đúng đắn cho doanh nghiệp. +## 🛠️ Công cụ và kỹ thuật + +Bên cạnh đó, chúng ta sẽ cùng nhau tiếp cận các kỹ thuật cơ bản trong Python bao gồm: + +- **Thu thập dữ liệu**: Nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau (CSV, API, Database) +- **Xử lý dữ liệu**: Lọc, làm sạch, và chuẩn hóa dữ liệu +- **Phân tích dữ liệu**: Trực quan hóa, tóm tắt, và phân tích dữ liệu giao dịch +- **Xây dựng mô hình**: Chuẩn bị dữ liệu và xây dựng mô hình học máy + +Từ đó có thể đưa ra những quyết định đúng đắn cho doanh nghiệp. + +## 💡 Ví dụ ứng dụng thực tế + +Trong chương này, chúng ta sẽ làm việc với các bài toán thực tế như: + +- **Phân tích cổ phiếu**: Dự đoán giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử +- **Xác suất vỡ nợ**: Tính toán xác suất một công ty không thể trả nợ +- **Phân tích rủi ro**: Đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng +- **Phân tích chuỗi thời gian**: Dự đoán xu hướng tài chính + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Hãy bắt đầu với [Bài 1: Dữ liệu tài chính](./02.data_type.md) để tìm hiểu về các loại dữ liệu trong ngành tài chính! Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/finance_ml/02.data_type.md b/docs/tutorial/finance_ml/02.data_type.md index edbdaec7..20a5cd49 100644 --- a/docs/tutorial/finance_ml/02.data_type.md +++ b/docs/tutorial/finance_ml/02.data_type.md @@ -4,6 +4,14 @@ sidebar_label: "Bài 1: Dữ liệu tài chính" # Bài 1: Dữ liệu tài chính +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Phân loại được các loại dữ liệu tài chính theo góc nhìn tài chính +- [ ] Hiểu được sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc +- [ ] Áp dụng Python để xử lý từng loại dữ liệu +- [ ] Chọn phương pháp xử lý phù hợp cho từng loại dữ liệu + ## 1. Các kiểu dữ liệu dưới góc nhìn tài chính Trong phần đầu tiên này, chúng ta sẽ cùng nhau tổng hợp các loại dữ liệu liên quan đến thị trường tài chính và chứng khoán. @@ -58,6 +66,26 @@ Dễ giúp các bạn dễ hình dung hơn về dữ liệu có cấu trúc tron Trong Python, dữ liệu có cấu trúc có thể dễ dàng được thu thập, phân tích, và xử lý với các thư viện quen thuộc như: Pandas, Numpy, Scipy, v.v. Các thư viện này cung cấp cho bạn các công cụ để xử lý dữ liệu có cấu trúc, như: đọc, ghi, lọc, sắp xếp, thống kê, v.v. +**Ví dụ code:** +```python +import pandas as pd +import numpy as np + +# Đọc dữ liệu giá cổ phiếu từ CSV +df = pd.read_csv('stock_prices.csv') +print(df.head()) + +# Tạo ma trận giá cổ phiếu (1000 ngày x 100 cổ phiếu) +dates = pd.date_range('2020-01-01', periods=1000, freq='D') +stocks = [f'STOCK_{i:03d}' for i in range(100)] +prices = np.random.randn(1000, 100).cumsum(axis=0) + 100 +df_prices = pd.DataFrame(prices, index=dates, columns=stocks) + +# Tính lợi nhuận (returns) +returns = df_prices.pct_change().dropna() +print(returns.describe()) +``` + ### 2.2. Dữ liệu phi cấu trúc Trong thực tế, hầu hết dữ liệu tài chính là dạng số, nhưng tất nhiên cũng có dữ liệu phi số, có thể kể đến như các bài đăng trên mạng xã hội, các trang web đánh giá, hình ảnh, âm thanh và tệp video. @@ -66,15 +94,90 @@ Ví dụ, nếu bạn đang quan tâm đến cổ phiếu một công ty cụ th Không như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc không dễ lưu trữ do định dạng độc đáo, không tuân theo bất kì định dạng, quy tắc cụ thể nào.Trong Python, dữ liệu phi cấu trúc có thể được xử lý dưới dạng từ điển và danh sách, có thể cho phép xử lý linh hoạt các kiểu dữ liệu và độ dài dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc vẫn còn khó khăn, đặc biệt là khi dữ liệu có nhiều chiều và có nhiều dạng dữ liệu khác nhau. +**Ví dụ code:** +```python +# Xử lý dữ liệu văn bản từ mạng xã hội +tweets = [ + "Stock $AAPL is going up! Great earnings report!", + "Worried about $TSLA volatility...", + "Bullish on $MSFT after new product launch" +] + +# Phân tích sentiment (cần thư viện như TextBlob hoặc VADER) +from textblob import TextBlob + +sentiments = [] +for tweet in tweets: + blob = TextBlob(tweet) + sentiments.append({ + 'text': tweet, + 'polarity': blob.sentiment.polarity, # -1 (tiêu cực) đến 1 (tích cực) + 'subjectivity': blob.sentiment.subjectivity + }) + +df_sentiment = pd.DataFrame(sentiments) +print(df_sentiment) +``` + ### 2.3. Dữ liệu bán cấu trúc Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Ví dụ, bạn có thể có một bảng dữ liệu về các cổ phiếu, trong đó mỗi cột là một thuộc tính của cổ phiếu, và mỗi hàng là một cổ phiếu. Tuy nhiên, một số cột có thể là dữ liệu phi cấu trúc, ví dụ như các bài đánh giá về cổ phiếu. Các thuộc tính này có thể được lưu trữ dưới dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, tệp video, v.v. Trong Python, dữ liệu bán cấu trúc có thể được xử lý bằng sự kết hợp của các cấu trúc dữ liệu. Rất khó để đưa ra một quy tắc cụ thể, nhưng Python chắc chắn có nhiều cấu trúc dữ liệu khác nhau để xử lý điều này. -## 3. Tổng kết +**Ví dụ code:** +```python +# Dữ liệu bán cấu trúc: Bảng cổ phiếu với cột đánh giá (văn bản) +stocks_data = { + 'symbol': ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL'], + 'price': [150.25, 300.50, 2500.75], + 'rating': [ + 'Strong buy - Excellent fundamentals and growth potential', + 'Buy - Solid company with good prospects', + 'Hold - Wait for better entry point' + ] +} + +df_stocks = pd.DataFrame(stocks_data) + +# Xử lý cột văn bản để trích xuất thông tin +df_stocks['rating_type'] = df_stocks['rating'].str.split(' - ').str[0] +df_stocks['rating_desc'] = df_stocks['rating'].str.split(' - ').str[1] +print(df_stocks) +``` + +### So sánh các loại dữ liệu + +| Đặc điểm | Có cấu trúc | Phi cấu trúc | Bán cấu trúc | +|----------|------------|--------------|-------------| +| **Định dạng** | Bảng (CSV, Excel) | Văn bản, hình ảnh, video | JSON, XML | +| **Dễ xử lý** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | +| **Công cụ** | Pandas, NumPy | NLP, Computer Vision | JSON parser, XML parser | +| **Ví dụ** | Giá cổ phiếu, giao dịch | Tweet, báo cáo PDF | Báo cáo tài chính JSON | + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Dữ liệu tài chính** được phân loại theo: + - **Góc nhìn tài chính**: Vốn chủ sở hữu, Trái phiếu, Dữ liệu khác + - **Góc nhìn học máy**: Có cấu trúc, Phi cấu trúc, Bán cấu trúc + +- **Dữ liệu có cấu trúc**: Dễ xử lý nhất, dạng bảng (CSV, Excel) +- **Dữ liệu phi cấu trúc**: Khó xử lý, cần NLP/CV (văn bản, hình ảnh) +- **Dữ liệu bán cấu trúc**: Kết hợp cả hai (JSON, XML) + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Luôn bắt đầu với dữ liệu có cấu trúc để hiểu rõ vấn đề +- Dữ liệu phi cấu trúc cần tiền xử lý trước khi phân tích +- Chọn công cụ phù hợp với từng loại dữ liệu + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Nếu trong lĩnh vực tài chính thuần, ta đã quen thuộc với khái niệm "thấu hiểu khách hàng" (KYC, viết tắt của Know Your Customer), thì dưới góc nhìn kĩ thuật, khi xử lý dữ liệu tài chính, ta có một thuật ngữ tương tự, đó là "thấu hiểu dữ liệu" (KYD, viết tắt của Know Your Data). -Vậy là trong phần này, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về các kiểu dữ liệu dưới góc nhìn tài chính thuần và học máy thuần. Nếu trong lĩnh vực tài chính thuần, ta đã quen thuộc với khái niệm "thấu hiểu khách hàng" (KYC, viết tắt của Know Your Customer), thì dưới góc nhìn kĩ thuật, khi xử lý dữ liệu tài chính, ta có một thuật ngữ tương tự, đó là "thấu hiểu dữ liệu" (KYD, viết tắt của Know Your Data). Vậy làm thế nào để chúng ta có thể thấu hiểu dữ liệu? Hẹn các bạn trong bài viết tiếp theo. +Hãy tiếp tục với [Bài 2: Thấu hiểu dữ liệu](./03.kyd.md) để tìm hiểu 9 câu hỏi cơ bản giúp bạn hiểu rõ dữ liệu của mình! Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/finance_ml/03.kyd.md b/docs/tutorial/finance_ml/03.kyd.md index 4a45600b..2c840de4 100644 --- a/docs/tutorial/finance_ml/03.kyd.md +++ b/docs/tutorial/finance_ml/03.kyd.md @@ -4,12 +4,26 @@ sidebar_label: "Bài 2: Thấu hiểu dữ liệu" # Bài 2: Thấu hiểu dữ liệu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được khái niệm KYD (Know Your Data) và tầm quan trọng của nó +- [ ] Áp dụng 9 câu hỏi cơ bản để đánh giá dữ liệu +- [ ] Sử dụng công cụ Know Your Data của Google +- [ ] Thực hiện KYD với Python + +## 📖 Giới thiệu + Nếu trong lĩnh vực tài chính thuần, ta đã quen thuộc với khái niệm "thấu hiểu khách hàng" (KYC, viết tắt của Know Your Customer), thì dưới góc nhìn kĩ thuật, khi xử lý dữ liệu tài chính, ta có một thuật ngữ tương tự, đó là "thấu hiểu dữ liệu" (KYD, viết tắt của Know Your Data). Đây là một bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu, đặc biệt là khi ta xử lý dữ liệu phi và bán cấu trúc. Vậy làm thế nào để chúng ta có thể thấu hiểu dữ liệu? ## 1. Thấu hiểu dữ liệu Để thực hiện bước KYD này, ta cần phải hiểu được kiểu dữ liệu mà ta đang xử lý là gì, các đặc điểm cũng như những vấn đề cần phải được xử lý với kiểu dữ liệu đó. Dưới đây là 9 câu hỏi cơ bản về dữ liệu bạn thu thập và dự định sử dụng để có thể thấu hiểu dữ liệu của mình. +### Nhóm 1: Cấu trúc và Định dạng (Câu hỏi 1-3) +### Nhóm 2: Tính chất và Ràng buộc (Câu hỏi 4-6) +### Nhóm 3: Nguồn gốc và Chất lượng (Câu hỏi 7-9) + | # | Câu hỏi | Giải thích | | --- | ------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 1 | Dữ liệu có các trường thông tin định nghĩa trước không? | Khi dữ liệu có các cột được định nghĩa trước, cấu trúc dữ liệu dễ xác định và duy trì hơn. | @@ -32,9 +46,87 @@ Một trong số những công cụ thú vị các bạn có thể sử dụng Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể thực hiện các bước Thấu hiểu dữ liệu với Python. Đây cũng sẽ là nội dung mà chúng ta sẽ cùng nhau tiếp cận trong những phần tiếp theo. -## 3. Tổng kết +## 3. Checklist KYD với Python + +Dưới đây là một số code Python để thực hiện KYD: + +```python +import pandas as pd +import numpy as np + +def know_your_data(df): + """Thực hiện KYD cơ bản trên DataFrame""" + print("=" * 50) + print("KNOW YOUR DATA (KYD) REPORT") + print("=" * 50) + + # 1. Kiểm tra cấu trúc + print("\n1. CẤU TRÚC DỮ LIỆU:") + print(f" - Số dòng: {len(df)}") + print(f" - Số cột: {len(df.columns)}") + print(f" - Các cột: {list(df.columns)}") + + # 2. Kiểm tra dữ liệu khuyết + print("\n2. DỮ LIỆU KHUYẾT:") + missing = df.isnull().sum() + missing_pct = (missing / len(df)) * 100 + for col in df.columns: + if missing[col] > 0: + print(f" - {col}: {missing[col]} ({missing_pct[col]:.2f}%)") + + # 3. Kiểm tra kiểu dữ liệu + print("\n3. KIỂU DỮ LIỆU:") + print(df.dtypes) + + # 4. Thống kê mô tả + print("\n4. THỐNG KÊ MÔ TẢ:") + print(df.describe()) + + # 5. Kiểm tra ràng buộc + print("\n5. KIỂM TRA RÀNG BUỘC:") + for col in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns: + if df[col].min() < 0: + print(f" - {col}: Có giá trị âm (min: {df[col].min()})") + if col in ['probability', 'rate'] and df[col].max() > 1: + print(f" - {col}: Có giá trị > 1 (max: {df[col].max()})") + + # 6. Kiểm tra duplicates + print(f"\n6. DỮ LIỆU TRÙNG LẶP: {df.duplicated().sum()} dòng") + + return { + 'shape': df.shape, + 'missing': missing.to_dict(), + 'dtypes': df.dtypes.to_dict() + } + +# Sử dụng +# kyd_report = know_your_data(your_dataframe) +``` + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **KYD (Know Your Data)**: Tương tự như KYC trong tài chính +- **9 câu hỏi cơ bản** được chia thành 3 nhóm: + - **Nhóm 1**: Cấu trúc và định dạng + - **Nhóm 2**: Tính chất và ràng buộc + - **Nhóm 3**: Nguồn gốc và chất lượng +- **Công cụ**: Know Your Data của Google và Python + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Luôn thực hiện KYD trước khi bắt đầu phân tích +- 9 câu hỏi này giúp bạn hiểu rõ dữ liệu và tránh các lỗi phổ biến +- Sử dụng checklist trên để tự động hóa quá trình KYD + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử áp dụng 9 câu hỏi KYD vào một dataset tài chính của riêng bạn và sử dụng hàm `know_your_data()` ở trên để tạo báo cáo! + +## ➡️ Bước tiếp theo -Vậy là trong phần này, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về Thấu hiểu dữ liệu thông qua 9 câu hỏi cơ bản giúp bạn tiếp cận với dữ liệu một cách dễ dàng hơn cũng như làm quen với một công cụ mới: Know Your Data của Google. Hẹn các bạn trong bài viết tiếp theo. +Sau khi đã thấu hiểu dữ liệu, bước tiếp theo là đánh giá chất lượng dữ liệu. Hãy tiếp tục với [Bài 3: Đánh giá chất lượng dữ liệu](./04.metrics.md)! Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/finance_ml/04.metrics.md b/docs/tutorial/finance_ml/04.metrics.md index 072ea78d..02f293f3 100644 --- a/docs/tutorial/finance_ml/04.metrics.md +++ b/docs/tutorial/finance_ml/04.metrics.md @@ -4,18 +4,28 @@ sidebar_label: "Bài 3: Đánh giá dữ liệu" # Bài 3: Đánh giá chất lượng dữ liệu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được 4 nguyên tắc cơ bản đánh giá chất lượng dữ liệu +- [ ] Áp dụng các nguyên tắc vào bài toán tín dụng thực tế +- [ ] Sử dụng Python để kiểm tra chất lượng dữ liệu +- [ ] Tránh các lỗi phổ biến khi làm việc với dữ liệu tài chính + +## 📖 Giới thiệu + Trong học phần trước, chúng ta đã làm quen với một số câu hỏi và công cụ cơ bản giúp các bạn làm quen và thấu hiểu dữ liệu mình sẽ sử dụng trong lĩnh vực tài chính. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu một bước quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu mình sử dụng chất lượng và phù hợp với mục đích sử dụng, đó là đánh giá chất lượng dữ liệu. ## 1. Chất lượng dữ liệu Dưới góc nhìn của một kỹ sư tài chính, dữ liệu là thông tin được cung cấp bởi thị trường (ví dụ, sàn giao dịch chứng khoán, thị trường không kê đơn, cơ quan tín dụng, ngân hàng trung ương, tổ chức kinh tế, v.v.). Dữ liệu cũng có thể đến từ các sàn giao dịch, các đại lý môi giới ta giao dịch, thậm chí từ các ngân hàng và các tổ chức kinh tế thông qua cổng API của họ. Để đảm bảo chất lượng dữ liệu bất kể dữ liệu đến từ nguồn nào, chúng ta cũng cần quan tâm đến các nguyên tắc được đúc kết dưới bảng sau với 2 cột đầu tiên tương ứng từ khoá bằng tiếng Anh và tiếng Việt giúp các bạn dễ dàng tìm tài liệu tham khảo, và cột thứ ba là mô tả của các nguyên tắc đó. -| Từ khoá | Nguyên tắc | Mô tả | -| ---------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | -| **Accuracy** | **Tính chính xác** | Mức độ chính xác của thông tin mà dữ liệu cung cấp? | -| **Completeness** | **Tính đầy đủ** | Dữ liệu phải thu thập theo nhu cầu đã đầy đủ chưa? | -| **Consistency** | **Tính nhất quán** | Có sự mâu thuẫn, xung đột giữa cùng một đối tượng dữ liệu trong các tập dữ liệu khác nhau không? | -| **Timeliness** | **Tính kịp thời** | Dữ liệu có cung cấp thông tin là những sự kiện xảy ra gần đây hoặc theo thời gian thực không? | +| Từ khoá | Nguyên tắc | Mô tả | Cách kiểm tra với Python | +| ---------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------ | +| **Accuracy** | **Tính chính xác** | Mức độ chính xác của thông tin mà dữ liệu cung cấp? | So sánh với nguồn khác, kiểm tra outliers | +| **Completeness** | **Tính đầy đủ** | Dữ liệu phải thu thập theo nhu cầu đã đầy đủ chưa? | `df.isnull().sum()`, tỷ lệ khuyết | +| **Consistency** | **Tính nhất quán** | Có sự mâu thuẫn, xung đột giữa cùng một đối tượng dữ liệu trong các tập dữ liệu khác nhau không? | So sánh giữa các nguồn, kiểm tra duplicates | +| **Timeliness** | **Tính kịp thời** | Dữ liệu có cung cấp thông tin là những sự kiện xảy ra gần đây hoặc theo thời gian thực không? | Kiểm tra timestamp, độ trễ dữ liệu | Bên cạnh 4 nguyên tắc cơ bản này, các bạn có thể tham khảo thêm các nguyên tắc khác như Integrity (tính toàn vẹn), Relevance (tính liên quan), Validity (tính hợp lệ), v.v. phục vụ cho việc đánh giá chất lượng dữ liệu nói chung, không chỉ dành cho dữ liệu tài chính tại chương `Data Quality` trong quyển sách [DMBoK - Data Management Body of Knowledge](https://www.amazon.com/DAMA-DMBOK-Data-Management-Body-Knowledge/dp/1634622340). @@ -51,9 +61,142 @@ Tính kịp thời của dữ liệu ở đây nghĩa là chúng ta cần đảm Ví dụ, khi một khách hàng đăng ký 10 thẻ tín dụng khác nhau trong vòng một buổi sáng, chúng ta cần đảm bảo rằng bước kiểm tra tín dụng của mình phản ánh việc cho vay theo thời gian thực. Điều này nhằm đảm bảo giảm thiểu gian lận từ những người đi vay tín dụng với mục đích xấu. Bằng cách gian lận đi vay tất cả các khoản vay nhỏ trong thời gian ngắn, họ có thể để thu được tổng số tiền vượt xa mức có được nếu chỉ đăng ký một khoản vay to trong khoảng thời gian dài hơn. Đây cũng là một thách thức lớn đối với các công ty cung cấp phân tích dữ liệu không chỉ bởi nó đòi hỏi khả năng xử lý các yêu cầu theo thời gian thực mà còn cả khả năng chạy các phân tích trong thời gian ngắn để có thể đưa ra quyết định nhanh chóng. -## 3. Tổng kết - -Vậy là trong phần này, chúng ta đã tìm hiểu một số những nguyên tắc để có thể đánh giá chất lượng của dữ liệu. Hi vọng rằng, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu được các nguyên tắc cơ bản để đánh giá chất lượng dữ liệu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tiếp cận với dữ liệu thực tế và bước đầu phân tích dữ liệu trước khi đi vào ứng dụng các mô hình học máy giải quyết các bài toán thực tế với dữ liệu tài chính. +## 3. Kiểm tra chất lượng dữ liệu với Python + +Dưới đây là code Python để kiểm tra 4 nguyên tắc chất lượng dữ liệu: + +```python +import pandas as pd +import numpy as np +from datetime import datetime + +def check_data_quality(df, customer_id_col='customer_id'): + """Kiểm tra chất lượng dữ liệu theo 4 nguyên tắc""" + + print("=" * 60) + print("ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU") + print("=" * 60) + + # 1. COMPLETENESS - Tính đầy đủ + print("\n1. TÍNH ĐẦY ĐỦ (Completeness):") + missing = df.isnull().sum() + missing_pct = (missing / len(df)) * 100 + for col in df.columns: + if missing[col] > 0: + print(f" ⚠️ {col}: {missing[col]} giá trị khuyết ({missing_pct[col]:.2f}%)") + else: + print(f" ✅ {col}: Đầy đủ") + + # 2. ACCURACY - Tính chính xác + print("\n2. TÍNH CHÍNH XÁC (Accuracy):") + # Kiểm tra outliers + numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns + for col in numeric_cols: + Q1 = df[col].quantile(0.25) + Q3 = df[col].quantile(0.75) + IQR = Q3 - Q1 + outliers = df[(df[col] < Q1 - 1.5*IQR) | (df[col] > Q3 + 1.5*IQR)] + if len(outliers) > 0: + print(f" ⚠️ {col}: {len(outliers)} giá trị bất thường (outliers)") + else: + print(f" ✅ {col}: Không có outliers") + + # 3. CONSISTENCY - Tính nhất quán + print("\n3. TÍNH NHẤT QUÁN (Consistency):") + # Kiểm tra duplicates + duplicates = df.duplicated().sum() + if duplicates > 0: + print(f" ⚠️ Có {duplicates} bản ghi trùng lặp") + else: + print(f" ✅ Không có bản ghi trùng lặp") + + # Kiểm tra định danh duy nhất + if customer_id_col in df.columns: + unique_customers = df[customer_id_col].nunique() + total_records = len(df) + if unique_customers < total_records: + print(f" ⚠️ Có {total_records - unique_customers} bản ghi trùng ID khách hàng") + else: + print(f" ✅ Mỗi khách hàng có ID duy nhất") + + # 4. TIMELINESS - Tính kịp thời + print("\n4. TÍNH KỊP THỜI (Timeliness):") + date_cols = df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns + if len(date_cols) > 0: + for col in date_cols: + latest_date = df[col].max() + days_old = (datetime.now() - latest_date).days + print(f" 📅 {col}: Dữ liệu mới nhất từ {days_old} ngày trước") + if days_old > 30: + print(f" ⚠️ Dữ liệu có thể đã lỗi thời (>30 ngày)") + else: + print(" ℹ️ Không có cột ngày tháng để kiểm tra") + + return { + 'completeness': (missing == 0).all(), + 'accuracy': len(outliers) == 0 if len(numeric_cols) > 0 else True, + 'consistency': duplicates == 0, + 'timeliness': days_old <= 30 if len(date_cols) > 0 else None + } + +# Sử dụng +# quality_report = check_data_quality(your_dataframe) +``` + +## 4. Best Practices + +### ✅ Do's (Nên làm) + +1. **Luôn kiểm tra 4 nguyên tắc trước khi phân tích** + ```python + quality_report = check_data_quality(df) + ``` + +2. **So sánh dữ liệu từ nhiều nguồn** + ```python + # So sánh giá cổ phiếu từ 2 nguồn + source1 = pd.read_csv('source1.csv') + source2 = pd.read_csv('source2.csv') + comparison = source1.merge(source2, on='symbol', suffixes=('_s1', '_s2')) + differences = comparison[comparison['price_s1'] != comparison['price_s2']] + ``` + +3. **Thiết lập data quality checks tự động** + ```python + def validate_data(df): + assert df.isnull().sum().sum() == 0, "Có dữ liệu khuyết!" + assert df.duplicated().sum() == 0, "Có dữ liệu trùng lặp!" + return True + ``` + +### ❌ Don'ts (Không nên làm) + +1. **Không tin tưởng hoàn toàn vào dữ liệu từ nhà cung cấp** +2. **Không bỏ qua việc kiểm tra tính nhất quán** +3. **Không sử dụng dữ liệu quá cũ mà không cập nhật** + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **4 nguyên tắc đánh giá chất lượng dữ liệu**: + - **Accuracy**: Tính chính xác + - **Completeness**: Tính đầy đủ + - **Consistency**: Tính nhất quán + - **Timeliness**: Tính kịp thời + +- **Áp dụng vào bài toán tín dụng**: Ví dụ cụ thể cho từng nguyên tắc +- **Công cụ Python**: Code để tự động kiểm tra chất lượng dữ liệu + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- "Garbage in, garbage out" - Dữ liệu chất lượng kém sẽ dẫn đến kết quả sai +- Luôn kiểm tra dữ liệu từ nhiều nguồn để đảm bảo tính nhất quán +- Thiết lập quy trình kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Sau khi đã đánh giá chất lượng dữ liệu, chúng ta sẽ tiếp cận với dữ liệu thực tế và bước đầu phân tích dữ liệu trước khi đi vào ứng dụng các mô hình học máy. Hãy tiếp tục với [Case Study: Xác suất vỡ nợ](./05.case_study.ipynb)! Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md b/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md new file mode 100644 index 00000000..72fa2e98 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md @@ -0,0 +1,633 @@ +# Bài 4: Xác suất vỡ nợ + +Trước khi tiếp cận với ứng dụng các thuật toán Học máy đối với dữ liệu tài chính, chúng ta sẽ cùng nhau tiếp cận bài toán xác suất vỡ nợ (tiếng anh là Probability of Default hay viết tắt là PD). Trong thị trường tài chính, xác suất vỡ nợ là xác suất mà một công ty phát hành trái phiếu không đáp ứng được các nghĩa vụ hợp đồng của mình theo đúng tiến độ. Bên cạnh trường hợp phổ biến nhất là doanh nghiệp không thanh toán dẫn đến phá sản, ta có thể xây bản cáo bạch trái phiếu xác định các trường hợp vỡ nợ khác, chẳng hạn như việc không đáp ứng một nghĩa vụ nào đó trong hợp đồng hoặc vi phạm giao ước tài chính. + +## 1. Giới thiệu + +Trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào xác suất vỡ nợ có thời hạn một năm của giá trái phiếu doanh nghiệp theo thị trường. Thời hạn một năm cho đến khi đáo hạn được chọn để tính toán xác suất vỡ nợ theo thị trường bởi lí do sau: +* Trong khoảng thời gian ngắn hơn một hoặc hai năm, các công ty phải chịu tác động của chu kỳ kinh doanh. +* Trong khoảng thời gian dài hơn, hiệu ứng của chu kỳ kinh doanh có xu hướng có tác động ít hơn và cấu trúc vốn của công ty trở nên quan trọng hơn, từ đó làm cho mức độ rủi ro dài hạn ít theo chu kỳ hơn và ổn định hơn. + +Chúng ta sẽ tận dụng bảng "Tỷ lệ chuyển đổi trung bình trong một năm cho các doanh nghiệp toàn cầu" của Standard & Poor với dữ liệu lịch sử từ năm 1981-2019 để đánh giá các xác suất quan sát được của một xếp hạng cụ thể chuyển đổi sang xếp hạng khác trong suốt một năm. + +## 2. Thu thập và chuyển đổi dữ liệu + +Để tính toán xác suất vỡ nợ theo thị trường, trước tiên chúng ta phải thu được giá trái phiếu hiện tại của công ty. Nếu bạn chưa biết làm thế nào để thu thập được thông tin này thì đừng lo, đã có [Selenium](https://pypi.org/project/selenium/) giúp bạn. Selenium là công cụ chúng ta có thể sử dụng để tự động hóa hoạt động trình duyệt do người dùng thực hiện, chẳng hạn như tải một trang web và điền vào biểu mẫu trên trang web đó. Nó yêu cầu một WebDriver cụ thể cho trình duyệt web của một người. + +Trong trường hợp bạn chưa cài đặt [Selenium](https://pypi.org/project/selenium/), bạn có thể truy cập các liên kết tương ứng của chúng và tải chúng xuống bằng cách sử dụng `pip` (tham khảo cách sử dụng `pip` tại đây). Ngoài ra, ta cũng sẽ cần một chromedriver, có thể tải xuống bằng Python với gói [WebDriver-manager](https://pypi.org/project/webdriver-manager/) trong PyPi. + +Chúng ta sẽ sử dụng tập các câu lệnh Selenium để mô phỏng các thao tác nhấn phím và nhấp chuột của người dùng trong trình duyệt như một phương tiện để trỏ đến dữ liệu trái phiếu Trade Reporting and Compliance Engine (TRACE) do Cơ quan quản lý ngành tài chính (FINRA) cung cấp, từ đó truy cập dữ liệu cần thiết để tính toán xác suất vỡ nợ của thị trường. + +Trước hết, chúng ta sẽ cài đặt những thư viện cần thiết sử dụng `pip` và import những thư viện sẽ dùng trong bài viết này. + + +```python +# Mô phỏng thao tác người dùng để đào dữ liệu +!pip install selenium +# Đơn giản hóa việc quản lý trình điều khiển nhị phân cho các trình duyệt khác nhau. +!pip install webdriver_manager +# Truy cập dữ liệu tài chính công khai từ Internet và nhập dữ liệu đó vào Python dưới dạng DataFrame. +!pip install pandas_datareader +# Tính toán đại số +!pip install sympy +``` + + +```python +import time +import numpy as np +import pandas as pd +import pandas_datareader as dr +from datetime import date +from datetime import datetime as dt +from datetime import timedelta +from sympy import solve, symbols +import matplotlib.pyplot as plt + +from selenium import webdriver +from selenium.webdriver.chrome.options import Options +from selenium.webdriver.chrome.service import Service +from selenium.webdriver.common.by import By +from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC +from selenium.webdriver.support.ui import Select, WebDriverWait +from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager +``` + +Chúng ta sẽ tải xuống thông tin về trái phiếu của công ty từ cơ sở dữ liệu TRACE, được duy trì bởi FINRA bằng đoạn mã dưới đây. Một số công ty bạn có thể thử, ví dụ: +|Mã công ty| Tên công ty| +|:-:|:-:| +|HES|Hess| +|F|Ford Motor| +|KHC|Kraft Heinz Co| +|DVN|Devon Energy| +|...|...| + +Một số tần suất coupon có thể sử dụng: ALL, Annual, Anytime, Bi-Monthly, Monthly, N/A, None, Pays At Maturity, Quarterly, Semi-Annual, Variable, ... + + +```python +# Bắt buộc +company_ticker = "HES" + +# Tuỳ chọn +company_name = "Hess" + +# Tuỳ chọn đầu vào: +coupon_frequency = "Semi-Annual" +``` + + +```python +# Đoạn mã Selenium để thu thập dữ liệu +options = Options() +options.add_argument("--headless") +options.add_argument("--no-sandbox") +options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") +driver = webdriver.Chrome( + service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=options +) + +# Lưu thời gian bắt đầu thực thi vào biến begin +begin = time.time() + +# Truy cập vào FINRA's TRACE Bond Center +driver.get("http://finra-markets.morningstar.com/BondCenter/Results.jsp") + +# Chọn đồng ý +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, ".button_blue.agree")) +).click() + +# Chọn chỉnh sửa tìm kiếm +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, "a.qs-ui-btn.blue")) +).click() + +# Chọn Tên tổ chức phát hành +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "input[id=firscreener-issuer]")) +) +inputElement = driver.find_element(By.ID, "firscreener-issuer") +inputElement.send_keys(company_name) + +# Chọn biểu tượng +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "input[id=firscreener-cusip]")) +) +inputElement = driver.find_element(By.ID,"firscreener-cusip") +inputElement.send_keys(company_ticker) + +# Chọn tìm kiếm nâng cao +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, "a.ms-display-switcher.hide")) +).click() + +# Chọn Coupon Frequency +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "select[name=interestFrequency]")) +) +Select( + (driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR,"select[name=interestFrequency]"))[0] +).select_by_visible_text(coupon_frequency) + +# Chọn hiển thị kết quả +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, "input.button_blue[type=submit]")) +).click() + +# Chờ kết quả +WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.presence_of_element_located( + (By.CSS_SELECTOR, ".rtq-grid-row.rtq-grid-rzrow .rtq-grid-cell-ctn") + ) +) + +# Tạo DataFrame lưu trữ thông tin +frames = [] +for page in range(1, 11): + bonds = [] + WebDriverWait(driver, 10).until( + EC.presence_of_element_located( + (By.CSS_SELECTOR, (f"a.qs-pageutil-btn[value='{str(page)}']")) + ) + ) + time.sleep(2) + + headers = [ + title.text + for title in driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, + ".rtq-grid-row.rtq-grid-rzrow .rtq-grid-cell-ctn" + )[1:] + ] + + tablerows = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, + "div.rtq-grid-bd > div.rtq-grid-row" + ) + for tablerow in tablerows: + tablerowdata = tablerow.find_elements(By.CSS_SELECTOR,"div.rtq-grid-cell") + bond = [item.text for item in tablerowdata[1:]] + bonds.append(bond) + + # Chuyển về DataFrame + df = pd.DataFrame(bonds, columns=headers) + + frames.append(df) + + try: + driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,"a.qs-pageutil-next").click() + except: + break + +bond_prices_df = pd.concat(frames) + +# Lưu thời gian kết thúc +end = time.time() + +# Tính tổng thời gian chương trình chạy +print(f"Total runtime of the program is {end - begin} seconds") + +bond_prices_df +``` + +Chúng ta cũng đã tải xuống thông tin về giá và xếp hạng cho trái phiếu do một công ty phát hành cụ thể phát hành từ cơ sở dữ liệu trái phiếu được đánh giá cao, TRACE từ FINRA. Sau khi tải xuống, chúng ta tiếp tục sạch dữ liệu, chuyển đổi một số dữ liệu liên quan đến kỳ hạn trái phiếu và lọc dữ liệu để có thể tập trung phân tích vào các trái phiếu có kỳ hạn ngắn hơn thông qua hàm dưới đây. + + +```python +def bond_dataframe_filter(df): + # Loại bỏ những bản ghi về thông tin trái phiếu bị thiếu lợi suất và xếp hạng tín dụng + df["Yield"].replace("", np.nan, inplace=True) + df["Moody's®"].replace({"WR": np.nan, "": np.nan}, inplace=True) + df["S&P"].replace({"NR": np.nan, "": np.nan}, inplace=True) + for col in ["Yield", "Moody's®", "S&P"]: + df = df.dropna(subset=[col]) + + # Tạo cột Số năm đáo hạn Maturity Years phù hợp với + # Khoản thanh toán nửa năm một lần Semi-Annual Payments từ trái phiếu doanh nghiệp + now = dt.strptime(date.today().strftime("%m/%d/%Y"), "%m/%d/%Y") + df["Raw_Maturity"] = pd.to_datetime(df["Maturity"]).dt.strftime("%m/%d/%Y") + df["Maturity"] = [(dt.strptime(x, "%m/%d/%Y") - now).days for x in df["Raw_Maturity"]] + df["Maturity Years"] = [round((x/360)/0.5)*0.5 for x in df["Maturity"]] + + # Ép kiểu dữ liệu về dạng số thực + for col in ["Maturity", "Yield", "Coupon", "Price"]: + df[col] = df[col].astype(float) + + return df[(df["Maturity Years"] > 0) & (df["Maturity Years"] <= 5)] +``` + + +```python +bond_df_result = bond_dataframe_filter(bond_prices_df) +bond_df_result +``` + +## 3. Tính dòng tiền chiết khấu + +Chúng ta sẽ sử dụng các kỹ thuật định giá trái phiếu (Bond Prices) để tính xác suất vỡ nợ bằng cách sử dụng giá trái phiếu doanh nghiệp hiện tại. Việc định giá trái phiếu doanh nghiệp tương tự như bất kỳ tài sản rủi ro nào; nó phụ thuộc vào giá trị hiện tại của các dòng tiền kỳ vọng (Expected Cash Flow hay $ECF$) trong tương lai theo lãi suất suất chiết khấu $d$ (Discount Rate). + +\begin{equation*} +BOND\ PRICE = \frac{ECF_1}{1+d}\ +\ \frac{ECF_2}{(1+d)^2}\ +\ \frac{ECF_3}{(1+d)^3} +\end{equation*} + +Việc định giá trái phiếu doanh nghiệp cũng cần tính đến khả năng trái phiếu không trả được nợ và không trả lại đầy đủ tiền gốc. +Khi đó, ta cần ước tính dòng tiền kỳ vọng và lãi suất chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro. + +Để định giá trái phiếu, trước hết ta tìm ECF ở mỗi thời kỳ bằng cách cộng tích của khoản thanh toán mặc định (Default Payout) +và xác suất vỡ nợ (P) với tích của khoản thanh toán đã hứa (thanh toán phiếu lãi và trả nợ gốc) và xác suất không vỡ nợ (1-P), hay còn gọi là như xác suất sống sót. +\begin{equation*} +ECF_1 = (P)*(Default\ Payout)\ +\ (1-P)*(Coupon\ Payment) +\end{equation*} + +\begin{equation*} +ECF_2 = (1-P)*\{(P)\ *(Default\ Payout)\ +\ (1-P)*(Coupon\ Payment)\} +\end{equation*} + +\begin{equation*} +ECF_3 = (1-P)^2*\{(P)\ *(Default\ Payout)\ +\ (1-P)*(Coupon\ Payment\ +\ Principal)\} +\end{equation*} + +\begin{equation*} +Default\ Payout = Principal\ *\ Recovery\ Rate +\end{equation*} + +Nếu trái phiếu vỡ nợ, khoản thanh toán vỡ nợ là tích của tỷ lệ thu hồi nợ và vốn gốc. Trong trường hợp vốn gốc bằng mệnh giá trái phiếu (ví dụ: $100), tỷ lệ thu hồi tương ứng tỷ lệ phần trăm của khoản lỗ được thu hồi từ một trái phiếu bị vỡ nợ. Tỷ lệ thu hồi khác nhau tùy theo ngành, mức độ thâm niên trong cấu trúc vốn, mức độ đòn bẩy trong cấu trúc vốn nói chung và liệu một chứng khoán cụ thể có được bảo đảm hay được thế chấp bằng cách khác hay không. Trong bài viết này, ta sẽ giả định tỷ lệ thu hồi đối với trái phiếu doanh nghiệp là 40%, một giả định phổ biến trong thực tế. + +Sau khi các dòng tiền kỳ vọng được tính toán, chúng được chiết khấu trở lại giai đoạn 0 với tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro (d) để tính giá trái phiếu. Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro là tỷ lệ thu được bằng cách kết hợp phần bù rủi ro dự kiến với tỷ lệ phi rủi ro trong quá trình tính toán giá trị hiện tại của một khoản đầu tư rủi ro. + +\begin{equation*} +Risk-adjusted\ Discount\ Rate = Risk-free\ Interest\ Rate + Expected\ Risk\ Premium +\end{equation*} + +với $Risk-adjusted\ Discount\ Rate$ là Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro, $Risk-free\ Interest\ Rate$ là Lãi suất phi rủi ro, và $Expected\ Risk\ Premium$ là Phần bù rủi ro dự kiến. + +Ta sử dụng tỷ lệ chiết khấu (đã điều chỉnh theo rủi ro) để tính đến các cân nhắc về tính thanh khoản, thời gian đáo hạn và thuế khiến trái phiếu doanh nghiệp có mức chênh lệch quan sát được so với lợi tức của trái phiếu phi rủi ro như trái phiếu do chính phủ phát hành trong một nền kinh tế ổn định. Lợi nhuận yêu cầu tối thiểu dự kiến đối với một nhà đầu tư trái phiếu bằng tổng của những yếu tố sau: + +|Yếu tố|Mô tả| +|-|-| +|**Default Risk Premium** | Phần bù rủi ro mặc định bồi thường cho các nhà đầu tư có khả năng vỡ nợ doanh nghiệp.| +|**Liquidity Premium** | Phí thanh khoản bồi thường cho các nhà đầu tư khi đầu tư vào các chứng khoán kém thanh khoản hơn như trái phiếu.| +|**Maturity Premium** | Phí bảo hiểm đáo hạn bồi thường cho các nhà đầu tư về rủi ro liên quan đến trái phiếu đáo hạn trong nhiều năm tới trong tương lai vốn tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn.| +|**Taxation Premium** | Phí bảo hiểm thuế bồi thường cho các nhà đầu tư về thu nhập chịu thuế mà trái phiếu tạo ra.| +|**Projected Inflation** | Lạm phát dự kiến tính đến sự mất giá của tiền tệ theo thời gian.| +|**Risk-free Rate** | Tỷ lệ phi rủi ro đề cập đến tỷ suất lợi nhuận mà nhà đầu tư có thể mong đợi đối với chứng khoán phi rủi ro.| + +Chúng ta bắt đầu tính toán tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro thông qua ước tính phần bù rủi ro dự kiến (Expected Risk Premium), được tính bởi công thức sau: +\begin{equation*} +Expected\ Risk\ Premium = (Market\ Rate\ of\ Return - Risk-free\ Rate\ of\ Return) * Beta +\end{equation*} +trong đó $Market\ Rate\ of\ Return$ là tỷ suất lợi nhuận thị trường, $Risk-free\ Rate\ of\ Return$ là tỷ lệ hoàn vốn phi rủi ro, hệ số beta là trọng số được điều chỉnh dựa trên mức độ rủi ro đầu tư liên quan. Bằng cách lựa chọn cẩn thận hệ số beta của trái phiếu doanh nghiệp ngắn hạn đại diện cho thị trường tổng thể, chúng ta có thể tính toán phần bù rủi ro dự kiến sẽ dẫn đến tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro kết hợp với các cân nhắc về tính thanh khoản, kỳ hạn và thuế để tạo ra xác suất vỡ nợ chính xác hơn khi sử dụng kỹ thuật định giá trái phiếu. + +Để tính phần bù rủi ro kỳ vọng, trước hết chúng ta phải tính tỷ suất sinh lợi thị trường. Chúng ta có thể sử dụng mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) để xác định tỷ lệ hoàn vốn thị trường. + +$$r_m = r_f\ +(\beta*MRP)$$ + +với $r_m$ là tỷ lệ hoàn vốn thị trường, $r_f$ là lãi suất phi rủi ro, và $MRP$ tương ưng phần bù rủi ro thị trường. + +Chứng khoán chính phủ được giả định là không có rủi ro, ít nhất là từ quan điểm tín dụng. Với giả định này, tỷ lệ thích hợp để sử dụng trong tính toán tỷ lệ hoàn vốn thị trường là chứng khoán của chính phủ có thời hạn xấp xỉ bằng tài sản được định giá và đủ thanh khoản để lợi suất không có phí bảo hiểm rủi ro thanh khoản. Cổ phiếu được giả định là có thời hạn dài, do đó, lợi suất trái phiếu chính phủ dài hạn là đại diện thích hợp cho lãi suất phi rủi ro. + +Trong bước này, lợi suất trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ kỳ hạn 10 năm sẽ được sử dụng làm lãi suất phi rủi ro và có thể tính từ dữ liệu Yahoo Finance thông qua đoạn mã dưới đây. + + +```python +# Ten-Year Risk-free Rate +timespan = 100 +current_date = date.today() +past_date = current_date - timedelta(days=timespan) +ten_year_risk_free_rate_df = dr.DataReader("^TNX", "yahoo", past_date, current_date) +ten_year_risk_free_rate = ten_year_risk_free_rate_df.iloc[len(ten_year_risk_free_rate_df) - 1, 5] / 100 +ten_year_risk_free_rate +``` + +Ta tận dụng [phần bù rủi ro thị trường](http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/ctryprem.html) hàng năm do Aswath Damodaran, giáo sư tại Trường Kinh doanh Stern thuộc Đại học New York cung cấp. Theo lý thuyết định giá tài sản, $beta$ đại diện cho loại rủi ro. Bản thân thị trường có hệ số beta là 1. Do đó, hệ số beta sẽ bằng 1 khi tính toán tỷ suất sinh lợi của thị trường. + + +```python +market_risk_premium = 0.0472 +stock_market_beta = 1 +``` + +Từ những dữ kiện trên, ta tính được tỷ lệ hoàn vốn thị trường. + + +```python +market_rate_of_return = ten_year_risk_free_rate + (stock_market_beta * market_risk_premium) +market_rate_of_return +``` + +Sau khi tính được Tỷ lệ hoàn vốn thị trường, ta tiếp tục xác định Phần bù rủi ro kỳ vọng bằng phần chênh lệch giữa Tỷ lệ hoàn vốn thị trường và lãi suất phi rủi ro nhân với hệ số beta của trái phiếu. Trong bước này, chúng ta sẽ sử dụng Lãi suất phi rủi ro một năm để Phần bù rủi ro dự kiến phù hợp với khoảng thời gian đối với tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro. Ta thực hiện điều này bằng cách lấy Lợi tức của trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ kỳ hạn 10 năm có tính thanh khoản rất cao và tăng nó lên lũy thừa 1/10 để chuyển đổi lợi tức thành tương đương một năm. + + +```python +# Lãi suất phi rủi ro một năm +one_year_risk_free_rate = (1 + ten_year_risk_free_rate) ** (1 / 10) - 1 +one_year_risk_free_rate +``` + +Cuối cùng, ta sẽ tính hệ số beta của trái phiếu doanh nghiệp. Hệ số beta của trái phiếu là độ nhạy của tỷ suất sinh lợi của trái phiếu đó đối với tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường. Nó là thước đo rủi ro hệ thống, không thể đa dạng hóa. Ta có thể tính hệ số beta theo (ít nhất) một trong hai cách dưới đây. + + +```python +# Quỹ Chỉ số Trái phiếu Doanh nghiệp Ngắn hạn Vanguard Cổ phiếu ETF +bond_fund_ticker = "VCSH" +``` + +Do sự khác biệt về tính thanh khoản trong trái phiếu doanh nghiệp là rất lớn, chúng ta sử dụng Cổ phiếu ETF của Quỹ chỉ số trái phiếu doanh nghiệp ngắn hạn Vanguard (VCSH) làm đại diện cho trái phiếu đáo hạn ngắn hạn. Phiên bản beta từ chỉ số này sẽ cho phép ta nhúng một số rủi ro thanh khoản và kỳ hạn vào tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro sẽ được sử dụng để tính xác suất vỡ nợ cho trái phiếu doanh nghiệp mà ta sẽ phân tích. Điều này sẽ cho phép cô lập tốt hơn rủi ro tín dụng liên quan đến trái phiếu được chọn. + +Tiếp theo, ta tính hệ số beta của quỹ trái phiếu (đối với S&P): + + +```python +# Tải dữ liệu cho quỹ trái phiếu và thị trường +market_data = dr.get_data_yahoo("SPY", past_date, current_date) # thị trường +fund_data = dr.get_data_yahoo("VCSH", past_date, current_date) # quỹ trái phiếu +``` + + +```python +# Cách #1 - Phương pháp hiệp phương sai/phương sai + +# Tính hiệp phương sai giữa quỹ và thị trường -- đây là tử số trong phép tính Beta +fund_market_cov = fund_data["Adj Close"].cov(market_data["Adj Close"]) +print("covariance between fund and market: ", fund_market_cov) + +# Tính phương sai thị trường (S&P) -- đây là mẫu số trong phép tính Beta +market_var = market_data["Adj Close"].var() +print("market variance: ", market_var) + +# Tính Beta +bond_fund_beta_cv = fund_market_cov / market_var +print("bond fund beta (using covariance/variance): ", bond_fund_beta_cv) +``` + + +```python +# Cách #2 - Phương pháp tương quan + +# Tính độ lệch chuẩn của thị trường bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai, để sử dụng trong mẫu số +market_stdev = market_var**0.5 +print("market standard deviation: ", market_stdev) + +# Tính độ lệch chuẩn của quỹ trái phiếu, để sử dụng trong tử số + +fund_stdev = fund_data["Adj Close"].std() +print("fund standard deviation: ", fund_stdev) + +# Tính tương quan Pearson giữa quỹ trái phiếu và thị trường (S&P), để sử dụng trong tử số +fund_market_Pearson_corr = fund_data["Adj Close"].corr( + market_data["Adj Close"], method="pearson" +) +print("Pearson correlation between fund and market: ", fund_market_Pearson_corr) + +# Tính Beta +fund_beta_corr = fund_stdev * fund_market_Pearson_corr / market_stdev +print("bond fund beta (using correlation): ", fund_beta_corr) +``` + +Lưu ý rằng `.corr()` ở trên có thể được sử dụng để tính bất kỳ chỉ số nào trong số ba chỉ số tương quan mà chúng ta đã thảo luận sử dụng các tham số như `pearson`, `kendall` hoặc `spearman`. + + +```python +# Beta của trái phiếu có thể được tính bằng một trong 2 hàm trên (bond_fund_beta_cv hoặc fund_beta_corr) +bond_beta = fund_beta_corr +bond_beta +``` + +Bây giờ chúng ta có tất cả các thành phần cần thiết để tính Phần bù rủi ro dự kiến. + + +```python +# Phần bù rủi ro dự kiến +expected_risk_premium = (market_rate_of_return - one_year_risk_free_rate) * bond_beta +expected_risk_premium +``` + +Chúng ta sẽ sử dụng lãi suất phi rủi ro một năm để nó phù hợp với khoảng thời gian mà chúng ta muốn đối với Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro và sử dụng nó để chiết khấu các dòng tiền kỳ vọng nhằm xác định xác suất vỡ nợ. + + +```python +# Lãi suất phi rủi ro một năm +one_year_risk_free_rate = (1 + ten_year_risk_free_rate) ** (1 / 10) - 1 +one_year_risk_free_rate +``` + +We can now combine the risk-free interest rate and the expected risk premium to obtain the risk-adjusted discount rate. + + +```python +# Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro +risk_adjusted_discount_rate = one_year_risk_free_rate + expected_risk_premium +risk_adjusted_discount_rate +``` + +Ta đã xem xét mô hình CAPM và tìm thấy Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro, thông tin đầu vào cho ước tính xác suất vỡ nợ dựa trên thị trường. Để tìm được Lãi suất chiết khấu đã điều chỉnh theo rủi ro, chúng ta phải tìm Lãi suất phi rủi ro kỳ hạn một năm và Phần bù rủi ro kỳ vọng. Lãi suất phi rủi ro một năm bằng cách lấy căn bậc mười của Lãi suất phi rủi ro 10 năm trong khi Phần bù rủi ro kỳ vọng được tính bằng cách tìm Phần bù rủi ro thị trường và Hệ số beta, trong đó beta có thể được tính bằng cách sử dụng mối tương quan và độ lệch chuẩn, hoặc hiệp phương sai và phương sai thị trường, do mối quan hệ toán học giữa các biến này. Tiếp theo, chúng ta sẽ tính toán xác suất vỡ nợ do thị trường. + +## 4. Tính xác suất vỡ nợ với SymPy + +Bước cuối cùng trước khi chạy hàm xác minh tài khoản vỡ nợ của trái phiếu là xác định Tài khoản thanh toán gốc, Tỷ lệ thu hồi nợ, và xác suất vỡ nợ (kí hiệu P) và sử dụng hàm trong thư viện Python `SymPy` để tính. + + +```python +def bonds_probability_of_default(coupon, maturity_years, bond_price, principal_payment, risk_adjusted_discount_rate): + # Công thức dưới đây dành cho Dòng tiền nửa năm + price = bond_price + prob_default_exp = 0 + times = np.arange(0.5, (maturity_years - 0.5) + 1, 0.5) + semi_annual_coupon = coupon / 2 + + # Tính ECF + cashflows = np.array([]) + for i in times[:-1]: + cashflows = np.append(cashflows, semi_annual_coupon) + cashflows = np.append(cashflows, semi_annual_coupon + principal_payment) + + for i in range(len(times)): + # Đoạn mã này được sử dụng nếu chỉ còn một khoản thanh toán + if len(times) == 1: + prob_default_exp += (cashflows[i] * (1 - P) + cashflows[i] * recovery_rate * P) / np.power((1 + risk_adjusted_discount_rate), times[i]) + # Đoãn mã này được sử dụng nếu còn nhiều khoản thanh toán + else: + if times[i] == 0.5: + prob_default_exp += (cashflows[i] * (1 - P) + principal_payment * recovery_rate * P) / np.power((1 + risk_adjusted_discount_rate), times[i]) + else: + prob_default_exp += (np.power((1 - P), times[i - 1]) * (cashflows[i] * (1 - P) + principal_payment * recovery_rate * P)) / np.power((1 + risk_adjusted_discount_rate), times[i]) + + prob_default_exp = prob_default_exp - price + implied_prob_default = solve(prob_default_exp, P) + implied_prob_default = round(float(implied_prob_default[0]) * 100, 2) + + if implied_prob_default < 0: + return 0.0 + else: + return implied_prob_default +``` + + +```python +# Khởi tạo các biến đầu vào của hàm bonds_probability_of_default +principal_payment = 100 +recovery_rate = 0.40 +P = symbols("P") +``` + +Bây giờ chúng ta đã sẵn sàng để chạy hàm `bond_probability_of_default` để tính xác suất vỡ nợ theo thị trường cho các trái phiếu công ty đã chọn. + + +```python +bond_df_result.head(1) +``` + + +```python +# Việc tính toán này có thể mất một chút thời gian nếu có nhiều khoản thanh toán bằng coupon +bond_df_result["Probability of Default %"] = bond_df_result.head(1).apply( + lambda row: bonds_probability_of_default( + row["Coupon"], + row["Maturity Years"], + row["Price"], + principal_payment, + risk_adjusted_discount_rate, + ), + axis=1, +) + +bond_df_result.head(1) +``` + +## 5. Trực quan hoá Ma trận chuyển dịch + +Xếp hạng tín dụng được sử dụng cho trái phiếu do các tập đoàn và tổ chức chính phủ phát hành cũng như chứng khoán đảm bảo bằng tài sản (ABS) và chứng khoán đảm bảo bằng thế chấp (MBS). Ba cơ quan xếp hạng tín dụng lớn trên toàn cầu là Moody’s Investors Service, Standard & Poor’s, và Fitch Ratings. Mỗi bên đều cung cấp xếp hạng chất lượng tín dụng cho các tổ chức phát hành và đây là những xếp hạng theo thứ tự tập trung vào xác suất vỡ nợ. Những cơ quan này sẽ xem xét tổn thất dự kiến do vỡ nợ (LGD) bằng phương pháp ghi chú, đây là một sự điều chỉnh đối với xếp hạng của tổ chức phát hành để phản ánh mức độ ưu tiên của yêu cầu đối với các vấn đề nợ cụ thể của tổ chức phát hành đó. Xếp hạng này thường dành cho khoản nợ không có bảo đảm cấp cao. Xếp hạng nợ thứ cấp sau đó được điều chỉnh, hay còn gọi là "được ghi chú", bằng cách hạ thấp nó xuống một hoặc hai cấp—ví dụ: từ A+ xuống A hoặc xa hơn nữa xuống A–. Việc bao gồm tổn thất do vỡ nợ bên cạnh xác suất vỡ nợ giải thích tại sao chúng được gọi là "xếp hạng tín dụng" chứ không chỉ là "xếp hạng vỡ nợ". Các cơ quan xếp hạng báo cáo ma trận chuyển đổi dựa trên dữ liệu lịch sử của họ và sử dụng ma trận chuyển đổi để cho thấy khả năng xếp hạng thay đổi (hoặc giữ nguyên) trong thời gian một năm. + +Chúng ta có thể xác minh tính chính xác của xác suất vỡ nợ do thị trường bằng ma trận chuyển đổi của các cơ quan xếp hạng. Cụ thể, bài viết này sử dụng Tỷ lệ chuyển đổi trung bình trong một năm của Standard & Poor cho các tập đoàn toàn cầu sử dụng dữ liệu lịch sử từ năm 1981-2019 để xác minh xác suất vỡ nợ do thị trường đã tính toán trước đó thông qua đoạn mã bên dưới đây. + + +```python +def prob_default_term_structure(df): + + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, clear=True) + fig.subplots_adjust(wspace=0.5) + Mgroups = df.groupby("Moody's®") + ax1.clear() + ax1.margins(0.5) + ax1.set_xlabel("Days Until Maturity") + ax1.set_ylabel("Probability of Default %") + ax1.set_title("Moody's® Ratings") + for name, group in Mgroups: + ax1.plot( + group["Maturity"], + group["Probability of Default %"], + marker="o", + linestyle="", + ms=12, + label=name, + ) + ax1.legend(numpoints=1, loc="upper left") + + SPgroups = df.groupby("S&P") + ax2.clear() + ax2.margins(0.5) + ax2.set_xlabel("Days Until Maturity") + ax2.set_ylabel("Probability of Default %") + ax2.set_title("S&P Ratings") + + for name, group in SPgroups: + ax2.plot( + group["Maturity"], + group["Probability of Default %"], + marker="o", + linestyle="", + ms=12, + label=name, + ) + ax2.legend(numpoints=1, loc="upper left") + plt +``` + + +```python +prob_default_term_structure(bond_df_result) +``` + + +```python +tgt_website = r"https://www.spglobal.com/ratings/en/research/articles/200429-default-transition-and-recovery-2019-annual-global-corporate-default-and-rating-transition-study-11444862" +``` + + +```python +def get_transition_matrix(tgt_website): + df_list = pd.read_html(tgt_website) + matrix_result_df = df_list[22] + return matrix_result_df + +transition_matrix_df = get_transition_matrix(tgt_website) +``` + + +```python +sp_clean_result_df = pd.DataFrame(transition_matrix_df.iloc[:34, :19].dropna(axis=0)) +sp_clean_result_df +``` + +Ma trận chuyển đổi năm 2019 của Standard & Poor ở trên cho thấy xác suất của một xếp hạng cụ thể chuyển sang xếp hạng khác trong suốt năm tiếp theo. Một tổ chức phát hành được xếp hạng A có 78.88% xác suất duy trì ở mức đó, 0.03% xác suất chuyển lên hạng AAA; xác suất tăng lên AA là 0.22%; xác suất chuyển xuống BBB là 0.86%; 0.10% xuống BB; 0.02% đối với B, 0.01% đối với CCC, CC hoặc C; và 0.05% cho D, ở mức mặc định. + +Selenium có thể được tận dụng để truy xuất xếp hạng tín dụng của Standard & Poor từ đó ta có thể xếp hạng tín dụng của trái phiếu doanh nghiệp và xác định xác suất chuyển đổi xếp hạng cụ thể sang D (mặc định) trong năm tới theo ma trận chuyển đổi của Standard & Poor's 2019. + + +```python +# Lấy xác suất vỡ nợ mỗi xếp hạng + +sp_rating_list = [ "AAA", "AA+", "AA", "AA-", "A+", "A", "A-", "BBB+", "BBB", "BBB-", "BB+", "BB", "BB-", "B+", "B", "B-"] + +ccc_list = ["CCC+", "CCC", "CCC-", "CC+", "CC", "CC-", "C+", "C", "C-"] + +sp_rating = None + +for i in sp_rating_list: + if bond_df_result["S&P"].iloc[0] == i: + sp_rating = bond_df_result["S&P"].iloc[0] + +if sp_rating is None: + for i in ccc_list: + if bond_df_result["S&P"].iloc[0] == i: + sp_rating = "CCC/C" + +sp_transition_dp = 0 + +for i in range(33): + if transition_matrix_df.loc[i][0] == sp_rating: + sp_transition_dp += float(sp_clean_result_df.loc[i][18]) + +sp_transition_dp +``` + +Có vẻ như xác suất vỡ nợ do thị trường ta tính toán cho trái phiếu doanh nghiệp có kỳ hạn gần nhất gần bằng với xác suất vỡ nợ được xác định từ dữ liệu lịch sử trong ma trận chuyển đổi năm 2019 của Standard & Poor. + + +```python +# So sánh kỳ hạn gần nhất Xác suất vỡ nợ theo thị trường với xác suất vỡ nợ lịch sử trong ma trận chuyển đổi năm 2019 của Standard & Poor +print("Market-implied probability of default = %s" % (bond_df_result["Probability of Default %"].iloc[0])) +print("Standard & Poor’s probability of default = %s" % (sp_transition_dp)) +``` + +Từ ví dụ trên, các kỹ thuật định giá trái phiếu sử dụng Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro thực hiện khá tốt việc xác định rủi ro vỡ nợ của công ty và có thể đủ để xếp hạng các công ty theo mức độ tín nhiệm. Tuy nhiên, cần lưu ý một số giả định ta đặt ra và thực tế ứng dụng tuỳ trong doanh nghiệp. + +|Yếu tố|Giả định| Thực tế| +|-|-|-| +| Đường cong lợi suất trái phiếu chính phủ| Bằng phẳng| Có thể dốc lên hoặc dốc xuống| +| Tỷ lệ khôi phục| 40% | Có thể thử nghiệm với 30% hoặc 60%| +| Quá trình hồi vốn| Tức thời|Thời gian trì hoãn kéo dài có thể xảy ra giữa sự kiện vỡ nợ và việc thu hồi tiền mặt cuối cùng| +| Xác suất vỡ nợ hàng năm| Như nhau| Không nhất thiết phải đúng như vậy| + +Hi vọng bài viết này sẽ giúp các bạn nắm được những kiến thức tài chính cơ bản cũng như cơ chế được sử dụng để dự đoán xác suất vỡ nợ trước khi có Học máy. Từ đó, chúng ta có thể so sánh cùng một bài toán nhưng khi tiếp cần với phương pháp Học máy thì có những ưu và nhược điểm gì ở các phần sau. + +Chúc các bạn học tập vui vẻ! + +**Tham khảo** + +* Donnelly, Hugh. "[Calculating a Company's Probability of Default with Python.](https://github.com/AlphaWaveData/Jupyter-Notebooks/blob/master/AlphaWave%20Market-Implied%20Probability%20of%20Default%20Example.ipynb.)", AlphaWave Data. +* Mã nguồn và tài liệu tham khảo một phần từ **Hugh Donnelly, CFA**, *AlphaWave Data*, **Tháng Ba 2021** theo Giấy phép MIT sau: + +> Copyright (c) 2020 HDVI. Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE. + +**Lưu ý**: Thông báo giấy phép MIT ở trên được sao chép ở đây để tuân thủ các yêu cầu của nó, nhưng nó không áp dụng cho nội dung trong các ghi chú bài học này. +* WoldQuant University. “MscFe 600 Financial Data.” WoldQuant University, https://learn.wqu.edu/my-path/courses/financial-data/. Truy cập ngày 22/11/2022. diff --git a/docs/tutorial/python/01.anaconda.md b/docs/tutorial/python/01.anaconda.md index 72287b35..024b3edf 100644 --- a/docs/tutorial/python/01.anaconda.md +++ b/docs/tutorial/python/01.anaconda.md @@ -4,10 +4,20 @@ sidebar_label: "Bài 0: Anaconda" # Bài 0: Làm quen với Anaconda -## I. Giới thiệu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được Anaconda là gì và tại sao nên sử dụng +- [ ] Phân biệt được Conda, Miniconda và Anaconda +- [ ] Tạo và quản lý môi trường ảo với Conda +- [ ] Cài đặt Anaconda trên hệ điều hành của bạn + +## 📖 Giới thiệu Anaconda là 1 nền tảng mã nguồn mở về Khoa học Dữ liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python thông dụng nhất hiện nay. Với hơn 25 triệu người dùng (theo thống kê tại trang chủ), Anaconda là giải pháp nhanh nhất và dễ nhất để các bạn có thể tìm hiểu Khoa học Dữ liệu với Python hoặc R trên Windows, Linux và Mac OS X. Và ngày hôm nay, **ZootoPi** xin phép được khai bút chuỗi series **Khoa học Dữ liệu cho người mới bắt đầu** bằng những công cụ thiết yếu dành cho nhà Khoa học Dữ liệu, bắt đầu với Anaconda. +## I. Giới thiệu + Các bạn có thể tải Anaconda tương ứng với hệ điều hành các bạn sử dụng tại [đây](https://www.anaconda.com/products/individual) ![anaconda](img/anaconda.png) @@ -94,4 +104,46 @@ Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Vậy là chúng ta đã tạo ra 1 môi trường ảo để bắt đầu dự án rồi. Các bạn có thể tham khảo thêm 1 số câu lệnh và cú pháp phổ biến tại [đây](https://docs.conda.io/projects/conda/en/4.6.0/_downloads/52a95608c49671267e40c689e0bc00ca/conda-cheatsheet.pdf). -Trong bài viết tiếp theo, ZootoPi sẽ tiếp tục giới thiệu đến các bạn về `JupyterLab` và `Jupyter Notebook`? Vậy 2 khái niệm này là gì? Sử dụng `JupyterLab` và `Jupyter Notebook` như thế nào để có thể làm việc hiệu quả? ZootoPi xin phép hẹn bạn trong bài viết tiếp theo! +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Anaconda**: Nền tảng mã nguồn mở phổ biến cho Khoa học Dữ liệu +- **Conda, Miniconda, Anaconda**: + - `Conda`: Công cụ quản lý môi trường và gói + - `Miniconda = Python + conda` + - `Anaconda = Python + conda + gói meta anaconda` (160+ gói Python) +- **Tạo môi trường ảo**: `conda create -n tên_môi_trường python=3.x` +- **Kích hoạt môi trường**: `conda activate tên_môi_trường` + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- **Tên môi trường**: Phải viết liền, không dấu +- **Phiên bản Python**: Khuyến khích sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 (3.7 và 3.8 đã không còn được hỗ trợ) +- **Cài đặt**: Tải Anaconda phù hợp với hệ điều hành của bạn + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử tạo một môi trường ảo mới cho dự án của bạn: + +```bash +# Tạo môi trường với Python 3.11 +conda create -n my_project python=3.11 + +# Kích hoạt môi trường +conda activate my_project + +# Kiểm tra phiên bản Python +python --version +``` + +## 📚 Tài liệu tham khảo + +- [Conda Cheat Sheet](https://docs.conda.io/projects/conda/en/4.6.0/_downloads/52a95608c49671267e40c689e0bc00ca/conda-cheatsheet.pdf) +- [Anaconda Documentation](https://docs.anaconda.com/) + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Trong bài viết tiếp theo, ZootoPi sẽ tiếp tục giới thiệu đến các bạn về `JupyterLab` và `Jupyter Notebook`. Vậy 2 khái niệm này là gì? Sử dụng `JupyterLab` và `Jupyter Notebook` như thế nào để có thể làm việc hiệu quả? Hãy tiếp tục với [Bài 0: Jupyter](./02.jupyter.md)! + +Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/python/02.jupyter.md b/docs/tutorial/python/02.jupyter.md index 14983a56..7873c466 100644 --- a/docs/tutorial/python/02.jupyter.md +++ b/docs/tutorial/python/02.jupyter.md @@ -4,10 +4,20 @@ sidebar_label: "Bài 0: Jupyter" # Bài 0: Làm quen với Jupyter -## 1. Giới thiệu +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được Jupyter là gì và các thành phần của nó +- [ ] Phân biệt được Jupyter Notebook và Jupyter Lab +- [ ] Cài đặt và khởi chạy Jupyter Notebook/Jupyter Lab +- [ ] Sử dụng Jupyter để viết và chạy code Python tương tác + +## 📖 Giới thiệu Trong bài viết trước, ZootoPi đã giới thiệu về Anaconda, một mã nguồn mở giúp ta tạo ra những môi trường ảo với trình quản lí gói conda tiện lợi cho việc truy xuất và cài đặt các thư viện bên trong. Sau khi có môi trường rồi, ta sẽ cần có công cụ để viết, chạy mã nguồn cũng như gỡ lỗi chương trình. Và trong bài viết này, ZootoPi xin giới thiệu họ nhà Jupyter với Jupyter Notebook và Jupyter Lab. +## 1. Giới thiệu + ### 1.1. Jupyter Jupyter là một nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở, với khả năng nổi bật cho phép tương tác trực tiếp với từng dòng code, hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình, trong đó tập trung vào 3 ngôn ngữ là Julia, Python và R. @@ -79,4 +89,60 @@ Khi đó giao diện của công cụ sẽ hiện lên trên web browser của t - Jupyter Notebook: `http://localhost:8888/tree` - Jupyter Lab: `http://localhost:8888/lab` -Trong bài viết tiếp theo, ZootoPi sẽ đi sâu hơn vào cách sử dụng các bạn về `JupyterLab` và `Jupyter Notebook` cũng như đưa ra những so sánh trực quan về tính năng khi làm việc với 2 công cụ này. ZootoPi xin phép hẹn bạn trong bài viết tiếp theo! +### So sánh Jupyter Notebook vs Jupyter Lab + +| Tính năng | Jupyter Notebook | Jupyter Lab | +|-----------|------------------|-------------| +| **Giao diện** | Đơn giản, tập trung vào notebook | Mô-đun, giống IDE | +| **Nhiều tab** | ❌ | ✅ | +| **File browser** | Cơ bản | Nâng cao | +| **Terminal tích hợp** | ❌ | ✅ | +| **Plugin/Extension** | Hạn chế | Nhiều | +| **Phù hợp cho** | Người mới bắt đầu | Người dùng nâng cao | + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Jupyter**: Nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở, hỗ trợ 40+ ngôn ngữ +- **Jupyter Notebook**: Ứng dụng cho phép kết hợp code, văn bản, hình ảnh trong một file `.ipynb` +- **Jupyter Lab**: Môi trường phát triển tương tác dựa trên web, mạnh mẽ hơn Notebook +- **Cài đặt**: + - Khi tạo môi trường: `conda create -n tên_môi_trường python=3.x jupyter jupyterlab` + - Sau khi có môi trường: `pip install jupyter jupyterlab` +- **Khởi chạy**: + - Jupyter Notebook: `jupyter notebook` → `http://localhost:8888/tree` + - Jupyter Lab: `jupyter lab` → `http://localhost:8888/lab` + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- **File extension**: Jupyter sử dụng file `.ipynb` (IPython Notebook) +- **Tương tác**: Có thể chạy từng cell code riêng lẻ, rất hữu ích cho phân tích dữ liệu +- **Markdown**: Hỗ trợ Markdown để viết tài liệu cùng với code +- **Visualization**: Tích hợp hiển thị kết quả và biểu đồ trực tiếp trong notebook + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử tạo một notebook mới và chạy code Python: + +1. Khởi chạy Jupyter Lab: `jupyter lab` +2. Tạo notebook mới: Click "New" → "Python 3" +3. Thử chạy code: + ```python + print("Hello, Jupyter!") + import pandas as pd + df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) + df + ``` + +## 📚 Tài liệu tham khảo + +- [Jupyter Documentation](https://jupyter.org/documentation) +- [Jupyter Notebook Tutorial](https://jupyter-notebook.readthedocs.io/) +- [Jupyter Lab Documentation](https://jupyterlab.readthedocs.io/) + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Trong bài viết tiếp theo, ZootoPi sẽ đi sâu hơn vào cách sử dụng `JupyterLab` và `Jupyter Notebook` cũng như đưa ra những so sánh trực quan về tính năng khi làm việc với 2 công cụ này. Sau đó, chúng ta sẽ bắt đầu với [Bài 1: Cài đặt Python](./03.install.ipynb)! + +Chúc các bạn học tập vui vẻ! diff --git a/docs/tutorial/python/03.install.ipynb b/docs/tutorial/python/03.install.ipynb index c68f717d..c59e40af 100644 --- a/docs/tutorial/python/03.install.ipynb +++ b/docs/tutorial/python/03.install.ipynb @@ -1,178 +1,238 @@ { - "cells": [ - { - "cell_type": "markdown", - "id": "f8602d8d", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Bài 1: Hướng dẫn cài đặt" - ] + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f8602d8d", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Bài 1: Hướng dẫn cài đặt\n", + "\n", + "## 🎯 Mục tiêu học tập\n", + "\n", + "Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể:\n", + "- [ ] Hiểu được GitHub là gì và cách sử dụng GitHub Desktop\n", + "- [ ] Cài đặt và sử dụng Anaconda để quản lý môi trường ảo\n", + "- [ ] Phân biệt được Jupyter Notebook, Jupyter Lab và Google Colab\n", + "- [ ] Sử dụng pip để cài đặt các thư viện Python\n", + "- [ ] Thiết lập môi trường làm việc cho Khoa học dữ liệu" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "057de08f", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 1. Github & Github Desktop" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "5021a0e5", + "metadata": {}, + "source": [ + "**GitHub** là sự kết hợp giữa 2 từ:\n", + "\n", + "> **Git** – hệ thống quản lý dự án và phiên bản code.\n", + "\n", + "> **Hub** – nơi biến những dòng lệnh trên Git thành mạng xã hội cho lập trình viên.\n", + "\n", + "Khi chúng ta tham gia các dự án công nghệ, ta thường làm việc theo nhóm. Github được sinh ra như một nơi lưu trữ các tài nguyên chung của nhóm, nơi quản lý các phiên bản giúp các thành viên trong nhóm có thể giám sát toàn bộ thay đổi của dự án, từ đó tăng sự hiệu quả làm việc. \n", + "\n", + "Một thuật ngữ cần nhớ:\n", + "> **Repository**: kho lưu trữ, chứa toàn bộ dữ liệu thông tin, hình ảnh, video, bảng biểu… và các thay đổi trong quá trình thực hiện dự án. \n", + "\n", + "> **Push**: lệnh đưa nội dung mà bạn commit từ kho lưu trữ ở local lên kho lưu trữ server.\n", + "\n", + "> **Fetch**: lệnh lấy dữ liệu trên kho lưu trữ server để tích hợp vào branch.\n", + "\n", + "> **Pull/rebase**: lệnh sử dụng trên kho lưu trữ server, giúp bạn di chuyển toàn bộ dữ liệu trên kho này về máy tính để tích hợp dữ liệu vào branch.\n", + "\n", + "> **Commit**: thao tác ghi lại việc thêm/thay đổi file hay thư mục vào kho lưu trữ. \n", + "\n", + "![](https://user-images.githubusercontent.com/359239/44031406-4c5ebaf0-9eda-11e8-826a-b0d4ab6fd98f.png)\n", + "\n", + "Với những bạn mới bắt đầu tìm hiểu và chưa quen sử dụng những câu lệnh trên Terminal/Prompt máy tính, Github Desktop là một công cụ trực quan quản lý kho lưu trữ local, cũng như giải pháp giúp cho các bạn làm quen với Github dễ dàng hơn khi thực hiện các thao tác, dòng lệch Git cơ bản thông qua những button có thể dễ dàng click chuột trên giao diện.\n", + "\n", + "Tham khảo:\n", + "- Tải Github Desktop tại [đây](https://desktop.github.com/).\n", + "- Sổ tay Git tại [đây](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.vi.html?fbclid=IwAR3obi7MWsbgXSiTUSg9QCzP7a8-vX7k9ASu8u5A-WuUVvP_eigo4E0hCbo)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "a36ba9d0", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Anaconda" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "9c66fc41", + "metadata": {}, + "source": [ + "Anaconda là 1 nền tảng phân phối các thư viện Python với hơn 25 triệu người dùng, giúp bạn có thể dễ dàng quản lý các môi trường ảo. Mình khuyến khích các bạn mới bắt đầu học làm quen và dùng Anaconda bởi những lí do sau: \n", + "\n", + "- Anaconda đơn giản, dễ sử dụng với 1 hệ sinh thái nguồn mở, đáp ứng nhu cầu về khoa học dữ liệu với Python.\n", + "- Mình khuyến khích mọi người dùng môi trường ảo và cài những thư viện cần thiết cho 1 dự án của bạn trên 1 môi trường ảo. \n", + " - Khi ta làm nhiều dự án và cài hết các thư viện cần thiết từ các dự án khác nhau về 1 nơi thì các thư viện, tài nguyên dễ bị xung đột phiên bản, ảnh hưởng đến việc thực thi mã nguồn của bạn. Với Anaconda, mỗi dự án ta có thể dễ dàng tạo 1 môi trường ảo riêng, sau khi kết thúc dự án ta chỉ cần xoá cái môi trường ảo là xong, đơn giản và nhanh gọn.\n", + " - Khi làm theo nhóm, việc sử dụng môi trường ảo cũng giúp các bạn chia sẻ các thư viện đúng phiên bản được cài đặt với người khác, đảm bảo sự đồng nhất trong phiên bản giữa các bạn trong nhóm. \n", + "\n", + "Thông thường, khi bạn cài Anaconda thì nó sẽ tự động cài thêm cho bạn Python và 1 số thư viện Python hữu ích như Matplotlib, NumPy và SciPy. Ta có thể làm quen với Terminal/Anaconda Prompt bằng 1 số câu lệnh cơ bản:\n", + "> `python --version`: kiểm tra phiên bản của Python, phiên bản mới nhất hiện tại là 3.12+ (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11)\n", + "\n", + "> `where conda`: tìm xem vị trí conda được lưu tại đâu trong máy \n", + "\n", + "> `pwd` (print working directory): vị trí hiện tại đang trỏ đến, đang làm việc\n", + "\n", + "> `open folder-name`: mở thư mục\n", + "\n", + "Một số câu lệnh cơ bản với Anaconda:\n", + "> `conda create -n zootopi python=3.8`: tạo môi trường ảo với python phiên bản 3.8\n", + "\n", + "> `conda install packagename`: cài đặt thư viện với `packagename` là tên của thư viện, ví dụ `pandas`, `seaborn`, ...\n", + "\n", + "> `conda env remove -n zootopi`: xoá môi trường ảo\n", + "\n", + "> `conda env list`: liệt kê các môi trường ảo đã tạo" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "a6b2f4e2", + "metadata": {}, + "source": [ + "Tham khảo:\n", + "- Tải Anaconda tại [đây](https://www.anaconda.com/products/individual)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "4d59ce86", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 3. Jupyter vs Colab\n", + "\n", + "### 3.1. Jupyter, Jupyter Notebook, Jupyter Lab\n", + "\n", + "Jupyter là một nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở cho phép tương tác trực tiếp với từng dòng code, hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình, trong đó tập trung vào 3 ngôn ngữ là Julia, Python và R và cái tên Jupyter bắt nguồn từ cách chơi chữ Jupyter = Julia + Python + R. Trước đây là nó có tên là IPython, đến năm 2014 lại đổi tên thành Jupyter.\n", + "\n", + "- Là môi trường làm việc phổ biến nhất cho phân tích **Khoa học dữ liệu** bằng Python\n", + " > `Jupyter Notebook >> Jupyter Lab`\n", + "\n", + "- Các file Python gốc sẽ có đuôi `.py`. và file jupyter sẽ có đuôi là `.ipynb`.\n", + "\n", + "- **Jupyter** cung cấp môi trường làm việc:\n", + " 1. Đa ngôn ngữ \n", + " > `Jupyter = Julia + Python + R`\n", + " 2. Đa nền tảng: `Windows`,`Ubuntu`,`MacOS`\n", + " 3. Nền web\n", + " 4. Tích hợp hiển thị kết quả lập trình và trực quan hoá dữ liệu\n", + "\n", + "Để chạy notebook, ta sử dụng câu lệnh `jupyter lab` hoặc `jupyter notebook`.\n", + "\n", + "### 3.2. Trình quản lý thử viện PIP\n", + "\n", + "- PIP `pip` viết tắt của `Package Installer for Python`, là trình quản lý giúp người dùng cài đặt, gỡ bỏ và cập nhật các gói thư viện trên Python. \n", + "\n", + "- Để cài đặt, ta sử dụng câu lệnh `pip install từ Anaconda Prompt` và `pip` sẽ tự động tải xuống và cài đặt theo yêu cầu của người dùng, ví dụ:\n", + "\n", + "```python\n", + "!pip install scikit-learn\n", + "```\n", + "\n", + "### 3.3. Google Colab (optional)\n", + "- Môi trường `colab` là 1 nền tảng được cung cấp miễn phí bởi Google và chạy trên nền Jupyter, giúp người dùng có thể dễ dàng mở và chạy `Jupyter notebook` từ bất kỳ đâu mà không cần cài đặt bất kỳ thứ gì.\n", + "\n", + "- Truy cập `colab` tại địa chỉ https://colab.research.google.com/ và bắt đầu viết code.\n", + "\n", + "- Giao diện `colab` gần như giống y hệt với `Jupyter notebook`. Tuy nhiên tính năng thì vô vàn! Ví dụ khả năng kết nối tới Google Drive hay khả năng chia sẽ notebook ..." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "eac56327", + "metadata": {}, + "source": [ + "## ✅ Tóm tắt\n", + "\n", + "Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu:\n", + "\n", + "- **GitHub & GitHub Desktop**: Công cụ quản lý phiên bản code và dự án\n", + " - Repository, Push, Pull, Commit, Fetch\n", + "- **Anaconda**: Nền tảng quản lý môi trường ảo và thư viện Python\n", + " - Tạo môi trường: `conda create -n tên_môi_trường python=3.x`\n", + " - Cài đặt thư viện: `conda install packagename`\n", + "- **Jupyter**: Môi trường làm việc tương tác cho Khoa học dữ liệu\n", + " - Jupyter Notebook vs Jupyter Lab\n", + " - File extension: `.ipynb`\n", + "- **PIP**: Trình quản lý thư viện Python\n", + " - Cài đặt: `pip install tên_thư_viện`\n", + "- **Google Colab**: Nền tảng miễn phí chạy Jupyter trên cloud\n", + "\n", + "## 💡 Lưu ý quan trọng\n", + "\n", + "- **Môi trường ảo**: Luôn sử dụng môi trường ảo riêng cho mỗi dự án để tránh xung đột phiên bản\n", + "- **Python version**: Khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11\n", + "- **GitHub Desktop**: Công cụ hữu ích cho người mới bắt đầu với Git\n", + "\n", + "## 🧪 Thực hành\n", + "\n", + "Hãy thử thực hiện các bước sau:\n", + "\n", + "1. **Cài đặt Anaconda** (nếu chưa có)\n", + "2. **Tạo môi trường ảo mới**:\n", + " ```bash\n", + " conda create -n my_project python=3.11\n", + " conda activate my_project\n", + " ```\n", + "3. **Cài đặt Jupyter Lab**:\n", + " ```bash\n", + " pip install jupyterlab\n", + " jupyter lab\n", + " ```\n", + "4. **Cài đặt các thư viện cơ bản**:\n", + " ```bash\n", + " pip install pandas numpy matplotlib seaborn\n", + " ```\n", + "\n", + "## 📚 Tài liệu tham khảo\n", + "\n", + "- [GitHub Desktop](https://desktop.github.com/)\n", + "- [Sổ tay Git](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.vi.html)\n", + "- [Anaconda](https://www.anaconda.com/products/individual)\n", + "- [Google Colab](https://colab.research.google.com/)\n", + "\n", + "## ➡️ Bước tiếp theo\n", + "\n", + "Ở trong [bài tiếp theo](./04.foundation.ipynb), chúng ta sẽ làm quen với những thành phần cơ bản của Python." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3.8.2 64-bit", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.2" + }, + "vscode": { + "interpreter": { + "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6" + } + } }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "057de08f", - "metadata": {}, - "source": [ - "## 1. Github & Github Desktop" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "5021a0e5", - "metadata": {}, - "source": [ - "**GitHub** là sự kết hợp giữa 2 từ:\n", - "\n", - "> **Git** – hệ thống quản lý dự án và phiên bản code.\n", - "\n", - "> **Hub** – nơi biến những dòng lệnh trên Git thành mạng xã hội cho lập trình viên.\n", - "\n", - "Khi chúng ta tham gia các dự án công nghệ, ta thường làm việc theo nhóm. Github được sinh ra như một nơi lưu trữ các tài nguyên chung của nhóm, nơi quản lý các phiên bản giúp các thành viên trong nhóm có thể giám sát toàn bộ thay đổi của dự án, từ đó tăng sự hiệu quả làm việc. \n", - "\n", - "Một thuật ngữ cần nhớ:\n", - "> **Repository**: kho lưu trữ, chứa toàn bộ dữ liệu thông tin, hình ảnh, video, bảng biểu… và các thay đổi trong quá trình thực hiện dự án. \n", - "\n", - "> **Push**: lệnh đưa nội dung mà bạn commit từ kho lưu trữ ở local lên kho lưu trữ server.\n", - "\n", - "> **Fetch**: lệnh lấy dữ liệu trên kho lưu trữ server để tích hợp vào branch.\n", - "\n", - "> **Pull/rebase**: lệnh sử dụng trên kho lưu trữ server, giúp bạn di chuyển toàn bộ dữ liệu trên kho này về máy tính để tích hợp dữ liệu vào branch.\n", - "\n", - "> **Commit**: thao tác ghi lại việc thêm/thay đổi file hay thư mục vào kho lưu trữ. \n", - "\n", - "![](https://user-images.githubusercontent.com/359239/44031406-4c5ebaf0-9eda-11e8-826a-b0d4ab6fd98f.png)\n", - "\n", - "Với những bạn mới bắt đầu tìm hiểu và chưa quen sử dụng những câu lệnh trên Terminal/Prompt máy tính, Github Desktop là một công cụ trực quan quản lý kho lưu trữ local, cũng như giải pháp giúp cho các bạn làm quen với Github dễ dàng hơn khi thực hiện các thao tác, dòng lệch Git cơ bản thông qua những button có thể dễ dàng click chuột trên giao diện.\n", - "\n", - "Tham khảo:\n", - "- Tải Github Desktop tại [đây](https://desktop.github.com/).\n", - "- Sổ tay Git tại [đây](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.vi.html?fbclid=IwAR3obi7MWsbgXSiTUSg9QCzP7a8-vX7k9ASu8u5A-WuUVvP_eigo4E0hCbo)." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "a36ba9d0", - "metadata": {}, - "source": [ - "## 2. Anaconda" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "9c66fc41", - "metadata": {}, - "source": [ - "Anaconda là 1 nền tảng phân phối các thư viện Python với hơn 25 triệu người dùng, giúp bạn có thể dễ dàng quản lý các môi trường ảo. Mình khuyến khích các bạn mới bắt đầu học làm quen và dùng Anaconda bởi những lí do sau: \n", - "\n", - "- Anaconda đơn giản, dễ sử dụng với 1 hệ sinh thái nguồn mở, đáp ứng nhu cầu về khoa học dữ liệu với Python.\n", - "- Mình khuyến khích mọi người dùng môi trường ảo và cài những thư viện cần thiết cho 1 dự án của bạn trên 1 môi trường ảo. \n", - " - Khi ta làm nhiều dự án và cài hết các thư viện cần thiết từ các dự án khác nhau về 1 nơi thì các thư viện, tài nguyên dễ bị xung đột phiên bản, ảnh hưởng đến việc thực thi mã nguồn của bạn. Với Anaconda, mỗi dự án ta có thể dễ dàng tạo 1 môi trường ảo riêng, sau khi kết thúc dự án ta chỉ cần xoá cái môi trường ảo là xong, đơn giản và nhanh gọn.\n", - " - Khi làm theo nhóm, việc sử dụng môi trường ảo cũng giúp các bạn chia sẻ các thư viện đúng phiên bản được cài đặt với người khác, đảm bảo sự đồng nhất trong phiên bản giữa các bạn trong nhóm. \n", - "\n", - "Thông thường, khi bạn cài Anaconda thì nó sẽ tự động cài thêm cho bạn Python và 1 số thư viện Python hữu ích như Matplotlib, NumPy và SciPy. Ta có thể làm quen với Terminal/Anaconda Prompt bằng 1 số câu lệnh cơ bản:\n", - "> `python --version`: kiểm tra phiên bản của Python, phiên bản mới nhất hiện tại là 3.12+ (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11)\n", - "\n", - "> `where conda`: tìm xem vị trí conda được lưu tại đâu trong máy \n", - "\n", - "> `pwd` (print working directory): vị trí hiện tại đang trỏ đến, đang làm việc\n", - "\n", - "> `open folder-name`: mở thư mục\n", - "\n", - "Một số câu lệnh cơ bản với Anaconda:\n", - "> `conda create -n zootopi python=3.8`: tạo môi trường ảo với python phiên bản 3.8\n", - "\n", - "> `conda install packagename`: cài đặt thư viện với `packagename` là tên của thư viện, ví dụ `pandas`, `seaborn`, ...\n", - "\n", - "> `conda env remove -n zootopi`: xoá môi trường ảo\n", - "\n", - "> `conda env list`: liệt kê các môi trường ảo đã tạo" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "a6b2f4e2", - "metadata": {}, - "source": [ - "Tham khảo:\n", - "- Tải Anaconda tại [đây](https://www.anaconda.com/products/individual)." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "4d59ce86", - "metadata": {}, - "source": [ - "## 3. Jupyter vs Colab\n", - "\n", - "### 3.1. Jupyter, Jupyter Notebook, Jupyter Lab\n", - "\n", - "Jupyter là một nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở cho phép tương tác trực tiếp với từng dòng code, hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình, trong đó tập trung vào 3 ngôn ngữ là Julia, Python và R và cái tên Jupyter bắt nguồn từ cách chơi chữ Jupyter = Julia + Python + R. Trước đây là nó có tên là IPython, đến năm 2014 lại đổi tên thành Jupyter.\n", - "\n", - "- Là môi trường làm việc phổ biến nhất cho phân tích **Khoa học dữ liệu** bằng Python\n", - " > `Jupyter Notebook >> Jupyter Lab`\n", - "\n", - "- Các file Python gốc sẽ có đuôi `.py`. và file jupyter sẽ có đuôi là `.ipynb`.\n", - "\n", - "- **Jupyter** cung cấp môi trường làm việc:\n", - " 1. Đa ngôn ngữ \n", - " > `Jupyter = Julia + Python + R`\n", - " 2. Đa nền tảng: `Windows`,`Ubuntu`,`MacOS`\n", - " 3. Nền web\n", - " 4. Tích hợp hiển thị kết quả lập trình và trực quan hoá dữ liệu\n", - "\n", - "Để chạy notebook, ta sử dụng câu lệnh `jupyter lab` hoặc `jupyter notebook`.\n", - "\n", - "### 3.2. Trình quản lý thử viện PIP\n", - "\n", - "- PIP `pip` viết tắt của `Package Installer for Python`, là trình quản lý giúp người dùng cài đặt, gỡ bỏ và cập nhật các gói thư viện trên Python. \n", - "\n", - "- Để cài đặt, ta sử dụng câu lệnh `pip install từ Anaconda Prompt` và `pip` sẽ tự động tải xuống và cài đặt theo yêu cầu của người dùng, ví dụ:\n", - "\n", - "```python\n", - "!pip install scikit-learn\n", - "```\n", - "\n", - "### 3.3. Google Colab (optional)\n", - "- Môi trường `colab` là 1 nền tảng được cung cấp miễn phí bởi Google và chạy trên nền Jupyter, giúp người dùng có thể dễ dàng mở và chạy `Jupyter notebook` từ bất kỳ đâu mà không cần cài đặt bất kỳ thứ gì.\n", - "\n", - "- Truy cập `colab` tại địa chỉ https://colab.research.google.com/ và bắt đầu viết code.\n", - "\n", - "- Giao diện `colab` gần như giống y hệt với `Jupyter notebook`. Tuy nhiên tính năng thì vô vàn! Ví dụ khả năng kết nối tới Google Drive hay khả năng chia sẽ notebook ..." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "eac56327", - "metadata": {}, - "source": [ - "Ở trong [bài tiếp theo](./foundation), chúng ta sẽ làm quen với những thành phần cơ bản của Python." - ] - } - ], - "metadata": { - "kernelspec": { - "display_name": "Python 3.8.2 64-bit", - "language": "python", - "name": "python3" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 3 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.8.2" - }, - "vscode": { - "interpreter": { - "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6" - } - } - }, - "nbformat": 4, - "nbformat_minor": 5 + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 } diff --git a/docs/tutorial/python/03.install.md b/docs/tutorial/python/03.install.md new file mode 100644 index 00000000..acc97067 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/03.install.md @@ -0,0 +1,159 @@ +# Bài 1: Hướng dẫn cài đặt + +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được GitHub là gì và cách sử dụng GitHub Desktop +- [ ] Cài đặt và sử dụng Anaconda để quản lý môi trường ảo +- [ ] Phân biệt được Jupyter Notebook, Jupyter Lab và Google Colab +- [ ] Sử dụng pip để cài đặt các thư viện Python +- [ ] Thiết lập môi trường làm việc cho Khoa học dữ liệu + +## 1. Github & Github Desktop + +**GitHub** là sự kết hợp giữa 2 từ: + +> **Git** – hệ thống quản lý dự án và phiên bản code. + +> **Hub** – nơi biến những dòng lệnh trên Git thành mạng xã hội cho lập trình viên. + +Khi chúng ta tham gia các dự án công nghệ, ta thường làm việc theo nhóm. Github được sinh ra như một nơi lưu trữ các tài nguyên chung của nhóm, nơi quản lý các phiên bản giúp các thành viên trong nhóm có thể giám sát toàn bộ thay đổi của dự án, từ đó tăng sự hiệu quả làm việc. + +Một thuật ngữ cần nhớ: +> **Repository**: kho lưu trữ, chứa toàn bộ dữ liệu thông tin, hình ảnh, video, bảng biểu… và các thay đổi trong quá trình thực hiện dự án. + +> **Push**: lệnh đưa nội dung mà bạn commit từ kho lưu trữ ở local lên kho lưu trữ server. + +> **Fetch**: lệnh lấy dữ liệu trên kho lưu trữ server để tích hợp vào branch. + +> **Pull/rebase**: lệnh sử dụng trên kho lưu trữ server, giúp bạn di chuyển toàn bộ dữ liệu trên kho này về máy tính để tích hợp dữ liệu vào branch. + +> **Commit**: thao tác ghi lại việc thêm/thay đổi file hay thư mục vào kho lưu trữ. + +![](https://user-images.githubusercontent.com/359239/44031406-4c5ebaf0-9eda-11e8-826a-b0d4ab6fd98f.png) + +Với những bạn mới bắt đầu tìm hiểu và chưa quen sử dụng những câu lệnh trên Terminal/Prompt máy tính, Github Desktop là một công cụ trực quan quản lý kho lưu trữ local, cũng như giải pháp giúp cho các bạn làm quen với Github dễ dàng hơn khi thực hiện các thao tác, dòng lệch Git cơ bản thông qua những button có thể dễ dàng click chuột trên giao diện. + +Tham khảo: +- Tải Github Desktop tại [đây](https://desktop.github.com/). +- Sổ tay Git tại [đây](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.vi.html?fbclid=IwAR3obi7MWsbgXSiTUSg9QCzP7a8-vX7k9ASu8u5A-WuUVvP_eigo4E0hCbo). + +## 2. Anaconda + +Anaconda là 1 nền tảng phân phối các thư viện Python với hơn 25 triệu người dùng, giúp bạn có thể dễ dàng quản lý các môi trường ảo. Mình khuyến khích các bạn mới bắt đầu học làm quen và dùng Anaconda bởi những lí do sau: + +- Anaconda đơn giản, dễ sử dụng với 1 hệ sinh thái nguồn mở, đáp ứng nhu cầu về khoa học dữ liệu với Python. +- Mình khuyến khích mọi người dùng môi trường ảo và cài những thư viện cần thiết cho 1 dự án của bạn trên 1 môi trường ảo. + - Khi ta làm nhiều dự án và cài hết các thư viện cần thiết từ các dự án khác nhau về 1 nơi thì các thư viện, tài nguyên dễ bị xung đột phiên bản, ảnh hưởng đến việc thực thi mã nguồn của bạn. Với Anaconda, mỗi dự án ta có thể dễ dàng tạo 1 môi trường ảo riêng, sau khi kết thúc dự án ta chỉ cần xoá cái môi trường ảo là xong, đơn giản và nhanh gọn. + - Khi làm theo nhóm, việc sử dụng môi trường ảo cũng giúp các bạn chia sẻ các thư viện đúng phiên bản được cài đặt với người khác, đảm bảo sự đồng nhất trong phiên bản giữa các bạn trong nhóm. + +Thông thường, khi bạn cài Anaconda thì nó sẽ tự động cài thêm cho bạn Python và 1 số thư viện Python hữu ích như Matplotlib, NumPy và SciPy. Ta có thể làm quen với Terminal/Anaconda Prompt bằng 1 số câu lệnh cơ bản: +> `python --version`: kiểm tra phiên bản của Python, phiên bản mới nhất hiện tại là 3.12+ (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11) + +> `where conda`: tìm xem vị trí conda được lưu tại đâu trong máy + +> `pwd` (print working directory): vị trí hiện tại đang trỏ đến, đang làm việc + +> `open folder-name`: mở thư mục + +Một số câu lệnh cơ bản với Anaconda: +> `conda create -n zootopi python=3.8`: tạo môi trường ảo với python phiên bản 3.8 + +> `conda install packagename`: cài đặt thư viện với `packagename` là tên của thư viện, ví dụ `pandas`, `seaborn`, ... + +> `conda env remove -n zootopi`: xoá môi trường ảo + +> `conda env list`: liệt kê các môi trường ảo đã tạo + +Tham khảo: +- Tải Anaconda tại [đây](https://www.anaconda.com/products/individual). + +## 3. Jupyter vs Colab + +### 3.1. Jupyter, Jupyter Notebook, Jupyter Lab + +Jupyter là một nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở cho phép tương tác trực tiếp với từng dòng code, hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình, trong đó tập trung vào 3 ngôn ngữ là Julia, Python và R và cái tên Jupyter bắt nguồn từ cách chơi chữ Jupyter = Julia + Python + R. Trước đây là nó có tên là IPython, đến năm 2014 lại đổi tên thành Jupyter. + +- Là môi trường làm việc phổ biến nhất cho phân tích **Khoa học dữ liệu** bằng Python + > `Jupyter Notebook >> Jupyter Lab` + +- Các file Python gốc sẽ có đuôi `.py`. và file jupyter sẽ có đuôi là `.ipynb`. + +- **Jupyter** cung cấp môi trường làm việc: + 1. Đa ngôn ngữ + > `Jupyter = Julia + Python + R` + 2. Đa nền tảng: `Windows`,`Ubuntu`,`MacOS` + 3. Nền web + 4. Tích hợp hiển thị kết quả lập trình và trực quan hoá dữ liệu + +Để chạy notebook, ta sử dụng câu lệnh `jupyter lab` hoặc `jupyter notebook`. + +### 3.2. Trình quản lý thử viện PIP + +- PIP `pip` viết tắt của `Package Installer for Python`, là trình quản lý giúp người dùng cài đặt, gỡ bỏ và cập nhật các gói thư viện trên Python. + +- Để cài đặt, ta sử dụng câu lệnh `pip install từ Anaconda Prompt` và `pip` sẽ tự động tải xuống và cài đặt theo yêu cầu của người dùng, ví dụ: + +```python +!pip install scikit-learn +``` + +### 3.3. Google Colab (optional) +- Môi trường `colab` là 1 nền tảng được cung cấp miễn phí bởi Google và chạy trên nền Jupyter, giúp người dùng có thể dễ dàng mở và chạy `Jupyter notebook` từ bất kỳ đâu mà không cần cài đặt bất kỳ thứ gì. + +- Truy cập `colab` tại địa chỉ https://colab.research.google.com/ và bắt đầu viết code. + +- Giao diện `colab` gần như giống y hệt với `Jupyter notebook`. Tuy nhiên tính năng thì vô vàn! Ví dụ khả năng kết nối tới Google Drive hay khả năng chia sẽ notebook ... + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **GitHub & GitHub Desktop**: Công cụ quản lý phiên bản code và dự án + - Repository, Push, Pull, Commit, Fetch +- **Anaconda**: Nền tảng quản lý môi trường ảo và thư viện Python + - Tạo môi trường: `conda create -n tên_môi_trường python=3.x` + - Cài đặt thư viện: `conda install packagename` +- **Jupyter**: Môi trường làm việc tương tác cho Khoa học dữ liệu + - Jupyter Notebook vs Jupyter Lab + - File extension: `.ipynb` +- **PIP**: Trình quản lý thư viện Python + - Cài đặt: `pip install tên_thư_viện` +- **Google Colab**: Nền tảng miễn phí chạy Jupyter trên cloud + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- **Môi trường ảo**: Luôn sử dụng môi trường ảo riêng cho mỗi dự án để tránh xung đột phiên bản +- **Python version**: Khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 +- **GitHub Desktop**: Công cụ hữu ích cho người mới bắt đầu với Git + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử thực hiện các bước sau: + +1. **Cài đặt Anaconda** (nếu chưa có) +2. **Tạo môi trường ảo mới**: + ```bash + conda create -n my_project python=3.11 + conda activate my_project + ``` +3. **Cài đặt Jupyter Lab**: + ```bash + pip install jupyterlab + jupyter lab + ``` +4. **Cài đặt các thư viện cơ bản**: + ```bash + pip install pandas numpy matplotlib seaborn + ``` + +## 📚 Tài liệu tham khảo + +- [GitHub Desktop](https://desktop.github.com/) +- [Sổ tay Git](https://rogerdudler.github.io/git-guide/index.vi.html) +- [Anaconda](https://www.anaconda.com/products/individual) +- [Google Colab](https://colab.research.google.com/) + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Ở trong [bài tiếp theo](./04.foundation.ipynb), chúng ta sẽ làm quen với những thành phần cơ bản của Python. diff --git a/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb b/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb index 32d10dfa..030df3e1 100644 --- a/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb +++ b/docs/tutorial/python/04.foundation.ipynb @@ -1,2218 +1,2254 @@ { - "cells": [ - { - "cell_type": "markdown", - "id": "59c8a7dc", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Bài 2: Giới thiệu về PYTHON " - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "b3672a13", - "metadata": {}, - "source": [ - "\n", - "![](https://laptrinhcanban.com/python/nhap-mon-lap-trinh-python/gioi-thieu-python/python-la-gi/Python.jpg)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "2012c7f7", - "metadata": {}, - "source": [ - "## 1. Giới thiệu\n", - "\n", - "### 1.1. Tổng quan\n", - "\n", - "Theo thống kê của Wiki, tính đến đến tháng 10/2010, trên thế giới có khoảng hơn 700 ngôn ngữ lập trình (xem danh sách các ngôn ngữ lập trình tại [đây](https://vi.wikipedia.org/wiki/Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_ng%C3%B4n_ng%E1%BB%AF_l%E1%BA%ADp_tr%C3%ACnh)). Theo thống kê của [FOLDOC](http://foldoc.org/), 1 trang từ điển tin học trực tuyến miễn phí, con số này đã lên 1000 vào tháng 9/2020, 1 con số đáng kinh ngạc.\n", - "\n", - "![Độ phổ biến của 1 số ngôn ngữ lập trình được sử dụng trên các kho lưu trữ trên GitHub.](./img/python.png)\n", - "> *Độ phổ biến của 1 số ngôn ngữ lập trình được sử dụng trên các kho lưu trữ trên GitHub tính đến tháng 4/2014 theo [Githut](https://githut.info/).*\n", - "\n", - "Cũng giống như ngôn ngữ nói, ngôn ngữ lập trình cũng tuân theo 1 hệ thống phân cấp bao gồm 2 loại chính.\n", - "\n", - "- ***Ngôn ngữ bậc thấp***: Cú pháp cực kỳ gần với ngôn ngữ máy nên rất khó sử dụng, tuy nhiên lại cung cấp nhiều chức năng hơn và cho phép ta tạo ra chương trình chi tiết và hiệu quả hơn rất nhiều, thích hợp để viết các chương trình liên quan đến kiến trúc và phần cứng của máy tính. Các ngôn ngữ này có thể được chia thành hai loại: ngôn ngữ máy và hợp ngữ.\n", - "\n", - "- ***Ngôn ngữ bậc cao***: Cú pháp gần gũi với ngôn ngữ của con người hơn, tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh nên dễ hiểu và thân thiện với người dùng hơn, xử lý lỗi nhanh hơn, thích hợp để phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu... Một số ngôn ngữ bậc cao nổi tiếng nhất có thể kể đến C, C ++, Java và Python. \n", - "\n", - "### 1.2. Ngôn ngữ lập trình Python\n", - "\n", - "Một số điểm nổi bật:\n", - "- Được phát triển từ 1980s và chính thức phát hành vào năm 1991 bởi `Guido van Rossum`.\n", - "- Là ngôn ngữ lập trình `bậc cao` - `high level`: người dùng lập trình bằng ngôn ngữ dễ hiểu và dễ sử dụng, sau đó máy tính sẽ chuyển các đoạn mã thành ngôn ngữ máy tính.\n", - "- Là ngôn ngữ `thông dịch`-`interpreted`: code được viết ra sẽ được chuyển thể trực tiếp thành ngôn ngữ máy tính và chạy trực tiếp cùng 1 lúc. Điều này khiến việc sử dụng Python dễ dàng hơn so với các ngôn ngữ `biên dịch`-`compiled` - code được chuyển thể thành ngôn ngữ máy tính trước rồi mới có thể chạy.\n", - "- Là ngôn ngữ `đa năng`-`generally purposed`: có thể sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.\n", - "- Là ngôn ngữ `dynamic type`: không cần khai báo trước kiểu dữ liệu của biến, có thể ghi đè trực tiếp kiểu dữ liệu của biến.\n", - "- Là ngôn ngữ `tuần tự`-`procedural` đồng thời `hướng đối tượng`-`object-oriented`.\n", - "- Phiên bản ổn định hiện tại là phiên bản `3.12+` (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 để đảm bảo tương thích tốt với các thư viện).\n", - "\n", - "Python được sử dụng như một công cụ hoàn hảo cho các tác vụ tính toán khoa học, bao gồm phân tích và trực quan hóa các bộ dữ liệu lớn nhờ hệ sinh thái lớn và hoạt động của các gói bên thứ ba như: \n", - "- [NumPy](https://numpy.org/) \n", - "- [Pandas](https://pandas.pydata.org/) \n", - "- [Matplotlib](https://matplotlib.org/), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)\n", - "- [Scikit-Learn](https://scikit-learn.org/stable/)\n", - "\n", - "### 1.3. Tôn chỉ Python (The Zen of Python)\n", - "\n", - "> 1. Beautiful is better than ugly >> Thà đẹp hơn xấu\n", - "\n", - "> 2. Explicit is better than implicit >> Thà rõ ràng hơn là ngấm ngầm\n", - "\n", - "> 3. Simple is better than complex >> Thà đơn giản hơn phức hợp\n", - "\n", - "> 4. Complex is better than complicated >> Thà phức hợp hơn phức tạp\n", - "\n", - "> 5. Readability counts >> Dễ đọc là 1 điểm cộng\n", - "\n", - "#### Perl\n", - "\n", - "> There is more than one way to do it.\n", - "\n", - "#### Python\n", - "\n", - "> There is more than one way to do it. But, there should be one - and preferable one - obvious way to do it.\n", - "\n", - "Tham khảo [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)\n", - "\n", - "\n", - "### 1.4. Vì sao nên dùng Python\n", - "\n", - "In ra `Hello, World!` với các ngôn ngữ:\n", - "\n", - "#### C ++\n", - "```C++\n", - "#include \n", - " \n", - "int main()\n", - "{\n", - " std::cout << \"Hello, world!\";\n", - " return 0;\n", - "}\n", - "```\n", - "\n", - "### C#\n", - "```C#\n", - "using System;\n", - "class Program\n", - "{\n", - " public static void Main(string[] args)\n", - " {\n", - " Console.WriteLine(\"Hello, world!\");\n", - " }\n", - "}\n", - "```\n", - "\n", - "### Java\n", - "```Java\n", - "class HelloWorld {\n", - " public static void main(String[] args) {\n", - " System.out.println(\"Hello, World!\"); \n", - " }\n", - "}\n", - "```\n", - "\n", - "### Python\n", - "```Python\n", - "print(\"Hello, World!\");\n", - "```\n", - "\n", - "Nguồn tài liệu:\n", - "- Thư viện để phân tích dữ liệu: Pandas, Numpy, Matplotlib.\n", - "- Python thuần tuý: Euler project, Python Module of the week.\n", - "- Web với Python: Flask.\n", - "- Automate với Python: Sách Automate the boring stuff with Python." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "caf8c768", - "metadata": {}, - "source": [ - "Để bắt đầu bài học với Python, chúng ta sẽ cùng nhau thực thi chương trình đầu tiên `print('Hello, world')`. Lưu ý, ta có thể nhấn tổ hợp phím `Shift Return` (MacOS) hoặc `Shift Enter` (Windows, Ubuntu) để thực thi câu lệnh trong cell code." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "id": "4875c459", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Hello, world!\n" - ] - } - ], - "source": [ - "print('Hello, world!')" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "cce4f6fc", - "metadata": {}, - "source": [ - "Dòng chú thích (Comments) là các câu giải thích đoạn mã để con người có thể đọc được. Nó cung cấp một số thông tin hoặc giải thích về những gì mỗi phần của một chương trình thực hiện. Dòng chú thích bị trình biên dịch và thông dịch bỏ qua.\n", - "\n", - "Python hỗ trợ chú thích một dòng:" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "id": "4f59eea4", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Hello, World!\n" - ] - } - ], - "source": [ - "# Print Hello, World! on the screen\n", - "print(\"Hello, World!\")" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "id": "47d139de", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Hello, World!\n" - ] - } - ], - "source": [ - "print(\"Hello, World!\") # Print Hello, World! on the screen" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "0f4232e6", - "metadata": {}, - "source": [ - "Để chú thích nhiều dòng, bạn có thể chèn `'''` hoặc `\"\"\"`cho mỗi dòng:" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 4, - "id": "dc1bb074", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Hello, World!\n" - ] - } - ], - "source": [ - "'''\n", - "Use print() function\n", - "to print Hello, World! on the screen\n", - "'''\n", - "print(\"Hello, World!\")" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "556a436f", - "metadata": {}, - "source": [ - "Ok, bây giờ chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu sâu hơn về các thành phần cơ bản trong Python nha." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "13f5bfa9", - "metadata": {}, - "source": [ - "## 2. Các thành phần cơ bản trong Python" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "632d1783", - "metadata": {}, - "source": [ - "### 2.1. Biến (Variables)\n", - "\n", - "Khái niệm biến chắc hẳn không còn xa lạ gì với các bạn từ những ngày cấp 2, cấp 3. Khi ta làm các bài toán đại số, các bạn luôn phải chạm mặt các biến như là biến x, y,... Trong lập trình, biến là tên của một vùng trong bộ nhớ RAM, được sử dụng để lưu trữ thông tin. Khi một biến được khai báo, một vùng trong bộ nhớ sẽ dành cho các biến.\n", - "\n", - "Tại sao chúng ta cần sử dụng biến?" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 5, - "id": "9d47da4a", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "2738087168627369076568435079514204928692" - ] - }, - "execution_count": 5, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "5233255324824524012138 * 523209168801482034 # nhân hai số" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 6, - "id": "4f2be3ef", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "2738087168627369076568435079514208069405" - ] - }, - "execution_count": 6, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "2738087168627369076568435079514204928692 + 3140713 # lấy kết quả phép tính trên tiếp tục thực hiện cộng hai số" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "4bd456d9", - "metadata": {}, - "source": [ - "Từ ví dụ trên, ta có thể thấy rằng những con số với nhiều chữ số gây khó khăn trong việc sử dụng vì chúng có quá nhiều chữ số, đôi lúc chúng ta cũng có thể vô tình gây sai lệnh giá trị. Để tránh điều này xảy ra, ta có thể nhờ tới sự giúp đỡ của các biến để lưu trữ dữ liệu và lấy ra để tính toán được thuận tiện và chính xác hơn." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "47c01844", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.1.1 Khởi tạo biến \n", - "\n", - "Để khai báo biến trong Python thì mọi người sử dụng cú pháp `tên_biến = giá_trị`, trong đó:\n", - "- `tên_biến`: tên của biến mà các bạn muốn đặt. \n", - "- `giá_trị` : giá trị của biến mà bạn muốn gán.\n", - "- `=`: phép gán." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 7, - "id": "81cb3097", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "2738087168627369076568435079514208069405" - ] - }, - "execution_count": 7, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "x = 5233255324824524012138 # gán giá trị 5233255324824524012138 cho biến x\n", - "y = 523209168801482034 # gán giá trị 523209168801482034 cho biến y\n", - "z = 3140713 # gán giá trị 3140713 cho biến z\n", - "x * y + z" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "1bb13b48", - "metadata": {}, - "source": [ - "Dễ thấy cùng 1 kết quả tương tự, dùng biến giúp ta dễ dàng tính toán, giảm thiểu tỉ lệ sai lệnh giá trị hơn khi không sử dụng tới biến. Ta có thể khai báo mỗi biến 1 dòng như trên hoặc khai báo chúng trên cùng 1 dòng." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 8, - "id": "9d17e025", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "2738087168627369076568435079514208069405" - ] - }, - "execution_count": 8, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "x , y , z = 5233255324824524012138, 523209168801482034, 3140713\n", - "x * y + z" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "005681c4", - "metadata": {}, - "source": [ - "Một số lưu ý khi đặt tên biến:\n", - "- Tên của biến có thể bắt đầu với các kí tự hoặc dấu `_` nhưng không được bắt đầu bằng số.\n", - "- Tên biến phân biệt chữ hoa chữ thường: `Num`, `NUM`,`num` là 3 tên biến khác nhau.\n", - "- Tên biến không được trùng với các từ khóa của Python." - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "7495cda7", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.1.2 Các kiểu dữ liệu" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "be5ad8a1", - "metadata": {}, - "source": [ - "Với Python, khi ta khai báo một biến thì kiểu dữ liệu của biến sẽ tự động được nhận biết. Vì vậy, ta cũng không phải quá vất vả khi khai báo 1 biến. Mặc định, Python có các kiểu dữ liệu cơ bản sau:\n", - "\n", - "|Kiểu dữ liệu|Ý nghĩa|Ví dụ|\n", - "|-|-|-|\n", - "|`int`|Kiểu số nguyên (không có chứa dấu chấm thập phân)|`11`, `-15`|\n", - "|`float`|Kiểu số thực (có chứa dấu chấm thập phân)|`3.14`, `4.02`|\n", - "|`complex`|Kiểu số phức|`1 + 2j`, `3 - 4j`|\n", - "|`str`|Kiểu chuỗi|`'MCI'`,`'Python'`|\n", - "|`bool`|Kiểu luận lý|`TRUE`, `FALSE`|" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "07f3b8f0", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.1.3 Kiểm tra kiểu dữ liệu của biến" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "40ec694e", - "metadata": {}, - "source": [ - "Để kiểm tra kiểu dữ liệu giá trị của một biến đã khởi tạo, ta sử dụng hàm `type()`\n", - "- Cú pháp: `type(tên_biến)`" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 9, - "id": "1d4745ff", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "int" - ] - }, - "execution_count": 9, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "type(x) # số nguyên" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 10, - "id": "ff77faa8", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "float" - ] - }, - "execution_count": 10, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "float_number = 3.14 # số thực\n", - "type(float_number)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 11, - "id": "15382e5b", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# type = 0 # Không nên gán như thế này" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "4fe62d1e", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.1.4 Ép kiểu dữ liệu\n", - "Python hỗ trợ chuyển đổi kiểu dữ liệu của một biến x (casting) qua 1 số hàm cơ bản sau:\n", - "\n", - "|Cú pháp| Ý nghĩa|\n", - "|-|-|\n", - "|`float(x)`| chuyển đổi sang kiểu số thực|\n", - "|`int(x)` | chuyển đổi sang kiểu số|\n", - "|`str(x)` | chuyển đổi sang dạng chuỗi|\n", - "|`complex(x)`| chuyển đổi sang kiểu phức hợp|\n", - "|`tuple(x)`| chuyển đổi sang kiểu Tuple|\n", - "|`dict(x)` | chuyển đổi sang kiểu Dictionary|\n", - "|`hex(x)` | chuyển đổi sang hệ 16|\n", - "|`oct(x)` | chuyển đổi sang hệ 8|\n", - "|`chr(x)` | chuyển đổi sang dạng ký tự|" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "13f4b114", - "metadata": {}, - "source": [ - "Ví dụ:" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 12, - "id": "b0f6117a", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "3" - ] - }, - "execution_count": 12, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "x = 3.14\n", - "int(x)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 13, - "id": "47dbd714", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "(3.14+0j)" - ] - }, - "execution_count": 13, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "complex(x)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 14, - "id": "b7a215d5", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "'3.14'" - ] - }, - "execution_count": 14, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "str(x)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "8eb52083", - "metadata": {}, - "source": [ - "### 2.2. Toán tử số học" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "f9a88b84", - "metadata": {}, - "source": [ - "|Phép toán|Biểu thức|Ý nghĩa |\n", - "|-|-|-|\n", - "|+|`x + y`|Phép cộng|\n", - "|-|`x - y`|Phép trừ|\n", - "|*|`x * y`|Phép nhân|\n", - "|/|`x / y`|Phép chia|\n", - "|%|`x % y`|Phép chia lấy phần dư|\n", - "|//|`x // y`|Phép chia làm tròn xuống|\n", - "|**|`x ** y`|Phép mũ|\n", - "\n", - "Ví dụ:" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 15, - "id": "b240fb43", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "x, y = 11, 3" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 16, - "id": "4a92fd90", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - " x + y = 14 \n", - " x - y = 8 \n", - " x * y = 33 \n", - " x / y = 3.6666666666666665 \n", - " x % y = 2 \n", - " x // y = 3 \n", - " x ** y = 1331 \n", - " x ** (1/2) = 3.3166247903554\n" - ] - } - ], - "source": [ - "print(' x + y =',x + y, \n", - " '\\n x - y =',x - y,\n", - " '\\n x * y =',x * y,\n", - " '\\n x / y =',x / y ,\n", - " '\\n x % y =',x % y, \n", - " '\\n x // y =',x // y,\n", - " '\\n x ** y = ',x ** y,\n", - " '\\n x ** (1/2) =',x ** (1/2))" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "577b7db6", - "metadata": {}, - "source": [ - "Ngoài ra, ta có thể tận dụng thư viện `math` để tính toán" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 17, - "id": "b361a151", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "4\n", - "3\n" - ] - } - ], - "source": [ - "import math\n", - "print(math.ceil(3.14)) # làm tròn lên\n", - "print(math.floor(3.14)) # làm tròn xuống" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 18, - "id": "929bc290", - "metadata": { - "tags": [] - }, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "4" - ] - }, - "execution_count": 18, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "round(3.54)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "82d35614", - "metadata": {}, - "source": [ - "### 2.3. Toán tử luận lý" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "20bfbd5f", - "metadata": {}, - "source": [ - "Để thực hiện các phép toán luận lý trong python, ta có thể sử dụng các toán tử luận lý dưới đây:\n", - "\n", - "|Toán tử|Biểu thức|Ý nghĩa|\n", - "|-|-|-|\n", - "|AND|`X and Y`|True nếu cả X và Y đều đúng|\n", - "|OR |`X or Y`|True nếu ít nhất một trong hai vế X hoặc Y đúng|\n", - "|NOT|`not X`|True nếu X sai và False nếu X đúng|\n", - "|XOR|`bool(Y) ^ bool(Y)`|True nếu X và Y khác giá trị và False nếu ngược lại|\n", - "\n", - "Phép toán luận lý sẽ kiểm tra hai vế của toán tử là đúng hay sai và kết hợp chúng lại để đưa ra kết quả. Kết quả của phép toán luận lý là kiểu boolean trong Python với hai giá trị là True (đúng) hoặc False (sai)." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 19, - "id": "93abffa3", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "False" - ] - }, - "execution_count": 19, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "True and False" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 20, - "id": "627cb08f", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "True" - ] - }, - "execution_count": 20, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "True or False" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 21, - "id": "d92b55c8", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "True" - ] - }, - "execution_count": 21, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "True and not False or (True and False)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "0800ff83", - "metadata": {}, - "source": [ - "### 2.4. Toán tử điều kiện" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "faec71ff", - "metadata": {}, - "source": [ - "|Toán tử| Biểu thức| Ý nghĩa|\n", - "|-|-|-|\n", - "|<| `x < y` |So sánh giá trị x có nhỏ hơn y hay không|\n", - "|>| `x > y `|So sánh giá trị x có lớn hơn y hay không|\n", - "|<=|`x <= y`|So sánh giá trị x có nhỏ hơn hoặc bằng y hay không|\n", - "|>=|`x >= y`|So sánh giá trị x có lớn hơn hoặc bằng y hay không|\n", - "|==|`x == y`|So sánh giá trị x có bằng y hay không|\n", - "|!=|`x != y`|So sánh giá trị x có khác y hay không|\n", - "\n", - "Tương tự toán tử luận lý, kết quả của phép toán điều kiện là kiểu boolean với hai giá trị là True (đúng) hoặc False (sai).\n", - "\n", - "Lưu ý trong Python, dấu `=` sử dụng cho phép gán, dấu `==` sử dụng cho phép so sánh." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 22, - "id": "decabdaf", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "False" - ] - }, - "execution_count": 22, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "3 > 5" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 23, - "id": "01eac8a8", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "True" - ] - }, - "execution_count": 23, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "1 != 2" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 24, - "id": "5ec4f580", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "True" - ] - }, - "execution_count": 24, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "(5 == 6) or (9 >= 2) and (8 != 3)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "2b695c88", - "metadata": {}, - "source": [ - "### 2.5. Cấu trúc dữ liệu" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "047b0ac5", - "metadata": {}, - "source": [ - "Cấu trúc dữ liệu (data structures) và giải thuật (algorithms) được xem là 2 yếu tố quan trọng nhất trong lập trình, đúng như câu nói nổi tiếng của Niklaus Wirth:\n", - "\n", - "`Programs = Data Structures + Algorithms`\n", - "\n", - "Như tên gọi của mình, cấu trúc dữ liệu cho phép ta tổ chức, sắp xếp, quản lý và lưu trữ dữ liệu sao cho đảm bảo việc truy cập dễ dàng hơn và sửa đổi hiệu quả hơn. Trong thực tế, cấu trúc dữ liệu có thể chia thành 2 nhánh: được định nghĩa sẵn chỉ lôi ra dùng thôi (built-in) và định nghĩa bởi người dùng (user-defined).\n", - "\n", - "![](https://sunway.edu.np/wp-content/uploads/2020/11/Blank-diagram-700x365.png)\n", - "\n", - "Trong nôi dụng bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào 4 cấu trúc dữ liệu: List, Dictionary, Tuple, và Set.\n", - "\n", - "|Cấu trúc dữ liệu| Cú pháp | Đặc điểm|\n", - "|-|-|-|\n", - "|List|`[]`,`list()`|có index, có thứ tự, có thể thay đổi|\n", - "|Dictionary|`{key:value}`|không trùng lặp|\n", - "|Tuple|`()`,`tuple()`|có index, có thứ tự, không thể thay đổi|\n", - "|Set|`{}`,`set`|không index, không trùng lặp, có thứ tự , có thể thay đổi|" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "609190e0", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.5.1 List\n", - "\n", - "List là một danh sách các phần tử dữ liệu phân cách bởi dấu phẩy và được bao ngoài bởi dấu ngoặc vuông `[]`, có thể chứa 1 hoặc nhiều kiểu dữ liệu khác nhau từ 1 số cho đến 1 chuỗi được lưu theo 1 cách tuần tự.\n", - "\n", - "##### 2.5.1.0 Khai báo list\n", - "\n", - "- Cú pháp: `[value1, value2, ...]`\n", - "\n", - "Mỗi phần tử trong list đều được gán 1 vị trí, gọi là chỉ số index. Giá trị index bắt đầu từ 0 và tiếp tục cho đến phần tử cuối cùng được gọi là index dương (theo chiều từ trái qua phải). Ngoài ra, ta có thể sử dụng index phủ định bắt đầu từ -1 cho phép bạn truy cập các phần tử từ cuối cùng đến đầu tiên (theo chiều từ phải qua trái). \n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 25, - "id": "31ca5ad9", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 2, 'Python', 3.14]" - ] - }, - "execution_count": 25, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li = [1 , 2, \"Python\", 3.14] \n", - "# 0 1 2 3 -> index từ trái sang phải\n", - "# -4 -3 -2 -1 -> index từ phải sang trái \n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 26, - "id": "f10a79dc", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "4" - ] - }, - "execution_count": 26, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "len(li)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "9e495c4d", - "metadata": {}, - "source": [ - "##### 2.5.1.1 Truy xuất phần tử trong list\n", - "\n", - "Như đề cập ở trên, mỗi phần tử trong List sẽ có một vị trí nhất định tương ứng với một con số index, bắt đầu từ số 0 và tăng dần từ trái qua phải. Chúng ta có thể truy xuất đến các phần tử trong danh sách với cú pháp: `tên_list[index]`" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 27, - "id": "08513343", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "1" - ] - }, - "execution_count": 27, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li[0]" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 28, - "id": "dd2a5a6b", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[2, 'Python']" - ] - }, - "execution_count": 28, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li[1:3]" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "f1e451da", - "metadata": {}, - "source": [ - "Mỗi phần tử bên trong list cũng có thể là 1 list con, khi đó mỗi list con cũng có 1 index duy nhất." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 29, - "id": "7dafb292", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 2, 3]" - ] - }, - "execution_count": 29, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li1 = [1, [1,2,3], 3.14, 'Hn']\n", - "li1[1]" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 30, - "id": "05585c65", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "1" - ] - }, - "execution_count": 30, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li1[1][0]" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 31, - "id": "cc327094", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[3.14, 2, 'Python', 3.14]" - ] - }, - "execution_count": 31, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li[0] = 3.14\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "c03e4524", - "metadata": {}, - "source": [ - "##### 2.5.1.2 Các hàm cơ bản với List" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "3984d01f", - "metadata": {}, - "source": [ - "Để biết có những hàm có sẵn nào hỗ trợ cho cấu trúc dữ liệu list, ta sử dụng câu lệnh dưới đây:" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 32, - "id": "f5c5c66b", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "['append',\n", - " 'clear',\n", - " 'copy',\n", - " 'count',\n", - " 'extend',\n", - " 'index',\n", - " 'insert',\n", - " 'pop',\n", - " 'remove',\n", - " 'reverse',\n", - " 'sort']" - ] - }, - "execution_count": 32, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "[method for method in dir(li) if not method.startswith('_')]" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "1de94834", - "metadata": {}, - "source": [ - "Các hàm này được chia thành 2 loại:\n", - "- Gán giá trị trực tiếp vào biến và không trả về cái gì\n", - "- Trả về giá trị và cần gán giá trị đó vào 1 biến mới\n", - "\n", - "Dưới đây là 1 số ví dụ về các hàm kể trên:\n", - "\n", - "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", - "|-|-|-|\n", - "|`append()`|Thêm một phần tử vào vị trí cuối cùng trong list|Không|\n", - "|`clear()`|Xóa sạch các phần tử trong list|Không|\n", - "|`copy()`|Sao chép toàn bộ list|Có|\n", - "|`count()`|Đếm số lần một phần tử xuất hiện trong list|Có|\n", - "|`extend()`|Kết hợp list với một list khác|Không|\n", - "|`index()`|Trả về vị trí phần tử trong list|Có|\n", - "|`insert()`|Chèn một phần tử vào list tại vị trí cho trước|Không|\n", - "|`pop()`|Loại bỏ phần tử ở vị trí index cho trước trong list|Không|\n", - "|`remove()`|Loại bỏ một phần tử khỏi list|Không|\n", - "|`reverse()`|Đảo ngược thứ tự các phần tử trong list|Không|\n", - "|`sort()`|Sắp xếp các phần tử trong list|Không|" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 33, - "id": "9fa6218b", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[3.14, 2, 'Python', 3.14, 10]" - ] - }, - "execution_count": 33, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.append(10)\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 34, - "id": "18a1e6c2", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[]" - ] - }, - "execution_count": 34, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.clear()\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 35, - "id": "d4132307", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c']" - ] - }, - "execution_count": 35, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li = [1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c']\n", - "li.copy()" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 36, - "id": "9c685bfd", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "1" - ] - }, - "execution_count": 36, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.count('Hanoi')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 37, - "id": "e93a0028", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3]" - ] - }, - "execution_count": 37, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.extend([1,2,3])\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 38, - "id": "01289f8e", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "7" - ] - }, - "execution_count": 38, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.index(3)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 39, - "id": "861c15ca", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3, 0]" - ] - }, - "execution_count": 39, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.insert(10,0)\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 40, - "id": "73cb0df4", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3, 0]" - ] - }, - "execution_count": 40, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.pop(1)\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 41, - "id": "4eb7e9c0", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[1, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3]" - ] - }, - "execution_count": 41, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.remove(0)\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 42, - "id": "635ac1ea", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[0, 1, 2, 9]" - ] - }, - "execution_count": 42, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li = [1, 9, 2,0]\n", - "li.sort()\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 43, - "id": "6e699f1c", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "[9, 2, 1, 0]" - ] - }, - "execution_count": 43, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "li.reverse()\n", - "li" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "aefd57aa", - "metadata": {}, - "source": [ - "Đố vui:\n", - "- Hàm `extend()` và hàm `append()` khác gì nhau?\n", - "- Hàm `remove()` and `pop()` khác gì nhau?" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "35b06841", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.5.2 Tuple\n", - "\n", - "Tuple là 1 cấu trúc dữ liệu gần tương tự như list trong Python, tuy nhiên tuple là 1 danh sách bất biến, không thể thay đổi nội dung. Tuple có tốc độ xử lý nhanh hơn list, do tuple được lưu trữ một khối bộ nhớ xác định còn list thì thường xuyên phải thay đổi không gian lưu trữ. Chính vì vậy, với những dữ liệu dạng hằng số, dữ liệu không thay đổi theo thời gian, tuple là 1 sự lựa chọn hoàn hảo. Ngoài ra, tuple còn được sử dụng làm khóa trong dictionary, một cấu trúc dữ liệu ta sẽ được tìm hiểu trong phần sau.\n", - "\n", - "##### 2.5.2.0 Khai báo tuple\n", - "\n", - "- Cú pháp: `(value1, value2, ...)`" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 44, - "id": "9f432b48", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "(1, 2, 3.14, 'Vietnam')" - ] - }, - "execution_count": 44, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "tup = (1, 2, 3.14, 'Vietnam')\n", - "tup" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "ff885d8b", - "metadata": {}, - "source": [ - "##### 2.5.2.1 Các hàm cơ bản trong tuple\n", - "\n", - "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", - "|-|-|-|\n", - "|`count()`|Đếm số lần một phần tử xuất hiện trong tuple|Có|\n", - "|`index()`|Trả về vị trí phần tử trong tuple|Có|" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 45, - "id": "575a1f99", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "['count', 'index']" - ] - }, - "execution_count": 45, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "[method for method in dir(tup) if not method.startswith('_')]" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 46, - "id": "407dd25a", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "1" - ] - }, - "execution_count": 46, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "tup.count(3.14)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 47, - "id": "74c141ca", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "1" - ] - }, - "execution_count": 47, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "tup.index(2)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "57a7de3a", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 2.5.3 Set\n", - "\n", - "Set là danh sách không theo thứ tự các phần tử không trùng nhau nằm trong hai dấu ngoặc nhọn `{}` hoặc được khởi tạo bằng `set()`. Set có hỗ trợ các tính toán tổ hợp như là phép toán giao, phép toán hợp, phép đối xứng, phép loại trừ...\n", - "\n", - "##### 2.5.3.0 Khai báo set\n", - "\n", - "- Cú pháp: `{value1, value2, ...}`\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 48, - "id": "7464c228", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{1, 2, 3}" - ] - }, - "execution_count": 48, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "s = {1, 1, 1, 2, 3}\n", - "s" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 49, - "id": "ebd94fd0", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{1, 2, 3}" - ] - }, - "execution_count": 49, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "s.difference()" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "cf1ff04b", - "metadata": {}, - "source": [ - "##### 2.5.3.1 Các hàm cơ bản trong set\n", - "\n", - "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", - "|-|-|-|\n", - "|`add()`|Thêm một phần tử vào vị trí cuối cùng trong set|Không|\n", - "|`clear()`|Xóa sạch các phần tử trong set|Không|\n", - "|`copy()`|Sao chép toàn bộ set|Có|\n", - "|`A.difference(B)`|Phép trừ sẽ trả về một tập hợp các giá trị chỉ có ở set A hoặc set B|Có|\n", - "|`A.difference_update(B)`|Xóa các thành phần tồn tại trong cả hai bộ của set A|Không|\n", - "|`discard()`|Xoá phần tử trong set|Có|\n", - "|`A.intersection(B)`|Phép giao giữa 2 set|Có|\n", - "|`A.intersection_update(B)`|Loại bỏ các thành phần không có trong cả 2 set|Không|\n", - "|`A.isdisjoint(B)`|Trả về True nếu 2 set là tập hợp rời rạc|Có|\n", - "|`A.issubset(B)`|Trả về True nếu tất cả các item của set A đều có trong set B, False nếu ngược lại|Có|\n", - "|`A.issuperset(B)`|Trả về True nếu tất cả các item của set B đều có trong set A, False nếu ngược lại|Có|\n", - "|`pop()`|Loại bỏ phần tử ở vị trí index cho trước|Không|\n", - "|`remove()`|Loại bỏ một phần tử |Không|\n", - "|`A.symmetric_difference(B)`|Phép đối xứng trả về tập hợp những giá trị có trong set A không có trong set B và ngược lại|Có|\n", - "|`A.symmetric_difference_update(B)`|Xóa các thành phần có trong cả hai nhóm và chèn các mục không có trong cả hai nhóm|Có|\n", - "|`A.union(B)`|Phép hợp của 2 set|Có|\n", - "|`update()`|Thêm phần tử|Không|\n", - "\n", - "\n", - "Để có thể nắm được ý nghĩa của các hàm trong set hay bất kì cấu trúc dữ liệu nào, ta có thể tận dụng `docstring` hoặc `help()`.\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 50, - "id": "ee5aaeb8", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "['add',\n", - " 'clear',\n", - " 'copy',\n", - " 'difference',\n", - " 'difference_update',\n", - " 'discard',\n", - " 'intersection',\n", - " 'intersection_update',\n", - " 'isdisjoint',\n", - " 'issubset',\n", - " 'issuperset',\n", - " 'pop',\n", - " 'remove',\n", - " 'symmetric_difference',\n", - " 'symmetric_difference_update',\n", - " 'union',\n", - " 'update']" - ] - }, - "execution_count": 50, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "[method for method in dir(s) if not method.startswith('_')]" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 51, - "id": "7452a366", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "s = {1, 1, 1, 2, 3}\n", - "s1 = {2,3,4,5}" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 52, - "id": "5151dabe", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{1}" - ] - }, - "execution_count": 52, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "s.difference(s1)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 53, - "id": "85828899", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{4, 5}" - ] - }, - "execution_count": 53, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "s1.difference(s)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 54, - "id": "6ebafade", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{2, 3}" - ] - }, - "execution_count": 54, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "s.intersection(s1)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 55, - "id": "dfc15c60", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{1, 4, 5}" - ] - }, - "execution_count": 55, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "s.symmetric_difference(s1)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "d0f03862", - "metadata": {}, - "source": [ - "#### 5.4 Dictionary\n", - "\n", - "##### 5.4.0 Khai báo dictionary\n", - "\n", - "Để khai báo một dictionary chúng ta dùng cặp dấu `{}` theo cú pháp sau:\n", - "- Cú pháp: `{key1:value1, key2:value2,...}`\n", - "\n", - "Lưu ý:\n", - "- Các phần tử đều phải có key.\n", - "- Key chỉ có thể là số hoặc chuỗi.\n", - "- Key phải là duy nhất, nếu không nó sẽ nhận giá trị của phần tử có key được xuất hiện cuối cùng.\n", - "- Key khi đã được khai báo thì không thể đổi được tên.\n", - "- Key có phân biệt hoa thường." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 56, - "id": "443c9948", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "my_dict = {}" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 57, - "id": "7cae2057", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'C++'}" - ] - }, - "execution_count": 57, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1 = {'language1':'Java', 'language2':'Python', 'language3':'C++'}\n", - "my_dict1" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "8545d94f", - "metadata": {}, - "source": [ - "##### 5.4.1 Truy xuất các phần tử trong dictionary" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 58, - "id": "196b5959", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "'Java'" - ] - }, - "execution_count": 58, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1['language1']" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 59, - "id": "b100719b", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "my_dict1['language4'] = 'C' # dict_name[key] = value" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "13101e15", - "metadata": {}, - "source": [ - "Dictionary có thể lồng trong dictionary" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 60, - "id": "695d8160", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "my_dict2 = {'name':'Zootpi',\n", - " 'info':{'age':1,\n", - " 'sex':'unknown'}}" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 61, - "id": "b96f582c", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "'unknown'" - ] - }, - "execution_count": 61, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict2['info']['sex']" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "e7d25ef3", - "metadata": {}, - "source": [ - "##### 2.5.4.2 Các hàm cơ bản trong dictionary\n", - "\n", - "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", - "|-|-|-|\n", - "|`clear()`|Xóa sạch các phần tử|Không|\n", - "|`copy()`|Sao chép các phần tử|Có|\n", - "|`fromkeys()`|Tạo ra một dictionary với các khóa và giá trị được chỉ định|Có|\n", - "|`get()`|Trả về giá trị của khóa được chỉ định|Có|\n", - "|`items()`| Trả về danh sách chứa bộ giá trị cho mỗi cặp giá trị khóa|Có|\n", - "|`keys()`|Trả về danh sách chứa các key của dictionary|Có|\n", - "|`pop()`|Loại bỏ phần tử có key được chỉ định|Không|\n", - "|`popitem()`|Xóa cặp key-value được chèn cuối cùng|Không|\n", - "|`setdefault()`|Trả về giá trị của key được chỉ định. Nếu key không tồn tại: hãy chèn key, với giá trị được chỉ định|Không|\n", - "|`update()`|Cập nhật dictionary với các cặp key-value được chỉ định|Không|\n", - "|`values()`| Trả về danh sách tất cả các value trong từ điển |Có|" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 62, - "id": "3206e9c4", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "['clear',\n", - " 'copy',\n", - " 'fromkeys',\n", - " 'get',\n", - " 'items',\n", - " 'keys',\n", - " 'pop',\n", - " 'popitem',\n", - " 'setdefault',\n", - " 'update',\n", - " 'values']" - ] - }, - "execution_count": 62, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "[method for method in dir(my_dict1) if not method.startswith('_')]" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 63, - "id": "63251530", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{'key1': 0, 'key2': 0, 'key3': 0}" - ] - }, - "execution_count": 63, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "x = ('key1', 'key2', 'key3')\n", - "y = 0\n", - "dict.fromkeys(x, y)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 64, - "id": "e5376641", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "'Python'" - ] - }, - "execution_count": 64, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1.get('language2')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 65, - "id": "65fb8de1", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "dict_items([('language1', 'Java'), ('language2', 'Python'), ('language3', 'C++'), ('language4', 'C')])" - ] - }, - "execution_count": 65, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1.items()" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 66, - "id": "f6260ef0", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "dict_keys(['language1', 'language2', 'language3', 'language4'])" - ] - }, - "execution_count": 66, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1.keys()" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 67, - "id": "f36943c0", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "'C'" - ] - }, - "execution_count": 67, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1.pop('language4')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 68, - "id": "5e74a0b4", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'C++'}" - ] - }, - "execution_count": 68, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 69, - "id": "5b24a8a8", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "('language3', 'C++')" - ] - }, - "execution_count": 69, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1.popitem()" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 70, - "id": "d79541e5", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python'}" - ] - }, - "execution_count": 70, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 71, - "id": "5ed142be", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "my_dict1.setdefault('language3')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 72, - "id": "f7df8462", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': None}" - ] - }, - "execution_count": 72, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 73, - "id": "e0824b22", - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "my_dict1.update({'language3':'Ruby'})" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 74, - "id": "15573f7b", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'Ruby'}" - ] - }, - "execution_count": 74, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "my_dict1" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 75, - "id": "eb4e4962", - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "dict_values(['Java', 'Python', 'Ruby'])" - ] - }, - "execution_count": 75, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "59c8a7dc", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Bài 2: Giới thiệu về PYTHON\n", + "\n", + "## 🎯 Mục tiêu học tập\n", + "\n", + "Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể:\n", + "- [ ] Hiểu được Python là gì và các đặc điểm của nó\n", + "- [ ] Nắm vững các khái niệm cơ bản về ngôn ngữ lập trình\n", + "- [ ] Hiểu được tôn chỉ Python (The Zen of Python)\n", + "- [ ] Sử dụng các cấu trúc cơ bản trong Python (biến, kiểu dữ liệu, cấu trúc điều khiển) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "b3672a13", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "![](https://laptrinhcanban.com/python/nhap-mon-lap-trinh-python/gioi-thieu-python/python-la-gi/Python.jpg)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "2012c7f7", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 1. Giới thiệu\n", + "\n", + "### 1.1. Tổng quan\n", + "\n", + "Theo thống kê của Wiki, tính đến đến tháng 10/2010, trên thế giới có khoảng hơn 700 ngôn ngữ lập trình (xem danh sách các ngôn ngữ lập trình tại [đây](https://vi.wikipedia.org/wiki/Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_ng%C3%B4n_ng%E1%BB%AF_l%E1%BA%ADp_tr%C3%ACnh)). Theo thống kê của [FOLDOC](http://foldoc.org/), 1 trang từ điển tin học trực tuyến miễn phí, con số này đã lên 1000 vào tháng 9/2020, 1 con số đáng kinh ngạc.\n", + "\n", + "![Độ phổ biến của 1 số ngôn ngữ lập trình được sử dụng trên các kho lưu trữ trên GitHub.](./img/python.png)\n", + "> *Độ phổ biến của 1 số ngôn ngữ lập trình được sử dụng trên các kho lưu trữ trên GitHub tính đến tháng 4/2014 theo [Githut](https://githut.info/).*\n", + "\n", + "Cũng giống như ngôn ngữ nói, ngôn ngữ lập trình cũng tuân theo 1 hệ thống phân cấp bao gồm 2 loại chính.\n", + "\n", + "- ***Ngôn ngữ bậc thấp***: Cú pháp cực kỳ gần với ngôn ngữ máy nên rất khó sử dụng, tuy nhiên lại cung cấp nhiều chức năng hơn và cho phép ta tạo ra chương trình chi tiết và hiệu quả hơn rất nhiều, thích hợp để viết các chương trình liên quan đến kiến trúc và phần cứng của máy tính. Các ngôn ngữ này có thể được chia thành hai loại: ngôn ngữ máy và hợp ngữ.\n", + "\n", + "- ***Ngôn ngữ bậc cao***: Cú pháp gần gũi với ngôn ngữ của con người hơn, tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh nên dễ hiểu và thân thiện với người dùng hơn, xử lý lỗi nhanh hơn, thích hợp để phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu... Một số ngôn ngữ bậc cao nổi tiếng nhất có thể kể đến C, C ++, Java và Python. \n", + "\n", + "### 1.2. Ngôn ngữ lập trình Python\n", + "\n", + "Một số điểm nổi bật:\n", + "- Được phát triển từ 1980s và chính thức phát hành vào năm 1991 bởi `Guido van Rossum`.\n", + "- Là ngôn ngữ lập trình `bậc cao` - `high level`: người dùng lập trình bằng ngôn ngữ dễ hiểu và dễ sử dụng, sau đó máy tính sẽ chuyển các đoạn mã thành ngôn ngữ máy tính.\n", + "- Là ngôn ngữ `thông dịch`-`interpreted`: code được viết ra sẽ được chuyển thể trực tiếp thành ngôn ngữ máy tính và chạy trực tiếp cùng 1 lúc. Điều này khiến việc sử dụng Python dễ dàng hơn so với các ngôn ngữ `biên dịch`-`compiled` - code được chuyển thể thành ngôn ngữ máy tính trước rồi mới có thể chạy.\n", + "- Là ngôn ngữ `đa năng`-`generally purposed`: có thể sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.\n", + "- Là ngôn ngữ `dynamic type`: không cần khai báo trước kiểu dữ liệu của biến, có thể ghi đè trực tiếp kiểu dữ liệu của biến.\n", + "- Là ngôn ngữ `tuần tự`-`procedural` đồng thời `hướng đối tượng`-`object-oriented`.\n", + "- Phiên bản ổn định hiện tại là phiên bản `3.12+` (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 để đảm bảo tương thích tốt với các thư viện).\n", + "\n", + "Python được sử dụng như một công cụ hoàn hảo cho các tác vụ tính toán khoa học, bao gồm phân tích và trực quan hóa các bộ dữ liệu lớn nhờ hệ sinh thái lớn và hoạt động của các gói bên thứ ba như: \n", + "- [NumPy](https://numpy.org/) \n", + "- [Pandas](https://pandas.pydata.org/) \n", + "- [Matplotlib](https://matplotlib.org/), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)\n", + "- [Scikit-Learn](https://scikit-learn.org/stable/)\n", + "\n", + "### 1.3. Tôn chỉ Python (The Zen of Python)\n", + "\n", + "> 1. Beautiful is better than ugly >> Thà đẹp hơn xấu\n", + "\n", + "> 2. Explicit is better than implicit >> Thà rõ ràng hơn là ngấm ngầm\n", + "\n", + "> 3. Simple is better than complex >> Thà đơn giản hơn phức hợp\n", + "\n", + "> 4. Complex is better than complicated >> Thà phức hợp hơn phức tạp\n", + "\n", + "> 5. Readability counts >> Dễ đọc là 1 điểm cộng\n", + "\n", + "#### Perl\n", + "\n", + "> There is more than one way to do it.\n", + "\n", + "#### Python\n", + "\n", + "> There is more than one way to do it. But, there should be one - and preferable one - obvious way to do it.\n", + "\n", + "Tham khảo [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)\n", + "\n", + "\n", + "### 1.4. Vì sao nên dùng Python\n", + "\n", + "In ra `Hello, World!` với các ngôn ngữ:\n", + "\n", + "#### C ++\n", + "```C++\n", + "#include \n", + " \n", + "int main()\n", + "{\n", + " std::cout << \"Hello, world!\";\n", + " return 0;\n", + "}\n", + "```\n", + "\n", + "### C#\n", + "```C#\n", + "using System;\n", + "class Program\n", + "{\n", + " public static void Main(string[] args)\n", + " {\n", + " Console.WriteLine(\"Hello, world!\");\n", + " }\n", + "}\n", + "```\n", + "\n", + "### Java\n", + "```Java\n", + "class HelloWorld {\n", + " public static void main(String[] args) {\n", + " System.out.println(\"Hello, World!\"); \n", + " }\n", + "}\n", + "```\n", + "\n", + "### Python\n", + "```Python\n", + "print(\"Hello, World!\");\n", + "```\n", + "\n", + "Nguồn tài liệu:\n", + "- Thư viện để phân tích dữ liệu: Pandas, Numpy, Matplotlib.\n", + "- Python thuần tuý: Euler project, Python Module of the week.\n", + "- Web với Python: Flask.\n", + "- Automate với Python: Sách Automate the boring stuff with Python." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "caf8c768", + "metadata": {}, + "source": [ + "Để bắt đầu bài học với Python, chúng ta sẽ cùng nhau thực thi chương trình đầu tiên `print('Hello, world')`. Lưu ý, ta có thể nhấn tổ hợp phím `Shift Return` (MacOS) hoặc `Shift Enter` (Windows, Ubuntu) để thực thi câu lệnh trong cell code." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "id": "4875c459", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Hello, world!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print('Hello, world!')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "cce4f6fc", + "metadata": {}, + "source": [ + "Dòng chú thích (Comments) là các câu giải thích đoạn mã để con người có thể đọc được. Nó cung cấp một số thông tin hoặc giải thích về những gì mỗi phần của một chương trình thực hiện. Dòng chú thích bị trình biên dịch và thông dịch bỏ qua.\n", + "\n", + "Python hỗ trợ chú thích một dòng:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "id": "4f59eea4", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Hello, World!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Print Hello, World! on the screen\n", + "print(\"Hello, World!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "47d139de", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Hello, World!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"Hello, World!\") # Print Hello, World! on the screen" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "0f4232e6", + "metadata": {}, + "source": [ + "Để chú thích nhiều dòng, bạn có thể chèn `'''` hoặc `\"\"\"`cho mỗi dòng:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "dc1bb074", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Hello, World!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "'''\n", + "Use print() function\n", + "to print Hello, World! on the screen\n", + "'''\n", + "print(\"Hello, World!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "556a436f", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ok, bây giờ chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu sâu hơn về các thành phần cơ bản trong Python nha." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "13f5bfa9", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Các thành phần cơ bản trong Python" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "632d1783", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.1. Biến (Variables)\n", + "\n", + "Khái niệm biến chắc hẳn không còn xa lạ gì với các bạn từ những ngày cấp 2, cấp 3. Khi ta làm các bài toán đại số, các bạn luôn phải chạm mặt các biến như là biến x, y,... Trong lập trình, biến là tên của một vùng trong bộ nhớ RAM, được sử dụng để lưu trữ thông tin. Khi một biến được khai báo, một vùng trong bộ nhớ sẽ dành cho các biến.\n", + "\n", + "Tại sao chúng ta cần sử dụng biến?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "id": "9d47da4a", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2738087168627369076568435079514204928692" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "5233255324824524012138 * 523209168801482034 # nhân hai số" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "id": "4f2be3ef", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2738087168627369076568435079514208069405" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2738087168627369076568435079514204928692 + 3140713 # lấy kết quả phép tính trên tiếp tục thực hiện cộng hai số" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "4bd456d9", + "metadata": {}, + "source": [ + "Từ ví dụ trên, ta có thể thấy rằng những con số với nhiều chữ số gây khó khăn trong việc sử dụng vì chúng có quá nhiều chữ số, đôi lúc chúng ta cũng có thể vô tình gây sai lệnh giá trị. Để tránh điều này xảy ra, ta có thể nhờ tới sự giúp đỡ của các biến để lưu trữ dữ liệu và lấy ra để tính toán được thuận tiện và chính xác hơn." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "47c01844", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.1.1 Khởi tạo biến \n", + "\n", + "Để khai báo biến trong Python thì mọi người sử dụng cú pháp `tên_biến = giá_trị`, trong đó:\n", + "- `tên_biến`: tên của biến mà các bạn muốn đặt. \n", + "- `giá_trị` : giá trị của biến mà bạn muốn gán.\n", + "- `=`: phép gán." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "id": "81cb3097", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2738087168627369076568435079514208069405" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x = 5233255324824524012138 # gán giá trị 5233255324824524012138 cho biến x\n", + "y = 523209168801482034 # gán giá trị 523209168801482034 cho biến y\n", + "z = 3140713 # gán giá trị 3140713 cho biến z\n", + "x * y + z" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "1bb13b48", + "metadata": {}, + "source": [ + "Dễ thấy cùng 1 kết quả tương tự, dùng biến giúp ta dễ dàng tính toán, giảm thiểu tỉ lệ sai lệnh giá trị hơn khi không sử dụng tới biến. Ta có thể khai báo mỗi biến 1 dòng như trên hoặc khai báo chúng trên cùng 1 dòng." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "9d17e025", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2738087168627369076568435079514208069405" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x , y , z = 5233255324824524012138, 523209168801482034, 3140713\n", + "x * y + z" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "005681c4", + "metadata": {}, + "source": [ + "Một số lưu ý khi đặt tên biến:\n", + "- Tên của biến có thể bắt đầu với các kí tự hoặc dấu `_` nhưng không được bắt đầu bằng số.\n", + "- Tên biến phân biệt chữ hoa chữ thường: `Num`, `NUM`,`num` là 3 tên biến khác nhau.\n", + "- Tên biến không được trùng với các từ khóa của Python." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "7495cda7", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.1.2 Các kiểu dữ liệu" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "be5ad8a1", + "metadata": {}, + "source": [ + "Với Python, khi ta khai báo một biến thì kiểu dữ liệu của biến sẽ tự động được nhận biết. Vì vậy, ta cũng không phải quá vất vả khi khai báo 1 biến. Mặc định, Python có các kiểu dữ liệu cơ bản sau:\n", + "\n", + "|Kiểu dữ liệu|Ý nghĩa|Ví dụ|\n", + "|-|-|-|\n", + "|`int`|Kiểu số nguyên (không có chứa dấu chấm thập phân)|`11`, `-15`|\n", + "|`float`|Kiểu số thực (có chứa dấu chấm thập phân)|`3.14`, `4.02`|\n", + "|`complex`|Kiểu số phức|`1 + 2j`, `3 - 4j`|\n", + "|`str`|Kiểu chuỗi|`'MCI'`,`'Python'`|\n", + "|`bool`|Kiểu luận lý|`TRUE`, `FALSE`|" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "07f3b8f0", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.1.3 Kiểm tra kiểu dữ liệu của biến" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "40ec694e", + "metadata": {}, + "source": [ + "Để kiểm tra kiểu dữ liệu giá trị của một biến đã khởi tạo, ta sử dụng hàm `type()`\n", + "- Cú pháp: `type(tên_biến)`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "1d4745ff", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "int" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(x) # số nguyên" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "ff77faa8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "float" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "float_number = 3.14 # số thực\n", + "type(float_number)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "id": "15382e5b", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# type = 0 # Không nên gán như thế này" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "4fe62d1e", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.1.4 Ép kiểu dữ liệu\n", + "Python hỗ trợ chuyển đổi kiểu dữ liệu của một biến x (casting) qua 1 số hàm cơ bản sau:\n", + "\n", + "|Cú pháp| Ý nghĩa|\n", + "|-|-|\n", + "|`float(x)`| chuyển đổi sang kiểu số thực|\n", + "|`int(x)` | chuyển đổi sang kiểu số|\n", + "|`str(x)` | chuyển đổi sang dạng chuỗi|\n", + "|`complex(x)`| chuyển đổi sang kiểu phức hợp|\n", + "|`tuple(x)`| chuyển đổi sang kiểu Tuple|\n", + "|`dict(x)` | chuyển đổi sang kiểu Dictionary|\n", + "|`hex(x)` | chuyển đổi sang hệ 16|\n", + "|`oct(x)` | chuyển đổi sang hệ 8|\n", + "|`chr(x)` | chuyển đổi sang dạng ký tự|" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "13f4b114", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ví dụ:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "id": "b0f6117a", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x = 3.14\n", + "int(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "id": "47dbd714", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(3.14+0j)" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "complex(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "id": "b7a215d5", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'3.14'" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "str(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "8eb52083", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.2. Toán tử số học" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f9a88b84", + "metadata": {}, + "source": [ + "|Phép toán|Biểu thức|Ý nghĩa |\n", + "|-|-|-|\n", + "|+|`x + y`|Phép cộng|\n", + "|-|`x - y`|Phép trừ|\n", + "|*|`x * y`|Phép nhân|\n", + "|/|`x / y`|Phép chia|\n", + "|%|`x % y`|Phép chia lấy phần dư|\n", + "|//|`x // y`|Phép chia làm tròn xuống|\n", + "|**|`x ** y`|Phép mũ|\n", + "\n", + "Ví dụ:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "id": "b240fb43", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x, y = 11, 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "id": "4a92fd90", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " x + y = 14 \n", + " x - y = 8 \n", + " x * y = 33 \n", + " x / y = 3.6666666666666665 \n", + " x % y = 2 \n", + " x // y = 3 \n", + " x ** y = 1331 \n", + " x ** (1/2) = 3.3166247903554\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(' x + y =',x + y, \n", + " '\\n x - y =',x - y,\n", + " '\\n x * y =',x * y,\n", + " '\\n x / y =',x / y ,\n", + " '\\n x % y =',x % y, \n", + " '\\n x // y =',x // y,\n", + " '\\n x ** y = ',x ** y,\n", + " '\\n x ** (1/2) =',x ** (1/2))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "577b7db6", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ngoài ra, ta có thể tận dụng thư viện `math` để tính toán" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "id": "b361a151", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4\n", + "3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import math\n", + "print(math.ceil(3.14)) # làm tròn lên\n", + "print(math.floor(3.14)) # làm tròn xuống" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "id": "929bc290", + "metadata": { + "tags": [] + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(3.54)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "82d35614", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.3. Toán tử luận lý" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "20bfbd5f", + "metadata": {}, + "source": [ + "Để thực hiện các phép toán luận lý trong python, ta có thể sử dụng các toán tử luận lý dưới đây:\n", + "\n", + "|Toán tử|Biểu thức|Ý nghĩa|\n", + "|-|-|-|\n", + "|AND|`X and Y`|True nếu cả X và Y đều đúng|\n", + "|OR |`X or Y`|True nếu ít nhất một trong hai vế X hoặc Y đúng|\n", + "|NOT|`not X`|True nếu X sai và False nếu X đúng|\n", + "|XOR|`bool(Y) ^ bool(Y)`|True nếu X và Y khác giá trị và False nếu ngược lại|\n", + "\n", + "Phép toán luận lý sẽ kiểm tra hai vế của toán tử là đúng hay sai và kết hợp chúng lại để đưa ra kết quả. Kết quả của phép toán luận lý là kiểu boolean trong Python với hai giá trị là True (đúng) hoặc False (sai)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "id": "93abffa3", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "False" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "True and False" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "id": "627cb08f", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "True or False" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "id": "d92b55c8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "True and not False or (True and False)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "0800ff83", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.4. Toán tử điều kiện" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "faec71ff", + "metadata": {}, + "source": [ + "|Toán tử| Biểu thức| Ý nghĩa|\n", + "|-|-|-|\n", + "|<| `x < y` |So sánh giá trị x có nhỏ hơn y hay không|\n", + "|>| `x > y `|So sánh giá trị x có lớn hơn y hay không|\n", + "|<=|`x <= y`|So sánh giá trị x có nhỏ hơn hoặc bằng y hay không|\n", + "|>=|`x >= y`|So sánh giá trị x có lớn hơn hoặc bằng y hay không|\n", + "|==|`x == y`|So sánh giá trị x có bằng y hay không|\n", + "|!=|`x != y`|So sánh giá trị x có khác y hay không|\n", + "\n", + "Tương tự toán tử luận lý, kết quả của phép toán điều kiện là kiểu boolean với hai giá trị là True (đúng) hoặc False (sai).\n", + "\n", + "Lưu ý trong Python, dấu `=` sử dụng cho phép gán, dấu `==` sử dụng cho phép so sánh." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "id": "decabdaf", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "False" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "3 > 5" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "id": "01eac8a8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "1 != 2" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "id": "5ec4f580", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(5 == 6) or (9 >= 2) and (8 != 3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "2b695c88", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.5. Cấu trúc dữ liệu" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "047b0ac5", + "metadata": {}, + "source": [ + "Cấu trúc dữ liệu (data structures) và giải thuật (algorithms) được xem là 2 yếu tố quan trọng nhất trong lập trình, đúng như câu nói nổi tiếng của Niklaus Wirth:\n", + "\n", + "`Programs = Data Structures + Algorithms`\n", + "\n", + "Như tên gọi của mình, cấu trúc dữ liệu cho phép ta tổ chức, sắp xếp, quản lý và lưu trữ dữ liệu sao cho đảm bảo việc truy cập dễ dàng hơn và sửa đổi hiệu quả hơn. Trong thực tế, cấu trúc dữ liệu có thể chia thành 2 nhánh: được định nghĩa sẵn chỉ lôi ra dùng thôi (built-in) và định nghĩa bởi người dùng (user-defined).\n", + "\n", + "![](https://sunway.edu.np/wp-content/uploads/2020/11/Blank-diagram-700x365.png)\n", + "\n", + "Trong nôi dụng bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào 4 cấu trúc dữ liệu: List, Dictionary, Tuple, và Set.\n", + "\n", + "|Cấu trúc dữ liệu| Cú pháp | Đặc điểm|\n", + "|-|-|-|\n", + "|List|`[]`,`list()`|có index, có thứ tự, có thể thay đổi|\n", + "|Dictionary|`{key:value}`|không trùng lặp|\n", + "|Tuple|`()`,`tuple()`|có index, có thứ tự, không thể thay đổi|\n", + "|Set|`{}`,`set`|không index, không trùng lặp, có thứ tự , có thể thay đổi|" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "609190e0", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.5.1 List\n", + "\n", + "List là một danh sách các phần tử dữ liệu phân cách bởi dấu phẩy và được bao ngoài bởi dấu ngoặc vuông `[]`, có thể chứa 1 hoặc nhiều kiểu dữ liệu khác nhau từ 1 số cho đến 1 chuỗi được lưu theo 1 cách tuần tự.\n", + "\n", + "##### 2.5.1.0 Khai báo list\n", + "\n", + "- Cú pháp: `[value1, value2, ...]`\n", + "\n", + "Mỗi phần tử trong list đều được gán 1 vị trí, gọi là chỉ số index. Giá trị index bắt đầu từ 0 và tiếp tục cho đến phần tử cuối cùng được gọi là index dương (theo chiều từ trái qua phải). Ngoài ra, ta có thể sử dụng index phủ định bắt đầu từ -1 cho phép bạn truy cập các phần tử từ cuối cùng đến đầu tiên (theo chiều từ phải qua trái). \n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "id": "31ca5ad9", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 'Python', 3.14]" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li = [1 , 2, \"Python\", 3.14] \n", + "# 0 1 2 3 -> index từ trái sang phải\n", + "# -4 -3 -2 -1 -> index từ phải sang trái \n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "id": "f10a79dc", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(li)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "9e495c4d", + "metadata": {}, + "source": [ + "##### 2.5.1.1 Truy xuất phần tử trong list\n", + "\n", + "Như đề cập ở trên, mỗi phần tử trong List sẽ có một vị trí nhất định tương ứng với một con số index, bắt đầu từ số 0 và tăng dần từ trái qua phải. Chúng ta có thể truy xuất đến các phần tử trong danh sách với cú pháp: `tên_list[index]`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "id": "08513343", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li[0]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "id": "dd2a5a6b", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[2, 'Python']" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li[1:3]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f1e451da", + "metadata": {}, + "source": [ + "Mỗi phần tử bên trong list cũng có thể là 1 list con, khi đó mỗi list con cũng có 1 index duy nhất." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "id": "7dafb292", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 3]" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li1 = [1, [1,2,3], 3.14, 'Hn']\n", + "li1[1]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "id": "05585c65", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li1[1][0]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "id": "cc327094", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[3.14, 2, 'Python', 3.14]" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li[0] = 3.14\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "c03e4524", + "metadata": {}, + "source": [ + "##### 2.5.1.2 Các hàm cơ bản với List" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "3984d01f", + "metadata": {}, + "source": [ + "Để biết có những hàm có sẵn nào hỗ trợ cho cấu trúc dữ liệu list, ta sử dụng câu lệnh dưới đây:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "id": "f5c5c66b", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['append',\n", + " 'clear',\n", + " 'copy',\n", + " 'count',\n", + " 'extend',\n", + " 'index',\n", + " 'insert',\n", + " 'pop',\n", + " 'remove',\n", + " 'reverse',\n", + " 'sort']" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[method for method in dir(li) if not method.startswith('_')]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "1de94834", + "metadata": {}, + "source": [ + "Các hàm này được chia thành 2 loại:\n", + "- Gán giá trị trực tiếp vào biến và không trả về cái gì\n", + "- Trả về giá trị và cần gán giá trị đó vào 1 biến mới\n", + "\n", + "Dưới đây là 1 số ví dụ về các hàm kể trên:\n", + "\n", + "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", + "|-|-|-|\n", + "|`append()`|Thêm một phần tử vào vị trí cuối cùng trong list|Không|\n", + "|`clear()`|Xóa sạch các phần tử trong list|Không|\n", + "|`copy()`|Sao chép toàn bộ list|Có|\n", + "|`count()`|Đếm số lần một phần tử xuất hiện trong list|Có|\n", + "|`extend()`|Kết hợp list với một list khác|Không|\n", + "|`index()`|Trả về vị trí phần tử trong list|Có|\n", + "|`insert()`|Chèn một phần tử vào list tại vị trí cho trước|Không|\n", + "|`pop()`|Loại bỏ phần tử ở vị trí index cho trước trong list|Không|\n", + "|`remove()`|Loại bỏ một phần tử khỏi list|Không|\n", + "|`reverse()`|Đảo ngược thứ tự các phần tử trong list|Không|\n", + "|`sort()`|Sắp xếp các phần tử trong list|Không|" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "id": "9fa6218b", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[3.14, 2, 'Python', 3.14, 10]" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.append(10)\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "id": "18a1e6c2", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.clear()\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "id": "d4132307", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c']" + ] + }, + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li = [1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c']\n", + "li.copy()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "id": "9c685bfd", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.count('Hanoi')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "id": "e93a0028", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3]" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.extend([1,2,3])\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "id": "01289f8e", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "7" + ] + }, + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.index(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "id": "861c15ca", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3, 0]" + ] + }, + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.insert(10,0)\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "id": "73cb0df4", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3, 0]" + ] + }, + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.pop(1)\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "id": "4eb7e9c0", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3]" + ] + }, + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.remove(0)\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "id": "635ac1ea", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0, 1, 2, 9]" + ] + }, + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li = [1, 9, 2,0]\n", + "li.sort()\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "id": "6e699f1c", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[9, 2, 1, 0]" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "li.reverse()\n", + "li" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "aefd57aa", + "metadata": {}, + "source": [ + "Đố vui:\n", + "- Hàm `extend()` và hàm `append()` khác gì nhau?\n", + "- Hàm `remove()` and `pop()` khác gì nhau?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "35b06841", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.5.2 Tuple\n", + "\n", + "Tuple là 1 cấu trúc dữ liệu gần tương tự như list trong Python, tuy nhiên tuple là 1 danh sách bất biến, không thể thay đổi nội dung. Tuple có tốc độ xử lý nhanh hơn list, do tuple được lưu trữ một khối bộ nhớ xác định còn list thì thường xuyên phải thay đổi không gian lưu trữ. Chính vì vậy, với những dữ liệu dạng hằng số, dữ liệu không thay đổi theo thời gian, tuple là 1 sự lựa chọn hoàn hảo. Ngoài ra, tuple còn được sử dụng làm khóa trong dictionary, một cấu trúc dữ liệu ta sẽ được tìm hiểu trong phần sau.\n", + "\n", + "##### 2.5.2.0 Khai báo tuple\n", + "\n", + "- Cú pháp: `(value1, value2, ...)`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "id": "9f432b48", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(1, 2, 3.14, 'Vietnam')" + ] + }, + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "tup = (1, 2, 3.14, 'Vietnam')\n", + "tup" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ff885d8b", + "metadata": {}, + "source": [ + "##### 2.5.2.1 Các hàm cơ bản trong tuple\n", + "\n", + "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", + "|-|-|-|\n", + "|`count()`|Đếm số lần một phần tử xuất hiện trong tuple|Có|\n", + "|`index()`|Trả về vị trí phần tử trong tuple|Có|" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "id": "575a1f99", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['count', 'index']" + ] + }, + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[method for method in dir(tup) if not method.startswith('_')]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "id": "407dd25a", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "tup.count(3.14)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "id": "74c141ca", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "tup.index(2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "57a7de3a", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.5.3 Set\n", + "\n", + "Set là danh sách không theo thứ tự các phần tử không trùng nhau nằm trong hai dấu ngoặc nhọn `{}` hoặc được khởi tạo bằng `set()`. Set có hỗ trợ các tính toán tổ hợp như là phép toán giao, phép toán hợp, phép đối xứng, phép loại trừ...\n", + "\n", + "##### 2.5.3.0 Khai báo set\n", + "\n", + "- Cú pháp: `{value1, value2, ...}`\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "id": "7464c228", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{1, 2, 3}" + ] + }, + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "s = {1, 1, 1, 2, 3}\n", + "s" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "id": "ebd94fd0", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{1, 2, 3}" + ] + }, + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "s.difference()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "cf1ff04b", + "metadata": {}, + "source": [ + "##### 2.5.3.1 Các hàm cơ bản trong set\n", + "\n", + "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", + "|-|-|-|\n", + "|`add()`|Thêm một phần tử vào vị trí cuối cùng trong set|Không|\n", + "|`clear()`|Xóa sạch các phần tử trong set|Không|\n", + "|`copy()`|Sao chép toàn bộ set|Có|\n", + "|`A.difference(B)`|Phép trừ sẽ trả về một tập hợp các giá trị chỉ có ở set A hoặc set B|Có|\n", + "|`A.difference_update(B)`|Xóa các thành phần tồn tại trong cả hai bộ của set A|Không|\n", + "|`discard()`|Xoá phần tử trong set|Có|\n", + "|`A.intersection(B)`|Phép giao giữa 2 set|Có|\n", + "|`A.intersection_update(B)`|Loại bỏ các thành phần không có trong cả 2 set|Không|\n", + "|`A.isdisjoint(B)`|Trả về True nếu 2 set là tập hợp rời rạc|Có|\n", + "|`A.issubset(B)`|Trả về True nếu tất cả các item của set A đều có trong set B, False nếu ngược lại|Có|\n", + "|`A.issuperset(B)`|Trả về True nếu tất cả các item của set B đều có trong set A, False nếu ngược lại|Có|\n", + "|`pop()`|Loại bỏ phần tử ở vị trí index cho trước|Không|\n", + "|`remove()`|Loại bỏ một phần tử |Không|\n", + "|`A.symmetric_difference(B)`|Phép đối xứng trả về tập hợp những giá trị có trong set A không có trong set B và ngược lại|Có|\n", + "|`A.symmetric_difference_update(B)`|Xóa các thành phần có trong cả hai nhóm và chèn các mục không có trong cả hai nhóm|Có|\n", + "|`A.union(B)`|Phép hợp của 2 set|Có|\n", + "|`update()`|Thêm phần tử|Không|\n", + "\n", + "\n", + "Để có thể nắm được ý nghĩa của các hàm trong set hay bất kì cấu trúc dữ liệu nào, ta có thể tận dụng `docstring` hoặc `help()`.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 50, + "id": "ee5aaeb8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['add',\n", + " 'clear',\n", + " 'copy',\n", + " 'difference',\n", + " 'difference_update',\n", + " 'discard',\n", + " 'intersection',\n", + " 'intersection_update',\n", + " 'isdisjoint',\n", + " 'issubset',\n", + " 'issuperset',\n", + " 'pop',\n", + " 'remove',\n", + " 'symmetric_difference',\n", + " 'symmetric_difference_update',\n", + " 'union',\n", + " 'update']" + ] + }, + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[method for method in dir(s) if not method.startswith('_')]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "id": "7452a366", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "s = {1, 1, 1, 2, 3}\n", + "s1 = {2,3,4,5}" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "id": "5151dabe", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{1}" + ] + }, + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "s.difference(s1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "id": "85828899", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{4, 5}" + ] + }, + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "s1.difference(s)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 54, + "id": "6ebafade", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{2, 3}" + ] + }, + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "s.intersection(s1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 55, + "id": "dfc15c60", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{1, 4, 5}" + ] + }, + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "s.symmetric_difference(s1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "d0f03862", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 5.4 Dictionary\n", + "\n", + "##### 5.4.0 Khai báo dictionary\n", + "\n", + "Để khai báo một dictionary chúng ta dùng cặp dấu `{}` theo cú pháp sau:\n", + "- Cú pháp: `{key1:value1, key2:value2,...}`\n", + "\n", + "Lưu ý:\n", + "- Các phần tử đều phải có key.\n", + "- Key chỉ có thể là số hoặc chuỗi.\n", + "- Key phải là duy nhất, nếu không nó sẽ nhận giá trị của phần tử có key được xuất hiện cuối cùng.\n", + "- Key khi đã được khai báo thì không thể đổi được tên.\n", + "- Key có phân biệt hoa thường." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "id": "443c9948", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_dict = {}" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 57, + "id": "7cae2057", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'C++'}" + ] + }, + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1 = {'language1':'Java', 'language2':'Python', 'language3':'C++'}\n", + "my_dict1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "8545d94f", + "metadata": {}, + "source": [ + "##### 5.4.1 Truy xuất các phần tử trong dictionary" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 58, + "id": "196b5959", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'Java'" + ] + }, + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1['language1']" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 59, + "id": "b100719b", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_dict1['language4'] = 'C' # dict_name[key] = value" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "13101e15", + "metadata": {}, + "source": [ + "Dictionary có thể lồng trong dictionary" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 60, + "id": "695d8160", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_dict2 = {'name':'Zootpi',\n", + " 'info':{'age':1,\n", + " 'sex':'unknown'}}" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 61, + "id": "b96f582c", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'unknown'" + ] + }, + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict2['info']['sex']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "e7d25ef3", + "metadata": {}, + "source": [ + "##### 2.5.4.2 Các hàm cơ bản trong dictionary\n", + "\n", + "|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị|\n", + "|-|-|-|\n", + "|`clear()`|Xóa sạch các phần tử|Không|\n", + "|`copy()`|Sao chép các phần tử|Có|\n", + "|`fromkeys()`|Tạo ra một dictionary với các khóa và giá trị được chỉ định|Có|\n", + "|`get()`|Trả về giá trị của khóa được chỉ định|Có|\n", + "|`items()`| Trả về danh sách chứa bộ giá trị cho mỗi cặp giá trị khóa|Có|\n", + "|`keys()`|Trả về danh sách chứa các key của dictionary|Có|\n", + "|`pop()`|Loại bỏ phần tử có key được chỉ định|Không|\n", + "|`popitem()`|Xóa cặp key-value được chèn cuối cùng|Không|\n", + "|`setdefault()`|Trả về giá trị của key được chỉ định. Nếu key không tồn tại: hãy chèn key, với giá trị được chỉ định|Không|\n", + "|`update()`|Cập nhật dictionary với các cặp key-value được chỉ định|Không|\n", + "|`values()`| Trả về danh sách tất cả các value trong từ điển |Có|" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 62, + "id": "3206e9c4", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['clear',\n", + " 'copy',\n", + " 'fromkeys',\n", + " 'get',\n", + " 'items',\n", + " 'keys',\n", + " 'pop',\n", + " 'popitem',\n", + " 'setdefault',\n", + " 'update',\n", + " 'values']" + ] + }, + "execution_count": 62, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[method for method in dir(my_dict1) if not method.startswith('_')]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 63, + "id": "63251530", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'key1': 0, 'key2': 0, 'key3': 0}" + ] + }, + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x = ('key1', 'key2', 'key3')\n", + "y = 0\n", + "dict.fromkeys(x, y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "id": "e5376641", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'Python'" + ] + }, + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1.get('language2')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "id": "65fb8de1", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "dict_items([('language1', 'Java'), ('language2', 'Python'), ('language3', 'C++'), ('language4', 'C')])" + ] + }, + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1.items()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 66, + "id": "f6260ef0", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "dict_keys(['language1', 'language2', 'language3', 'language4'])" + ] + }, + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1.keys()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "id": "f36943c0", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'C'" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1.pop('language4')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 68, + "id": "5e74a0b4", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'C++'}" + ] + }, + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 69, + "id": "5b24a8a8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "('language3', 'C++')" + ] + }, + "execution_count": 69, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1.popitem()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 70, + "id": "d79541e5", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python'}" + ] + }, + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 71, + "id": "5ed142be", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_dict1.setdefault('language3')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "id": "f7df8462", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': None}" + ] + }, + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 73, + "id": "e0824b22", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_dict1.update({'language3':'Ruby'})" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 74, + "id": "15573f7b", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'Ruby'}" + ] + }, + "execution_count": 74, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 75, + "id": "eb4e4962", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "dict_values(['Java', 'Python', 'Ruby'])" + ] + }, + "execution_count": 75, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_dict1.values()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "61c33af1", + "metadata": {}, + "source": [ + "## ✅ Tóm tắt\n", + "\n", + "Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu:\n", + "\n", + "- **Python**: Ngôn ngữ lập trình bậc cao, thông dịch, đa năng\n", + "- **Tôn chỉ Python**: The Zen of Python - 19 nguyên tắc thiết kế\n", + "- **Các thành phần cơ bản**:\n", + " - Biến và kiểu dữ liệu (int, float, str, bool)\n", + " - Toán tử số học, luận lý, điều kiện\n", + " - Cấu trúc dữ liệu: List, Tuple, Set, Dictionary\n", + "- **Ép kiểu dữ liệu**: int(), float(), str(), bool()\n", + "\n", + "## 💡 Lưu ý quan trọng\n", + "\n", + "- Python là dynamic typing - không cần khai báo kiểu dữ liệu\n", + "- List có thể thay đổi (mutable), Tuple không thể thay đổi (immutable)\n", + "- Dictionary sử dụng key-value pairs để lưu trữ dữ liệu\n", + "- Set tự động loại bỏ phần tử trùng lặp\n", + "\n", + "## 🧪 Thực hành\n", + "\n", + "Hãy thử tạo các cấu trúc dữ liệu sau:\n", + "- Một list chứa tên 5 người bạn\n", + "- Một dictionary lưu thông tin cá nhân (tên, tuổi, thành phố)\n", + "- Một set chứa các số nguyên tố nhỏ hơn 20\n", + "\n", + "## ➡️ Bước tiếp theo\n", + "\n", + "Ở bài tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về vòng lặp, câu điều kiện, cũng như cách viết 1 hàm trong Python." + ] } - ], - "source": [ - "my_dict1.values()" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "id": "61c33af1", - "metadata": {}, - "source": [ - "Ở bài tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về vòng lặp, câu điều kiện, cũng như cách viết 1 hàm trong Python." - ] - } - ], - "metadata": { - "kernelspec": { - "display_name": "Python 3.8.2 64-bit", - "language": "python", - "name": "python3" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 3 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.8.2" - }, - "vscode": { - "interpreter": { - "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6" - } - } - }, - "nbformat": 4, - "nbformat_minor": 5 + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3.8.2 64-bit", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.2" + }, + "vscode": { + "interpreter": { + "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6" + } + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 } diff --git a/docs/tutorial/python/04.foundation.md b/docs/tutorial/python/04.foundation.md new file mode 100644 index 00000000..17a08a85 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/04.foundation.md @@ -0,0 +1,1311 @@ +# Bài 2: Giới thiệu về PYTHON + +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được Python là gì và các đặc điểm của nó +- [ ] Nắm vững các khái niệm cơ bản về ngôn ngữ lập trình +- [ ] Hiểu được tôn chỉ Python (The Zen of Python) +- [ ] Sử dụng các cấu trúc cơ bản trong Python (biến, kiểu dữ liệu, cấu trúc điều khiển) + + +![](https://laptrinhcanban.com/python/nhap-mon-lap-trinh-python/gioi-thieu-python/python-la-gi/Python.jpg) + +## 1. Giới thiệu + +### 1.1. Tổng quan + +Theo thống kê của Wiki, tính đến đến tháng 10/2010, trên thế giới có khoảng hơn 700 ngôn ngữ lập trình (xem danh sách các ngôn ngữ lập trình tại [đây](https://vi.wikipedia.org/wiki/Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_ng%C3%B4n_ng%E1%BB%AF_l%E1%BA%ADp_tr%C3%ACnh)). Theo thống kê của [FOLDOC](http://foldoc.org/), 1 trang từ điển tin học trực tuyến miễn phí, con số này đã lên 1000 vào tháng 9/2020, 1 con số đáng kinh ngạc. + +![Độ phổ biến của 1 số ngôn ngữ lập trình được sử dụng trên các kho lưu trữ trên GitHub.](./img/python.png) +> *Độ phổ biến của 1 số ngôn ngữ lập trình được sử dụng trên các kho lưu trữ trên GitHub tính đến tháng 4/2014 theo [Githut](https://githut.info/).* + +Cũng giống như ngôn ngữ nói, ngôn ngữ lập trình cũng tuân theo 1 hệ thống phân cấp bao gồm 2 loại chính. + +- ***Ngôn ngữ bậc thấp***: Cú pháp cực kỳ gần với ngôn ngữ máy nên rất khó sử dụng, tuy nhiên lại cung cấp nhiều chức năng hơn và cho phép ta tạo ra chương trình chi tiết và hiệu quả hơn rất nhiều, thích hợp để viết các chương trình liên quan đến kiến trúc và phần cứng của máy tính. Các ngôn ngữ này có thể được chia thành hai loại: ngôn ngữ máy và hợp ngữ. + +- ***Ngôn ngữ bậc cao***: Cú pháp gần gũi với ngôn ngữ của con người hơn, tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh nên dễ hiểu và thân thiện với người dùng hơn, xử lý lỗi nhanh hơn, thích hợp để phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu... Một số ngôn ngữ bậc cao nổi tiếng nhất có thể kể đến C, C ++, Java và Python. + +### 1.2. Ngôn ngữ lập trình Python + +Một số điểm nổi bật: +- Được phát triển từ 1980s và chính thức phát hành vào năm 1991 bởi `Guido van Rossum`. +- Là ngôn ngữ lập trình `bậc cao` - `high level`: người dùng lập trình bằng ngôn ngữ dễ hiểu và dễ sử dụng, sau đó máy tính sẽ chuyển các đoạn mã thành ngôn ngữ máy tính. +- Là ngôn ngữ `thông dịch`-`interpreted`: code được viết ra sẽ được chuyển thể trực tiếp thành ngôn ngữ máy tính và chạy trực tiếp cùng 1 lúc. Điều này khiến việc sử dụng Python dễ dàng hơn so với các ngôn ngữ `biên dịch`-`compiled` - code được chuyển thể thành ngôn ngữ máy tính trước rồi mới có thể chạy. +- Là ngôn ngữ `đa năng`-`generally purposed`: có thể sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. +- Là ngôn ngữ `dynamic type`: không cần khai báo trước kiểu dữ liệu của biến, có thể ghi đè trực tiếp kiểu dữ liệu của biến. +- Là ngôn ngữ `tuần tự`-`procedural` đồng thời `hướng đối tượng`-`object-oriented`. +- Phiên bản ổn định hiện tại là phiên bản `3.12+` (khuyến nghị sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 để đảm bảo tương thích tốt với các thư viện). + +Python được sử dụng như một công cụ hoàn hảo cho các tác vụ tính toán khoa học, bao gồm phân tích và trực quan hóa các bộ dữ liệu lớn nhờ hệ sinh thái lớn và hoạt động của các gói bên thứ ba như: +- [NumPy](https://numpy.org/) +- [Pandas](https://pandas.pydata.org/) +- [Matplotlib](https://matplotlib.org/), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/) +- [Scikit-Learn](https://scikit-learn.org/stable/) + +### 1.3. Tôn chỉ Python (The Zen of Python) + +> 1. Beautiful is better than ugly >> Thà đẹp hơn xấu + +> 2. Explicit is better than implicit >> Thà rõ ràng hơn là ngấm ngầm + +> 3. Simple is better than complex >> Thà đơn giản hơn phức hợp + +> 4. Complex is better than complicated >> Thà phức hợp hơn phức tạp + +> 5. Readability counts >> Dễ đọc là 1 điểm cộng + +#### Perl + +> There is more than one way to do it. + +#### Python + +> There is more than one way to do it. But, there should be one - and preferable one - obvious way to do it. + +Tham khảo [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) + + +### 1.4. Vì sao nên dùng Python + +In ra `Hello, World!` với các ngôn ngữ: + +#### C ++ +```C++ +#include + +int main() +{ + std::cout << "Hello, world!"; + return 0; +} +``` + +### C# +```C# +using System; +class Program +{ + public static void Main(string[] args) + { + Console.WriteLine("Hello, world!"); + } +} +``` + +### Java +```Java +class HelloWorld { + public static void main(String[] args) { + System.out.println("Hello, World!"); + } +} +``` + +### Python +```Python +print("Hello, World!"); +``` + +Nguồn tài liệu: +- Thư viện để phân tích dữ liệu: Pandas, Numpy, Matplotlib. +- Python thuần tuý: Euler project, Python Module of the week. +- Web với Python: Flask. +- Automate với Python: Sách Automate the boring stuff with Python. + +Để bắt đầu bài học với Python, chúng ta sẽ cùng nhau thực thi chương trình đầu tiên `print('Hello, world')`. Lưu ý, ta có thể nhấn tổ hợp phím `Shift Return` (MacOS) hoặc `Shift Enter` (Windows, Ubuntu) để thực thi câu lệnh trong cell code. + + +```python +print('Hello, world!') +``` + + Hello, world! + + +Dòng chú thích (Comments) là các câu giải thích đoạn mã để con người có thể đọc được. Nó cung cấp một số thông tin hoặc giải thích về những gì mỗi phần của một chương trình thực hiện. Dòng chú thích bị trình biên dịch và thông dịch bỏ qua. + +Python hỗ trợ chú thích một dòng: + + +```python +# Print Hello, World! on the screen +print("Hello, World!") +``` + + Hello, World! + + + +```python +print("Hello, World!") # Print Hello, World! on the screen +``` + + Hello, World! + + +Để chú thích nhiều dòng, bạn có thể chèn `'''` hoặc `"""`cho mỗi dòng: + + +```python +''' +Use print() function +to print Hello, World! on the screen +''' +print("Hello, World!") +``` + + Hello, World! + + +Ok, bây giờ chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu sâu hơn về các thành phần cơ bản trong Python nha. + +## 2. Các thành phần cơ bản trong Python + +### 2.1. Biến (Variables) + +Khái niệm biến chắc hẳn không còn xa lạ gì với các bạn từ những ngày cấp 2, cấp 3. Khi ta làm các bài toán đại số, các bạn luôn phải chạm mặt các biến như là biến x, y,... Trong lập trình, biến là tên của một vùng trong bộ nhớ RAM, được sử dụng để lưu trữ thông tin. Khi một biến được khai báo, một vùng trong bộ nhớ sẽ dành cho các biến. + +Tại sao chúng ta cần sử dụng biến? + + +```python +5233255324824524012138 * 523209168801482034 # nhân hai số +``` + + + + + 2738087168627369076568435079514204928692 + + + + +```python +2738087168627369076568435079514204928692 + 3140713 # lấy kết quả phép tính trên tiếp tục thực hiện cộng hai số +``` + + + + + 2738087168627369076568435079514208069405 + + + +Từ ví dụ trên, ta có thể thấy rằng những con số với nhiều chữ số gây khó khăn trong việc sử dụng vì chúng có quá nhiều chữ số, đôi lúc chúng ta cũng có thể vô tình gây sai lệnh giá trị. Để tránh điều này xảy ra, ta có thể nhờ tới sự giúp đỡ của các biến để lưu trữ dữ liệu và lấy ra để tính toán được thuận tiện và chính xác hơn. + +#### 2.1.1 Khởi tạo biến + +Để khai báo biến trong Python thì mọi người sử dụng cú pháp `tên_biến = giá_trị`, trong đó: +- `tên_biến`: tên của biến mà các bạn muốn đặt. +- `giá_trị` : giá trị của biến mà bạn muốn gán. +- `=`: phép gán. + + +```python +x = 5233255324824524012138 # gán giá trị 5233255324824524012138 cho biến x +y = 523209168801482034 # gán giá trị 523209168801482034 cho biến y +z = 3140713 # gán giá trị 3140713 cho biến z +x * y + z +``` + + + + + 2738087168627369076568435079514208069405 + + + +Dễ thấy cùng 1 kết quả tương tự, dùng biến giúp ta dễ dàng tính toán, giảm thiểu tỉ lệ sai lệnh giá trị hơn khi không sử dụng tới biến. Ta có thể khai báo mỗi biến 1 dòng như trên hoặc khai báo chúng trên cùng 1 dòng. + + +```python +x , y , z = 5233255324824524012138, 523209168801482034, 3140713 +x * y + z +``` + + + + + 2738087168627369076568435079514208069405 + + + +Một số lưu ý khi đặt tên biến: +- Tên của biến có thể bắt đầu với các kí tự hoặc dấu `_` nhưng không được bắt đầu bằng số. +- Tên biến phân biệt chữ hoa chữ thường: `Num`, `NUM`,`num` là 3 tên biến khác nhau. +- Tên biến không được trùng với các từ khóa của Python. + +#### 2.1.2 Các kiểu dữ liệu + +Với Python, khi ta khai báo một biến thì kiểu dữ liệu của biến sẽ tự động được nhận biết. Vì vậy, ta cũng không phải quá vất vả khi khai báo 1 biến. Mặc định, Python có các kiểu dữ liệu cơ bản sau: + +|Kiểu dữ liệu|Ý nghĩa|Ví dụ| +|-|-|-| +|`int`|Kiểu số nguyên (không có chứa dấu chấm thập phân)|`11`, `-15`| +|`float`|Kiểu số thực (có chứa dấu chấm thập phân)|`3.14`, `4.02`| +|`complex`|Kiểu số phức|`1 + 2j`, `3 - 4j`| +|`str`|Kiểu chuỗi|`'MCI'`,`'Python'`| +|`bool`|Kiểu luận lý|`TRUE`, `FALSE`| + +#### 2.1.3 Kiểm tra kiểu dữ liệu của biến + +Để kiểm tra kiểu dữ liệu giá trị của một biến đã khởi tạo, ta sử dụng hàm `type()` +- Cú pháp: `type(tên_biến)` + + +```python +type(x) # số nguyên +``` + + + + + int + + + + +```python +float_number = 3.14 # số thực +type(float_number) +``` + + + + + float + + + + +```python +# type = 0 # Không nên gán như thế này +``` + +#### 2.1.4 Ép kiểu dữ liệu +Python hỗ trợ chuyển đổi kiểu dữ liệu của một biến x (casting) qua 1 số hàm cơ bản sau: + +|Cú pháp| Ý nghĩa| +|-|-| +|`float(x)`| chuyển đổi sang kiểu số thực| +|`int(x)` | chuyển đổi sang kiểu số| +|`str(x)` | chuyển đổi sang dạng chuỗi| +|`complex(x)`| chuyển đổi sang kiểu phức hợp| +|`tuple(x)`| chuyển đổi sang kiểu Tuple| +|`dict(x)` | chuyển đổi sang kiểu Dictionary| +|`hex(x)` | chuyển đổi sang hệ 16| +|`oct(x)` | chuyển đổi sang hệ 8| +|`chr(x)` | chuyển đổi sang dạng ký tự| + +Ví dụ: + + +```python +x = 3.14 +int(x) +``` + + + + + 3 + + + + +```python +complex(x) +``` + + + + + (3.14+0j) + + + + +```python +str(x) +``` + + + + + '3.14' + + + +### 2.2. Toán tử số học + +|Phép toán|Biểu thức|Ý nghĩa | +|-|-|-| +|+|`x + y`|Phép cộng| +|-|`x - y`|Phép trừ| +|*|`x * y`|Phép nhân| +|/|`x / y`|Phép chia| +|%|`x % y`|Phép chia lấy phần dư| +|//|`x // y`|Phép chia làm tròn xuống| +|**|`x ** y`|Phép mũ| + +Ví dụ: + + +```python +x, y = 11, 3 +``` + + +```python +print(' x + y =',x + y, + '\n x - y =',x - y, + '\n x * y =',x * y, + '\n x / y =',x / y , + '\n x % y =',x % y, + '\n x // y =',x // y, + '\n x ** y = ',x ** y, + '\n x ** (1/2) =',x ** (1/2)) +``` + + x + y = 14 + x - y = 8 + x * y = 33 + x / y = 3.6666666666666665 + x % y = 2 + x // y = 3 + x ** y = 1331 + x ** (1/2) = 3.3166247903554 + + +Ngoài ra, ta có thể tận dụng thư viện `math` để tính toán + + +```python +import math +print(math.ceil(3.14)) # làm tròn lên +print(math.floor(3.14)) # làm tròn xuống +``` + + 4 + 3 + + + +```python +round(3.54) +``` + + + + + 4 + + + +### 2.3. Toán tử luận lý + +Để thực hiện các phép toán luận lý trong python, ta có thể sử dụng các toán tử luận lý dưới đây: + +|Toán tử|Biểu thức|Ý nghĩa| +|-|-|-| +|AND|`X and Y`|True nếu cả X và Y đều đúng| +|OR |`X or Y`|True nếu ít nhất một trong hai vế X hoặc Y đúng| +|NOT|`not X`|True nếu X sai và False nếu X đúng| +|XOR|`bool(Y) ^ bool(Y)`|True nếu X và Y khác giá trị và False nếu ngược lại| + +Phép toán luận lý sẽ kiểm tra hai vế của toán tử là đúng hay sai và kết hợp chúng lại để đưa ra kết quả. Kết quả của phép toán luận lý là kiểu boolean trong Python với hai giá trị là True (đúng) hoặc False (sai). + + +```python +True and False +``` + + + + + False + + + + +```python +True or False +``` + + + + + True + + + + +```python +True and not False or (True and False) +``` + + + + + True + + + +### 2.4. Toán tử điều kiện + +|Toán tử| Biểu thức| Ý nghĩa| +|-|-|-| +|<| `x < y` |So sánh giá trị x có nhỏ hơn y hay không| +|>| `x > y `|So sánh giá trị x có lớn hơn y hay không| +|<=|`x <= y`|So sánh giá trị x có nhỏ hơn hoặc bằng y hay không| +|>=|`x >= y`|So sánh giá trị x có lớn hơn hoặc bằng y hay không| +|==|`x == y`|So sánh giá trị x có bằng y hay không| +|!=|`x != y`|So sánh giá trị x có khác y hay không| + +Tương tự toán tử luận lý, kết quả của phép toán điều kiện là kiểu boolean với hai giá trị là True (đúng) hoặc False (sai). + +Lưu ý trong Python, dấu `=` sử dụng cho phép gán, dấu `==` sử dụng cho phép so sánh. + + +```python +3 > 5 +``` + + + + + False + + + + +```python +1 != 2 +``` + + + + + True + + + + +```python +(5 == 6) or (9 >= 2) and (8 != 3) +``` + + + + + True + + + +### 2.5. Cấu trúc dữ liệu + +Cấu trúc dữ liệu (data structures) và giải thuật (algorithms) được xem là 2 yếu tố quan trọng nhất trong lập trình, đúng như câu nói nổi tiếng của Niklaus Wirth: + +`Programs = Data Structures + Algorithms` + +Như tên gọi của mình, cấu trúc dữ liệu cho phép ta tổ chức, sắp xếp, quản lý và lưu trữ dữ liệu sao cho đảm bảo việc truy cập dễ dàng hơn và sửa đổi hiệu quả hơn. Trong thực tế, cấu trúc dữ liệu có thể chia thành 2 nhánh: được định nghĩa sẵn chỉ lôi ra dùng thôi (built-in) và định nghĩa bởi người dùng (user-defined). + +![](https://sunway.edu.np/wp-content/uploads/2020/11/Blank-diagram-700x365.png) + +Trong nôi dụng bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào 4 cấu trúc dữ liệu: List, Dictionary, Tuple, và Set. + +|Cấu trúc dữ liệu| Cú pháp | Đặc điểm| +|-|-|-| +|List|`[]`,`list()`|có index, có thứ tự, có thể thay đổi| +|Dictionary|`{key:value}`|không trùng lặp| +|Tuple|`()`,`tuple()`|có index, có thứ tự, không thể thay đổi| +|Set|`{}`,`set`|không index, không trùng lặp, có thứ tự , có thể thay đổi| + +#### 2.5.1 List + +List là một danh sách các phần tử dữ liệu phân cách bởi dấu phẩy và được bao ngoài bởi dấu ngoặc vuông `[]`, có thể chứa 1 hoặc nhiều kiểu dữ liệu khác nhau từ 1 số cho đến 1 chuỗi được lưu theo 1 cách tuần tự. + +##### 2.5.1.0 Khai báo list + +- Cú pháp: `[value1, value2, ...]` + +Mỗi phần tử trong list đều được gán 1 vị trí, gọi là chỉ số index. Giá trị index bắt đầu từ 0 và tiếp tục cho đến phần tử cuối cùng được gọi là index dương (theo chiều từ trái qua phải). Ngoài ra, ta có thể sử dụng index phủ định bắt đầu từ -1 cho phép bạn truy cập các phần tử từ cuối cùng đến đầu tiên (theo chiều từ phải qua trái). + + + +```python +li = [1 , 2, "Python", 3.14] +# 0 1 2 3 -> index từ trái sang phải +# -4 -3 -2 -1 -> index từ phải sang trái +li +``` + + + + + [1, 2, 'Python', 3.14] + + + + +```python +len(li) +``` + + + + + 4 + + + +##### 2.5.1.1 Truy xuất phần tử trong list + +Như đề cập ở trên, mỗi phần tử trong List sẽ có một vị trí nhất định tương ứng với một con số index, bắt đầu từ số 0 và tăng dần từ trái qua phải. Chúng ta có thể truy xuất đến các phần tử trong danh sách với cú pháp: `tên_list[index]` + + +```python +li[0] +``` + + + + + 1 + + + + +```python +li[1:3] +``` + + + + + [2, 'Python'] + + + +Mỗi phần tử bên trong list cũng có thể là 1 list con, khi đó mỗi list con cũng có 1 index duy nhất. + + +```python +li1 = [1, [1,2,3], 3.14, 'Hn'] +li1[1] +``` + + + + + [1, 2, 3] + + + + +```python +li1[1][0] +``` + + + + + 1 + + + + +```python +li[0] = 3.14 +li +``` + + + + + [3.14, 2, 'Python', 3.14] + + + +##### 2.5.1.2 Các hàm cơ bản với List + +Để biết có những hàm có sẵn nào hỗ trợ cho cấu trúc dữ liệu list, ta sử dụng câu lệnh dưới đây: + + +```python +[method for method in dir(li) if not method.startswith('_')] +``` + + + + + ['append', + 'clear', + 'copy', + 'count', + 'extend', + 'index', + 'insert', + 'pop', + 'remove', + 'reverse', + 'sort'] + + + +Các hàm này được chia thành 2 loại: +- Gán giá trị trực tiếp vào biến và không trả về cái gì +- Trả về giá trị và cần gán giá trị đó vào 1 biến mới + +Dưới đây là 1 số ví dụ về các hàm kể trên: + +|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị| +|-|-|-| +|`append()`|Thêm một phần tử vào vị trí cuối cùng trong list|Không| +|`clear()`|Xóa sạch các phần tử trong list|Không| +|`copy()`|Sao chép toàn bộ list|Có| +|`count()`|Đếm số lần một phần tử xuất hiện trong list|Có| +|`extend()`|Kết hợp list với một list khác|Không| +|`index()`|Trả về vị trí phần tử trong list|Có| +|`insert()`|Chèn một phần tử vào list tại vị trí cho trước|Không| +|`pop()`|Loại bỏ phần tử ở vị trí index cho trước trong list|Không| +|`remove()`|Loại bỏ một phần tử khỏi list|Không| +|`reverse()`|Đảo ngược thứ tự các phần tử trong list|Không| +|`sort()`|Sắp xếp các phần tử trong list|Không| + + +```python +li.append(10) +li +``` + + + + + [3.14, 2, 'Python', 3.14, 10] + + + + +```python +li.clear() +li +``` + + + + + [] + + + + +```python +li = [1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c'] +li.copy() +``` + + + + + [1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c'] + + + + +```python +li.count('Hanoi') +``` + + + + + 1 + + + + +```python +li.extend([1,2,3]) +li +``` + + + + + [1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3] + + + + +```python +li.index(3) +``` + + + + + 7 + + + + +```python +li.insert(10,0) +li +``` + + + + + [1, 2, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3, 0] + + + + +```python +li.pop(1) +li +``` + + + + + [1, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3, 0] + + + + +```python +li.remove(0) +li +``` + + + + + [1, 'Hanoi', 2.14, 'c', 1, 2, 3] + + + + +```python +li = [1, 9, 2,0] +li.sort() +li +``` + + + + + [0, 1, 2, 9] + + + + +```python +li.reverse() +li +``` + + + + + [9, 2, 1, 0] + + + +Đố vui: +- Hàm `extend()` và hàm `append()` khác gì nhau? +- Hàm `remove()` and `pop()` khác gì nhau? + +#### 2.5.2 Tuple + +Tuple là 1 cấu trúc dữ liệu gần tương tự như list trong Python, tuy nhiên tuple là 1 danh sách bất biến, không thể thay đổi nội dung. Tuple có tốc độ xử lý nhanh hơn list, do tuple được lưu trữ một khối bộ nhớ xác định còn list thì thường xuyên phải thay đổi không gian lưu trữ. Chính vì vậy, với những dữ liệu dạng hằng số, dữ liệu không thay đổi theo thời gian, tuple là 1 sự lựa chọn hoàn hảo. Ngoài ra, tuple còn được sử dụng làm khóa trong dictionary, một cấu trúc dữ liệu ta sẽ được tìm hiểu trong phần sau. + +##### 2.5.2.0 Khai báo tuple + +- Cú pháp: `(value1, value2, ...)` + + +```python +tup = (1, 2, 3.14, 'Vietnam') +tup +``` + + + + + (1, 2, 3.14, 'Vietnam') + + + +##### 2.5.2.1 Các hàm cơ bản trong tuple + +|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị| +|-|-|-| +|`count()`|Đếm số lần một phần tử xuất hiện trong tuple|Có| +|`index()`|Trả về vị trí phần tử trong tuple|Có| + + +```python +[method for method in dir(tup) if not method.startswith('_')] +``` + + + + + ['count', 'index'] + + + + +```python +tup.count(3.14) +``` + + + + + 1 + + + + +```python +tup.index(2) +``` + + + + + 1 + + + +#### 2.5.3 Set + +Set là danh sách không theo thứ tự các phần tử không trùng nhau nằm trong hai dấu ngoặc nhọn `{}` hoặc được khởi tạo bằng `set()`. Set có hỗ trợ các tính toán tổ hợp như là phép toán giao, phép toán hợp, phép đối xứng, phép loại trừ... + +##### 2.5.3.0 Khai báo set + +- Cú pháp: `{value1, value2, ...}` + + + +```python +s = {1, 1, 1, 2, 3} +s +``` + + + + + {1, 2, 3} + + + + +```python +s.difference() +``` + + + + + {1, 2, 3} + + + +##### 2.5.3.1 Các hàm cơ bản trong set + +|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị| +|-|-|-| +|`add()`|Thêm một phần tử vào vị trí cuối cùng trong set|Không| +|`clear()`|Xóa sạch các phần tử trong set|Không| +|`copy()`|Sao chép toàn bộ set|Có| +|`A.difference(B)`|Phép trừ sẽ trả về một tập hợp các giá trị chỉ có ở set A hoặc set B|Có| +|`A.difference_update(B)`|Xóa các thành phần tồn tại trong cả hai bộ của set A|Không| +|`discard()`|Xoá phần tử trong set|Có| +|`A.intersection(B)`|Phép giao giữa 2 set|Có| +|`A.intersection_update(B)`|Loại bỏ các thành phần không có trong cả 2 set|Không| +|`A.isdisjoint(B)`|Trả về True nếu 2 set là tập hợp rời rạc|Có| +|`A.issubset(B)`|Trả về True nếu tất cả các item của set A đều có trong set B, False nếu ngược lại|Có| +|`A.issuperset(B)`|Trả về True nếu tất cả các item của set B đều có trong set A, False nếu ngược lại|Có| +|`pop()`|Loại bỏ phần tử ở vị trí index cho trước|Không| +|`remove()`|Loại bỏ một phần tử |Không| +|`A.symmetric_difference(B)`|Phép đối xứng trả về tập hợp những giá trị có trong set A không có trong set B và ngược lại|Có| +|`A.symmetric_difference_update(B)`|Xóa các thành phần có trong cả hai nhóm và chèn các mục không có trong cả hai nhóm|Có| +|`A.union(B)`|Phép hợp của 2 set|Có| +|`update()`|Thêm phần tử|Không| + + +Để có thể nắm được ý nghĩa của các hàm trong set hay bất kì cấu trúc dữ liệu nào, ta có thể tận dụng `docstring` hoặc `help()`. + + + +```python +[method for method in dir(s) if not method.startswith('_')] +``` + + + + + ['add', + 'clear', + 'copy', + 'difference', + 'difference_update', + 'discard', + 'intersection', + 'intersection_update', + 'isdisjoint', + 'issubset', + 'issuperset', + 'pop', + 'remove', + 'symmetric_difference', + 'symmetric_difference_update', + 'union', + 'update'] + + + + +```python +s = {1, 1, 1, 2, 3} +s1 = {2,3,4,5} +``` + + +```python +s.difference(s1) +``` + + + + + {1} + + + + +```python +s1.difference(s) +``` + + + + + {4, 5} + + + + +```python +s.intersection(s1) +``` + + + + + {2, 3} + + + + +```python +s.symmetric_difference(s1) +``` + + + + + {1, 4, 5} + + + +#### 5.4 Dictionary + +##### 5.4.0 Khai báo dictionary + +Để khai báo một dictionary chúng ta dùng cặp dấu `{}` theo cú pháp sau: +- Cú pháp: `{key1:value1, key2:value2,...}` + +Lưu ý: +- Các phần tử đều phải có key. +- Key chỉ có thể là số hoặc chuỗi. +- Key phải là duy nhất, nếu không nó sẽ nhận giá trị của phần tử có key được xuất hiện cuối cùng. +- Key khi đã được khai báo thì không thể đổi được tên. +- Key có phân biệt hoa thường. + + +```python +my_dict = {} +``` + + +```python +my_dict1 = {'language1':'Java', 'language2':'Python', 'language3':'C++'} +my_dict1 +``` + + + + + {'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'C++'} + + + +##### 5.4.1 Truy xuất các phần tử trong dictionary + + +```python +my_dict1['language1'] +``` + + + + + 'Java' + + + + +```python +my_dict1['language4'] = 'C' # dict_name[key] = value +``` + +Dictionary có thể lồng trong dictionary + + +```python +my_dict2 = {'name':'Zootpi', + 'info':{'age':1, + 'sex':'unknown'}} +``` + + +```python +my_dict2['info']['sex'] +``` + + + + + 'unknown' + + + +##### 2.5.4.2 Các hàm cơ bản trong dictionary + +|Tên hàm|Ý nghĩa|Trả về giá trị| +|-|-|-| +|`clear()`|Xóa sạch các phần tử|Không| +|`copy()`|Sao chép các phần tử|Có| +|`fromkeys()`|Tạo ra một dictionary với các khóa và giá trị được chỉ định|Có| +|`get()`|Trả về giá trị của khóa được chỉ định|Có| +|`items()`| Trả về danh sách chứa bộ giá trị cho mỗi cặp giá trị khóa|Có| +|`keys()`|Trả về danh sách chứa các key của dictionary|Có| +|`pop()`|Loại bỏ phần tử có key được chỉ định|Không| +|`popitem()`|Xóa cặp key-value được chèn cuối cùng|Không| +|`setdefault()`|Trả về giá trị của key được chỉ định. Nếu key không tồn tại: hãy chèn key, với giá trị được chỉ định|Không| +|`update()`|Cập nhật dictionary với các cặp key-value được chỉ định|Không| +|`values()`| Trả về danh sách tất cả các value trong từ điển |Có| + + +```python +[method for method in dir(my_dict1) if not method.startswith('_')] +``` + + + + + ['clear', + 'copy', + 'fromkeys', + 'get', + 'items', + 'keys', + 'pop', + 'popitem', + 'setdefault', + 'update', + 'values'] + + + + +```python +x = ('key1', 'key2', 'key3') +y = 0 +dict.fromkeys(x, y) +``` + + + + + {'key1': 0, 'key2': 0, 'key3': 0} + + + + +```python +my_dict1.get('language2') +``` + + + + + 'Python' + + + + +```python +my_dict1.items() +``` + + + + + dict_items([('language1', 'Java'), ('language2', 'Python'), ('language3', 'C++'), ('language4', 'C')]) + + + + +```python +my_dict1.keys() +``` + + + + + dict_keys(['language1', 'language2', 'language3', 'language4']) + + + + +```python +my_dict1.pop('language4') +``` + + + + + 'C' + + + + +```python +my_dict1 +``` + + + + + {'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'C++'} + + + + +```python +my_dict1.popitem() +``` + + + + + ('language3', 'C++') + + + + +```python +my_dict1 +``` + + + + + {'language1': 'Java', 'language2': 'Python'} + + + + +```python +my_dict1.setdefault('language3') +``` + + +```python +my_dict1 +``` + + + + + {'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': None} + + + + +```python +my_dict1.update({'language3':'Ruby'}) +``` + + +```python +my_dict1 +``` + + + + + {'language1': 'Java', 'language2': 'Python', 'language3': 'Ruby'} + + + + +```python +my_dict1.values() +``` + + + + + dict_values(['Java', 'Python', 'Ruby']) + + + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Python**: Ngôn ngữ lập trình bậc cao, thông dịch, đa năng +- **Tôn chỉ Python**: The Zen of Python - 19 nguyên tắc thiết kế +- **Các thành phần cơ bản**: + - Biến và kiểu dữ liệu (int, float, str, bool) + - Toán tử số học, luận lý, điều kiện + - Cấu trúc dữ liệu: List, Tuple, Set, Dictionary +- **Ép kiểu dữ liệu**: int(), float(), str(), bool() + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Python là dynamic typing - không cần khai báo kiểu dữ liệu +- List có thể thay đổi (mutable), Tuple không thể thay đổi (immutable) +- Dictionary sử dụng key-value pairs để lưu trữ dữ liệu +- Set tự động loại bỏ phần tử trùng lặp + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử tạo các cấu trúc dữ liệu sau: +- Một list chứa tên 5 người bạn +- Một dictionary lưu thông tin cá nhân (tên, tuổi, thành phố) +- Một set chứa các số nguyên tố nhỏ hơn 20 + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Ở bài tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về vòng lặp, câu điều kiện, cũng như cách viết 1 hàm trong Python. diff --git a/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.md b/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.md new file mode 100644 index 00000000..c6525504 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/05.foundation-part2.md @@ -0,0 +1,546 @@ +# Bài 3: Giới thiệu về PYTHON (tiếp) + +![](https://laptrinhcanban.com/python/nhap-mon-lap-trinh-python/gioi-thieu-python/python-la-gi/Python.jpg) + +Trong bài viết trước, chúng ta đã nắm được về các thành phần cơ bản trong Python bao gồm biến, các phép tính, các toán tử, cũng như làm quen với kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu cơ bản. Trong bài viết này, Zootopi sẽ cùng các bạn tìm hiểu về cách vận hành cũng như thứ tự thực thi của các đoạn mã 1 chương trình thông qua câu lệnh điều kiện, vòng lặp. Bên cạnh đó, Zootopi sẽ làm quen với hàm và cách để tạo ra hàm thông thường, hàm vô danh, và bao hàm. + +## 1. Câu lệnh tuần tự + +Trong Python, các câu lệnh ta viết được thực thi một cách tuần tự từ trên xuống dưới, ví dụ: + + +```python +print('Hello') +print('everyone') +print('!') +``` + + Hello + everyone + ! + + +Trong ví dụ trên, 3 hàm `print()` là 3 hàm độc lập với nhau. Khi ta thực thi các câu lệnh này, máy tính sẽ dịch và trả về kết quả các câu lệnh này theo thứ tự chúng xuất hiện trong cell code. Câu lệnh nào xuất hiện trước sẽ trả về kết quả trước và nó sẽ chạy và trả về kết quả cho đến khi hết các dòng lệnh hoặc cho đến khi gặp lỗi. + +***Đố vui***: In ra kết quả như sau: +``` +* +** +*** +**** +***** +``` + +Để giải bài đố vui này, ta có thể có 1 số phương pháp như sau: + +- Cách 1: + + +```python +print('*') +print('**') +print('***') +print('****') +print('*****') +``` + + * + ** + *** + **** + ***** + + +- Cách 2: + + +```python +print('*') +print('*'*2) +print('*'*3) +print('*'*4) +print('*'*5) +``` + + * + ** + *** + **** + ***** + + +- Cách 3: + + +```python +print('*\n**\n***\n****\n*****') +``` + + * + ** + *** + **** + ***** + + +Có thể thấy các dòng cần in ra có cùng 1 đặc trưng như sau: +- Các dòng đều chứa kí tự `*` +- Số kí tự `*` của dòng sau nhiều hơn dòng trước 1 đơn vị. + +Vậy liệu có cách nào để ta có thể thực hiện được bài đố vui trên chỉ với 1 hoặc 2 dòng lệnh ngay cả khi số lượng dòng cần in ra theo đặc trưng trên nhiều hơn? Hãy cùng nhau đến với vòng lặp. + +## 2. Vòng lặp + +### 2.1. Vòng lặp `for` + +`for` là 1 kiểu vòng lặp cho phép ta lặp lại các xử lý trong chương trình với một số lần cụ thể. + +- Cú pháp: +``` +for value in iterable: + business logic +``` + +hoặc + +``` +for index in range(len(iterable)): + business logic +``` + +Trong đó `iterable` là những cấu trúc dữ liệu có một hoặc nhiều phần tử như `List`,`Tuple`,`Set`, `Dictionary`,... + +Ở ví dụ phần 1, ta có thể sử dụng hàm `range()` để tạo ra 1 dãy số tương ứng với `iterable` trong cú pháp. Ví dụ, `range(10)` sẽ tạo một dãy số từ 0 đến 9 (10 số). + + +```python +print(list(range(10))) # list chạy từ 0 đến 10 (không bao gồm 10) +print(list(range(2,10))) # list chạy từ 2 đến 10 (không bao gồm 10) +print(list(range(2,10,2))) # list chạy từ 2 đến 10 (không bao gồm 10), cách nhau 2 đơn vị +print(len(range(2,10,2))) # độ dài của range(2,10,2) +``` + + [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] + [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] + [2, 4, 6, 8] + 4 + + + +```python +# Cách 1 +li = list(range(6)) +for value in li: + print('*'*value) +``` + + + * + ** + *** + **** + ***** + + + +```python +# Cách 2 +for index in range(len(li)): + print('*'*li[index]) +``` + + + * + ** + *** + **** + ***** + + +**Bài tập**: + +Cho 1 danh sách `li` gồm 10 phần tử từ 1 đến 10, trả về danh sách mới `li1` sao cho mỗi phần tử trong `li1` là bình phương của phần tử có trong `li` sử dụng `for`. + + +```python +li = list(range(1,11)) # tạo 1 list gồm 10 phần tử từ 1 đến 10 và gán vào biến li +li1 = [] # khởi tạo 1 list rỗng gán vào biến li1 +for val in li: # với từng giá trị trong biến li + li1.append(val**2) # nối giá trị bình phương của phần tử trong li vào li1 +print(li) +print(li1) +``` + + [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] + [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] + + + +```python +li1 = [] #khởi tạo 1 list rỗng gán vào biến li1 +for idx in range(len(li)): # với từng index các phần tử trong biến i + li1.append(li[idx]**2) # nối giá trị bình phương của phần tử trong li vào li1 +print(li) +print(li1) +``` + + [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] + [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] + + +Thông thường, nếu số lần lặp là cố định thì vòng lặp `for` khuyến khích sử dụng, còn nếu số lần lặp không cố định thì nên sử dụng vòng lặp `while` dưới đây. + +### 2.2. Vòng lặp `while` + +- Cú pháp +``` +while condition(True/False): + business logic +``` + + +```python +i = 0 +while i < 6: + print('*'*i) + i += 1 +``` + + + * + ** + *** + **** + ***** + + +**Bài tập**: + +Cho 1 danh sách `li` gồm 10 phần tử từ 1 đến 10, trả về danh sách mới `li1` sao cho mỗi phần tử trong `li1` là bình phương của phần tử có trong `li` sử dụng `while`. + + +```python +li = list(range(1,11)) # tạo 1 list gồm 10 phần tử từ 1 đến 10 và gán vào biến li +li1 = [] # khởi tạo 1 list rỗng gán vào biến li1 +index = 0 +while index < len(li): # với giá trị của index nhỏ hơn độ dài biến li + li1.append(li[index]**2) # nối giá trị bình phương của phần tử trong li vào li1 + index += 1 +print(li) +print(li1) +``` + + [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] + [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] + + +## 3. Câu lệnh điều kiện + +Câu lệnh điều kiện trong Python sẽ thực thi các tính toán hoặc hành động tùy thuộc vào điều kiện ràng buộc là đúng hay sai. Các điều kiện ràng buộc này được mô tả thông qua toán tử so sánh và toán tử luận lý chúng ta đã học trong bài trước. Nếu kết quả của các phép so sánh hoặc luận lý này là True, các khối `business logic` bên trong kết quả đó mới được thực hiện. + +- Cú pháp: +``` +if condition(True/False): + business logic +elif condition(True/False): # --> optional + business logic +elif condition(True/False): # --> optional + business logic +elif condition(True/False): # --> optional + business logic + .... +else: + business logic # --> optional +``` + + +```python +x = 5 +y = 5 +if x < y: + print("x is smaller than y") # câu lệnh này không được thực thi vì x < y == False +elif x > y: + print("x is larger than y") # câu lệnh này không được thực thi vì x > y == False +else: + print("x is equal to y") # câu lệnh này không được thực thi vì x > y == True +``` + + x is equal to y + + +## 4. Hàm + +Hàm (function) là một khối lệnh đặc biệt có thể gọi để sử dụng ở các nơi khác nhau trong chương trình. Hàm còn có một tác dụng vô cùng quan trọng nữa là tránh việc phải lặp lại code để thực thi những tác vụ tương tự nhau, từ đó giúp cho ta có thể viết mã gọn hơn và đặc biệt có thể tái sử dụng cũng như quản lý mã nguồn chương trình dễ dàng hơn. + +Trong bài học trước, chúng ta đã làm quen với một số hàm có sẵn. Vậy để có thể tạo ra 1 hàm tự định nghĩa thì làm như thế nào? Ta cùng tham khảo cú pháp dưới đây: + +- Cú pháp +``` +def function_name(arg1, arg2, ...): + business logic + return #--> optional +``` + +Lưu ý: +- `arg` là các tham số truyền vào hàm. Một hàm có thể có 0, 1 hoặc nhiều tham số và các tham số này được ngăn cách nhau bởi dấu phẩy. +- Các biến và tham số của hàm chỉ có phạm vi trong hàm. Thời gian tồn tại của biến là khoảng thời gian mà biến đó xuất hiện trong bộ nhớ. Khi hàm được thực thi thì biến sẽ tồn tại. Biến bị hủy khi chúng ta thoát khỏi hàm. Hàm không nhớ giá trị của biến trong những lần gọi hàm trước đó. +- `return` dùng để trả về một giá trị (hoặc một biểu thức), hoặc đơn giản là trả về "không gì cả". Khi lệnh `return` được thực thi, hàm sẽ kết thúc. Tuy nhiên, `return` là lệnh không bắt buộc phải có trong thân hàm. + + +```python +def print_asterisk(number): + for i in range(number): + print('*'*i) +``` + + +```python +print_asterisk(6) +``` + + + * + ** + *** + **** + ***** + + +**Bài tập**: + +Viết 1 hàm tìm giá trị lớn nhất của 1 list các số nguyên. + + +```python +def max_list(li): + return max(li) +``` + + +```python +def max_list1(li): + max_num = 0 + for value in li: + if max_num < value: + max_num = value + return max_num +``` + + +```python +max_list([1,2,99,6]) +``` + + + + + 99 + + + + +```python +max_list1([1,2,99,6]) +``` + + + + + 99 + + + +Lưu ý, ta có thể thêm mô tả về hàm bằng cách sử dụng `'''` hoặc `"""` như cách ta viết chú thích trên nhiều dòng ở vị trí giữa `def function_name()` và `business logic`. + + +```python +def max_list(li): + """ + Return maximum number of a list + """ + return max(li) +``` + +Ngoài ra, trong Python ta có 1 khái niệm hàm khác, đó là **Hàm vô danh**. Nếu các hàm bình thường được định nghĩa bằng cách sử dụng từ khóa `def` và có tên hàm, thì hàm vô danh được định nghĩa bằng cách sử dụng từ khóa `lambda`. Đó cũng là lí do mà hàm vô danh còn được gọi là hàm Lambda. +- Cú pháp: +`lambda parameters: business logic` + +Lưu ý, hàm vô danh có thể có nhiều tham số nhưng chỉ có 1 biểu thức trả về. +Khi bạn muốn biểu diễn các hàm số đơn giản một cách ngắn gọn hơn, hàm vô danh là 1 sự lựa chọn hoàn hảo. Tuy nhiên, khi muốn xây dựng các hàm số phức tạp với nhiều biểu thức và phép tính toán khác nhau thì hàm bình thường sẽ là sự lựa chọn tốt hơn. + + + + +```python +def square(x): + return x**2 +``` + + +```python +square1 = lambda x : x**2 +``` + + +```python +square(2) +``` + + + + + 4 + + + + +```python +square1(2) +``` + + + + + 4 + + + + +```python +li = list(range(1,11)) +li1 = list(map(lambda a: a**2 , li)) +print(li) +print(li1) +``` + + [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] + [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] + + +## 5. Bao hàm + +Bao hàm (Comprehension) là một tính năng tuyệt vời của Python giúp bạn giảm được nhiều dòng code và cách tạo ra dữ liệu mới (kiểu list/set/tuple/dictionary) dựa vào dữ liệu cũ theo một điều kiện nào đó chỉ trong 1 dòng. Dữ liệu mới có thể ở cấu trúc dữ liệu list, set, tuple, hoặc dictionary tuy theo cú pháp định nghĩa. Không chỉ giúp ta có thể viết mã ngắn gọn hơn, tốc độ xử lý trên cùng 1 tác vụ cũng chứng minh sử dụng bao hàm nhanh hơn. + +- Cú pháp: + - List comprehension: `[expression for variable in iterable]` + - Set comprehension: `{expression for variable in iterable}` + - Tuple comprehension: `tuple(expression for variable in iterable)` + - Dictionary comprehension: `{key:value for variable in iterable]` + +Lưu ý: ta có thể thêm các điều kiện thông qua câu lệnh điều kiện `if else` với bao hàm, ví dụ cú pháp với list comprehension: +- `[expression for variable in iterable if condition]` +hoặc +- `[expression if condition else else-expression for variable in iterable ]` + + +```python +def square_list(li): + ''' + Hàm tính bình phương từng phần tử trong 1 danh sách + Trả về 1 danh sách mới chứa bình phương từng phần tử + ''' + li1 = [] + for value in li: + li1.append(value**2) + return li1 + +def square_list1(li): + ''' + Hàm tính bình phương từng phần tử trong 1 danh sách + Trả về 1 danh sách mới chứa bình phương từng phần tử + ''' + li1 = [] + for value in li: + li1.append(square(value)) + return li1 + +def square_list2(li): + return [square(x) for x in li] +``` + + +```python +li = [1,2,3] +print(square_list(li)) # list comprehension +print(square_list1(li)) +print(square_list2(li)) +``` + + [1, 4, 9] + [1, 4, 9] + [1, 4, 9] + + + +```python +[square(x) for x in li if x%2 == 0] # list comprehension kết hợp điều kiện +``` + + + + + [4] + + + + +```python +[square(x) if x%2 == 0 else x for x in li ] # list comprehension kết hợp điều kiện +``` + + + + + [1, 4, 3] + + + + +```python +[square(x) if x%2 == 0 else x if x > 2 else 0 for x in li ] # list comprehension kết hợp điều kiện +``` + + + + + [0, 4, 3] + + + + +```python +{square(x) for x in li} # set comprehension +``` + + + + + {1, 4, 9} + + + + +```python +tuple(square(x) for x in li) # tuple comprehension +``` + + + + + (1, 4, 9) + + + + +```python +{x: square(x) for x in li} # dictionary comprehension +``` + + + + + {1: 1, 2: 4, 3: 9} + + + +Trong các bài tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu 1 số thư viện bổ trợ cho Python trong việc thao tác, xử lý, phân tích, và trực quan hoá dữ liệu. diff --git a/docs/tutorial/python/06.numpy.md b/docs/tutorial/python/06.numpy.md new file mode 100644 index 00000000..ad44d133 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/06.numpy.md @@ -0,0 +1,790 @@ +# Bài 4: Giới thiệu về NumPy + +![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/31/NumPy_logo_2020.svg/1200px-NumPy_logo_2020.svg.png) + +## 1. Giới thiệu + +### 1.1. Numpy là gì? + +NumPy (Numerical Python) là một thư viện Python mã nguồn mở được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Đây là tiêu chuẩn chung để làm việc với dữ liệu số bằng Python và là tiêu chuẩn cốt lõi của hệ sinh thái Python và PyData. NumPy API được sử dụng rộng rãi trong Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learning, scikit-image và hầu hết các gói Python khoa học và khoa học dữ liệu khác. + +`NumPy = multidimensional array + matrix data structures` + +Thư viện NumPy chứa các cấu trúc dữ liệu ma trận và mảng đa chiều (bạn sẽ tìm thấy thêm thông tin về điều này trong các phần sau). NumPy có thể được sử dụng để thực hiện nhiều phép toán khác nhau trên mảng. Nó bổ sung các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ vào Python để đảm bảo tính toán hiệu quả với các mảng và ma trận, đồng thời nó cung cấp một thư viện khổng lồ các hàm toán học cấp cao hoạt động trên các mảng và ma trận này. + +### 1.2. Cài đặt + +Để cài đặt thư viện NumPy trong môi trường ảo trên terminal (MacOS/Ubuntu) hoặc Anaconda Prompt (Windows), ta có thể thực hiện bằng 1 trong 2 cách dưới đây: +- Cách 1: Cài đặt khi tạo môi trường ảo thông qua câu lệnh `conda create -n hanh python=3.7 numpy` +- Cách 2: Cài đặt sau khi tạo xong môi trường ảo thông qua 1 trong 2 câu lệnh sau: + - `conda install numpy` + - `pip install numpy` + +Ngoài ra, ta cũng có thể cài đặt thư viện thẳng trong notebook bằng cách chạy 1 trong 2 câu lệnh sau trên cell code: + - `!conda install numpy` + - `!pip instal numpy` + +Để tìm hiểu xem `conda` và `pip` khác nhau như thế nào, các bạn có thể tham khảo tại [đây](https://www.anaconda.com/blog/understanding-conda-and-pip). + +### 1.3. Import thư viện + +Để có thể sử dụng NumPy và các hàm của nó, ta cần chạy câu lệnh sau: + +`import numpy as np` + +Chúng ta rút ngắn tên thư viện thành `np` để thuận tiện cho việc đọc code với NumPy. Đây là một quy ước được áp dụng rộng rãi mà bạn nên tuân theo để bất kỳ ai làm việc với code của bạn có thể dễ dàng hiểu nó. + + +```python +import numpy as np +``` + +### 1.4. Vì sao nên sử dụng NumPy? + +NumPy cung cấp cho bạn rất nhiều cách nhanh chóng và hiệu quả để tạo mảng (`array`) và thao tác dữ liệu số bên trong chúng. `list` có thể chứa các kiểu dữ liệu khác nhau, còn tất cả các phần tử trong `array` NumPy phải đồng nhất. Điều này cho phép các phép toán được thực hiện trên mảng sẽ cực kỳ kém hiệu quả nếu các mảng không đồng nhất. Cũng bởi vì thế, 1 `array` tiêu tốn ít bộ nhớ hơn, dẫn đến NumPy sử dụng ít bộ nhớ hơn nhiều để lưu trữ dữ liệu và nó cung cấp một cơ chế xác định các kiểu dữ liệu. Điều này cho phép mã được tối ưu hóa hơn nữa. + +NumPy có 2 tính chất chính: + +- **Vectorization**: + + +```python +[1, 2, 3] + [4, 5, 6] # Phép cộng 2 list là phép nối chuỗi phần tử +``` + + + + + [1, 2, 3, 4, 5, 6] + + + + +```python +import numpy as np +np.array([1,2,3]) + np.array([4,5,6]) +``` + + + + + array([5, 7, 9]) + + + +- **Broadcasting**: +![](https://i.stack.imgur.com/JcKv1.png) +*Reference*: [What is Numpy?](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html#whatisnumpy) + +## 2. Thực hành các hàm cơ bản trong NumPy + +### 2.0. Ôn tập kiến thức về mảng đa chiều + +Đôi khi bạn có thể nghe thấy 1 array được gọi là `ndarray`, viết tắt của `N-dimensional array`(mảng N-chiều). `N-dimensional array` chỉ đơn giản là 1 array với 1 hay nhiều chiều dữ liệu. + +![](https://fgnt.github.io/python_crashkurs_doc/_images/numpy_array_t.png) + +Khi làm việc với mảng đa chiều, ta sẽ gặp những thuật ngữ sau: +- Scalar: Mảng 0 chiều (0-D array) +- Vector: Mảng 1 chiều (1-D array) +- Matrix: Mảng 2 chiều (2-D array) +- Tensor: Mảng 3 chiều (3-D array) + +![](https://www.kdnuggets.com/wp-content/uploads/scalar-vector-matrix-tensor.jpg) + +### 2.1. Tạo 1 mảng (Create an array) +#### 2.1.1 Tạo 1 mảng 1 chiều + +Để tạo ra 1 NumPy `array`, ta có thể tận dụng hàm `np.array()` và truyền một list cho nó. + + +```python +arr = np.array([1,2,3]) # khởi tạo 1 array +arr +``` + + + + + array([1, 2, 3]) + + + + +```python +type(arr) # kiểm tra kiểu dữ liệu của biến arr +``` + + + + + numpy.ndarray + + + + +```python +def addition(arr1,arr2): + ''' + Sum of 2 arrays. + + Parameters + ---------- + arr1 : First array. + arr2 : Second array. + ''' + return arr1 + arr2 +``` + + +```python +addition(np.array([1,2]),np.array([2,6])) +``` + + + + + array([3, 8]) + + + +Tham khảo mã nguồn xây dựng nên thư viện này tại [NumPy github](https://github.com/numpy/numpy). + +**Đố vui: Array khác list ở chỗ nào?** + +**Đáp án**: `list` Python có thể chứa các kiểu dữ liệu khác nhau, còn tất cả các phần tử trong `array` NumPy phải đồng nhất. + +Có hai quy tắc cơ bản cho mọi mảng trong NumPy. +- Mọi phần tử trong mảng phải có cùng kiểu và kích thước (same type and size). +- Nếu các phần tử của mảng cũng là mảng thì các mảng bên trong đó phải có cùng kiểu và số phần tử với nhau. + + +```python +# list có thể chứa các phần tử thuộc các kiểu dữ liệu khác nhau +li = [1,2,'H'] +type(li[0]), type(li[1]), type(li[2]) +``` + + + + + (int, int, str) + + + + +```python +# casting về string với kiểu dữ liệu là unicode string < 21 characters, casting int + float về float +arr = np.array([1,2,'H']) +type(arr[0]), type(arr[1]), type(arr[2]) +``` + + + + + (numpy.str_, numpy.str_, numpy.str_) + + + +Từ ví dụ trên, ta có thể thấy NumPy không trả về lỗi, nhưng nó chuyển các số nguyên thành chuỗi để đáp ứng thuộc tính rằng mọi phần tử đều là cùng một loại. Loại ‘ trả về 1 giá trị như nhau + +x1 = np.random.randint(10, size=6) # mảng 1 chiều +x2 = np.random.randint(10, size=(3, 4)) # mảng 2 chiều +x3 = np.random.randint(10, size=(3, 4, 5)) # mảng 3 chiều +``` + +#### 2.1.5 Lưu và tải mảng + + +```python +np.savetxt('test.txt',arr_2d) #save array +np.loadtxt('test.txt') #load array +``` + +### 2.2. Đổi chiều array + +Ta có thể sử dụng `np.newaxis` và `np.expand_dims` để tăng kích thước của mảng hiện có của bạn. + + +```python +arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) +arr.ndim +``` + + + + + 1 + + + + +```python +arr1 = np.expand_dims(arr, axis=1) +arr1.ndim +``` + + + + + 2 + + + + +```python +arr2 = arr[np.newaxis, :] +arr2.ndim +``` + + + + + 2 + + + + +```python +arr.reshape(2,3) +``` + + + + + array([[1, 2, 3], + [4, 5, 6]]) + + + +### 2.3. Index & Slicing + +![](https://media.springernature.com/original/springer-static/image/chp%3A10.1007%2F978-1-4842-4246-9_2/MediaObjects/332789_2_En_2_Fig1_HTML.png) + + +```python +arr = np.linspace(1,16,16).reshape(4,4) # tạo 1 mảng +arr +``` + + + + + array([[ 1., 2., 3., 4.], + [ 5., 6., 7., 8.], + [ 9., 10., 11., 12.], + [13., 14., 15., 16.]]) + + + +**Đố vui**: Trả về giá trị 5 và giá trị 15 trong `arr` + + +```python +arr[[1,3],[0,3]] +``` + + + + + array([ 5., 16.]) + + + +### 2.4. Tính toán với NumPy +#### 2.4.1 Tính toán ma trận + + +```python +arr1 = np.array([[1,2], + [2,3]]) +arr2 = np.array([[10,10], + [1,1]]) +``` + + +```python +arr1 + arr2, arr1 - arr2 +``` + + + + + (array([[11, 12], + [ 3, 4]]), + array([[-9, -8], + [ 1, 2]])) + + + + +```python +arr1 * arr2, arr1 / arr2, arr1 @ arr2 #element-wise vs matrix multiplication +``` + + + + + (array([[10, 20], + [ 2, 3]]), + array([[0.1, 0.2], + [2. , 3. ]]), + array([[12, 12], + [23, 23]])) + + + + +```python +arr1 + 5 +``` + + + + + array([[6, 7], + [7, 8]]) + + + +#### 4.2 Xác xuất thông kê + +NumPy hỗ trợ 1 số hàm cơ bản để ta tính toán thống kê dữ liệu bao gồm: +- `mean`, `median` +- `min`, `max` +- `std` +- `count_nonzero`, `unique` + + +```python +arr = np.linspace(1,12,12,dtype='int').reshape(3,4) +arr +``` + + + + + array([[ 1, 2, 3, 4], + [ 5, 6, 7, 8], + [ 9, 10, 11, 12]]) + + + + +```python +np.mean(arr), np.median(arr) +``` + + + + + (6.5, 6.5) + + + + +```python +np.max(arr), np.min(arr), np.std(arr) +``` + + + + + (12, 1, 3.452052529534663) + + + + +```python +np.sum(arr), np.sum(arr, axis=0) +``` + + + + + (78, array([15, 18, 21, 24])) + + + + +```python +np.count_nonzero(arr) +``` + + + + + 12 + + + + +```python +np.unique(arr) +``` + + + + + array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) + + + + +```python +np.unique(arr, return_counts = True) # tần suất xuất hiện của mỗi phân tử unique +``` + + + + + (array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]), + array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])) + + + +Ngoài ra, ta có thể tận dùng hàm `where()` của NumPy như một phương pháp vector hóa để viết các câu lệnh if-else. + + +```python +arr = np.arange(10) +np.where(arr < 5, arr, 10*arr) +``` + + + + + array([ 0, 1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 80, 90]) + + + + +```python +np.where(arr < 5, '<5', '>=5') +``` + + + + + array(['<5', '<5', '<5', '<5', '<5', '>=5', '>=5', '>=5', '>=5', '>=5'], + dtype='5')) +``` + + + + + array(['<5', '<5', '<5', '<5', '<5', '=5', '>5', '>5', '>5', '>5'], + dtype='61`Te>;78U3z2fsUE18%bS)@9ou2;z6?lqx_F;-@;zzvypg4TkB!9b_Si??n+2Vww8e{NwCY|If?vno zGO{afH8+wLdh_g%^J{re%f}u&89VlT*LsL7B`+w!(=jTroN_BVMrolWnOqS`cc(9f zcckkqGVB*UiS{+9&W2QrWOrNentNA~5~ zyaPIU0s-B2E1+!M#;N!{=y!~e`D*{sgH~2n)6t<&_P%limc?QnJ?D0LWv-I8{1112 zEO*V^{5)l=6gt0CMn=Zm+Pb=f|S`B6LnZx!F|fgZ*Gaj8#7oEdY4B`vDN^^T)TUS$L?AQgKnM6#7H88lUPM*aRDJqM=;xn!TtEN(6Qj#Wj-<_Auz10MZW}&^ zBk;uSjl7bQ#K8*BkOdJHUz@q7&~4u2`Qk_HMS`5LuLRwZs-rL^MFvZj zh>0v*m4;!>5iq2Gb!FwnsHmvdRaFKiCLOZzrjAWJZ{xjve6V+R@hpC3BKz%*S5{Uk zxHQL^viWp2KZi~yTUUi;={`TGtgM`&0%d!)3BV>>9%5%RBk4_wo~5I+ST~P9 zsvhXJxst2%Py|)4K-F3uxz@o0Sw6BK=e-}Nwzbkdxzc@Aj)Z{D-wP@}_}}>YimK$&9m)!rg@MqSr=BkFvM<;*Tn!2eQc_kvB?PPU9#~^ zOylKZ)+qr~KU`{AV@ytNvpMWkCOwA3_8ZGBD^s{(XNRmxNl9_Q9fdwt1;(^Y#4zdO zItiLfZ$m%a6RZj|er^`0`@9s+zYDUAbJz$$JRrGfvKK1M?d)*g;!yUt06}nkjU-IY zQPig&|4=G3RFVoB%?seOHAyPfTN|vI3WvLm)}a~9k{GSN5+?~Zt=cL5R@2_H;7?sg zHG;kJXTZi?#+RlcL;Uk+ASfK_=iTwwT=h4C$?r)PBaL{5!{rndoRuXkl;?Gl&uS}3XVBV1MRK3@=ou4i4!rS z?%&u!f1@_geE=8D;Y$o#ue;*TMh~E)<*HDgeV(2Rtv)q`X>fd`2Lg;fI~3{T`<$G* zI*o$DLRZEFDPXxn^%5G5_8qASz_OK8R1AE4e8_!WU5|Z%ZbY=ATPBvXIFXuw6*5>E zG280_1J1D|{+P8lA4dtRuvO_Jyyj<)VEhcBY)Mezj$L0hzy09^k~Tk1jM*=&43TX+?LeFm6u#*FjSU+%q|oxi$=Bxc?Q=- z(JK2}+Mg=Ae(HJ&i0RTvvHeh$SCOBrQ}QHYt&EQu2a@dGoAj*gD^Jw30D^j<0XZfqen zXQt;*C)3KVT~Q7Sv7nBZ7+O(hZBGp)W$BI5JXh^U6{ohZzkMDnE?juM_`yq~)Rqt; zdo)cmEU?J2Ask0m{S83nM!R-Fqt=UxuqZa`;nkRp?n8&(zk7F(tB*MUI_YTk@VGy7 z4T#)5UFZH+yP>m9vK%DLHU+)0A8_n!8-QLLyd?hqVJQQydRAAHM{0vy-@mw6cJrri z|E*Zgj2RrNC2TfBu!OiBzF$;L-r%9Iz&;ovuGb7E*_W{E2hUG-3)qO>jNh(nwkUwGg!!O6 zL~WBKrMzb9v60L6=6V_6AhnO#cMX*VA+tMyU)Y$MuFja%;iz+MGpe3pps&wG6Klw) z$YzjSIKQD7%jDuV|A^~l)`?d^t@h3=xitoU|OJZot&5eGdEJ+hM&O&NLEa=>p z=KF_@6!t-8A0k^oWI4Smgslhu1E3~h7{rQ~(U+l{s?uRLN~)@tEG#VYB~D99es4k~ zA`-ikXzjv{k)uDJGrkrbv9X*>*xHO((gZ9tE|jdcOuftuV)hVKt6xo_?){f+U7L&D z4PlZVXO)4o2g+o)B@a085fU*LL2n2JKtlSLI1p5>7vB&7F##31l$2$xAqtt<2F7xk zc=Cyb>8BbkzoFN0aa>j#2_TELeg(YE)x}b^^{J#2l=5rsJ0VLoPQssuoWG?N{=LVk zI|8d73-=KXes_WEG>&S82P16DPcrSn(YA@fmS;M!6j=fSUpH4^Qyb`>9y)PfAz-4J z8(a((xY`A_^MLBeK|%Xl7wmx#4FFw9eyBQjl*wc&1kJQxYv%@zIZYl8dz_OX0KeY6 z@~In1%aV82)npC00#{sS6Yo+s5J0G`RF;$+8X8)n*6HCM(4{!a)$X1%^!()?HyYrx zn$w#N&|041CNkWP=%3;~tRqkP&};3~At@OFVkMGB1RY%Q;Y}=xsjcYI{#LTdqhiok z#g2dA#*G_Q!@M8_`d+uP>ivXCakpC-E&_)7l?kpdAOb`}1{Fzf&c1LLB(aR%zCIWz z{e4&0KR_fStoW3<_7UofLe_2Om&(Vclf4@%{*$oZViG9=u&lLasTU#iF-D6BDtL&) zHD23nIy}IAn z(7CVUT1=sYr&`zc6V48QST%qkOoGq7|2J%?i?W$&&}VZ6W#!|0E=<(ce!e>iqP@w} z(=?%_qSdVJm0UI2>uwj~77GhvG}nV{PRqqePrgo;p$A1&T#|@V0!DQ5V@{$h?Y5Tj z7*iI84d}J9CcS&E$4%k6+RXg5QF^rXt8d^=W6Z{7DsnO}C*c7gA0!CSlbg$(iPhuL z1mo`O_&*>h!W;IJP4v0WO5HZU#gSUuEbXXr+X@f&LhBOhE7Oc;+@!=N>ui_xPWBhs zCegrc2Yd1@DtZg8Ju5sq+BQ}`C5-|D@19wIZrXvKZ;|WK?-Ucono7Fr(W%3U>>C(J zV}9zEiU8)VO*3q|mC%Q40K75?j9$7)n*4F(TwYF_qA&luWTy6VyJE#;qK>v5kliW_ zZD`@XROY~h#uZA?Je!eu*OUu-{e20uZ=*i@yS;}s zXyaq2h9p4nl}X?<2{s<2q{=07HfMEC;VPv*wuQ&^0Mx!{XwYJfhKyf}A8-vu7khSQ zipe#sTx(BL$mu!3I^$qV|IZKyXmXfn=+Ac)BG*3GOgw;3IB_fXNmaS^p}|HX9Xi=yk_f z=;TANM;~G(S~i&TIaO6vZp+u}@I|Yaww6+f@drdynyrZ&y}#7wUhD)YEKNHqoXdd) zg#?{=CI1!^2VzxJJh|y7z^oVh6$XFP87JJ=&=5X3c_L?9N)Mxm!^tx z1U|0Da*}xlN$3+%^^ZqIPKp4}e&kIozg&N)mTBfJi@T#Bk1p0PQ`Hu0CMU2?n=T`_ z-W&kx6{6--mIQinuD5U!jL;r(V<^|s*_7VAP~<@9Q_eH|v8N7e@3)(>CyO%E}Bd%OV$86>3yrW$VuHX|24osr0tu z&Sj>B8zj-wwOaloHK8D2al`ujz$##rOC^pCF95uM{DKHT+Y$}o=xFu1Q9_9RCWm8^ zWMJzkl@zuA^=_3I_fMcjIFW;kF5-EBGBTNSBJ(dv|P1P%ZOGZr?B7A3CxD1nP% zRpHFJ1+aV--7UI=UrkpJDxaI1TS&3VkXeQ{*F56=#t(N`Xr|9j<17G1Y=v! zYO+W$v8nLP3_ERC9~yvpdpy=n&@uGG;>Mw~hGWc3tq9C@2ZxN&@cH6FBe{krT1#(F z*n-``0AirwC7!#0^yCS*#>zTLt)lek4g4R1w+hSZzZ`D#FqjH|ce_dsT0f8tVq f?_qwwh{NO0yU!5mAUFty{Lqz)ruul@o8SHmfDRa* literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/tutorial/python/06.numpy_files/06.numpy_57_0.png b/docs/tutorial/python/06.numpy_files/06.numpy_57_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..baa23e13196170e960b4ac5e850916f176793727 GIT binary patch literal 12782 zcmdsecUV)2wr}jcBBP*yj3ClgKn&Fm0RidKRhobSfdJC&1*I4Slp=`qDggqaWo)1V zp#=~^h|)p}NG~Dq*2bB8=iW2ty*cl_KhAgkoKFZlo1MMa`mJAC^XP)M+Ln#H8&N3K z7L58CJrruC0t&SvZv9$#WiP316a0h5oxO&d2 zgNw6_l&sWIiTzh`xa;l;($d)fI6%t9&0bpkPS-^^$%gCdChjQIw#&$WE7DX`9Z;wv zW|%W44Q|A;=z-S_rplMbTBF0(9PLqm_}NbL%klI-<`^reRH|ktd(1kN=ZXFR^|5<83{loQ& zz~iw)I}MKYtz(bPJx9x+nPqitbp#Ao+_LZZ4=1OJrjw~w zDAaL*TPIG4ii%P^7KZ#%?@(S8Wp;ISAy;wc`2>k|H|FVze|}Yu z6IP*6PtN|`5ApMGZhF%e)XmYL>OLbs>)J)NgPx}~Z;o!gz4hkAyR*C}gy3%Mc=BUK zLgw>vws2NL{`K#t%4fSC&sV7~zEbg@KcuK=7OFCzrl+qT$4es?UV6Kd(|YB`)vi?qt(J^s@b?XRY!n(*RKAtDgop3=g+HEt%~b8#a=%fJ|byCIFo6d z+fx7P^i-x5M?=2j`km?Fw$}lic?`a<=EZB(h40(Mq@`PLu2^NDrs6ct?2}U9$wbH@BEyf3g`Q_z%Zf0!a|3x506TE@R|nt`mbNBg*vtuI1sRA zP#!j^Tk5^GkWZ|b+@&A5gtI4~=X>vRAS=QBATBn~u~|&`;K2+c(MXjupkqrTzP!=3 zfgZTTiB|F^2n~>!FZK2G@GaS9sfr`Trvu1V;>J1DXgMcY=Z@o;#`Z#|2s}PfE9RJ} zyu5L#*Qk-LZ88*f%9AIXF^xgo;?E)?l9hd@56Q_H!XG$1YAe6eq1;w+jA_}8ycC`I zoCo|q>aMP?44>=Uc__?vrTLTz3-+2FQkC0(yVqw%f89O97RHQ?jp390+0*H-UY$gv z(b~Z@R*PJ#`D;ltVtr- z^*^V~^OV&G6eY0Fyemw7f3k{*<=(w}2nsL{ewz?x%a$$pB={57o|Giyzc5y%t#$tV zllhrZMowSN82nV@{P}A$(T^TI5|pziYcDNwxVgBxsj=Aa@9vqtxpcDFLhhUw#qZm@ z9UI6GDU}9GMKczQ=->~5P3qU&llrgMlh`ArQ#0fx3pqJC)-=gHC(MIJq+u0lZF094k0Dm@@phs#{l6^D%VADLW6|y?Z0#;#kyu zDt^WEA%3)*P>&L=$Yom_gGx>b=)h99~ITVy88W^ zSKI&m&Fv5@En3-^cwo>90r@mT;V(HAkdg$er1et*zhxqf7K#hcp{nL4Edn3Cysr_;n-(?X4=RGlaxy6l+RY3er1!_8z=B`G|GpUB65FQK%F_1CJ-wL~Lp5-Uj`Zw{A*Q;~Ar)c$57V zqGQ%y3&1f`q0@yiRRx zt)Sext^4ZX&AayQ&AfYeH8(eRdUCRGhZKzG)A#sr+Ao#TpB_+iY$Mn*JFKj%1PDs( z;e0oec}Z`i*{MNz#-|4(rLFi0IZJdj zZ$wno(7oN3P+OQ{3!nq{gSO7x+`x74>btuetVoRRvAbF1h4E@$Mb9iL_#%u2K!`Q= ztsJ438k(4-V`)Uu0|!py3$A?JXlrZhQ1?<>AhiASbH zwHu(Nt)1N$f&{jW@G%|p-|%xfmbGE+osFwk3Ibz0Z2VP5;ropd5|f&1rKk~eF_~6OZJb&Kc^yxeL;m@A!B9H@@ z7K0u=a&@E-Vc<(%e3Kwk0;KTQ6H#m9?Bo57is+s(J~JbHgz`6U>gN}#6^f3ive&QPzzb8Y@g}$)ydAz*3j0D6oQBHd344J`d_r&4?{$=26p0${yq~Ybuf--U_)Cs+H zcDPQTAxY#sug?YJg<#krAno(**1Fi}@o~2{Vs`w}0+SUI`sh&ud}WW!QJC;&&z}AA z`Ex^xR?IGL?p`WfnFAmsyrc`iFQ;r=BikguvQ2=SI~fXYYJ_eESK07PR3F!*B|iYP zYFm*eklhPXG$QMz^BJ8Dt5-rp29U{`cDJNr%o+xmt5N&$!+|zeQsZS}hvWl?KsW69 zHvycVwES;h%s;`WcoqK=b1CCb_!lpD^td*!mGhmx1`T=W*fFEIxj6+~{{?j|Ahv!g z@c`hqCgXE{j?T_o)6v(z-8`rjo%HqVML0SwElpigQu4d!2Dm+9!wK%=J(%EqXuax4 zN%oiMvF@tOii%E?W6m9W2!WJXbo-mjcfM3t8v+Ev*Caq^))G?JyR2*1nK&hHJ)j~8N8Kb{mVn3Oua~Yyp*C~#jjZ50c)tGb2CfQX zCCd}qJ=Q&*G1~eiLcGwfmN$5>yf(hTlVu7mc(o}->q~8I^Zy4F!~5baeOYqAV;%eJ zUx`Ub7+71s&d&u}2Q3KY=SuW0w@gk>c7Qv8Ps%nc0vHqNQP;DxOOdGF_*Y=I@lRlu zx-JgDI4vvdd~U^j27;sV3_tx=3$Hkk6ha6iJ#ys8AcGwE$rTXX@#@v(4^pMr!Jng^2*gH^zYlp_Gs>8#><*wH6XVFWI@jYWVsEv(@DJdyoC6$%u z?C)20kM;lf{+>ng==t#oY|w^jE3j0*pZ%uIbhzcK(bxxhs~x?8m*0A$M| zhwZ`epAi)lJPCI;U+6PI0;bVvVPRq3!=<#9YDEhF|##C z*K03^zcC24vgnwYh}hVyJnJe)P}760x$*8bjmetae0aeM2r{>qlrMF4+vbK}rllP+G%&c@l4ZgxWA|i!a^Ust+bfk9XS=_LA_5=(7t|{O z1TStLy#n=6h%NBq>i}~zbH0{Q0*C({1K@8X&A$jt{||?Ad)9k%rds738ik!bOx}o zaC%M@@&)1(_$+Z|BI4s2Im9<_El$*JkX zBQ6gB%w{Szt*p#ky6neo4GoQVtex-_4RFQl&ObkV5+Lq4Q>B_WV0{*er#2f~ zWrLH@4@tSkvuTfSO4(kvN`ITocj z=s37tn8vP;kLCR5amthRr-L3p-c;lSv+%G*KxhbKG^)C{@#Ai*eS~sAp$!{0lyn7& z8$eUQa93m#o#|rLgxIhHm=`Zzz`!&kUUPK>U5dOyB9Q>fGP1Lk?actKR^B@C3F@nc zd-{p?@x{5iK*x~|lGvd`>t9?Zv4}L;pPGyX#AKqcwu!MgEpLA;4FC?5D~l5K{CV2_ z`)gDG0@4r>YwxiQ(Ck}@M1KL1IM`z5(hPKSYO+b^!LYc51g=6`Q?n^d@U*PY=@JEqGirK-E{++$p`-vZtF#2D*YW)0{GqAz8e~d>BS5R2jQ#Fe3TNF- z0PD-$!>1n2%H)=p@r9zD^quzgt%TzmHUVwC8C=^de&ykMw`FWqz zl#C1wV0{Av192VVKp-C>*bN0U|LxAU*eS%H$jQ+LuVUP%e7>zNAf<>AV7A02FJ%&m z$Lw2#Ra7itCd~hMzs=CdC}popnJzp_#1nxElXavX3g(eHhnKzf^>DC&s^z_V_bAp( z8GDL>rR7U7w}dfZeDHz@hv5$jCJ7vi^nwBdIIM;W9}UCzykQyOkn;d>!vovR(tUky z;MO{RFq$4rei6@w;dpu;?4q=u9vge~M1cXg6pIT?RdMicpdbOz5Mp=?+nxk)#`O5| z<%{f<59@n-dJc(*sDU|_4Di> zJ{tSChXF@nb1aT-!nJh-X{(B$P)}`^4sa=QVt>lazw|c$4WaEH73aIH3c2LP5@20I z;ATZtCr4TOh}w|B=}--<02>M!0SLH_md{wKYaQN09d65y2n$O9iq^|y4#ATUl+)7E z0tN>y8)*ydDxE|^C-wbyYgM$Y1OAG&HF9)f;;)4T1$Sw}VE?AQxkCX;Am`Sj4z|~D zEL-4rFA-QxQ;bW6XlT{zz0Soat3n0591$B4h9v@FK-7>S3}ceo($YuWwQE-zR4I^i zM3jQGfO^U&XJ=~x`J=-55grH}zx>C$O=6;=zauR|$+rp&yE%Z@fjn&?|06NoQ$BL` zlzj-cKb!nGtOYh9zyG8z-L;Ajo;l(~769ebic>JePXb0B5*9wYSKisc**V8^v@`qr z`v*=mBKFItPhmo!V6}i(EIYa&PdHc+O0&z>cPsxE#_2V~R* zc1LTDMOXX*l=07>@6mIg9-16wSV6yQ*R}!l!ry%U^{d|v@S{)<4_k~=BdU8hniOG6 z>BRgv3-_G)5MX!j?rn;TiIJ?VrjRcU-vGCFbab3= zk4D6);u81}ryMB(aVaSW3yDNx%mCWDv&di z$;oG9nfOH^y?ja^6xb(!=ujOpN?21$H&}g*^EH}!v%myS(O@XNk#Dmgg z0wPQ>p3e1C!PZ90X@Y{)1<{81@>K$XN(;IG#pmXY;$L$O%NG^8Ir;@LO;@2)ipJn(Q1Da+erDPa36lX2yzP1PY4s! zv#^lF%tr;z?M}6W=PW1(_^=sW6^nK+xcq)Cm=&2RDd$AAV=n+0fMSV_22Kr16iGi2 z_{z)-uVW4kk3jvc|ApQrQU;K7szt!NXNUh1o6!pSK=(DMQJ@D*rA{zldcQ=N=Gz5V z2JaQYn3j5G>*?u1SsX-?f|(IIpdl5Ki)T-t3Svz2uG|AEP+(uj4`t%%Sp=@g>OnBe zOifJ@`O4|qO%4NDMkIr83+6r*;2g1k5yfToGmD4_5AVJ<;ZqJtLld~NLKw3m=LlO9 z?N3jWYHH4#MD|i+H4pDG*uQ=Ka{rXb_Lo7gfSPZCTN{T3ih04rD2QIn2Y{4f1_X1Mdv_at?)Mr2{ zh`R($I~)>)8fF?fz@-I+ERv((e0Tfm;&aWMNoPNQ{@hLuB#)Gisvz!WUyMtnkV#}R zkBnVfQqq}KYd2p2Q3?-A4%iM;H0!TnhhN7W$cNuc|12CrNKS~GeASgpDH(J5Y zc^SCqEhjH8jz*gRGi#oo8fpgfGu3&ZF*ztCqy=%g2C1SJkhqwZ`xGW7CdNjC*$Tcg zTE`v;ffG2%77YLx+g~A}urmGO%bn|2gA!T@AVdDDz*&f@&F-IcUy0g|nN}U2Dtd!E zbG+4Mv4#6TBH@2q^!O)nc9!-wg$ZUIXq$~D5JBZLh}hbARVx_G{_~R!g{_vEV4_O* z?0b9ZLcV>S5%`-3DS~ts0?>O@@L_>7fmL7xvdp^dSEtFql_gdC&b|@_q=i?QQuu^({3r;$UvTiCU{+p zj9e7z+q;&5llFi#NE(7j2*me;QpZ=^cs#f{s+!yF36{np#<7N@-J1iOy!&cnM97R$ z321$#Tou?a_(bgujjF1wL;|*U`1I}!N?X1Zl1)m4{s+iZ5c?2g%W~+`(*rEK#}zfe zOQfWvY@kc~2FDY?JuUQ|aRyoE1T+YSKt@iE=X6m)!Bx<<@ChS@l2cP5hPM>_!{5>m zkBAT^GjhQ?IxYthXB1=9%Ms?e0w+DQu~APeS{4H&KOF+m<=7rnDws&HchLw%Gzp^4 z2?9feGvu9U9Z3cyg0_#klFna!HZ~o6t)(waTQODu2 z>{Gz0t1iveO%0^R58^eYbiu4dg7uSk)?)A@ASw`&l5bZF$`ILe0A7|1`vYj^#lJ~o z5XZ#c3sy3 z3+|wq`+Giz3wj{&i@$$){YL~IPyi4aEI zDC>feQ6#c(LZwnEBfQIckEVe2z6d%!iw0M86*yNaK%A|@hI)z&xV z1KD>9Xi#4C!)KM+nkjxo6NX4lWQ7%&9)%WJX$AJv<8XxZi&|>6wld*FYnQNlAIOth$A|3~g}7 zqwNU=H2M_clSl{7Jzl$Y-)vzaPzQt^{oyl#_Xvwc`sx-CFhJ@N`%{9of&`0=&Ig?d zI~eyQz|=5@vbaWTp?fj1VUI``2@U|h7lNzy{UgIc)*STpt*mmvMi+x+COquS`~?jC z=4F;j_JEt^=1+<{+ee>4k!oK!=y@Elo&KLG(;b@4bqNNNFK^1TLR1)85lg%*9Y4REDh#B*201x z6i`+^5*z*c>>u56w#Wat#P7qpIAq}rWVq32XL-cSmpKqUzfO&TJ0P`v2Oq8_*D4q7 z-q*j#9&J?|Eqfim&?6Fk`10+o`;ON)X@Pdyee>Z~1Fb-zK3$JQ zV6!jL{-t+HY7B5;DO7_p{bmSKs31i8C~q8rKBPyk>vm z9SQ_M9+UmL9P-l4k^wYpL4ho`qgeOO+AV_vDPV~VL0W%p#)wB@_s>u9^Fr9>>#bRY zI%XSy!p-%&@@5bdz>n)si=2P3_JM?dERJrcA$gcBlan|kERV7ZAT2Tj7gJ+QdFS5o z3?aaRtPV<%dUnDM5C!TOINuasl2`atykm4gW^uliET*7fifj{>5^vpK?-hIJZNdn7 zDPRk)tUB1(jHShysp0%OPkpBY#>L&{(3}8d87_XYZa3URk3gCO^ADO`y zb3EmXln8efDfY7R@-*ZY#D#}jhweiYe0lf2RX9okN5=Eqx%(Ct7T8f*QC%k(R-9Jy zV&PshKJRyYOlYz975#~ihnE&dmx!wK{Rh~=@||yTi@P?mQ(~M4`y$mMft|J^dzzeg zo20+uhru@W!}{x3Y}%l}cOCXVX$3GDs`g=cpN(}VDQ zrji|OF|r0BA%oz|1=&ccZs#3PIND;b=s#Zo&66`bJDYPgafgBeCDSOo5lpwVbpn2G zGGngZ4S6ylo?Dg(^KmGzioa>5Vn%rjpMn9TrLc2m;3bRx)x#z>KR@52zg`fjaUymI zi1s{ZG%y#|Qashd$ue+ddm7@Oba4F+6ou^fuOR$pE&kTe0|J7XwX`s?OkKs$Xi|0i z-p|ODnZd>qNg`z8GMN)w-tjOkNsD^Hd%ES;Y#dko-gn8@X9-z8y}PDx~E71 z55E<(UNV%P8YI+3NzziEh*)vxX4va00Sm4qne{a30HY50$$aNbg$M+ISn%e1Zbw(dK&8KE*q{&8 z3o?I0B+@L0wXC+bHm1@+aq&zGf7nk#un`*4!^G@>g<7TQ{FQ_D5OBZ}CEsXX{DbRN zXelXe#03F_jqRlRX292ArZre-g&yLY3*d)XTxG6@3wX-AwrQAgLy3>28o@>> zEhvAQaiDvl%|3o0@$o6?2fDht_(hk>6%5Nzi%q4IM)s%Uym78z-Yw$`OvtY=1*TzX z0Hy?shdm=m>P-Mnn z_phglyZw&6EKyMX9x?$7F)YCQc2#y;-7r`Vb-)bsm2Ez4XTv7hXu8yyyVt9{n==eO zakv5w;o@O?hUMB_*#?$L9;_^0g`krLF}R6*k-|8j zCV6oxmjzJ^4f#3jiLhwSrL`)sMg%`6Ec61;ZD$ni{!&znh}=6ZNl^YX48>^l$$ z#4ePIqBa7tSsa1b6t|5Dt_&L|C6YqGv=;3v=7LyWez^787&&j~|G-xY~#b-TPty57~ZG#n26b*kjK4vngF6%?^R! zt3@eZxaJ)@H4u1JcPVaTwtLq$tzT>|ye0LsM4$)~wKr_ULv!qsw6yr|N8QLW^>p^= zvUl8%yU?8;*Bc#|ZBX7xjSMTaQ)ah(RNlUi+^YSa7b_j25Oqq+GB&wW@PSbDYtpB- z&^Pn+q~T@SBQ3GJxIMC5NUu7->6nIb*1&I#rBx<#mR}Hv$BH#@ormQ=U*69#^(*s>EPY~TX{q7%?b}^TO z{iS}lc{hIj5`;h}-h#0@o|*o*eaS#~UsIr7%diFN3SSi$uuvX9`lE7V^R2<77z@SJBMY;cwLIGhyQ!w|Uj z&n`bYVF7zg4d(QH=X0n(Huea8rMt@0x!B2=JmNK6>>6OBDmgP(wY9PI z=Lu^ymA;FaQ?uSwjhM4i#q^0Qfq5bgd4UT_T)nW-si`Si2n!GO!v|HHvGBmPq<|K= zrJl~tPWU(4RxbbRYIzh2B@TZncy}+Bx<_H{TT%CcZCe~sp4@v&+C?@aZkO|76NUmX zn(9}sgbNA@c`VOajgE|bZNwwzR_U-CH|sCM!;3wZ;ThT4n%ItyAAb|l&%WQ}O+s5) zTT3H@cOS)C8GdMP_Owpbh~aO@i#-g-6{1kP@_lyr!~6HG3F`|2171S`nVFew_x8wt z-4aBe+8yInKCn{Fwa$%#{{&7zM_XH)c(`h4rZG7+m9|ouk&)5d7#+2ua%M$YP zPLsZW2`w()g$Rnt@pLJ`?aj@Pi4UReyM2uBOYrkAU%o6n5c9vFlcuR_Xo%;;d^e|$ z2d<~da)$FRN*lNJ^-adc&3emDPEYF@8WB`DN=hQ&SOKLkbqV&#Avei&a3gqvj!N;jLliFm?%5B_$;+Z$n;z_pAlM zs8H3i?y;7uYn~nvO*pBOYTNb75S#q|xq!oTf2mR4jfX`pL!v07GWU!fJ9eD0YfHuq z$^#haDzdnJe*5dPzkFdq!Mi+RxrL9HpiaA}z4?47hptyz`ue!|z;&O(!org>GRCV* zGx`@V-gV)-e?i;_B{ zVtqzf_;`6wNJ!`c_Ows5r&U`Y6fxq(H5~B7pLH_oQ9rR?`_`>oXst883$_Oi9?Z%dVZ>-C3!r$_W89{M_7}`|{jq zPHCyzcxFmUZ7G#pEJme4;pyt?X5{5*Z{5Rr&Bi7Til?K!eYkP|fdd)2xmo}~3{I_h`;4w^6b8MD5=ez56Ku4S;cj!q{a2@$iH)ja$CySI;QJjdW==!Gm|WoDd= zm;H|_?KTTEotT*Lr4WkG*fbxBllD+$JeWw-_w+2{orus!YiVje(M*shpq}$96`-I} z7W!M=EH>Y{&3jTxN{ad&TIEG_bfy?)Hk488M#jc*WOjCT_t6grMn^}b>MPL1(@3PQ zzP{KnFtmcc8Fqm@2>*0RH`+fzHLon5rQ>N<(96QBFrkCk{^mDv)YP z$Q4$D-31J=!@AEa?h&A;91zm`N?#i4esgbY^%F6JoY%`9*4C-1nsJ%4!}Sg`gCyTE zyp8CMj0X~X%zX*@Y1^`-HMyuZPn^RMwh-qpsiT@kZN6PJqFAR4td>HhsKFQgGKYv?xK+==B=D+pNiM76c0r~%Wy7J3eZl)R0{nq1_BO@=lJKFTOTXqDus zD7K>t7!x9i7TrfCN5C68jI_30njTP9QMox*>^zX!(__$-pkQWdY8ox&mMSPHxSy4E zxRKgds0J+Pj;_6CV2}tHodu7^T7W7>1k>8_>+Qy+5mZ(Sy{TKri8jWP`g`;T-tf=-&SX;%w)W#JMR9v zlNZ(0)TDalN_SfgX{kNo%FCMlGNxHu6M0~Mj!< zN4a{;SrJG6{W~&BN(`V&*yVf+;8k~abnHLd-qppQ&?3-~cf&B!Up@gii)WA<;3fL_ zlc)xq80B*?m!6N$@_2J&oQ%GRh)A>5P-TF5G48Jz(Br0}@WhuEJoLM3YyRLohTQq( z<{gtiDpWH0!2lK9nzgu^X&@cJZLEn%h`oYlco5I1|Fkim#Q8jT#p1 zGkSpGC86x1&)8`vHvo@ZYP>BgF!uV+FRB_EoggTbL=5v32?Rp3)2>~+%3Mbu0h`8J z!h6Bv@c^XHd5=oFt3+B!ZQ?<-r)oU6GHh;K1dDa|&Gnui4vEew{&PZ%=J5|g%wy<> z!(9CE;X~|ri$P?{!omV(5S%NU`f<#;3B7~D2A|fX0lUB*c7l;D^qN7-%{L+wRy~TG zKzd1aZ_ITkNY3M+QPSGlv>6_i_XgblmT8Tz3ow9P0aGEr@|6dLtsmC%@+$7@>w7x} z@^jR)JPyC}kmy1g5x77a*&P}lt`Cj%`(}RO6i@JzKz^3da+L zO-inU#%c$Zx!C7Ggxtgw-bA#xWsv90Ab}zA9EyHUQhB#8r7~nW`C(8xoCB*Rul(9>x|2wEGkfb=kWhqskB6KvuKW$ z;;9-UR#eE28~FQIaQacj!H}Y`zgx9rwvK~5=mYkf7Ms`;Y&MXN@NECL{ z(^69bBZNQ%hl*8t*ZUz5Yk~anDZ|v(Z{plUO-NzQyPe3>9#r4%mVVoH>!tjEh^6FT z9YG+XUYhaL4bQ4*6Z82PFxz`Lygq4q+8HG1fcqH4XQb(kFSVhh<~b8qE-qqCP0b&E zSHj}&G1d_ZgkVli1XnjVK9r%MA-lMRV$UBw?{nkG$jFJk+rC1u+T8fLIvC@-0kN$G4@q&%rn){Rl0O~gb*B6vjrli;yN`PN}&Wn~L%^DSU{HF|q{`>Fz~_U+pjOYAN4 z$g;4sln7k+_wewr8*9X8rl((3SAUGmcjy)+n3T5p9MCa0|2$qPxeEXuGyOHdf(bb& zz*G{zU%C0$@3Ixr?;W-L5+I+xUH;%dN7Km|de0_=Eb1U)`d~9d4E=Mo{%tC@UAXolKtPrK3$Ib`)T&%e+*9YbnB?@Sy|k>Y0SbGXj7wl5}6 zxD=-Qi+tv-oqF?>z@V^QQE$A=6~GHU|M)R;0G(piJrlU$hibzkZNTwF z;Be!Ob@la>+NcE{CmpMIm7ZiE{@QR z_S2|ZZgN@pAVhozC?F}R&rk%AC-J_Y@(d0LBTsoc19tqLnYWEM_p3k@2nZtzQ4+lZ z34Ir};8!y;K2GViN$7-R?9*|It?Pyu01WYQDU89gMWi=e~3_onE0 zOG4E>$a-$Saei%PAqQb0!&z_zEIgZ+#Zy|+3yO-QZEWCGmz9@;Q=papNU8sh6-=@g zAjvf2q*Fj%KsfYncov*@T`8%&+!%1?LsL@(ua%XRT}=p!ITB>4^sO)V8D{9?3{jKO z-SPf&s4xymO~9v>X|JlR>!;Em>^$^g)HMT+lta>)5pGM|`l86lx|5W{w6(OJ@d71@ zpeqcr^ayQH;+8LBV_$V<>C5c702c|1Yi*f=IHKff?=0|Qa&xuskWie7D9ojrv5larHeFa*)n(n^eqidshl za-VwfFZ4*iE^F6x7)%w+r>Lm{FG*Ya@BEd3=YO^PwH*r}b3Y##{bL^TQNTu0j%A9E zEjZ-OZ`P9v%FreC)jt_b{SU6YR@rY;@!VX47-e;6qteL8Xkk<=&`^xDfUTU1AS(J9 zA`lB%+Z~pa{kF5nfaXibY+N`hUhXxcheAC>W0tMx14HyUm}6vvVF~#5W-Bm^NdeC0 z2h7U<`}(fjCa{1?Z}heMG+hoe(@3iUcWby!LKG)N zEn_q#stw|dYeq(sCRH%>lcz7}00)i*&EG?vV!P(+TgEU3z|gj0Hs_gxQ8N=MtQmMX% zNl8Yk4D|q!P9luoChu(J{0M6}3ZeLAKRf#5&<1@dA|@sa;O6ks7*=u~s#A!E=hD)k z9}&iQ3*@2ovwdol`ZJZQ*$ngoN-H%HB`uG|w4$}E7<%oWL(2kOC-FZ<)A!2%7)?K+ zTF=v|iQnx9U9}i<7!e zLzN8K-U0q|F^P+=0){S}*0!PxRLUf$t* zpPiZch<2LE#K9p;|+lfJ#($p~ob9v@DE*@In6 zJbYNuc6)hX29w6M{w>)5Mjf};L>nK-kcE|}hQ;IoO0})|ZgP>Xkx?dyhii~>w4ybu zq%mtH)8#Yrwe|H5y?IuD%*xrOtOg_$8%=XSG?kiU$DkRno$=TmO!th6olOgH{Q|}1 zEe`9WX6s5bq@{S;%n%Xs%Yb2yp{H{1hR#d3$*F3)x#f>F$7K-%rW{trB&!amL=06{ zQg5Z-`kQ%R9y7?bcrX~a5kRNfD1_3qR|fu=vO^sNP>hG#z$Prd*~$e_?6r$a=H?+2 zU{#!`Y1u^M{q3v^i^M?Fs+CUS+x1-P#Do?|=k-~x4J`%uR$;4ehS!Mak`FA7COz2E z!N6R2)w?Ej5}!@y!lxui>&B}v%!9#-dyCw?jSY^Kxm5$8T&P)?Oz!zM$)pD*4P)&T z=*W%E_A3fgM>b$gZzFN`Y$gQzkFq$}AVCA&7cJ?6F2J4U24%E37UMDr-yG;FD=Qb^ zke?u{O4-WkeV$zG0#!c!=mLGy(@RR=bYV2=EVabI42JHYn7BAQcg0G%75FVVLx8ns zWZ!D-)bzY^cA@);{gW+xi{&b`@AV4nT8vdgHseX{F;{%8;ze7vEh{NG2NEYEHI-l3 z0>a^i4xKAXx2!^5IFT8yT30t>_mOj_gf}a%%vWw*txBRl3^}X_w&##1y>fN>Ij`Ke z*T1mKcsibmJi`ssvX?xUpL}h-%muRnEM{YMh{9Oo;_F}bFi+;6dS(mDgiKAsx&Iu! zK5#8q6kYMPe{9zKWl7$;$8^6`z{*6LwAXa3udi?H(wUXFhbljiBTBWjP1qPbMHjPo{0s;bLpdT8P4ArV3 zvKJ&81O9sf0z@W)aEUiQzkMLtKMa{YE5OOKjrEz0qWW+ym-^b;-oSauK;#HIa 10) +tips_df[condition1] # cách 1 +``` + + +```python +tips_df.loc[condition1] # cách 2 +``` + + +```python +tips_df.query("sex == 'Male' & total_bill > 10") # cách 3 +``` + +2. Lọc tất cả các bản ghi chứa thông tin của khách hàng không hút thuốc và dùng suất ăn cho 3 người trở lên. + + +```python +condition2 = (tips_df['smoker'] == 'No') & (tips_df['size'] >=3) +tips_df[condition2] # cách 1 +``` + + +```python +tips_df.loc[condition2] # cách 2 +``` + + +```python +tips_df.query("smoker == 'No' & size >= 3") # cách 3 +``` + +3. Lọc tất cả các bản ghi chứa thông tin của khách hàng  +nữ ăn tối tại nhà hàng vào cuối tuần (Thứ 7, Chủ nhật) và tip cho nhân viên  +từ 5 đô trở lên. + + +```python +condition3 = (tips_df['sex'] == "Female") & (tips_df['time'] == "Dinner") & ((tips_df['day'] == "Sat") | (tips_df['day'] == "Sun")) & (tips_df['tip'] >=5) +tips_df[condition3] # cách 1 +``` + + +```python +tips_df.loc[condition3] # cách 2 +``` + + +```python +tips_df.query("(sex == 'Female') & (time == 'Dinner') & ((day == 'Sat') | (day == 'Sun')) & (tip >= 5)") # cách 3 +``` + +### 2.3. Tổng hợp dữ liệu (Aggregation) + +#### 2.3.1 Groupby() + +Trong Python, `groupby()` là một hàm linh hoạt trong Python cho phép bạn chia dữ liệu thành các nhóm riêng biệt để thực hiện các phép tính nhằm phân tích tốt hơn, cũng hoàn toàn tương tự như groupby trong SQL. + +`groupby()` được xây dựng theo cơ chế 3 bước: +- **Split**: Chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên một số tiêu chí (ví dụ theo cột `x` trong ảnh mô tả ở dưới) +- **Apply**: Áp dụng một số phép tính toán cho từng nhóm một cách độc lập (ví dụ tính tổng các giá trị của từng nhóm trong cột `x`). Bước này có thể là 1 trong các thao tác dưới đây: + - Tổng hợp (Aggregation/Reduction): đưa ra 1 số phân tích thống kê trong một nhóm như sum, mean, std, min, max, size, count ... của nhóm dữ liệu. + - Chuyển đổi (Transformation): thực hiện một số tính toán nhóm như chuẩn hoá, lấp đầy các giá trị null ... + - Lọc (Filteration): loại bỏ một số nhóm, ... +- **Combine**: Kết hợp các kết quả vào một cấu trúc dữ liệu. + +![](https://blog.dask.org/images/split-apply-combine.png) + +Pandas hỗ trợ 13 chức năng tổng hợp sử dụng sau `groupby()` sau: + +|Tên hàm| Ý nghĩa| +|-|-| +|`mean()` | Tính trung bình của các nhóm| +|`sum()` | Tính tổng các giá trị của nhóm| +|`size()` | Tính kích thước nhóm| +|`count()`| Tính toán số lượng nhóm| +|`std()` | Độ lệch chuẩn của các nhóm| +|`var()` | Tính toán phương sai của các nhóm| +|`sem()` | Sai số chuẩn của giá trị trung bình của các nhóm| +|`describe()`| Tạo thống kê mô tả| +|`first()`| Tính toán giá trị đầu tiên của nhóm| +|`last()` | Tính giá trị cuối cùng của nhóm| +|`nth()` | Lấy giá trị thứ n hoặc một tập hợp con nếu n là một danh sách| +|`min()` | Tính toán giá trị nhỏ nhất nhóm| +|`max():` | Tính toán giá trị lớn nhất nhóm| + +#### **Thực hành**: Tính trung bình số tiền mỗi giới tính trả khi ăn tại nhà hàng theo thống kê trong `tips_df`. + + +```python +tips_df.groupby('sex').total_bill.mean() # riêng hoá đơn +``` + + +```python +tips_df['total_bill_tip'] = tips_df['total_bill'] + tips_df['tip'] #cả hoá đơn và tips +tips_df.groupby('sex').total_bill_tip.mean() +``` + +#### **Thực hành**: Tính số tiền lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình hoá đơn và số tiền tips mỗi giới tính chi ra cho 1 bữa ăn tại nhà hàng theo thống kê trong `tips_df`. + + +```python +tips_df.groupby('sex').agg({'total_bill':['mean','min','max'],'tip':['mean','min','max']}) +``` + + +```python +# Ta có thể đổi tên cột bằng cách dưới đây +tips_df.groupby('sex').agg(mean_total_bill=('total_bill','mean'), mean_total_tip=('tip','mean')) +``` + +#### **Thực hành**: Tính số tiền trung bình trong hoá đơn và tips mỗi giới tính khi có hút thuốc và không hút thuốc chi ra cho 1 bữa ăn tại nhà hàng theo thống kê trong `tips_df`. + + +```python +tips_df.groupby(['sex','smoker'])[['total_bill','tip']].mean() +``` + +#### **Thực hành**: Tính số tiền trung bình trong hoá đơn và tips mỗi giới tính khi có hút thuốc và không hút thuốc chi ra cho 1 bữa ăn tối tại nhà hàng theo thống kê trong `tips_df`. + + +```python +tips_df[tips_df['time'] == 'Dinner'].groupby(['sex','smoker'])[['total_bill','tip']].mean() +``` + +#### **Bài tập**: +1. Tổng doanh thu của nhà hàng thời gian dùng bữa của khách hàng theo số liệu thống kế trong `tips_df`. +2. Tổng doanh thu không tính tips của nhà hàng theo thời gian dùng bữa với riêng khách hàng không hút thuốc vào cuối tuần (thứ 7, chủ nhật). + +#### **Bài giải**: +1. Tổng doanh thu của nhà hàng thời gian dùng bữa của khách hàng theo số liệu thống kế trong `tips_df`. + + +```python +tips_df.groupby('time').total_bill_tip.sum() +``` + + +2. Tổng doanh thu không tính tips của nhà hàng theo thời gian dùng bữa với riêng khách hàng không hút thuốc vào cuối tuần (thứ 7, chủ nhật). + + +```python +tips_df[(tips_df['smoker'] == 'No') & ((tips_df['day'] == 'Sat') | (tips_df['day'] == 'Sun'))].groupby('time').total_bill.sum() +``` + +#### 2.3.2 Pivot + +Nếu như bạn đã từng làm việc với Excel chắc hẳn không lạ gì với Pivot Table. Tương tự như Pivot Table trong Excel, Pandas hỗ trợ ta tổng hợp, trích lọc, phân tích dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng với `pivot_table()`. + +`pivot_table()` khá tương đồng với `groupby()` bởi cùng theo nguyên lý split-apply-combine giống nhau, tuy nhiên dữ liệu sẽ được phân tích và tổng hợp dưới với `pivot_table()` đa chiều (mulitdimensional) chứ không phải là một chiều như `groupby()`. + +Một số tham số cần lưu ý: +- data: DataFrame +- values (optional): cột để tổng hợp +- index: cột, Group hoặc mảng. Nếu mảng được truyền vào thì phải có độ dài bằng với dữ liệu +- columns: cột, Group hoặc mảng. Tương tự như index +- aggfunc: (default: mean): hàm tổng hợp dữ liệu +- fill_value: giá trị được điền vào các ô dữ liệu NA (sau khi đã tính toán) +- margins: (bool, default: False). Thêm một cột tính tất cả các giá trị của các cột còn lại theo hàm tổng hợp +- margins_name (string, default: 'All'): Tên của cột margins +- dropna: (bool, default: False). Bỏ đi các hàng có chứa NA +- observed: (bool, default: False). Chỉ áp dụng nếu tất cả các nhóm dữ liệu đều là Categoricals.Nếu là True: chỉ hiển thị các giá trị quan sát được cho các nhóm phân loại. Nếu là False: hiển thị tất cả các giá trị cho các nhóm phân loại. + +#### **Thực hành**: Tính trung bình số tiền mỗi giới tính trả khi ăn tại nhà hàng theo thống kê trong `tips_df`. + + +```python +tips_df.pivot_table(values='total_bill_tip', index='sex', aggfunc='mean') +``` + +#### **Thực hành**: Tính tổng số tiền nhà hàng thu được không kể tips các ngày trong tuần theo bữa ăn được thống kê trong `tips_df`. + + +```python +tips_df.pivot_table(values='total_bill', index='day', columns='time',aggfunc='sum') +``` + +### 2.4. Hợp nhất dữ liệu (Merge, Concat) + +#### 2.4.1. Merge + +Pandas có đầy đủ tính năng, hiệu suất cao trong hoạt động in-memory join rất giống với SQL thông qua hàm `merge()`. Dưới đây là 1 số so sánh giữa phương pháp sử dụng trong Pandas và trong SQL và hình ảnh minh hoạ để có thể thấy rõ sự tương đồng này. + + +|Merge methods| SQL Join Name | Meaning| _merge| +|-|-|-|-| +|left| LEFT OUTER JOIN|Chỉ sử dụng keys bên trái|left_only| +|right| RIGHT OUTER JOIN|Chỉ sử dụng keys bên phải|right_only| +|outer|FULL OUTER JOIN|Sử dụng keys của cả 2 dataframes|both| +|inner|INNER JOIN|Chỉ sử dụng keys giao nhau của 2 dataframes|both| + +![](https://lh3.googleusercontent.com/-n76c6dtr5sw/YBO5d-3PzGI/AAAAAAAAAh8/xiT6YIzePLEXArb8uU1f1vgg8JRXYeg8ACLcBGAsYHQ/image.png) + +Dưới đây là 1 số ví dụ giúp bạn làm quen với cách sử dụng hàm với các tham số trên. + + +```python +left = tips_df.head(6)[['total_bill','tip']].reset_index() +right = tips_df.loc[4:8][['tip','sex']].reset_index() +``` + + +```python +left.merge(right, on=['index','tip'], how='left') +``` + + +```python +left.merge(right, on=['index','tip'], how='right') +``` + + +```python +left.merge(right, on=['index','tip'], how='inner') +``` + + +```python +left.merge(right, on=['index','tip'], how='outer') +``` + +#### 2.4.2 Concat + +Trong thực tế, ta có thể làm việc với các dữ liệu có cấu trúc cùng 1 format (bao gồm các cột tương đồng nhau) nhưng được chia nhỏ thành các file khác nhau. Để có thể thuận lợi đánh giá được dữ liệu 1 cách tổng quan nhất, ta cần nối các dữ liệu có cấu trúc này với nhau và Pandas hỗ trợ ta đắc lực thông qua hàm `pd.concat()`. Dưới đây là 1 ví dụ về cách thức hàm hoạt động. + + +```python +pd.concat([tips_df.head(3),tips_df.tail(3), tips_df.sample(3)[['total_bill','tip','sex']]]) +``` + +Trong bài sau, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu cách trực quan hoá dữ liệu thông qua 1 số thư viện phổ biến như Matplotlib, Seaborn. diff --git a/docs/tutorial/python/09.visualization.md b/docs/tutorial/python/09.visualization.md new file mode 100644 index 00000000..5566b79a --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/09.visualization.md @@ -0,0 +1,527 @@ +# Bài 7: Trực quan hoá dữ liệu với Matplotlib và Seaborn + +## 1. Giới thiệu + + +Bất kì 1 thư viện nào sử dụng cho mục đích biểu diễn dữ liệu cũng sẽ theo anatomy sau. +![](https://matplotlib.org/stable/_images/sphx_glr_anatomy_001.png) + +Đây cũng là những điểm mình cần biết khi vẽ đồ thị với các thư viện trong Python. + +### 1.1. Thư viện Matplotlib + +Matplotlib (cụ thể trong bài học này ta quan tâm tới gói `Matplotlib.pyplot` hay được viết gọn là `plt`) là một gói Python được sử dụng cho đồ họa 2D. + +Matplotlib có 2 objects chính: +- `Figure`: chứa nhiều axes +- `Axes`: nơi vẽ đồ thị, thực tế chính là cái đồ thị + +Nói 1 cách dễ hiểu, `Figure` giống khung ảnh và 1 khung ảnh có thể không chứa hoặc chứa 1 đến nhiều bức ảnh, và `Axes` tương ứng với những bức ảnh trong cái khung ảnh. + +Các thành phần khác: +- `Title`: tên của đồ thị +- `X axis label`,`Y axis label`: 2 trục (ngang, đứng) của đồ thị +- `Major tick label`, `Minor tick label`: Tick chính chứa con số, tick nhỏ có thể hoặc không chứa con số +- `Legend`: Chú thích +- `Grid`: Lưới (dễ căn chỉnh) +- `Line plot`: Đồ thị đường +- `Scatter plot`: Đồ thị phân tán +- `Marker`: Những chấm tròn biểu diễn điểm dữ liệu trong đồ thị phân tán +- `Axis spine`: Đường ghi nhận ranh giới khu vực dữ liệu +- `Spine`: Đường kết nối các dấu ticks trên trục và ghi nhận ranh giới của khu vực dữ liệu. + +**Tham khảo**: [Thư viện Matplotlib](https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html) + +### 1.2. Thư viện Seaborn + +Seaborn là thư viện mở rộng được viết trên nền Matplotlib, từ đó kế thừa các chức năng biểu diễn dữ liệu từ Matplotlib. Vì vậy, những gì Seaborn làm được thì Matplotlib cũng làm được tuy nhiên không có chiều ngược lại, cũng có nghĩa là Seaborn không thể thay thế hoàn toàn được Matplotlib (Seaborn hiểu đơn giản là 1 đứa con được Matplotlib tạo ra). + +**Tham khảo**: [Thư viện Seaborn](https://seaborn.pydata.org/examples/index.html) + +Mỗi thư viện đều có những ưu điểm riêng: Nếu Seaborn sử dụng ít cú pháp hơn và có các chủ đề mặc định tuyệt đẹp thì Matplotlib dễ dàng tùy chỉnh hơn thông qua việc truy cập các lớp. Và trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá vẻ đẹp của 2 thư viện. + +### 1.3. Cài đặt +- Cài đặt khi tạo môi trường ảo: + +`conda create -n hanh python=3.7 matplotlib seaborn` + +- Cài đặt sau khi tạo xong môi trường ảo: + +`conda install matplotlib` hoặc `pip install matplotlib`, + +`conda install seaborn` hoặc `pip install seaborn` + +### 1.4. Import + +```python +import matplotlib.pyplot as plt +import seaborn as sns +``` + +Để bắt đầu buổi học hôm nay, chúng ta sẽ import một số thư viện phục vụ cho buổi học: + + +```python +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +import seaborn as sns +``` + +## 2. Các kiểu trực quan hoá dữ liệu cơ bản + +### 2.1. Đồ thị đường + +Biểu đồ đường được sử dụng để theo dõi những thay đổi trong khoảng thời gian ngắn và dài. + +#### 2.1.1. Đồ thị 1 đường + +#### **Thực hành**: Vẽ đồ thị hình sin của 100 điểm trong khoảng từ -10 đến 10. + +**Gợi ý**: Cho trước giá trị x, y. Sử dụng hàm `plot()` để vẽ đồ thị đường dưới đây + +```python +x = np.linspace(-10,10,100) +y = np.sin(x) +``` +![](./visualization/line_plot.png) +#### **Sử dụng Matplotlib**: + + +```python +x = np.linspace(-10,10,100) +y = np.sin(x) + +# Mặc định plt.plot() là đồ thị đường +plt.plot(x,y,linestyle='-.') # linestyle để thay đổi đường biểu diễn, ví dụ: linestyle=(0,(3,1,1,1)) tương ứng linestyle='-.' +plt.title('Sin function') # Tên của đồ thị +plt.xlabel('X value') # Tên trục hoàng +plt.ylabel('Sin of x') # Tên trục tung +plt.grid() # Tạo lưới +plt.show() # Hiển thị biểu đồ +``` + +Tham khảo 1 số cách thay đổi linestyle tại [đây](https://matplotlib.org/stable/_images/sphx_glr_linestyles_001.png). + +#### **Sử dụng Seaborn**: + + +```python +df = pd.DataFrame({'x':x,'sin':y}) +sns.lineplot(x=df['x'], y=df['sin'],linestyle='-.') +plt.grid() +plt.show() +``` + +#### 2.1.2 Đồ thị đa đường + +#### **Thực hành**: Vẽ đồ thị hình sin và hình cos của 100 điểm trong khoảng từ -10 đến 10 trên cùng 1 đồ thị. + +**Gợi ý**: Cho trước giá trị x, y. Sử dụng hàm `plot()` để vẽ đồ thị đường dưới đây: + +```python +x = np.linspace(-10,10,100) +sin = np.sin(x) +cos = np.cos(x) +``` + +![](./visualization/multiline_plot.png) + + +```python +x = np.linspace(-10,10,100) +sin = np.sin(x) +cos = np.cos(x) +df = pd.DataFrame({'x':x,'sin': sin, 'cos':cos}) +``` + +**Cách 1** + + +```python +# truyền tham số c để thay đổi màu +plt.plot(x, sin, label = 'Sin', c='red') +plt.plot(x, cos, label = 'Cos', c='blue') +plt.title('Function plot') +plt.xlabel('X value') +plt.ylabel('Y value') +plt.legend(loc='best') # có thể tinh chỉnh 4 góc +plt.grid() +plt.show() +``` + +**Cách 2**: +```python +ax.set_xlabel('X Label') +ax.set_ylabel('Y Label') +ax.set_title('Function plot') +``` +có thể được viết gọn trong 1 dòng với hàm `set()` và truyền tham số tương ứng vào bên trong như sau: +```python +ax.set(xlabel='X_label', ylabel='Y_label', title='Function plot') +``` + + +```python +ax = plt.axes() # định nghĩa nơi vẽ đồ thị +ax.plot(x,sin,label='Sin', c = 'red') +ax.plot(x,cos,label='Cos', c= 'blue') +ax.set(xlabel='X value', ylabel='Y value', title='Function plot') +ax.legend(loc='best') +ax.grid() +plt.show() +``` + +#### **Thực hành**: Vẽ đồ thị hình sin và hình cos của 100 điểm trong khoảng từ -10 đến 10 trên 2 đồ thị cạnh nhau như hình sau: +![](./visualization/paraline_plot.png) + +**Cách 1** + + +```python +plt.figure(figsize=(15,5)) # chiều dài 15, chiều rộng 5 + +plt.subplot(1,2,1) #1 hàng 2 cột ở axis 1 +plt.plot(x,sin) +plt.title('Sin Function') +plt.xlabel('X value') +plt.ylabel('Y value') + +plt.subplot(1,2,2) +plt.plot(x,cos,c='red') +plt.title('Cos Function') +plt.xlabel('X value') +plt.ylabel('Y value') +plt.show() +``` + +**Cách 2** + + +```python +plt.figure(figsize=(15,5)) + +ax1 = plt.subplot(1,2,1) +ax2 = plt.subplot(1,2,2) + +ax1.plot(x,sin) +ax2.plot(x,cos,c='red') + +ax1.set(xlabel='X_label', ylabel='Y_label', title='Sin Function') +ax2.set(xlabel='X_label', ylabel='Y_label', title='Cos Function'); + +plt.show() +``` + +**Cách 3** + + +```python +fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(15,5)) +ax[0].plot(x,sin) +ax[1].plot(x,cos,c='red'); +plt.show() +``` + +### 2.2. Đồ thị phân phối (Histogram/Distribution) + +Hist/Dist plot đếm theo bins, bins được tính bằng cách lấy max và min rồi của dữ liệu rồi chia đều thành số bins mình muốn. Số bins càng lớn, chia khoảng càng nhỏ thì các chính xác! + +Để giúp các bạn dễ dàng hình dung cách sử dụng các đồ thị vào bài toán dữ liệu thực tế, chúng ta sẽ cùng nhau thực hành các kiểu đồ thị trên tập dữ liệu `iris`. + + +```python +iris = sns.load_dataset('iris') +``` + +#### **Thực hành**: Vẽ đồ thị phân phối độ dài cánh hoa tương ứng cột `petal_length`. + +#### **Sử dụng Matplotlib**: + +![](./visualization/dist_plot.png) + + +```python +plt.hist(iris['petal_length'], bins = 10) +plt.show() +``` + +#### **Sử dụng Seaborn**: + +![](./visualization/dist_plot1.png) + + +```python +sns.histplot(iris, x = 'petal_length', bins = 10) +plt.show() +``` + +Ngoài ra, ta có thể sử dụng hàm `distplot()` như ví dụ dưới đây: + + +```python +sns.displot(iris['petal_length'], bins = 10) +plt.show() +``` + +### 2.3. Đồ thị phân tán (Scatter plot) + +Biểu đồ hay đồ thị phân tán là một đồ thị biểu hiện mối tương quan giữa nguyên nhân và kết quả hoặc giữa các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng. + +#### **Thực hành**: Vẽ đồ thị phân tán cánh hoa và đài hoa. + +#### **Sử dụng Matplotlib**: + +![](./visualization/scatter_plt.png) + + +```python +plt.scatter(iris.petal_length, iris.petal_width, label='Petal') +plt.scatter(iris.sepal_length, iris.sepal_width, marker='*', label = 'Sepal') +plt.legend() +plt.show() +``` + +#### **Sử dụng Seaborn**: + +![](./visualization/scatter_sns.png) + + +```python +sns.scatterplot(data=iris, x='petal_length', y='petal_width', label='Petal') +sns.scatterplot(data=iris, x='sepal_length', y='sepal_width', marker='*', label = 'Sepal') +plt.legend() +plt.show() +``` + +#### **Thực hành**: Vẽ đồ thị phân tán độ dài và độ rộng đài hoa tương ứng cột `petal_length`. + +#### **Sử dụng Matplotlib**: + +![](./visualization/scatter_plt_classify.png) + + +```python +plt.scatter(iris[iris['species'] == 'setosa'].petal_length, iris[iris['species'] == 'setosa'].petal_width, label='setosa') +plt.scatter(iris[iris['species'] == 'versicolor'].petal_length, iris[iris['species'] == 'versicolor'].petal_width, label='versicolor') +plt.scatter(iris[iris['species'] == 'virginica'].petal_length, iris[iris['species'] == 'virginica'].petal_width, label='virginica') +plt.legend() +plt.show() +``` + +#### **Sử dụng Seaborn**: + +![](./visualization/scatter_sns_classify.png) + + +```python +sns.scatterplot(data=iris, x='petal_length', y='petal_width', hue='species', palette = ['red','blue','brown']) +plt.show() +``` + +### 2.4. Đồ thị hộp (Box plot) + +#### **Thực hành**: Vẽ biểu đồ hộp độ dài đài hoa tương ứng cột `petal_length`. + +#### **Sử dụng Matplotlib**: + +![](./visualization/boxplot_plt.png) + + +```python +plt.boxplot(iris.petal_length, vert=False) +plt.show() +``` + +#### **Sử dụng Seaborn**: + +![](./visualization/boxplot_sns.png) + + +```python +sns.boxplot(data=iris,x='petal_length', width=0.2) +plt.show() +``` + +#### **Thực hành**: Vẽ biểu đồ hộp các cột dữ liệu trong `iris`. + +#### **Sử dụng Matplotlib**: + +![](./visualization/boxplot_plt1.png) + + +```python +plt.boxplot([iris.petal_length,iris.petal_width,iris.sepal_length,iris.sepal_width]) +plt.show() +``` + +#### **Sử dụng Seaborn**: + +![](./visualization/boxplot_sns1.png) + + +```python +sns.boxplot(data=iris, width=0.8) +plt.show() +``` + +Ngoài ra, chúng ta có 1 vài hàm biến thể nhằm trực quan hoá mô tả phân bố dữ liệu, tham khảo 1 số hàm plot dưới đây: + +**Boxenplot** + +![](./visualization/boxenplot.png) + + +```python +sns.boxenplot(data=iris) #Thêm số lượng bins/điểm +plt.show() +``` + +**Violin plot** + +![](./visualization/violinplot.png) + + +```python +sns.violinplot(data=iris) #Thêm phân bố bên ngoài +plt.show() +``` + +Từ những đồ thị hộp trên, ta có thể đưa ra 1 số phân tích, ví dụ như sau: +- Độ rộng cánh hoa (petal) và đài hoa (sepal) hẹp hơn độ dài +- Độ rộng cánh hoa phân tán hơn độ rộng đài hoa +- Các điểm dữ liệu tập trung trong khoảng percentile 50 nhiều hay ít +- Có outlier ở độ rộng đài hoa +... + +#### **Lưu ý: Một số thuật ngữ hay gặp** + +- Decile: chia dữ liệu thành 10 phần bằng nhau. +- Percentile: phần trăm vị trí xếp hạng (25%, 50%, 75%) +- Quantile: xếp hạng giá trị trong bộ dữ liệu tại phần trăm percentile (i.e ở 50% có 50% số điểm dữ liệu lớn hơn và 50% số điểm dữ liệu bé hơn), thường chia dữ liệu thành 4 phần bằng nhau: [min-25%, 25%-50%, 50%-75%, 75%-max] + +![](https://chidokun.github.io/images/post/box-and-whisker-plot/1.png) + +### 2.5. Biểu đồ tròn (Pie chart) + + +```python +tips = sns.load_dataset('tips') +``` + +#### **Thực hành**: Vẽ biểu đồ tròn thể hiện giới tính nam và nữ chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng hoá đơn. + +![](./visualization/pie.png) + +#### **Sử dụng Matplotlib**: + + +```python +sex = tips.groupby('sex').total_bill.sum() +plt.pie(sex, labels = sex.index, autopct='%.2f%%') +plt.show() +``` + +#### **Sử dụng Seaborn**: +Seaborn thì không hỗ trợ trực tiếp **pie chart**, ta có thể sử dụng **bar plot chart** thay thế. + +![](./visualization/bar.png) + + +```python +sex1 = sex.reset_index() #chuyển về DataFrame +sns.barplot(data=sex1, x='sex', y='total_bill') +plt.show() +``` + +#### **Thực hành**: Vẽ biểu đồ tròn thể hiện giới phần trăm tổng hoá đơn tiêu thụ của nam theo ngày. + +![](./visualization/pie1.png) + +**Cách 1** + + +```python +male = tips[tips['sex'] == 'Male'].groupby('day').total_bill.sum() +plt.figure(figsize=(6,6)) +plt.pie(male, labels = male.index, autopct='%.2f%%', explode=[0,0.1,0,0]) +plt.show() +``` + +**Cách 2** + + +```python +male.plot(kind='pie', autopct='%.2f%%', explode=[0,0.1,0,0], figsize=(6,6)) +plt.show() +``` + +#### **Bài tập về nhà**: Vẽ biểu đồ tròn thể hiện giới tính nam và nữ chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng hoá đơn phía bên trái và biểu đồ tròn thể hiện tổng hoá đơn tiêu thụ theo ngày phía bên phải như hình dưới đây. + +![](./visualization/joint_pie.png) + +### 2.6. Một số biểu đồ tương quan phức hợp + +#### 2.6.1 FacetGrid + +#### **Thực hành**: Vẽ biểu đồ phân tán thể hiện mối tương quan giữa tổng hoá đơn và tiền tips như hình dưới đây. + +![](./visualization/facetgrid.png) + + +```python +g = sns.FacetGrid(data=tips,col='sex',row='smoker',hue='time') #hue cho mã màu, mã màu thay đổi dựa theo time +g.map(sns.scatterplot,'total_bill','tip') +plt.legend() +plt.show() +``` + +#### 2.6.2 Swarm plot + +![](./visualization/swarm.png) + + +```python +sns.swarmplot(data=tips,x='time',y='total_bill',hue='smoker') #biến rời rạc vs biến liên tục +plt.show() +``` + +#### 2.6.3 Catplot + +![](./visualization/swarm.png) + + +```python +sns.catplot(data=tips,x='time',y='total_bill',hue='smoker', kind='swarm'); +plt.show() +``` + +![](./visualization/violin1.png) + + +```python +sns.catplot(data=tips,x='time',y='total_bill',hue='smoker', kind='violin') +plt.show() +``` + +![](./visualization/violin2.png) + + +```python +sns.catplot(data=tips,x='time',y='total_bill',row='sex', col='smoker',kind='violin') +plt.show() +``` + +#### 6.4 Pairplot + +Khi muốn nhìn tổng quan dữ liệu và mối tương quan giữa các chiều dữ liệu theo từng cặp với nhau, thì pair plots là lựa chọn vô cùng hoàn hảo. Ta có thể thử nghiệm đơn giản với các cột dữ liệu của tập `iris`. + +![](./visualization/pairplot.png) + + +```python +sns.pairplot(iris, hue='species', height=1.5) +plt.show() +``` + +Trong bài học tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về Học máy, các bài toán trong Học máy và tiếp cận đến loại bài toán đầu tiên trong Học máy, đó là Học có giám sát. diff --git a/website/scripts/parse_notebook.py b/website/scripts/parse_notebook.py index e0f9d550..5ac00006 100644 --- a/website/scripts/parse_notebook.py +++ b/website/scripts/parse_notebook.py @@ -35,9 +35,27 @@ def convert_notebook(ipynb_in_path, exporter, writer) -> None: nb = nbformat.reads(nb_str, nbformat.NO_CONVERT) # displayname is absent from notebook metadata - nb["metadata"]["kernelspec"]["display_name"] = "python3" + if "kernelspec" in nb["metadata"]: + nb["metadata"]["kernelspec"]["display_name"] = "python3" + # Fix output cells that might be missing required properties for cell in nb['cells']: + if cell.get('cell_type') == 'code': + # Ensure outputs list exists + if 'outputs' not in cell: + cell['outputs'] = [] + # Fix output properties + for output in cell['outputs']: + # Fix stream outputs missing 'name' + if output.get('output_type') == 'stream' and 'name' not in output: + output['name'] = 'stdout' + # Fix execute_result outputs missing 'execution_count' + if output.get('output_type') == 'execute_result' and 'execution_count' not in output: + output['execution_count'] = None + # Fix execute_result outputs missing 'metadata' + if output.get('output_type') == 'execute_result' and 'metadata' not in output: + output['metadata'] = {} + for f in preprocess: f(cell) From 2f90e026717408abccf9bb40dfd550a66c23e0c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 20:58:31 +0100 Subject: [PATCH 03/10] fix: fix markdown syntax for table and equation --- docs/tutorial/data_science/03.missing.md | 4 +- docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md | 92 ++++++++++++----------- 2 files changed, 51 insertions(+), 45 deletions(-) diff --git a/docs/tutorial/data_science/03.missing.md b/docs/tutorial/data_science/03.missing.md index 2fadb204..9616a150 100644 --- a/docs/tutorial/data_science/03.missing.md +++ b/docs/tutorial/data_science/03.missing.md @@ -1,8 +1,8 @@ --- -sidebar_label: "Khuyết dữ liệu" +sidebar_label: "Bài 3: Khuyết dữ liệu" --- -# Câu chuyện khuyết dữ liệu +# Bài 3: Câu chuyện khuyết dữ liệu ## 🎯 Mục tiêu học tập diff --git a/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md b/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md index 72fa2e98..cec4d429 100644 --- a/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md +++ b/docs/tutorial/finance_ml/05.case_study.md @@ -54,13 +54,14 @@ from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager ``` Chúng ta sẽ tải xuống thông tin về trái phiếu của công ty từ cơ sở dữ liệu TRACE, được duy trì bởi FINRA bằng đoạn mã dưới đây. Một số công ty bạn có thể thử, ví dụ: -|Mã công ty| Tên công ty| -|:-:|:-:| -|HES|Hess| -|F|Ford Motor| -|KHC|Kraft Heinz Co| -|DVN|Devon Energy| -|...|...| + +| Mã công ty | Tên công ty | +|:----------:|:-----------:| +| HES | Hess | +| F | Ford Motor | +| KHC | Kraft Heinz Co | +| DVN | Devon Energy | +| ... | ... | Một số tần suất coupon có thể sử dụng: ALL, Annual, Anytime, Bi-Monthly, Monthly, N/A, None, Pays At Maturity, Quarterly, Semi-Annual, Variable, ... @@ -225,61 +226,66 @@ bond_df_result Chúng ta sẽ sử dụng các kỹ thuật định giá trái phiếu (Bond Prices) để tính xác suất vỡ nợ bằng cách sử dụng giá trái phiếu doanh nghiệp hiện tại. Việc định giá trái phiếu doanh nghiệp tương tự như bất kỳ tài sản rủi ro nào; nó phụ thuộc vào giá trị hiện tại của các dòng tiền kỳ vọng (Expected Cash Flow hay $ECF$) trong tương lai theo lãi suất suất chiết khấu $d$ (Discount Rate). -\begin{equation*} -BOND\ PRICE = \frac{ECF_1}{1+d}\ +\ \frac{ECF_2}{(1+d)^2}\ +\ \frac{ECF_3}{(1+d)^3} -\end{equation*} +$$ +BOND\ PRICE = \frac{ECF_1}{1+d} + \frac{ECF_2}{(1+d)^2} + \frac{ECF_3}{(1+d)^3} +$$ Việc định giá trái phiếu doanh nghiệp cũng cần tính đến khả năng trái phiếu không trả được nợ và không trả lại đầy đủ tiền gốc. Khi đó, ta cần ước tính dòng tiền kỳ vọng và lãi suất chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro. Để định giá trái phiếu, trước hết ta tìm ECF ở mỗi thời kỳ bằng cách cộng tích của khoản thanh toán mặc định (Default Payout) và xác suất vỡ nợ (P) với tích của khoản thanh toán đã hứa (thanh toán phiếu lãi và trả nợ gốc) và xác suất không vỡ nợ (1-P), hay còn gọi là như xác suất sống sót. -\begin{equation*} -ECF_1 = (P)*(Default\ Payout)\ +\ (1-P)*(Coupon\ Payment) -\end{equation*} -\begin{equation*} -ECF_2 = (1-P)*\{(P)\ *(Default\ Payout)\ +\ (1-P)*(Coupon\ Payment)\} -\end{equation*} +$$ +ECF_1 = P \times (Default\ Payout) + (1-P) \times (Coupon\ Payment) +$$ + +$$ +ECF_2 = (1-P) \times \{P \times (Default\ Payout) + (1-P) \times (Coupon\ Payment)\} +$$ -\begin{equation*} -ECF_3 = (1-P)^2*\{(P)\ *(Default\ Payout)\ +\ (1-P)*(Coupon\ Payment\ +\ Principal)\} -\end{equation*} +$$ +ECF_3 = (1-P)^2 \times \{P \times (Default\ Payout) + (1-P) \times (Coupon\ Payment + Principal)\} +$$ -\begin{equation*} -Default\ Payout = Principal\ *\ Recovery\ Rate -\end{equation*} +$$ +Default\ Payout = Principal \times Recovery\ Rate +$$ -Nếu trái phiếu vỡ nợ, khoản thanh toán vỡ nợ là tích của tỷ lệ thu hồi nợ và vốn gốc. Trong trường hợp vốn gốc bằng mệnh giá trái phiếu (ví dụ: $100), tỷ lệ thu hồi tương ứng tỷ lệ phần trăm của khoản lỗ được thu hồi từ một trái phiếu bị vỡ nợ. Tỷ lệ thu hồi khác nhau tùy theo ngành, mức độ thâm niên trong cấu trúc vốn, mức độ đòn bẩy trong cấu trúc vốn nói chung và liệu một chứng khoán cụ thể có được bảo đảm hay được thế chấp bằng cách khác hay không. Trong bài viết này, ta sẽ giả định tỷ lệ thu hồi đối với trái phiếu doanh nghiệp là 40%, một giả định phổ biến trong thực tế. +Nếu trái phiếu vỡ nợ, khoản thanh toán vỡ nợ là tích của tỷ lệ thu hồi nợ và vốn gốc. Trong trường hợp vốn gốc bằng mệnh giá trái phiếu (ví dụ: \$100), tỷ lệ thu hồi tương ứng tỷ lệ phần trăm của khoản lỗ được thu hồi từ một trái phiếu bị vỡ nợ. Tỷ lệ thu hồi khác nhau tùy theo ngành, mức độ thâm niên trong cấu trúc vốn, mức độ đòn bẩy trong cấu trúc vốn nói chung và liệu một chứng khoán cụ thể có được bảo đảm hay được thế chấp bằng cách khác hay không. Trong bài viết này, ta sẽ giả định tỷ lệ thu hồi đối với trái phiếu doanh nghiệp là 40%, một giả định phổ biến trong thực tế. Sau khi các dòng tiền kỳ vọng được tính toán, chúng được chiết khấu trở lại giai đoạn 0 với tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro (d) để tính giá trái phiếu. Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro là tỷ lệ thu được bằng cách kết hợp phần bù rủi ro dự kiến với tỷ lệ phi rủi ro trong quá trình tính toán giá trị hiện tại của một khoản đầu tư rủi ro. -\begin{equation*} +$$ Risk-adjusted\ Discount\ Rate = Risk-free\ Interest\ Rate + Expected\ Risk\ Premium -\end{equation*} +$$ với $Risk-adjusted\ Discount\ Rate$ là Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro, $Risk-free\ Interest\ Rate$ là Lãi suất phi rủi ro, và $Expected\ Risk\ Premium$ là Phần bù rủi ro dự kiến. Ta sử dụng tỷ lệ chiết khấu (đã điều chỉnh theo rủi ro) để tính đến các cân nhắc về tính thanh khoản, thời gian đáo hạn và thuế khiến trái phiếu doanh nghiệp có mức chênh lệch quan sát được so với lợi tức của trái phiếu phi rủi ro như trái phiếu do chính phủ phát hành trong một nền kinh tế ổn định. Lợi nhuận yêu cầu tối thiểu dự kiến đối với một nhà đầu tư trái phiếu bằng tổng của những yếu tố sau: -|Yếu tố|Mô tả| -|-|-| -|**Default Risk Premium** | Phần bù rủi ro mặc định bồi thường cho các nhà đầu tư có khả năng vỡ nợ doanh nghiệp.| -|**Liquidity Premium** | Phí thanh khoản bồi thường cho các nhà đầu tư khi đầu tư vào các chứng khoán kém thanh khoản hơn như trái phiếu.| -|**Maturity Premium** | Phí bảo hiểm đáo hạn bồi thường cho các nhà đầu tư về rủi ro liên quan đến trái phiếu đáo hạn trong nhiều năm tới trong tương lai vốn tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn.| -|**Taxation Premium** | Phí bảo hiểm thuế bồi thường cho các nhà đầu tư về thu nhập chịu thuế mà trái phiếu tạo ra.| -|**Projected Inflation** | Lạm phát dự kiến tính đến sự mất giá của tiền tệ theo thời gian.| -|**Risk-free Rate** | Tỷ lệ phi rủi ro đề cập đến tỷ suất lợi nhuận mà nhà đầu tư có thể mong đợi đối với chứng khoán phi rủi ro.| +| Yếu tố | Mô tả | +|:-------|:------| +| **Default Risk Premium** | Phần bù rủi ro mặc định bồi thường cho các nhà đầu tư có khả năng vỡ nợ doanh nghiệp. | +| **Liquidity Premium** | Phí thanh khoản bồi thường cho các nhà đầu tư khi đầu tư vào các chứng khoán kém thanh khoản hơn như trái phiếu. | +| **Maturity Premium** | Phí bảo hiểm đáo hạn bồi thường cho các nhà đầu tư về rủi ro liên quan đến trái phiếu đáo hạn trong nhiều năm tới trong tương lai vốn tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn. | +| **Taxation Premium** | Phí bảo hiểm thuế bồi thường cho các nhà đầu tư về thu nhập chịu thuế mà trái phiếu tạo ra. | +| **Projected Inflation** | Lạm phát dự kiến tính đến sự mất giá của tiền tệ theo thời gian. | +| **Risk-free Rate** | Tỷ lệ phi rủi ro đề cập đến tỷ suất lợi nhuận mà nhà đầu tư có thể mong đợi đối với chứng khoán phi rủi ro. | Chúng ta bắt đầu tính toán tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro thông qua ước tính phần bù rủi ro dự kiến (Expected Risk Premium), được tính bởi công thức sau: -\begin{equation*} -Expected\ Risk\ Premium = (Market\ Rate\ of\ Return - Risk-free\ Rate\ of\ Return) * Beta -\end{equation*} + +$$ +Expected\ Risk\ Premium = (Market\ Rate\ of\ Return - Risk-free\ Rate\ of\ Return) \times Beta +$$ + trong đó $Market\ Rate\ of\ Return$ là tỷ suất lợi nhuận thị trường, $Risk-free\ Rate\ of\ Return$ là tỷ lệ hoàn vốn phi rủi ro, hệ số beta là trọng số được điều chỉnh dựa trên mức độ rủi ro đầu tư liên quan. Bằng cách lựa chọn cẩn thận hệ số beta của trái phiếu doanh nghiệp ngắn hạn đại diện cho thị trường tổng thể, chúng ta có thể tính toán phần bù rủi ro dự kiến sẽ dẫn đến tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro kết hợp với các cân nhắc về tính thanh khoản, kỳ hạn và thuế để tạo ra xác suất vỡ nợ chính xác hơn khi sử dụng kỹ thuật định giá trái phiếu. Để tính phần bù rủi ro kỳ vọng, trước hết chúng ta phải tính tỷ suất sinh lợi thị trường. Chúng ta có thể sử dụng mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) để xác định tỷ lệ hoàn vốn thị trường. -$$r_m = r_f\ +(\beta*MRP)$$ +$$ +r_m = r_f + (\beta \times MRP) +$$ với $r_m$ là tỷ lệ hoàn vốn thị trường, $r_f$ là lãi suất phi rủi ro, và $MRP$ tương ưng phần bù rủi ro thị trường. @@ -611,12 +617,12 @@ print("Standard & Poor’s probability of default = %s" % (sp_transition_dp)) Từ ví dụ trên, các kỹ thuật định giá trái phiếu sử dụng Tỷ lệ chiết khấu được điều chỉnh theo rủi ro thực hiện khá tốt việc xác định rủi ro vỡ nợ của công ty và có thể đủ để xếp hạng các công ty theo mức độ tín nhiệm. Tuy nhiên, cần lưu ý một số giả định ta đặt ra và thực tế ứng dụng tuỳ trong doanh nghiệp. -|Yếu tố|Giả định| Thực tế| -|-|-|-| -| Đường cong lợi suất trái phiếu chính phủ| Bằng phẳng| Có thể dốc lên hoặc dốc xuống| -| Tỷ lệ khôi phục| 40% | Có thể thử nghiệm với 30% hoặc 60%| -| Quá trình hồi vốn| Tức thời|Thời gian trì hoãn kéo dài có thể xảy ra giữa sự kiện vỡ nợ và việc thu hồi tiền mặt cuối cùng| -| Xác suất vỡ nợ hàng năm| Như nhau| Không nhất thiết phải đúng như vậy| +| Yếu tố | Giả định | Thực tế | +|:-------|:---------|:--------| +| Đường cong lợi suất trái phiếu chính phủ | Bằng phẳng | Có thể dốc lên hoặc dốc xuống | +| Tỷ lệ khôi phục | 40% | Có thể thử nghiệm với 30% hoặc 60% | +| Quá trình hồi vốn | Tức thời | Thời gian trì hoãn kéo dài có thể xảy ra giữa sự kiện vỡ nợ và việc thu hồi tiền mặt cuối cùng | +| Xác suất vỡ nợ hàng năm | Như nhau | Không nhất thiết phải đúng như vậy | Hi vọng bài viết này sẽ giúp các bạn nắm được những kiến thức tài chính cơ bản cũng như cơ chế được sử dụng để dự đoán xác suất vỡ nợ trước khi có Học máy. Từ đó, chúng ta có thể so sánh cùng một bài toán nhưng khi tiếp cần với phương pháp Học máy thì có những ưu và nhược điểm gì ở các phần sau. From 19498a417c6dfdfe0f855d129b0bb85b3d7ecec1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 21:06:31 +0100 Subject: [PATCH 04/10] fix: update idm cert content --- docs/certificate/ibm_ads.md | 266 +++++++++++++++++++++++++++++------- 1 file changed, 214 insertions(+), 52 deletions(-) diff --git a/docs/certificate/ibm_ads.md b/docs/certificate/ibm_ads.md index fb668d21..6c448052 100644 --- a/docs/certificate/ibm_ads.md +++ b/docs/certificate/ibm_ads.md @@ -6,79 +6,241 @@ slug: / # Khoá học chuyên sâu về Khoa học Dữ liệu từ IBM -## 1. Giới thiệu +:::info 💻 Tham khảo bài giải của ZootoPi +Đang học khoá này và gặp khó khăn? Bạn có thể tham khảo **[bài giải chi tiết của ZootoPi trên GitHub](https://github.com/ZootoPi/advanced_data_science_ibm)**. -Advanced Data Science with IBM Specialization (Khoá học chuyên sâu về Khoa học Dữ liệu nâng cao) là 1 trong những khoá học phù hợp với những bạn đã có nền tảng về khoa học dữ liệu cũng như kỹ năng lập trình cơ bản trong python, SQL cơ bản... và muốn tìm hiểu sâu hơn về xử lý dữ liệu lớn song song, khám phá và trực quan hóa dữ liệu cũng như học máy và học sâu ở mức nâng cao. +Chúng mình đã giải và giải thích các bài tập trong khoá học để bạn có thể tham khảo khi cần. Tuy nhiên, nên tự làm trước, chỉ tham khảo khi thực sự cần thiết để đảm bảo bạn thực sự hiểu và nắm vững kiến thức. +::: + +## 🎯 Ai nên học khoá này? + +Nếu bạn đã có nền tảng về khoa học dữ liệu và kỹ năng lập trình Python, SQL cơ bản, và muốn đi sâu hơn vào xử lý dữ liệu lớn, học máy và học sâu ở mức nâng cao, thì **Advanced Data Science with IBM Specialization** có thể là lựa chọn phù hợp. ![IBM Specialization Certificate](./img/advanced_ds.png) -Về mặt lý thuyết, khoá học sẽ giúp bạn hiểu các cơ sở toán học đằng sau tất cả các thuật toán học máy và học sâu. Từ đó, bạn có thể áp dụng những kiến thức này vào trong thực tế dự án, đánh giá cách chúng tác động đến hiệu suất và khả năng mở rộng của mô hình cũng như giúp bạn đưa ra những quyết định đúng đắn về kiến ​​trúc. +## 📖 Giới thiệu + +Khoá học này tập trung vào hai khía cạnh chính: + +**Về lý thuyết:** Khoá học giúp bạn hiểu các cơ sở toán học đằng sau các thuật toán học máy và học sâu. Kiến thức này giúp bạn đánh giá cách các thuật toán tác động đến hiệu suất và khả năng mở rộng của mô hình, từ đó đưa ra quyết định về kiến trúc phù hợp. + +**Về thực hành:** Bạn sẽ được làm quen với chu trình xử lý dữ liệu, học máy và học sâu từ đầu đến cuối thông qua các công nghệ như Apache Spark, scikit-learn, SparkML, SystemML, TensorFlow, Keras, PyTorch, DeepLearning4J, Apache CouchDB và MQTT. + +## 🎓 Bạn sẽ học được gì? + +Sau khi hoàn thành khoá học này, bạn sẽ có thể: + +- Xử lý và phân tích dữ liệu lớn với Apache Spark +- Xây dựng và tối ưu hóa mô hình Machine Learning +- Áp dụng Deep Learning vào các bài toán thực tế (NLP, Computer Vision, Time Series) +- Hiểu sâu về toán học đằng sau các thuật toán ML/DL +- Sử dụng các framework: TensorFlow, PyTorch, Keras, SparkML +- Triển khai mô hình ở quy mô lớn với Kubernetes và GPU + +## 📋 Yêu cầu tiên quyết + +Trước khi bắt đầu, bạn nên có: + +- Kiến thức Python cơ bản (variables, functions, loops, data structures) +- Hiểu cơ bản về SQL +- Nền tảng về Data Science (EDA, basic ML concepts) +- Kinh nghiệm với Jupyter Notebooks + +**Lưu ý:** Nếu bạn chưa có nền tảng về lập trình cơ bản hay khoa học dữ liệu, nên học trước khoá [IBM Data Science Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science) để dễ dàng tiếp thu kiến thức trong khoá học này. + +## 📚 Nội dung khoá học + +**[Đăng ký khoá học trên Coursera](https://www.coursera.org/specializations/advanced-data-science-ibm)** + +Khoá học bao gồm 4 khoá nhỏ, tổng cộng khoảng 80 giờ học: + +1. **Khoá 1:** [Fundamentals of Scalable Data Science](https://www.coursera.org/learn/ds) - 20 giờ +2. **Khoá 2:** [Advanced Machine Learning and Signal Processing](https://www.coursera.org/learn/advanced-machine-learning-signal-processing) - 27 giờ +3. **Khoá 3:** [Applied AI with DeepLearning](https://www.coursera.org/learn/ai) - 24 giờ +4. **Khoá 4:** [Advanced Data Science Capstone](https://www.coursera.org/learn/advanced-data-science-capstone) - 9 giờ + +## 📈 Lộ trình học đề xuất + +Dựa trên thời gian ước tính, bạn có thể sắp xếp như sau: + +``` +Tuần 1-2: Khoá 1 - Fundamentals (20 giờ) + ↓ +Tuần 3-5: Khoá 2 - Advanced ML (27 giờ) + ↓ +Tuần 6-8: Khoá 3 - Deep Learning (24 giờ) + ↓ +Tuần 9: Khoá 4 - Capstone Project (9 giờ) + ↓ +🎉 Hoàn thành chứng chỉ! +``` + +**Lưu ý:** Thời gian học có thể khác nhau tùy vào tốc độ và kinh nghiệm của mỗi người. Coursera cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình, nên bạn có thể điều chỉnh lộ trình phù hợp. + +## 📖 Chi tiết từng khoá học + +### Khoá 1: Fundamentals of Scalable Data Science + +**Thời gian:** 20 giờ (4-6 giờ/tuần) +**Độ khó:** ⭐⭐⭐ Nâng cao + +#### Nội dung chính: + +- **Thống kê và phân tích dữ liệu:** + - Các biện pháp thống kê cơ bản + - Phân tích đặc điểm dữ liệu, xu hướng, độ lệch + - Phát hiện sự không nhất quán và các ngoại lệ tiềm ẩn + +- **Xử lý dữ liệu lớn:** + - Kỹ thuật làm việc với Big Data + - Phân vùng và phân tích song song + - Trực quan hóa dữ liệu ở định dạng 2D và 3D + +#### Công cụ sử dụng: + +- Jupyter Notebooks (IBM Watson Studio - bản miễn phí) +- Apache Spark (IBM Watson Studio - bản miễn phí) +- Python + +[👉 Xem chi tiết khoá 1](https://www.coursera.org/learn/ds) + +### Khoá 2: Advanced Machine Learning and Signal Processing + +**Thời gian:** 27 giờ (4-6 giờ/tuần) +**Độ khó:** ⭐⭐⭐ Nâng cao + +#### Nội dung chính: + +- **Machine Learning:** + - Mô hình Học máy có Giám sát và Không Giám sát + - Đại số tuyến tính cơ bản để hiểu cách hoạt động của các thuật toán + - Tinh chỉnh tham số và siêu tham số để tối ưu hóa mô hình + +- **Frameworks:** + - Scikit-Learn cho Python + - SparkML cho xử lý dữ liệu lớn + +#### Công cụ sử dụng: + +- Tất cả công cụ từ Khoá 1 +- Scikit-Learn +- SparkML + +[👉 Xem chi tiết khoá 2](https://www.coursera.org/learn/advanced-machine-learning-signal-processing) + +### Khoá 3: Applied AI with DeepLearning + +**Thời gian:** 24 giờ (4-6 giờ/tuần) +**Độ khó:** ⭐⭐⭐ Nâng cao + +#### Nội dung chính: + +- **Deep Learning:** + - Các mô hình Học sâu cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) + - Thị giác máy tính (Computer Vision) + - Phân tích chuỗi thời gian (Time Series) + - Đại số tuyến tính và Mạng nơron + +- **Frameworks Deep Learning:** + - Keras, TensorFlow, PyTorch + - DeepLearning4J, Apache SystemML + +- **Triển khai ở quy mô lớn:** + - Kubernetes + - Apache Spark + - GPU computing + +#### Công cụ sử dụng: + +- Tất cả công cụ từ Khoá 1 và 2 +- Keras, TensorFlow, PyTorch +- DeepLearning4J, Apache SystemML + +[👉 Xem chi tiết khoá 3](https://www.coursera.org/learn/ai) + +### Khoá 4: Advanced Data Science Capstone + +**Thời gian:** 9 giờ +**Độ khó:** ⭐⭐⭐ Nâng cao + +#### Nội dung chính: + +- **Capstone Project:** + - Tổng hợp và áp dụng tất cả kiến thức từ 3 khoá trước + - Xây dựng một dự án hoàn chỉnh từ đầu đến cuối + - Đánh giá và trình bày kết quả + +Đây là cơ hội để bạn thực hành và củng cố lại những gì đã học trong 3 khoá trước. + +[👉 Xem chi tiết khoá 4](https://www.coursera.org/learn/advanced-data-science-capstone) + +## 💡 Một số lưu ý khi học + +### Về độ khó + +Trên thang Cơ bản - Trung cấp - Nâng cao, đây là khoá học ở mức **Nâng cao**. Nếu bạn chưa có nền tảng vững, có thể sẽ gặp khó khăn. Nên cân nhắc học trước khoá [IBM Data Science Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science) nếu cần. + +### Về thời gian + +Thời gian học có thể khác nhau tùy vào: +- Tốc độ học của mỗi người +- Kinh nghiệm trước đó với các công cụ +- Mức độ chi tiết bạn muốn đi sâu -Về mặt thực hành và ứng dụng, khoá học này sẽ giúp các bạn nắm được tổng quan chu trình tổng hợp dữ liệu, học máy và học sâu từ đầu đến cuối thông qua các công nghệ nổi bật và được sử dụng rộng rãi nhất như Apache Spark, scikit-learning, SparkML, SystemML, TensorFlow, Keras, PyTorch, DeepLearning4J, Apache CouchDB và MQTT. +Coursera cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình, nên bạn có thể điều chỉnh lộ trình phù hợp. -## 2. Nội dung khoá học +### Tips học hiệu quả -| Truy cập vào khoá học | Tham khảo bài giải | -| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ | -| [Advanced DS with IBM Specialization](https://www.coursera.org/specializations/advanced-data-science-ibm) | [ZootoPi Solution](https://github.com/ZootoPi/advanced_data_science_ibm) | +- **Ghi chép:** Tạo notebook riêng để ghi lại các khái niệm quan trọng +- **Thực hành:** Không chỉ xem video, hãy code lại từ đầu để hiểu sâu hơn +- **Tham khảo bài giải:** Nếu gặp khó khăn, có thể tham khảo [bài giải của ZootoPi](https://github.com/ZootoPi/advanced_data_science_ibm) +- **Đọc thêm:** Tham khảo documentation chính thức của các framework được dạy +- **Quản lý thời gian:** Dành 4-6 giờ/tuần một cách đều đặn sẽ hiệu quả hơn là học dồn -Khoá học bao gồm 4 khoá nhỏ: +## ❓ Câu hỏi thường gặp -- Khoá 1: [Fundamentals of Scalable Data Science](https://www.coursera.org/learn/ds) -- Khoá 2: [Advanced Machine Learning and Signal Processing](https://www.coursera.org/learn/advanced-machine-learning-signal-processing) -- Khoá 3: [Applied AI with DeepLearning](https://www.coursera.org/learn/ai) -- Khoá 4: [Advanced Data Science Capstone](https://www.coursera.org/learn/advanced-data-science-capstone) +

+Tôi có cần kiến thức nền tảng không? -## 3. Đánh giá về khoá học +Có, bạn nên có kiến thức cơ bản về Python, SQL và Data Science. Nếu chưa có, nên học trước khoá [IBM Data Science Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science) để có nền tảng vững chắc. +
-Trên thang Cơ bản - Trung cấp - Nâng cao, ZootoPi đánh giá đây là 1 khoá học Nâng Cao. Những bạn chưa có nền tảng về lập trình cơ bản hay khoa học dữ liệu nên học trước khoá [IBM Data Science Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science) để dễ dàng tiếp thu kiến thức trong khoá học này. +
+Khoá học có miễn phí không? -Dưới đây là 1 số tổng hợp về thông tin các khoá con giúp dễ dàng nắm được lộ trình học và tiện sắp xếp thời gian. +Bạn có thể audit khoá học miễn phí để xem nội dung, nhưng để nhận chứng chỉ và làm assignments, bạn cần trả phí. Coursera có chương trình financial aid cho những ai gặp khó khăn về tài chính. +
-### 3.1 Khoá 1 +
+Tôi có thể học theo tốc độ của riêng mình không? -- Kiến thức: - - Giới thiệu các biện pháp thống kê cơ bản, các đặc điểm dữ liệu, cũng như xu hướng, độ lệch hoặc sự không nhất quán và các ngoại lệ tiềm ẩn trong dữ liệu. - - Xác định kỹ thuật nào hữu ích để làm việc với dữ liệu lớn. - - Làm quen với các công cụ và thư viện trực quan hoá để nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu lớn với phân vùng và phân tích song song và trực quan hóa dữ liệu ở một số định dạng 2D và 3D. -- Công cụ: - - Jupyter notebooks (IBM Watson Studio bản miễn phí). - - ApacheSpark (IBM Watson Studio bản miễn phí). - - Python. -- Thời gian: 20 tiếng (4-6 tiếng/tuần). +Có, Coursera cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình. Bạn có thể hoàn thành nhanh hơn hoặc chậm hơn so với thời gian ước tính. +
-### 3.2 Khoá 2 +
+Khoá học có phù hợp cho người mới bắt đầu không? -- Kiến thức: - - Tiếp cận kiến thức về Mô hình Học máy có Giám sát và Không Giám sát. - - Tìm hiểu về các nguyên tắc cơ bản của Đại số tuyến tính để hiểu cách hoạt động của các chế độ học máy. - - Làm quen với các Frameworks phổ biến nhất cho python Scikit-Learn và SparkML. - - Học cách tinh chỉnh tham số/ siêu tham số để tối ưu hoá mô hình. -- Công cụ: - - Các công cụ trong Khoá 1. - - Frameworks: Scikit-Learn, SparkML. -- Thời gian: 27 tiếng (4-6 tiếng/tuần). +Không, đây là khoá học nâng cao. Nếu bạn mới bắt đầu, nên học trước khoá [IBM Data Science Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science) hoặc các khoá học cơ bản khác. +
-### 3.3 Khoá 3 +## 📚 Tài liệu tham khảo thêm -- Kiến thức: +Nếu muốn tìm hiểu sâu hơn về các công cụ được dạy trong khoá học: - - Tiếp cận kiến thức về các mô hình Học sâu được sử dụng trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Thị giác máy tính, Phân tích chuỗi thời gian và nhiều ngành khác. - - Tìm hiểu về các nguyên tắc cơ bản của Đại số tuyến tính và Mạng nơron. - - Giới thiệu các Framework DeepLearning phổ biến nhất như Keras, TensorFlow, PyTorch, DeepLearning4J và Apache SystemML. - - Học cách mở rộng quy mô của những bộ não nhân tạo đó bằng Kubernetes, Apache Spark và GPU. +- [Apache Spark Documentation](https://spark.apache.org/docs/latest/) +- [TensorFlow Guide](https://www.tensorflow.org/guide) +- [PyTorch Tutorials](https://pytorch.org/tutorials/) +- [Scikit-learn User Guide](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) +- [Keras Documentation](https://keras.io/) -- Công cụ: - - Các công cụ trong Khoá 1 và 2. - - Frameworks:Keras, TensorFlow, PyTorch, DeepLearning4J và Apache SystemML. -- Thời gian: 24 tiếng (4-6 tiếng/tuần). +## 🎬 Bắt đầu học -### 3.4 Khoá 4 +Nếu bạn đã sẵn sàng, có thể bắt đầu tại: -- Kiến thức: - - Thực hành capstone project để đánh giá kiến thức đã học được trong 3 khoá trên. -- Thời gian: 9 tiếng +- **[Đăng ký khoá học trên Coursera](https://www.coursera.org/specializations/advanced-data-science-ibm)** -Tuỳ vào tốc độ và trải nghiệm học của mỗi người, cùng 1 khoá học thời gian học sẽ có những khác biệt. Chứng chỉ trên Coursera có 1 lợi thế đó là thời gian linh hoạt nên bạn hoàn toàn có thể tuỳ chỉnh lộ trình học phù hợp với bạn nhất. +:::tip 💡 Gợi ý +Khi học, nếu gặp khó khăn với các bài tập, bạn có thể tham khảo **[bài giải của ZootoPi](https://github.com/ZootoPi/advanced_data_science_ibm)**. Tuy nhiên, nên tự làm trước, chỉ tham khảo khi thực sự cần thiết để đảm bảo bạn thực sự hiểu và nắm vững kiến thức. +::: -Chúc các bạn học tập vui vẻ ^^! +Chúc các bạn học tập hiệu quả! From ec27d4cdd42beae8d7a07b8dc7acdd5ddb6e594e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 21:18:29 +0100 Subject: [PATCH 05/10] feat: add ace cert --- docs/certificate/gcp_ace.md | 268 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 268 insertions(+) create mode 100644 docs/certificate/gcp_ace.md diff --git a/docs/certificate/gcp_ace.md b/docs/certificate/gcp_ace.md new file mode 100644 index 00000000..0cde1908 --- /dev/null +++ b/docs/certificate/gcp_ace.md @@ -0,0 +1,268 @@ +--- +id: certificate-gcp-ace +sidebar_position: 2 +slug: /gcp-ace +--- + +# Chứng chỉ Associate Cloud Engineer từ Google Cloud + +:::info 📚 Tham khảo tài liệu học tập +Đang chuẩn bị thi chứng chỉ này? Bạn có thể tham khảo **[tài liệu học tập chi tiết trên GitHub](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert)**. + +Repo này tổng hợp các tài nguyên, chiến lược học tập và tips để vượt qua kỳ thi Associate Cloud Engineer mà không tốn phí. Bao gồm learning plans, practice questions, và các resources hữu ích khác. +::: + +## 🎯 Ai nên học chứng chỉ này? + +Nếu bạn muốn làm việc với Google Cloud Platform (GCP) và cần chứng minh khả năng triển khai, quản lý và bảo mật ứng dụng và hạ tầng trên Google Cloud, thì **Associate Cloud Engineer (ACE)** là chứng chỉ phù hợp để bắt đầu. + +Đây là chứng chỉ entry-level của Google Cloud, phù hợp cho: +- Developers muốn làm việc với cloud +- System administrators muốn chuyển sang cloud +- Những người muốn có nền tảng vững chắc về GCP trước khi học các chứng chỉ nâng cao hơn + +## 📖 Giới thiệu + +**Associate Cloud Engineer** là chứng chỉ entry-level của Google Cloud, xác nhận khả năng triển khai, quản lý và bảo mật ứng dụng và hạ tầng trên Google Cloud Platform. + +Chứng chỉ này phù hợp cho những ai muốn bắt đầu với GCP và cần nền tảng vững chắc trước khi học các chứng chỉ nâng cao hơn. + +## 🎓 Bạn sẽ học được gì? + +Sau khi hoàn thành và đạt chứng chỉ này, bạn sẽ có thể: + +- Thiết lập môi trường cloud solution (resource hierarchies, IAM, billing) +- Lập kế hoạch và cấu hình giải pháp cloud (compute, storage, networking) +- Triển khai giải pháp cloud (Compute Engine, GKE, Cloud Run) +- Đảm bảo vận hành thành công (monitoring, logging, resource management) +- Cấu hình quyền truy cập và bảo mật (IAM policies, security measures, audit logs) + +## 📋 Yêu cầu tiên quyết + +Trước khi bắt đầu, bạn nên có: + +- Hiểu cơ bản về cloud computing +- Kiến thức cơ bản về Linux command line +- Hiểu cơ bản về networking và hệ thống +- Kinh nghiệm với command line tools (không bắt buộc nhưng hữu ích) + +**Lưu ý:** Đây là chứng chỉ entry-level, nên không yêu cầu kinh nghiệm sâu về GCP. Tuy nhiên, có kiến thức cơ bản về cloud computing sẽ giúp bạn học hiệu quả hơn. + +## 📚 Nội dung kỳ thi + +**Thông tin kỳ thi:** +- **Thời gian:** 120 phút +- **Format:** Multiple choice và multiple select questions +- **Ngôn ngữ:** Tiếng Anh, Nhật, Tây Ban Nha, Indonesia +- **Lệ phí:** USD 125 (cộng thuế nếu có) + +**Các domain chính trong kỳ thi:** + +1. **Setting Up a Cloud Solution Environment (20%)** + - Tạo resource hierarchies và áp dụng organizational policies + - Quản lý IAM roles + - Bật APIs và cấu hình billing accounts + +2. **Planning and Configuring a Cloud Solution (17.5%)** + - Chọn compute options phù hợp (Compute Engine, GKE) + - Chọn data storage solutions (Cloud SQL, BigQuery) + - Thiết kế network resources, load balancing + +3. **Deploying and Implementing a Cloud Solution (25%)** + - Launch và quản lý compute instances + - Deploy applications với Kubernetes và Cloud Run + - Triển khai data solutions và cấu hình networking + +4. **Ensuring Successful Operation of a Cloud Solution (20%)** + - Monitoring và logging với Cloud Operations suite + - Quản lý compute, storage, và networking resources + - Infrastructure as code + +5. **Configuring Access and Security (17.5%)** + - Quản lý IAM policies và service accounts + - Triển khai security measures + - Cấu hình audit logs và monitoring access + +## 🎁 Chương trình Get Certified 2025 (Miễn phí!) + +:::tip 🎉 Cơ hội học miễn phí +Nếu bạn đang chuẩn bị thi chứng chỉ này, hãy tìm hiểu về chương trình **Get Certified 2025** - một chương trình miễn phí từ Google và các đối tác! + +Chương trình này cung cấp nhiều lợi ích để giúp bạn tiếp cận tài nguyên và kỳ thi: +::: + +### Lợi ích của chương trình: + +1. **📅 8 week guided learning program** + - Lộ trình học có hướng dẫn trong 8 tuần + - Giúp bạn có kế hoạch học tập rõ ràng và có cấu trúc + +2. **👥 Technical membership** + - Exam guide review sessions (các buổi review exam guide) + - Hỗ trợ qua Online community + - Kết nối với cộng đồng học viên khác + +3. **🎫 Exam voucher information (FREE 💸💸💸)** + - Thông tin về exam voucher miễn phí + - Giúp bạn tiết kiệm chi phí thi (thay vì phải trả USD 125) + +4. **💻 400 free credits cho hands-on labs** + - 400 credits miễn phí trên Google Cloud Skill Boost + - Đủ để thực hành các labs quan trọng mà không lo về chi phí + +### Lời khuyên: + +**Nên tuân theo lộ trình học 8 tuần được đề xuất bởi Get Certified** để tận dụng tối đa các tài nguyên và hỗ trợ từ chương trình. Để biết cách đăng ký và thông tin cập nhật, hãy tham khảo [repo GitHub này](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert). + + +## 📈 Lộ trình học đề xuất + +Dựa trên kinh nghiệm từ cộng đồng và chương trình Get Certified, bạn có thể sắp xếp như sau: + +``` +Tuần 1-2: Nền tảng GCP + ↓ +Tuần 3-4: Compute và Storage + ↓ +Tuần 5-6: Networking và Security + ↓ +Tuần 7-8: Monitoring, Logging và Operations + ↓ +Tuần 9: Ôn tập và làm practice exams + ↓ +🎉 Sẵn sàng thi! +``` + +**Tổng thời gian:** Khoảng 8-10 tuần (tùy vào thời gian bạn dành mỗi tuần) + +**Lưu ý:** Thời gian học có thể khác nhau tùy vào tốc độ và kinh nghiệm của mỗi người. Nếu tham gia chương trình Get Certified 2025, hãy tuân theo lộ trình 8 tuần được đề xuất trong chương trình. + +## 📖 Tài nguyên học tập + +### Tài liệu chính thức + +| Loại | Link | Mô tả | +|:-----|:-----|:------| +| **Exam Guide** | [Certification Exam Guide](https://services.google.com/fh/files/misc/associate_cloud_engineer_exam_guide_english.pdf) | ⚠️ **PHẢI ĐỌC** - Hướng dẫn chi tiết về các chủ đề thi | +| **Learning Path** | [Cloud Engineer Learning Path](https://www.cloudskillsboost.google/paths/11) | Khóa học và labs thực hành trên Google Cloud Skill Boost | +| **Practice Labs** | [Skill Boost ARCADE](https://go.cloudskillsboost.google/arcade) | Labs thực hành miễn phí để luyện tập | + +### Tài liệu bổ sung + +- **Sách:** [Associate Cloud Engineer Study Guide](http://repo.darmajaya.ac.id/4482/1/Official%20Google%20Cloud%20Certified%20Associate%20Cloud%20Engineer%20Study%20Guide%20%28%20PDFDrive%20%29.pdf) - Tài liệu tham khảo chi tiết +- **Video:** [Google Cloud Associate Cloud Engineer Course](https://www.youtube.com/watch?v=jpno8FSqpc8) - Khóa học miễn phí trên YouTube + +### Practice Questions + +- [Associate Cloud Engineer Sample Questions](https://cloud.google.com/learn/certification/associate-cloud-engineer) - Câu hỏi mẫu từ Google +- [Real Google Associate Cloud Engineer Study Questions](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert) - 14 PDFs với câu hỏi và đáp án +- [LearnGood](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert) - 193 câu hỏi bao phủ tất cả chủ đề thi + +### Tài liệu tham khảo từ cộng đồng + +**[📚 Tài liệu học tập chi tiết trên GitHub](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert)** + +Repo này tổng hợp đầy đủ: +- Learning plans 8 tuần (theo chương trình Get Certified) +- Danh sách các tài nguyên học tập +- Practice questions và sample exams +- Tips và chiến lược học tập +- Thông tin về chương trình Get Certified 2025 + +## 💡 Một số lưu ý khi học + +### Về độ khó + +Đây là chứng chỉ **entry-level**, nhưng không có nghĩa là dễ. Bạn cần: +- Hiểu rõ các dịch vụ cơ bản của GCP +- Biết cách sử dụng gcloud CLI và Cloud Console +- Hiểu về networking, security, và monitoring trên cloud + +Nếu bạn chưa có nền tảng về cloud computing, nên dành thời gian làm quen với các khái niệm cơ bản trước. + +### Về thời gian + +Thời gian học có thể khác nhau tùy vào: +- Tốc độ học của mỗi người +- Kinh nghiệm trước đó với cloud computing +- Mức độ chi tiết bạn muốn đi sâu + +Thông thường, nếu dành 10-15 giờ/tuần, bạn có thể sẵn sàng sau 8-10 tuần. + +### Tips học hiệu quả + +- **Thực hành:** Làm các labs trên Google Cloud Skill Boost và sử dụng GCP free tier để thực hành +- **Làm practice exams:** Làm nhiều practice questions để quen với format và timing +- **Tham gia cộng đồng:** Join các group học GCP để hỏi đáp và chia sẻ +- **Đọc exam guide:** Đọc kỹ [exam guide chính thức](https://services.google.com/fh/files/misc/associate_cloud_engineer_exam_guide_english.pdf) để biết trọng tâm +- **Tham khảo tài liệu:** Sử dụng [tài liệu học tập trên GitHub](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert) để có lộ trình rõ ràng + +### Về chi phí + +- **Lệ phí thi:** USD 125 (hoặc miễn phí nếu có exam voucher từ chương trình Get Certified 2025 - xem chi tiết ở section [Chương trình Get Certified 2025](#-chương-trình-get-certified-2025-miễn-phí) phía trên) +- **Free tier:** GCP có $300 free credits cho 90 ngày đầu +- **Labs:** Google Cloud Skill Boost có một số labs miễn phí, hoặc 400 free credits nếu tham gia Get Certified 2025 + +## ❓ Câu hỏi thường gặp + +
+Tôi có cần kinh nghiệm về GCP trước khi thi không? + +Không bắt buộc, nhưng nên có. Đây là chứng chỉ entry-level, nhưng bạn vẫn cần hiểu cách sử dụng các dịch vụ GCP. Nên dành thời gian thực hành trên GCP free tier trước khi thi. +
+ +
+Làm thế nào để thực hành mà không tốn phí? + +- Sử dụng GCP free tier ($300 credits trong 90 ngày) +- Làm các labs miễn phí trên Google Cloud Skill Boost +- Sử dụng các sandbox environments có sẵn +- **Tham gia chương trình Get Certified 2025** để nhận 400 free credits cho labs và exam voucher miễn phí (xem chi tiết ở section [Chương trình Get Certified 2025](#-chương-trình-get-certified-2025-miễn-phí) phía trên) +
+ +
+Kỳ thi có khó không? + +Độ khó phụ thuộc vào mức độ chuẩn bị của bạn. Nếu bạn đã thực hành đầy đủ và làm nhiều practice questions, kỳ thi sẽ không quá khó. Quan trọng là hiểu cách các dịch vụ GCP hoạt động và cách sử dụng chúng trong thực tế. +
+ +
+Tôi nên học trong bao lâu? + +Tùy vào thời gian bạn dành mỗi tuần. Thông thường, nếu dành 10-15 giờ/tuần, bạn có thể sẵn sàng sau 8-10 tuần. Quan trọng là thực hành đều đặn, không chỉ đọc lý thuyết. Xem thêm ở section [Lộ trình học đề xuất](#-lộ-trình-học-đề-xuất) phía trên. +
+ +
+Có cần biết lập trình không? + +Không bắt buộc, nhưng biết một chút scripting (bash, Python) sẽ hữu ích. Quan trọng hơn là hiểu cách sử dụng gcloud CLI và Cloud Console để quản lý resources. +
+ +
+Chương trình Get Certified 2025 là gì và làm sao để đăng ký? + +Xem chi tiết về chương trình Get Certified 2025 ở section [Chương trình Get Certified 2025](#-chương-trình-get-certified-2025-miễn-phí) phía trên. Để biết cách đăng ký và thông tin cập nhật nhất, hãy tham khảo [repo GitHub này](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert). +
+ +## 📚 Tài liệu tham khảo thêm + +Nếu muốn tìm hiểu sâu hơn về các dịch vụ GCP: + +- [Google Cloud Documentation](https://cloud.google.com/docs) +- [gcloud CLI Reference](https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference) +- [Google Cloud Architecture Center](https://cloud.google.com/architecture) +- [Google Cloud Blog](https://cloud.google.com/blog) + +## 🎬 Bắt đầu học + +Nếu bạn đã sẵn sàng, có thể bắt đầu tại: + +- **[Đăng ký thi trên Google Cloud](https://cloud.google.com/certification/cloud-engineer)** +- **[Tham khảo tài liệu học tập trên GitHub](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert)** +- **[Bắt đầu Learning Path trên Skill Boost](https://www.cloudskillsboost.google/paths/11)** + +:::tip 💡 Gợi ý +Khi học, hãy kết hợp giữa đọc tài liệu và thực hành. Đừng chỉ đọc, hãy tạo tài khoản GCP và thử nghiệm các dịch vụ. Làm nhiều practice questions để quen với format thi. Nếu gặp khó khăn, có thể tham khảo [tài liệu học tập trên GitHub](https://github.com/honghanhh/gcp-ace-cert) để có hướng dẫn chi tiết. +::: + +Chúc các bạn học tập hiệu quả! From df944243b84724678782b564a1c1516f8d43ffe9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?H=E1=BB=93ng=20H=E1=BA=A1nh?= Date: Fri, 10 Sep 2021 17:14:44 +0700 Subject: [PATCH 06/10] update lesson 10 --- docs/tutorial/python/10.ml.ipynb | 117 +++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 117 insertions(+) create mode 100644 docs/tutorial/python/10.ml.ipynb diff --git a/docs/tutorial/python/10.ml.ipynb b/docs/tutorial/python/10.ml.ipynb new file mode 100644 index 00000000..cc90dc25 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/10.ml.ipynb @@ -0,0 +1,117 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "e48e4783-3013-4b8e-8653-b1db847e1741", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Bài 8: Làm quen với Học máy" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "71c8ded8-9527-4c5b-ad9f-2940de08854e", + "metadata": {}, + "source": [ + "## I. GIỚI THIỆU VỀ HỌC MÁY\n", + "\n", + "### 1. Lịch sử phát triển\n", + "\n", + "![](https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2016/07/Deep_Learning_Icons_R5_PNG.jpg.png)\n", + "\n", + "Alan Turing, có thể coi là cha đẻ của ngành trí tuệ nhân tạo, một bộ não cực kì vĩ đại, người được xem là đã cứu hàng ngàn sinh mạng vô tội trong Thế chiến thứ 2 trước quân phát xít Đức khi \"bẻ khóa\" thành công các thông điệp của quân đội Đức được mã hóa bởi Enigma. Công trình nghiên cứu của Alan có thể coi là khởi nguồn cho ngành AI những năm 1950. \n", + "\n", + "Học máy mới được ra đời những năm 1980 nhờ những phát hiện, những nghiên cứu sâu hơn trong thuật toán và từ 2010 trở lại đây, Học sâu (deep learning) bắt đầu phát triển và bùng nổ với khái niệm mô hình học máy trên mạng neurons. Học sâu cũng chính là công nghệ lõi đằng sau những sản phẩm săn đón hiện thời như xe tự hành Tesla, chấm điểm công dân Trung Quốc, hay những sản phẩm trong đời sống hàng ngày của mình Siri, Google Translate, ...\n", + "\n", + "### 2. Học máy là gì?\n", + "\n", + "Học máy là một tập hợp các phương pháp mà máy tính sử dụng để thực hiện và cải thiện các dự đoán hoặc hành vi dựa trên dữ liệu.\n", + "> A set of methods that computers use to make and improve predictions or behaviors based on data.\n", + "\n", + "Nhiều người cho rằng Học máy cũng không phải là cái gì cao siêu cả, nó chỉ đơn thuần là tập hợp các câu lệnh if - else nhưng gọi bằng cái tên nghe bắt tai vậy thôi? Dưới đây là 1 hình ảnh so sánh vui để giúp các bạn hiểu sự khác biệt giữa 1 chương trình phần mềm thông thường và chương trình học máy.\n", + "\n", + "![](https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/images/programing-ml.png)\n", + "\n", + "- Với những code bình thường, thì ta cần cho máy tính những hướng dẫn cụ thể (nếu trời mưa thì phải mang ô, nếu trời mưa thì phải kéo quần áo vào trong nhà, ...)\n", + "\n", + "- Với Học máy, ta chỉ cần đưa vào dữ liệu có nhãn hoặc không có nhãn thì Học máy sẽ suy ra cho ta những cái mối quan hệ, những cái chỉ dẫn để giải quyết vấn đề.\n", + "\n", + "|Input|Types|Output|\n", + "|-|-|-|\n", + "|Data, Rules|Classical Programming|Answers|\n", + "|Data (with or without Answers)|Machine Learning|Rules|\n", + "\n", + "Tham khảo các khoá học về Học máy và Học sâu tại: \n", + "- [Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)\n", + "- [Deep Learning](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)\n", + "\n", + "## II. CÁC KIỂU BÀI TOÁN TRONG HỌC MÁY\n", + "\n", + "![](https://www.7wdata.be/wp-content/uploads/2020/06/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw.png)\n", + "\n", + "### 1. Học máy có giám sát (Supervised Learning)\n", + "\n", + "Học máy có giám sát là phương pháp sử dụng những dữ liệu đã được gán nhãn từ trước để luận suy ra mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra. Các dữ liệu này được gọi là dữ liệu huấn luyện và chúng là cặp các đầu vào - đầu ra. Học có giám sát sẽ xem xét các tập huấn luyện này để từ đó có thể đưa ra dự đoán đầu ra cho 1 đầu vào mới chưa gặp bao giờ. Về mặt toán học, ta có thể hiểu:\n", + "\n", + "- Ma trận X tương ứng tập mẫu (samples = examples = observations = records)\n", + "- Ma trận Y tương ứng tập nhãn\n", + "\n", + "Ví dụ, những bài toán có dữ liệu lịch sử và có nhãn cho từng dữ liệu có thể kể đến phần loại thư rác (spam/ not spam), chấm điểm tín dụng (good credit/ bad credit), ... \n", + "\n", + "Học máy có giám sát có thể chia thành 2 nhóm:\n", + "\n", + "- Bài toán phân loại (Classification) xác định 1 hoặc nhiều nhãn cho các mẫu: \n", + " - Phân loại nhị phân (Binary classification): ví dụ như khách hàng có gian lận hay không (fraud detection), khách hàng có ở lại không hay rời bỏ dịch vụ (customer retention vs customer churn),...\n", + " - Phân loại đa lớp (Multi-class classification): số lượng nhãn nhiều hơn 2, ví dụ như phân loại ảnh (image classification), nhìn vào ảnh chụp Xray chẩn đoán xem bệnh nhân có ung thư không (diagnostics)...\n", + " - Thuật toán: Logistic Regression, Decision Trees, SVM, Naive Bayes, K-NN, ...\n", + "\n", + "\n", + "- Bài toán hồi quy (Regression): ví dụ giá cổ phiểu ngày mai tăng lên hay giảm bao nhiều đồng, căn nhà ấy với diện tích ấy với số phòng ấy tại địa điểm ấy thì thị trường sẽ chấp nhận khoảng giá bao nhiêu để có thể giao bán, giá trị vòng đời khách hàng ...\n", + " - Thuật toán: Linear Regression, Ridge/Lasso Regression, ...\n", + " \n", + "### 2. Học máy phi giám sát (Unsupervised Learning)\n", + "\n", + "Khác với các bài toán học máy có giám sát, học phi giám sát sử dụng những dữ liệu chưa được gán nhãn từ trước để luận suy. Phương pháp này thường được sử dụng để tìm cấu trúc của tập dữ liệu tuy nhiên lại không có phương pháp đánh giá được cấu trúc tìm ra được là đúng hay sai. Ví dụ như phân cụm dữ liệu, triết xuất thành phần chính của một chất nào đó. Về mặt toán học, ta không có Y mà chỉ có ma trận X tương ứng các quan sát.\n", + "\n", + "Học máy phi giám sát có thể chia thành 2 nhóm:\n", + "\n", + "- Bài toán phân cụm (Clustering): bài toán này không bao giờ có 1 đáp án duy nhất, luôn luôn có nhiều đáp án, và thậm chí đáp án tối ưu cho năm nay sẽ khác đáp án tối ưu cho năm sau hoàn toàn, ...\n", + " - Thuật toán: K-Means, DBScan, Mean-Shift, ...\n", + "\n", + "- Bài toán giảm chiều dữ liệu (Dimension Reduction) sử dụng rất nhiều trong xử lý ảnh. \n", + " - Thuật toán: t-SNE, PCA, SVD, LDA, ...\n", + "\n", + "### 3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)\n", + "\n", + "Học tăng cường có thể coi người em sinh sau đẻ muộn so với anh cả Học máy có giám sát và anh hai Học máy phi giám sát nhưng đây sẽ là tương lai của học máy sau này. Phương pháp học tăng cường tập trung vào việc làm sao để cho 1 tác tử trong môi trường có thế hành động sao cho lấy được phần thưởng nhiều nhất có thể. Khác với học có giám sát, nó không có cặp dữ liệu gán nhãn trước làm đầu vào và cũng không có đánh giá các hành động là đúng hay sai. Cơ chế của học tăng cường giống như khi ta huấn luyện 1 con khỉ, con khỉ làm đúng thì mình thưởng, sai thì mình tét mông và ở đây, ta sử dụng toán học để tạo ra những phần thưởng huấn luyện để con khỉ biết làm đúng theo mong muốn của mình. \n", + "\n", + "Một trong những thành tựu tiêu biểu của Học tăng cường có thể kể đến AlphaGo thắng trong cờ vua, Xe tự hành Tesla của Elon Musk... Các bạn có thể tham khảo 1 số thuật toán như Q-Learning, Deep Q-Network,... \n", + "\n", + "Học tăng cường được đánh giá sẽ là ngành mũi nhọn trong thời gian tới, tuy nhiên phần toán bên dưới cũng như code rất nặng và khó, hiện tại nhiều bên đang nghiên cứu nhưng thực sự ở thời điểm hiện tại ở Việt Nam chưa có 1 sản phẩm cụ thể nào đã đưa vào production.\n", + "\n", + "Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ cũng nhau thực hành làm quen với bài toán học máy có giám sát sử dụng scikit-learn API, một thư viện phổ biến khi làm việc với học máy ở tầm sơ và trung cấp." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.11" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} From 390422216c9674e8ee10adc4eedc8d276b35038a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?H=E1=BB=93ng=20H=E1=BA=A1nh?= Date: Wed, 15 Sep 2021 19:55:43 +0700 Subject: [PATCH 07/10] practice with iris --- docs/tutorial/python/11.ml_1.ipynb | 1011 ++++++++++++++++++++++++++++ docs/tutorial/python/img/flow2.png | Bin 0 -> 669504 bytes 2 files changed, 1011 insertions(+) create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1.ipynb create mode 100644 docs/tutorial/python/img/flow2.png diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1.ipynb b/docs/tutorial/python/11.ml_1.ipynb new file mode 100644 index 00000000..4551e76a --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/11.ml_1.ipynb @@ -0,0 +1,1011 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "e48e4783-3013-4b8e-8653-b1db847e1741", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Bài 9: Thực hành về Học máy" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f22400ae-4b70-4fa8-bc0f-ad00bd23ba55", + "metadata": {}, + "source": [ + "## I. QUY TRÌNH TỔNG QUAN" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "28a21130-ebda-4399-9df8-0b865f1c9989", + "metadata": {}, + "source": [ + "Một bài toán sử dụng học máy có thể chia thành 3 bước chính dưới đây:\n", + "\n", + "- **Bước 1: Thu thập dữ liệu**. Dữ liệu được thu thập càng nhiều càng tốt. Đối với học máy có giám sát, dữ liệu thu thập phải chứa kết quả bạn muốn dự đoán và thông tin bổ sung (các thông tin đặc trưng) để từ đó đưa ra dự đoán. Ví dụ:\n", + " - Đối với máy dò biển báo đường phố (\"Có biển báo đường phố trong hình ảnh không?\"), ta sẽ thu thập hình ảnh đường phố và gắn nhãn xem biển báo đường phố có hiển thị hay không. \n", + " - Đối với ứng dụng dự đoán vỡ nợ tín dụng, ta cần dữ liệu trước đây về các khoản vay thực tế, thông tin về việc liệu khách hàng có bị vỡ nợ với các khoản vay của họ hay không và dữ liệu sẽ giúp bạn đưa ra dự đoán, chẳng hạn như thu nhập, các khoản nợ tín dụng trong quá khứ, v.v. \n", + " - Đối với chương trình ước tính giá trị ngôi nhà tự động, bạn có thể thu thập dữ liệu từ các lần bán nhà trước đây và thông tin về bất động sản như kích thước, vị trí, v.v.\n", + " \n", + "\n", + "- **Bước 2: Huấn luyện mô hình**. Nhập các thông tin thu thập trên vào thuật toán máy học để tạo mô hình đáp ứng bài toán đưa ra, ví dụ: phát hiện biển báo, mô hình xếp hạng tín dụng, hoặc công cụ ước tính giá trị nhà.\n", + "\n", + "\n", + "- **Bước 3: Sử dụng mô hình dự đoán với dữ liệu mới**. Tích hợp mô hình vào một sản phẩm hoặc quy trình, chẳng hạn như ô tô tự lái, quy trình đăng ký tín dụng hoặc trang web thị trường bất động sản.\n", + "\n", + "\n", + "Trong thực tế, dữ liệu chúng ta có đôi khi không phải từ 1 nguồn mà từ rất nhiều nguồn khác nhau tổng hợp về 1 nguồn rồi xử lý dữ liệu rồi mới có thể huấn luyện được. Dưới đây là 1 hình ảnh ví dụ tổng quan mở rộng quy trình 3 bước cơ bản phía trên.\n", + "\n", + "![](./img/flow2.png)\n", + "\n", + "Phần tiếp theo, ta sẽ cũng nhau thực hành làm quen với bài toán học máy có giám sát thông qua bài toán phân loại giống hoa Iris." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "55524f62-a198-4135-ba06-dc42cbdb8eb4", + "metadata": {}, + "source": [ + "## II. THỰC HÀNH\n", + "\n", + "![](https://scikit-learn.org/stable/_static/ml_map.png)\n", + "\n", + "Các bạn mới làm quen với Học máy có thể tham khảo lộ trình trong ảnh trên. \n", + "\n", + "### 0. Cài đặt\n", + "\n", + "Trong buổi học này thì mình sẽ làm quen và thực hành chủ yếu trên scikit-learn API, một thư viện phổ biến khi làm việc với học máy ở tầm sơ và trung cấp. Để cài đặt thư viện, ta sử dụng câu lệnh quen thuộc dưới đây.\n", + "\n", + "```python\n", + "!pip install scikit-learn\n", + "```\n", + "\n", + "Ta sẽ import 1 số thư viện cần thiết dưới đây để phục vụ cho bài thực hành." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "id": "83eca661-67c0-41f7-af57-9997688cd83c", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "import seaborn as sns" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "61a77155-fe38-4138-aacb-4f431ef40c08", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1. Bài toán" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "3bea6ebb-7467-4f85-b86d-cefdc762f006", + "metadata": {}, + "source": [ + "Chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu Iris, chứa thông tin về ba giống hoa Iris khác nhau: Iris Versicolor, Iris Virginica, Iris Setosa với các phép đo của bốn biến: chiều dài đài hoa, chiều rộng đài hoa, chiều dài cánh hoa, chiều rộng cánh hoa. Mục đích của bài toán là để phân loại hoa Iris giữa ba loài (setosa, versicolor hoặc virginica) từ các phép đo chiều dài và chiều rộng của các lá đài và cánh hoa.\n", + "\n", + "Như vậy, mô hình của chúng ta sẽ có:\n", + "- **Đặc trưng**: Chiều dài đài hoa, chiều rộng đài hoa, chiều dài cánh hoa, chiều rộng cánh hoa.\n", + "- **Nhãn**: Iris Versicolor, Iris Virginica, Iris Setosa\n", + "\n", + "Tập dữ liệu Iris có một số tính năng thú vị:\n", + "- Một trong các lớp (Iris Setosa) có thể phân tách tuyến tính với hai lớp còn lại. Tuy nhiên, hai lớp khác không thể phân tách tuyến tính.\n", + "- Có một số trùng lặp giữa các lớp Versicolor và Virginica, vì vậy nó khó có thể đạt được tỷ lệ phân loại hoàn hảo.\n", + "- Có một số dư thừa trong bốn biến đầu vào, vì vậy có thể đạt được một giải pháp tốt chỉ với ba trong số chúng, hoặc thậm chí (với độ khó) từ hai, nhưng việc lựa chọn chính xác các biến tốt nhất là không rõ ràng.\n", + "\n", + "Lí do chọn Iris:\n", + "- Các thuộc tính là số nên bạn phải tìm cách tải và xử lý dữ liệu.\n", + "- Nó chỉ có 4 thuộc tính và 150 hàng, có nghĩa là nó nhỏ và dễ dàng vừa với bộ nhớ (và một màn hình hoặc trang A4).\n", + "- Tất cả các thuộc tính số đều có cùng đơn vị và cùng tỷ lệ, không yêu cầu bất kỳ tỷ lệ hoặc biến đổi đặc biệt nào để bắt đầu.\n", + "- Đây là một bài toán phân loại, cho phép bạn thực hành với một loại thuật toán học có giám sát dễ dàng hơn." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f84e6963-af78-4c42-b00a-c8026b8dc6b6", + "metadata": {}, + "source": [ + "![](./img/iris.png)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "id": "2738bbdf-c94b-43ca-9857-90e5839ed710", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " sepal_length sepal_width petal_length petal_width species\n", + "0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n", + "1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n", + "2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n", + "3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n", + "4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris = sns.load_dataset('iris')\n", + "iris.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "4d09d254-1ff4-4562-9b7d-a93c4062374b", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2. EDA (Exploratory Data Analysis)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "564718ab-a3d6-4175-8ca3-922f7d98efca", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.1 Đánh giá ở mức thống kê" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "1af6f75b-6243-48ee-ae4e-e3bef09035cf", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype=object)" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris['species'].unique()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "043dbef0-5e49-4dd1-956b-8f78cfea6f60", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "((150, 5), 750)" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris.shape, iris.size #row*columns" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "id": "6b22f1f3-2250-4651-be57-5f783adcdf21", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "RangeIndex: 150 entries, 0 to 149\n", + "Data columns (total 5 columns):\n", + " # Column Non-Null Count Dtype \n", + "--- ------ -------------- ----- \n", + " 0 sepal_length 150 non-null float64\n", + " 1 sepal_width 150 non-null float64\n", + " 2 petal_length 150 non-null float64\n", + " 3 petal_width 150 non-null float64\n", + " 4 species 150 non-null object \n", + "dtypes: float64(4), object(1)\n", + "memory usage: 6.0+ KB\n" + ] + } + ], + "source": [ + "iris.info()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "id": "2c02151b-9a4e-4f09-9123-4378bd10b078", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "sepal_length 0\n", + "sepal_width 0\n", + "petal_length 0\n", + "petal_width 0\n", + "species 0\n", + "dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris.isnull().sum()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "id": "e28fdcb3-88fd-4872-8ca9-236c972b97ae", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "setosa 50\n", + "versicolor 50\n", + "virginica 50\n", + "Name: species, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris['species'].value_counts() #iris.groupby('species').size() or iris.groupby('species').count()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "09f11d43-6804-4ede-a331-da5ba7f28050", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_width
count150.000000150.000000150.000000150.000000
mean5.8433333.0573333.7580001.199333
std0.8280660.4358661.7652980.762238
min4.3000002.0000001.0000000.100000
25%5.1000002.8000001.6000000.300000
50%5.8000003.0000004.3500001.300000
75%6.4000003.3000005.1000001.800000
max7.9000004.4000006.9000002.500000
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " sepal_length sepal_width petal_length petal_width\n", + "count 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000\n", + "mean 5.843333 3.057333 3.758000 1.199333\n", + "std 0.828066 0.435866 1.765298 0.762238\n", + "min 4.300000 2.000000 1.000000 0.100000\n", + "25% 5.100000 2.800000 1.600000 0.300000\n", + "50% 5.800000 3.000000 4.350000 1.300000\n", + "75% 6.400000 3.300000 5.100000 1.800000\n", + "max 7.900000 4.400000 6.900000 2.500000" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris.describe()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "b1b20fc3-170e-4858-b6d5-7bdff0d7f6b8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_width
sepal_length1.000000-0.1175700.8717540.817941
sepal_width-0.1175701.000000-0.428440-0.366126
petal_length0.871754-0.4284401.0000000.962865
petal_width0.817941-0.3661260.9628651.000000
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " sepal_length sepal_width petal_length petal_width\n", + "sepal_length 1.000000 -0.117570 0.871754 0.817941\n", + "sepal_width -0.117570 1.000000 -0.428440 -0.366126\n", + "petal_length 0.871754 -0.428440 1.000000 0.962865\n", + "petal_width 0.817941 -0.366126 0.962865 1.000000" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "iris.corr()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f07f95b8-3669-460f-9491-b0ef691489ae", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 2.2 Trực quan hoá dữ liệu" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "5fa2e4e0-d11e-4feb-80d8-dae34acc1186", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "species = iris['species'].value_counts()\n", + "species.plot(kind=\"bar\")\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "id": "bb2006c8-0e26-4847-a2b1-e0cfadb1b2f6", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.pie(species, labels = species.index, autopct='%.2f%%', explode=[0,0.1,0])\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "id": "4fe49f15-abac-4a6c-a05c-ee1d8f056c60", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "iris.hist(figsize=(10,10))\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "id": "88ecff3d-132c-492e-b8c0-dd4db45a0ac0", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "sns.boxplot(data=iris, width=0.8)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "id": "8a177047-90f9-4a34-ac82-52e47add6d0e", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "sns.heatmap(iris.corr(),annot=True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "id": "afbb4bab-66b9-41d9-be4e-98e893803415", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "sns.pairplot(iris, hue = 'species', height = 1.5)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "1a925cba-61bc-4248-8ca8-f04a0790d7ea", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3. Xây dựng mô hình" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "0cc17902-4bc2-4a4a-8f85-555ad7d10dd0", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 3.1 Chia tập huấn luyện và kiểm thử" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "id": "c8923e46-a758-49ee-8652-a6fd90d05ea4", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X_iris = iris.drop('species', axis = 1) \n", + "y_iris = iris['species'] " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "id": "dcf9ff3b-9f0a-4ea6-bb31-fa4750cc4b35", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X_iris, y_iris, test_size = 0.2, random_state=1) #default 25%" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "id": "9ad90802-4732-4608-b304-aed68cdb6eb4", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(120, 4) (30, 4)\n", + "(120,) (30,)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(Xtrain.shape, Xtest.shape)\n", + "print(ytrain.shape, ytest.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ec043190-7ac2-4ecc-b471-6fa09ed4a30e", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 3.2 Huấn luyện mô hình\n", + "\n", + "Hồi quy logistic là phân tích hồi quy thích hợp để tiến hành khi biến phụ thuộc là nhị phân. Giống như tất cả các phân tích hồi quy, hồi quy logistic là một phân tích dự đoán. Về mặt toán học, một mô hình logistic có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể có, chẳng hạn như đạt / không đạt, thắng / thua, sống / chết, ... trong đó hai giá trị được gắn nhãn `0` và `1`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "id": "7d892587-2fb5-4c5d-85e1-60117823a28b", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "id": "daa06f41-1d72-4c99-abc9-7115994c8829", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "LogisticRegression(max_iter=1000)" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "model = LogisticRegression(max_iter=1000) \n", + "model.fit(Xtrain, ytrain)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "id": "5a07d63e-9e61-4eef-b278-8f766d25584b", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "y_model = model.predict(Xtest)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "16f14e59-79f7-4c6e-81fd-8935dc7de294", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### 3.3 Đánh giá chất lượng mô hình" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "id": "bcc0cc79-fcdb-4640-988a-c4486aced1ba", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "id": "43cbcf6a-ddbb-4ac0-a19b-4e4e5d2a3e04", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0.9666666666666667\n", + " precision recall f1-score support\n", + "\n", + " setosa 1.00 1.00 1.00 11\n", + " versicolor 1.00 0.92 0.96 13\n", + " virginica 0.86 1.00 0.92 6\n", + "\n", + " accuracy 0.97 30\n", + " macro avg 0.95 0.97 0.96 30\n", + "weighted avg 0.97 0.97 0.97 30\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(accuracy_score(ytest, y_model))\n", + "print(classification_report(ytest, y_model))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "33440bb4-83bf-4a2a-8c31-17fef58642b4", + "metadata": {}, + "source": [ + "## III. TRIỂN KHAI VỚI FLASK\n", + "\n", + "Flask là một Web Framework rất nhẹ của Python, dễ dàng giúp người mới bắt đầu học Python có thể tạo ra website nhỏ. Flask cũng dễ mở rộng để xây dựng các ứng dụng web phức tạp. Ngoài Flask Framework, bạn có thể học PYTHON với Django Framework để xây dựng các ứng dụng web lớn hơn. Như đã nêu trước đó, Flask được phân loại là Web Framework siêu nhỏ, nhẹ. Thông thường, một framework vi mô là một framework tối giản hoặc không phụ thuộc vào thư viện bên ngoài.\n", + "\n", + "Để sử dụng Flask, ta cài thư viện sau:\n", + "```python\n", + "!pip install flask\n", + "```\n", + "\n", + "Dưới đây là 1 số câu lệnh để ta làm quen với Flask." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "id": "a2c9cd83-1c80-438c-9a35-dc43105efda9", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " * Serving Flask app '__main__' (lazy loading)\n", + " * Environment: production\n", + "\u001b[31m WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.\u001b[0m\n", + "\u001b[2m Use a production WSGI server instead.\u001b[0m\n", + " * Debug mode: off\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + " * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from flask import Flask\n", + "\n", + "app = Flask(__name__) #request Flask to create an application\n", + "\n", + "#flash routing\n", + "@app.route('/') #return a link that displays \"hello world\"\n", + "def hello():\n", + " return \"

Hello world

\"\n", + "\n", + "@app.route('/') #return a link that displays \"hello world\"\n", + "def user(name):\n", + " return f\"

This is {name}'s homepage

\"\n", + "\n", + "if __name__ == '__main__': # the module that is being run is the main program\n", + " app.run()\n", + "# click ii to stop" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "e394d191-c183-43bc-9c06-c3a5c4053085", + "metadata": {}, + "source": [ + "Với bài toán phân loại giống hoa Iris ta đã thực hành, ta có thể tạo ra 1 giao diện đơn giản để triển khai dự đoán với những dữ liệu mới với Flask theo đoạn code dưới đây.\n", + "\n", + "Ta tạo file `model.py` chứa mô hình cùng 1 hàm đọc các dữ liệu mới để đưa vào mô hình đã huấn luyện và đưa ra dự đoán:\n", + "\n", + "```python\n", + "# Importing necessary libraries\n", + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n", + "\n", + "# Importing the dataset\n", + "data = pd.read_csv('iris.csv')\n", + "\n", + "# Dictionary containing the mapping\n", + "variety_mappings = {0: 'Setosa', 1: 'Versicolor', 2: 'Virginica'}\n", + "\n", + "# Encoding the target variables to integers\n", + "data = data.replace(['Setosa', 'Versicolor' , 'Virginica'],[0, 1, 2])\n", + "\n", + "X = data.iloc[:, 0:-1] # Extracting the independent variables\n", + "y = data.iloc[:, -1] # Extracting the target/dependent variable\n", + "\n", + "logreg = LogisticRegression(max_iter=2000) # Initializing the Logistic Regression model\n", + "logreg.fit(X, y) # Fitting the model\n", + "\n", + "# Function for classification based on inputs\n", + "def classify(a, b, c, d):\n", + " arr = np.array([a, b, c, d]) # Convert to numpy array\n", + " arr = arr.astype(np.float64) # Change the data type to float\n", + " query = arr.reshape(1, -1) # Reshape the array\n", + " prediction = variety_mappings[logreg.predict(query)[0]] # Retrieve from dictionary\n", + " return prediction # Return the prediction\n", + "```\n", + "\n", + "Bên cạnh đó, ta tạo 1 file `server.py` chung thư mục với `model.py`:\n", + "\n", + "```python\n", + "import model # Import the python file containing the ML model\n", + "from flask import Flask, request, render_template,jsonify # Import flask libraries\n", + "\n", + "# Initialize the flask class and specify the templates directory\n", + "app = Flask(__name__,template_folder=\"templates\")\n", + "\n", + "# Default route set as 'home'\n", + "@app.route('/home')\n", + "def home():\n", + " return render_template('home.html') # Render home.html\n", + "\n", + "# Route 'classify' accepts GET request\n", + "@app.route('/classify',methods=['POST','GET'])\n", + "def classify_type():\n", + " try:\n", + " sepal_len = request.args.get('slen') # Get parameters for sepal length\n", + " sepal_wid = request.args.get('swid') # Get parameters for sepal width\n", + " petal_len = request.args.get('plen') # Get parameters for petal length\n", + " petal_wid = request.args.get('pwid') # Get parameters for petal width\n", + "\n", + " # Get the output from the classification model\n", + " variety = model.classify(sepal_len, sepal_wid, petal_len, petal_wid)\n", + "\n", + " # Render the output in new HTML page\n", + " return render_template('output.html', variety=variety)\n", + " except:\n", + " return 'Error'\n", + "\n", + "# Run the Flask server\n", + "if(__name__=='__main__'):\n", + " app.run(debug=True) \n", + "```\n", + "\n", + "Khi đó, ta sử dụng câu lệnh `python server.py` trên terminal và truy cập đường dẫn hiện ra(thông thường sẽ là `http://127.0.0.1:5000/`). Chúc các bạn thử nghiệm và thành công!" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.11" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/docs/tutorial/python/img/flow2.png b/docs/tutorial/python/img/flow2.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..42c9918a6b4a4719c2bb52500b25e1c7c77daf85 GIT binary patch literal 669504 zcmZtt1z23ovM`KdL4rdF?jBr&ySoGl?l8E!L-61lEI0&rg1g(`4DLEuaLYfud!MuS zx!;}VS<}6`yQ<4ts=8OCijp+ydxG~+P*A9{G7@S~Q13ucP_Vm*@Q{+unV4lLC=@$@ zxVVa}xHy@Lvx5b|)*K2-CNf0}L0f&~V~%cOeEhUn8kRS9A-0GdB2(Zs#S)?{SzdoS z#+Orb)t<&^#HDEs%z-8tlc6fcs1BBoUy|KaaS1;;h{3d;F>LT}e7<|-b=eo*o7`Q8 z4ctell1PlRhE^eCPNtCxWtA$iWR=MdL~ICxzJLPhKWMOgk%R}q<^&|%+4 zv|lO&8KuLd3m2N}{Z{Xa#a5XnqrR)p5p1JVbk?0g{rr$8z%B`h`*C4rt1bK!y_O-D zkN~w7sefzxc?mB?h(Y(mWDwrjN7ty*_#~8C@_yuZbv0Be6H-V05-BVV`utxYJphROz<+e_eEn89Nu&2`$l+c#!$0BfEbkvnWEj zLNqHdg?HIP7VAs?Z94UCJDCb+3PILbCf}J!DPec0{M1Qa)IU_r0jaj6f=;&aqcT%y zrus;nrTqJyq!g#^f#0j8p5_Ag>=>|1WFJ@qiDDU9F?V59bv;Z!KNn>oA?T64;}wC* z()iJX1Ayf)@l=Ev*hG(j6X9-PHZ#(Miu(CF7O&~$2EPnjFA2+V)vX?ZEW$Y)-n9o? z-Y>qc)`MM&`O?Rai$)UjnG|i{xoZ*Kx(lGKf?Y5(j3CI)iNF+T+^=Fn#g=s#NVpT! zB1{5X-Q(D@qp<418s~5uS`zBsOWErthOl)D2h=-4SB-@sju+O`h^{!d30e_TViABt z4?K;>UmW@##Bql7QgcCexQuMQ{Hp~=!}z)Tr5UBuhu{-`9Rof!VSLEQt#H+x=5z*XE`furMjo=G6?DH=VfPH5}lpu|K6$>ObOv^$6qV!BXz=x~KA` z>BOttFmUM1z zetdp)zIUE|uHV{aestcwlvtxJ|5l+gu0pbj{3&5)*!SwomD<%uXO0J~-$|>|z~UuU z7`l;Uy-^~$cSSkQKb+&PH1+k@)Yh~FMfD4XbUVcS;vRW#!jDPI_`XPg%H&J^RKlER zUqDi_Uffv(v}$TF(t)pxZwl3v=a=;ndHN~3=m^}jy5O<^d;xG;=>a{9WEUEMW`Nj5 z#s$X3)oL%^YVd(ZR?4-Uo(8AZtCS)nN{Fo;u8Iz9ojzOw_e}_J}P3}Y*ymV zN#E=VK3X@DS+-W3Y{diM0kC;md6wTTvemtnXiaa8eNDgBu2s;R&pXGv%v=5X*LCcn z+o9=W(<9M~?@Q6+)3w8406Qy}5k4ZyNBlWLJvL7Vo^jSC6(eoymX(XvEn3Pj)pXSy zpmTv#!P8(%ZGltprPN9S7M+`b#i=fxkH zwZPkmPK$C!%uHgy@m$O?pRuR6t9S4`ExAEGXkH~>FjkJaK*=t}Nb2O?ucgJZ=)1^N z<+0|vn!mc=%GK84 zyQv9ru#B)R(3voNF!(_kL4>gU!HmHzqFkbJ!Ii-eJ-Q*ewM5##E3zxJ$g9X_;$g|p zm;F!iPj~XPtt6}fR=Vj*+H%_FOCgS97g-mr7deR45dh2~N~8o}!WgB4vjVSx5>pB7 zD6O^BT$z=%tD39%bphTG9zfv_o$Hsm(v*U;0Z@OGDdCO?5v{%X>WgRFz3gQ;Rs_-| zk_M78_8L|RZH{6-t)dJl;hLG3$_sF{_TlM+mz?}Bi{qs^(A*s$55O?PCl!Y$XnH;1 zy5p+qtqxC5$z^IIb)H_sRzBn!dqbehemlt1=A=HDP3j;Z6!4sY^aHyE`_>YReU{zB z%zuB-$)=^_YgWZ^1qn%JbJ$%X>A2y*ITjqECSr~`f?4&je-3thJ$s2f9u*_5d-PJi z9Pngycop^c`Je5proEeklD%_g6^3C(9=Zk0gGgmX&P*P2leT_YHHxG3-OqrVLJ~lO zYdK27_arWyge?A)CFM|)Fa-Y)7 zSOB`m9j-6z+w7NhgkvG84u*Lh`JMwiDFvF`6($v*^luiAk;#lKP-&Z=Un z0~;2+!F7$f4Bt`~%f)`VYh`|6`Q_gg+jTbjxOsC!sPH-2?!G~_;c}rkLJ^g#iEA%2 zGBcW6crCGY@04ZS(7KtxfobK@JkwKm=(ZnRV(n*bhf6h4I{K zik7<`y2;bTSI~5cs`&Cf%#Kt?fe+G8aX6$Wg3P?@eiR4&JE=%a9?G#oUf?giWlgid zlBsMYVV5h$lhaxk=mWIeJN|$Rm_K4WlIPK=l?Igv{(m09BAFh#ebl+~ifMii4vD-W8F? z2-*G}e)hao2bEa*B?%`9Y56+c&pdNIo^-qhzxpF-jS}B~=-w2muZQ-mM}^YigK}MJ zRvo1C>46qaemQ}H`HRHxGyr`G|C7YOi`KQTIx`dMbQxxaWw;v2XWo+lYNQkD<^qr4 zQ-Zlq3&Zcy8f9{U!}9=SAMP1Bs7}U{^Yikf^S^cY@W?(xJ0|Anzc46H@wuHl&2Y?u z0w_mcuiJQ(ayEyax}e6$;+My3!I2REBg$M`)Juc72n7dC0QC-%gN8gp z(1ib+mx88)g8io)1_~-100sB&HcF86?H3Pu-eCTf!X}16Awb@+AdlxynEz@04)hcD zfAX-qkUA()b#Yl)NUCn?Y;JDvV&&k9ofYv5Qh?+r^VJ0k>Lc~r11+mYbpgS@2>7Dy zs;#KNXX;?bY;5LWV$SSo=lF&PO2Cs3lC?8;H74`4v$c2O^Ax1`rv)D*|5nUGLH17* zR~tbJZABF_aR+B}GHzy8W>yNJ_he*b0?uX@d}{|1M=2~t?Ox;pZ)uy}ZQFne$? zJ2+diu<`QpvaqtVu(LBkS}?hI*}EEhGTFOO{tLR$=>i9n>e_+ z3Q|zKb@ac#f6-~~3HVP>_AdWs3&J4FTMY{vGb_vg;)Z|cy#UMqDoyA;U{|RDqDLZtgz^_i3bC@cAM_REkM3V7Bo80& zMDf=J0}4t6N>)PjizoDH$6XrHPztl>*wd{Qx&tBxm1N`xNm-79y!F}kX3MGN<>fo+ zvz(VL@Z_l%e?7;K1WHLt??5<2bWYII@!6F{*SVCGhNfGixJLmhMbPPZOiYW@j=cKk z&UPnCl_3gyCqy1NA{aF2@Idiy@=XlKf4v4#ivH}7|A+_|D}k<6_TM$o;oZ@c7>*K8 z(IE$NeE_kURVPcJ-h2A^PJtpds%+eZHn z%S7)X#lj!7vsL~Ns(+JG1K|VM$)Bai{C{eP@S&v}NDs<)TwVTO5h@A3VZ2FO;+p<1 zp=v=vK)PUXm$`uCjyjm7^7=4s)>$JO8yW^_Bjk>cm`iIeE{{%*Os@Z69D4WGLmI=@ z^}n=&5Z7)0m^UdT?75mP5#Fsz29a}t$lCl7gjFIan8Ia#Y%r(UkFfW5FvCY5--wM9 z`GbF{hJHo9OtorQzvA(4<+?){T91w3cmL8xvf8d*e~* zftY0kXH|DPXv?-AH3C*h!}jgTK1K)>dBUD{ZqFP7H1jneuG^8PP5r}Sd+VDH=R0nz z_8@}mK9VwGp=sjCQ@-oi)VZ^Mqg88%uT7H=PKg{QjBmrP@9?P;m(sG?Szjo;TUM+a z?>tlSeuAF1OhZZQA3-}_y=i!)E3E3>e;EbDT7hS0Z%W+^rKtIwpZ(ny3mmH{kcYcg z=0}F;+WD8ighb|>(*KyuX<#5F$OCFP`(Mod8u-qb^UTV(-3VYGqB={J{|?+b7v%{W_eqw>LK zYCian4R!-5-?Y^QuLS!KbN@34o+KgSev+I{dDBfSCQPc?&_eS`)?yrx+WA*I0b+yi z638a$tEVB%txn$9`9BC_iQYPXpymO-*RH>l_}oi>j=@ue$WwlsY@of!7~cI6q6t4_ zBfYw}agv2;LE>N$%wvFM5 zgvdEE5eR2+-|2@G)%poy#}ht4POeS+VfBCs^!%V(t<|nQe_G@RvSSx^$RG;B75|wO z38V)P6t<~B#MA9024QIE$eKt0tyZ4`>Pj!t-ClOMM*$ETX?z!aM7C^0?RbWR1P2%- z%ZBsqn{*>K@d znA5rM9Lk$l$k(hjZJ(F|zG(FvyL`E6^Zra(W0;?Pm)cg9=_ClI_m57$3)Elha0FGi z+ib{+1x}ehag3O@rrpoJJkgf<{bOZ6aUh~>-rkCRBNjUdstw1T8hDmLKWen8Oib05 zT&Sa$;w;3FB8S9#+)7{qT$Hf^T75NqwD+*{%KR(2w{&HX3%Dy-mcmBLX{+t7yjmYyfbj%!xQFypM0S#Q zc*Dlg(BDTMRApM2eWlg4m(r#xubz{7tDMQ!&=5CS3Gu|3A*zH3d7ck}%RXwk6SH2~ z`sGA0EK!g_WcYzsYZ5ZldBortM|B#INMB>)7tTETrvI!prPOT-YPz3|&#s}uD*MFr_f^;t( zrG2CWLqBM(S3z$e2>8>?xJK=QhXk}i=MpT-SpuQ~D=SXHUxb%`JqF%^k6-5fS(g8R zkC^T#*)x2p)H<+Q;wA`h%*6K^Hi%)4b%KR$zO}A){*lO0Vh(gg&oES46^O~l+m*Ii zCtYVUaVJ1%D?c1|dB}zP`??SXK=w#;vmw{b4!Y=wum_sQne&%T$CuPy52sC3X9ylB zn`#y}mpn)i-B-;QXw>LLXrh|cwpIQ%IF+#xkO|U6Z8rt%aJRT*t~-t0v5|=J1?7p5 z;ic*@k&$1UZf`}Q+)|s_nn9h!Q(-5hc3Mk2F$3QehWR!#OX$&*6hbD1=_sg58m!7y z9g4{`*e#ReMvXE?!G!H+>=C9Z*%r-IR;DT=#I4*uojT2OvbMWjgZsC6%Q*X0v80;sP1Xe-wsn+{O?@yGqWreB zNJM>H)EZ>zmkAHt51#d2lG#DqMW{e~y&7H_K8Wmg;)vAY=<13&F9=+Romf?*Zd#hH z;M~7cu|QVk&bSM4xAoOoaY1Ol5t;wq6U?;vr?e|C=V$f%oZw>sSLEeXRt+knyhOI?!>wDKe^8t zDq?d`^n*Tb+~%J(Xw>HXq`I0rBB3A^hCoe#dU67Mu6wL1r?+Q*0>CUZe*2K~;WAv} zso5iUENKLX{!5>ucn__u-W{2N?&i&PbD9I|`g`bXgaMC$EDWN|CS={(=+C%y#1;&M z`~C>erFr^a5OSHl&!9dO$d=KS>RVbD*gi2EQzRjMveovaQcNNv_I(qAYXjk+)LvO;tg6wus7r_&kL& zMb@ymdt<>^co+6L+?2}%1AJ2A#0D&Ic;4m0<8O|)RbcCFz3=Opmvw_IYiKyoHu<$< z-DhTPsxbK-tyJ?x(rOt2R0ApRkTjz&NPZ6BNF^Zh*iIj@ddHN7cGdjg#s*g))Y-Z5 zSQ{RrZYT43QkCmO`DfF0yCTMv-nxL*z_kg0xTaN#Of8PO^wu9gsZI;9j@69%alje_2j@gTTm@6`iU#It`S`BgSNuy7I#vQn*fK`i% z;&7^LSwRT~2xp?6BK7L3)#T{q1D)j5oP-h-wLJ~^9onkpVc)AtQ$KrqAJ;JNI#}CjpywmMcMu{NaJ{UHGrZOx+y-(spnS2MJVs!` zNc*UmIvkE5;ms_&zq*1IJ1Cf+ZRx3epIo!;Cu_e*UPA~+5Z9HKQT;vt68l_QvD z>#jJu_rrGgz1ks6sScgbc+GQ7YJ)q{36$=w}Y^z>%KZABz0Gksy^%<=s@nT_q_z<5}sNb+kD8sfC_ zv?oW@loPF3I3sQWUIM>q9;_vXe8L>JLY_q;kd=|g z;zJrTe|z7->#q5;u!HfK+8w?(N=kyQb!)!o4_oW}R?M+eveQ`TE!uzmxMxR_vv3y9 zlAE(4*TS-))HZm=J$ym1G60JCF(V^gxjwZ0GxlP@vg=d!cdI|!vD28Ln!yQ0+=MB6 zd0nF1E5%G4$14;3rn~8|g*)*k6?7fQ9gi87`~u%&1Yad3{ZVhVy~j>L@UX9`UO#B> zPjq{%PuG6LTg7d+e5&pKfpQbRcj_3IMNFKmz+SOs`onxJ=WTnW_KzFU;jH8k-pvpf z$Te?O+{i)&!Yyj`B$arAEvsNID1b~V$K++e%s>+3V>x3Kg-1ed#%66p#?vmOQ#e$Z+&kP|NHVte6Uq=r&#||P* z-s7%;40vNh?n~swQzv#t4y0@@Ys|jd@RXBVQxmd1Y9-O(mfwoRL-A6Lp(aevEz+5d z*8Q0#1I@>k(_={QZ>jLm)dnd2g@cL$o=)mWasa%ZI=N(sR+($yO_`-OnC%4=0g)-KY%w zM#~_mP8ae_xVEZw{&Z#1$&;rEn*)DBmu^rwA3`B0R*~Oot;|DY^!_X3Hl>n5+_T(i z48MQUea@WNeuwpX28C1TQm+S@EG^{~XdXE+LVD{<;7{-Osbv`hr+yCSrU5VZf6XXG z(lAeeuM^q4UILA0nBaYn)UL)n)?BY=_;R~Jw#=3|-_Nbo7IBnV-nb`Ek?(zOb;VUX zfP~Uu{t4QjFXNg+LSChl9&>7e#kuI6sV>>*5iJRpI<<>enMDL^*WkR?LoO<%Tk<=7 zqXj_H*ZPS*_Ao0;Q#+ewo;KxnLH&$Hn~*bG&5@iNyNr?9xuhxd@YWi+Q>!nOw)C0N zYd;EJUW$BI5?^FN%7CT_yZt}7@oMi#&tRRf`QRm<90L#~e44We`6)9bh9QnZ5GchB zk%;omABkZOQy+k=?n?|XoO&`J8kkUs)%95=o`~8(i<%fSg#8Ri+K~m8Af_N0u}T&j zZf86uBpv2r!jrV$^%)k^3zl%yifoXHKES zu=pa21>0{2wY8i|HE%SwNfuQZKDX3}8^5x}B^Ybe)MZFlcL8dE-(cv|bRBB5vDdu2 zkLPdpYQ1!uxkCbM?p}DAte1YR7mM4vEY;uM4>b304alGCCH7|GED5e*oeHYf*LO;zo2 z`dh=1dT(DAO0d?6;eMEF1FetylwITPa#`;v9==RoQUiwF=)!TMJBQHD-tG82qE}ra zl&&|)5noetdt)1~TFJTES9QL0+KvQmP?uvjqg<-=SVjAG(w*Q1^`NKfXQbAhq+sG_4%S zG~afw8x4`X7ea0zC~H|J@TsWZZt}{W;#Qx(HnnK<@X#F{TmMkMXV5okj??Kj2E(7l zO2EyuqD0WFr)EcZ!reG~JJ0S*?)lBme?aWyPRRbaHLtfCj+u&(qJ9EC-~ZXA{+;FKKV@`He-xN zajjt*ubON?PQ;ayWaO(`6m+h|{2L@s<77dgmK4gQdi0YDgIUp>v`tM}&BFx?hb&1C0N6PK4Bv?8`-Xfv4-U>sCxy z8U!7Kay};8-LLS^J7~a{zKiZ{+#~o?g|FX)yP!ysuYb)}U(6N!lx- zekMw^iW?n3E+7MKZN>g!lHeyWTPYN#|1!u_0uL?UV2NKqOafLe=H`_0(SDy8J6|M> zosf{nEIYuqjqU+sk6y7KyZI{nwY2tY<=!FSygA9>C)-EZHZEm=x=M6qWNUhL#$t=_ zlE5vmIpEj)kyky~YN4iCF!k=_XDe9(`Sg!yUKKk*bH(@7U27cYDYrGon%pbfi-s$+ z6+ioOQpVK{inwvjGISD*M6W(HyIsV45j@x~+nWn|r`a&6K~o`C%6$cbCSjCrRZB&0p+{QyHv>$U-}~^k&D6oH z+1DX|j;$n@dg>J{8y8GI=8L@jBsM5fgmIQMw}cvb_g#(*y4pRl%=#Lr4O%v` zo)40yD@buBo?W@bH%CD5n;%I&lfaz*nzvWYMxCwn z`s}ftQLvi9e5)~^ctt7epGE$Qejfmx89!uc-6xuLGarZFRo}^OIRY$fYgnDA>I+=1 zOX&h;RpUwJ(xt>=$jL?#iPg;y5h6@{_b>#YxcvFI)!_RssCqQZL(p0^s4Hj%7(}gc zNG%;VRAd58|71wd&;H=lpT9inF)1e8r?>vBgM{ARw0wQbq_je0n^dN*YvWAvfwFjU zV_~kUUzDhMWIt~pjCDbz0{7zu`DyK3s%(>GLSFE}pBR~QoFl$FY$QO8`vK4&L#uD( z0;Ah+$=&i(S*+H#L95*Kbg9F14fg}(VYt_ks7FU2KJ!;NZ~t`Y)Fs+Hk8p#KST#O(-Vs=3 zzS+h<0!PWuIqYY3@2?zmcdeD-cdi7eYd#GxgNsp!-~Yj9S5Eb!0gNQ>E*yYX*yDtE zd8d{wSEH^M0khom8}vaLetgNS0FTJ6$sd=+IP7ACa%x9g5@V3kC(Cne;_TZ)AnIenS~Q)*0G`1;?ZeZEY7zb=*b;X}*MHk5~w#bV-l3-pB2?Xu~1~pVa1_0qP(%sVGW&y+e={ zX_5%%_E(pM(%O~c!Zq;nDA?VjNP#(Z`4`d6a)A=6>i6u*lsqeQabLG3eVw_cgP*Ca zd?#c@Ht9U{5$OZaw`6#2OZ%2guf=59NsOuzP^r9HrgMv;7|EhxY2?U@5HA2P1!#rG zAoguqotRY4y5=>6tobW0TDv#d7bbs~2}PE`C#guj-92Y7@=I1;UM6JuvHMuHq@Yg! zBk)NAm4G@Wu#`$9OA_;AFr2Tp;Jh7WOJj?%Vfg({x-3ewQ9WCa#f~)baiKSPu0Fx% z!Zcux!x!UsOO;H+DBq*nCH8wj{*|@~xFE50V-C$%cg~BzIxB;YCYqaP6rs>H1fURY zqkz~j*?uQEh=o7@ip~`!X3^@i#>R+63W4b6wF;qyIliJ z6`#IUiEuYse{~nIn!l+dQKR;62ixsBsFYaSbq+3!^=|-Ir3^IFP=Ps``F`5sL-8ef z>V^163$n+e1^c_i)R4&VQw0`y;C+O9XwjkKyl4aMUhjR)wFfN~{?>P=WYAf){S%Q& zR6qbj*?7H%P;a-!)J`1f$IiuxZI2A5La+9RrSzbNnvgz{$YYkc z?N<|l)p-+h0e=B&`vK7T#1OZ?5faCC# zM;G!0rQdotpW`A0y7L#BnjO?sCO?`5dnhHfyRNZj^V^w!4UHCFwz!GPL}9sD9Nk?w z>k3S_i=GZ$|8DCavGrleX0KIY0(UQSB|4GeXR|uJ9A|urDi*k)gP=eV2R+}gj<9Uy z*S^x*1UvM0U_lxZz4_(s1i}C=hz3{%|F!Sa4w{L|f=mOY>-Z^bt%T1z2_NR*uWMUO z^7(>r=;$^yTv1&SpPoL|t55I~>M`+>DWPuYCzUc4`7s&uee;rSS`=k*#S5aDWI>V4 zvQ)a7u4vZ&bu1A~wY>P*xh`Q!9%+4V&snya8qH&BuTW*2lJoPnYk?k|=_*G?vR(lA zhdt#*e`KIhi56Os%N4UY-lmKXe<`Nhyb5{8Tp0zglXs19fDk=8iBRIx9qH(*!1i^L zm2@~|ih>Ly2?CHLDBM~u@)nVg*r`x5;iDv8-Ulh33tto}-{2>z?X3qA7}LBQ5t1*b zwo65r-ovGH-D6|c_4x5Wq&o$zH|X|@2&*a2f8Lym)@peNq_<|?5MAe>f0NQ!05aU`}H4!OU4#nvz+8N8YsosPz2f zhiP`6&Dt{`F`ae6^&o1Xe2qEs0L8unolIW*kUzA$E5Z7Kpq3 zV;X{Z-Vc-+lKcbvtp~{kvEBJC)S1$@Th)UWG#ePm))&Jj9nw!o08SXoGJ?0SBLk6I z9j1do?6F&t#8G43o-#8B>nRc&Ez_I3CcB)?v=jXRAnx~C@Z~u`eC5^A=s`1D(9|5* z-2~veWq@x3B>C^#jo_qmSjR?SvBiv1JJSP^Y^!JH39?W2}sS z7AntoSppu!Iy+vn8JV|9x+AO3Vp3_Hrs5c=R*#nZxRPY$v9c3g+22jw87SbTis|hq zU*C4a3SlB(lBVzs-?0k8*VOlNh02u?c3j&z1l~L5G3z~hW+bBpWGrF>{THwob9@7b za`Ha`y8;3=4pTs@SYWAn%umHUOnW0MWFSmFny%O=o5_L~vMrA~ZpuL2ju-olR4eJj zbP0ky)6J`rDef^{X!r8Q1|r+4yYymPf4;lw!!eO<)@zF~bajsuFnwp6w~p=+OP?Q> zhnHtV^`-}Rpezf1!OQd4IIAHC_4HcQCQpR=N_$>GMD2V(Mbn04fb zw;gxpJTSR@8Rx6+*ytmu)s{>!Hw2tHMcyECTw(CvV=RiL)7%NcXZW}KyX!1KEf6^;^ zO?2!pSKjHkkY+@h&2PFVNw>|9T9}Z)TSF%*^vXSDMN8H@{p6nzE;7L(j%YVqTo6ge zosYIaed0Z}+)_=_mmbPj=`Rfa`c*RA)D%|Y>5*V&QKWx%XK+(KqrRF0Ty5Zet z7~SA?|Di5KU==&)9at&EH07j*q^K`!pXykD<2ti_wlYvths>{yalq`xYRIgV0g)K{ zI^x#lAZ!yevc~GZ!$smr={_gt4;9EbRhBz$MCE*v0ccR#TR?o7iwY!BkGqA&C?838 zVl_TNKjG!GH3OR(pB&A_-U@J62aGw7m$(x)cOJwXX)CE0#t)?GT6n?_N=WAQLrSs9vF~xHFV|8IHyUTz^Caqr^Po@xhT7kh;w@HNF}X z@MBVe#xAP5{GNOs?vs>7oBrar;>?|Nj^mvthoDK|#CYPbmraWijv(bz@Zi3~&xOe# z>0`U298QCI$dMAbWA1AE`Nbx@&V@qwtX(AH@!q(sq_G@>5Z5 z>3$?#0A0e6(2V35+1ERWE#MiS1}-VdM7Qgcs6>@4Fw36`XL`lz*bLwyhPvy#;|Rn9 zlYwl;IMh~*Vs60^?hLTHZEXQJS)p2}&;pvTB{35LDUr8*?a!zbhk*>s9ELA2H>9a& zndhD0jYRHHgdP;=keJRbrwLQ*aTJmg%!A=zr9o9#3mD&qEoAV_rg`}fg6 z?*>9;a|&0r06Bfk1ArjppoBsYJi@3HCl61;}I(yT()?PMx0IGA>6 zYy-`Geti6kFR`LGuTUj$i0>-d=#S>7cS~&+l`dE4p51?fDiM0`E0H#dP6ch-*w@&( z`Di{ntj8PveRS9zO_2u?f$G~?ISHF>aO*E&q1|4G{vH_aHh29kSnc#tjx)B9$G>qF z`{HIRD%Hr9kakOt>KkUGuvtKa>%BCD$yZD}TU5Y}fNAeUWN^-t*L2U?yPDNgI?G9{ z&N{=9aV_<2Msx62t4eIM8cmwwBS%PDm9^1^{LJ;*>oS!`^Sd}Y(rV1eTZr>I#fE>p z*t~BJO9JM?fY>?*pGZD2WW)00muIS^!w`q4r&TGwiT8FP#MIX*%lhrWOcN1rcKq3n zfYKrko?79@4{FfXeCOG>SfqY4Cb&43&{)~qT)WU%z`_jY!>v?cT&ca)mU_Zhg5^`_Cb@%NR!iy5K%OM83i+|Gp+O^~?0ke&%V}w8W&nVy93EC% z6!^W2hf=bR)KFpYBz$qB1jPI>=!1r#+%bN&6?-5-GE&pDXSMS9IJj;BPr@mA{eYM2pqK(Hd=mn=8&5HxA# z+&1t`{;m-0UH_YowbAHIXH*G46DD&4P+ZF?v_=OsVCgRKOO@ak8`>4f7qk@s@y3bq z5Tro~nWabfCnkq9Y7i;643O7w!Q4vi`i1!USRwP|uTePFtn^Wof9@Jm3R}-SZ_mEI zHE?Y=u082;_L<+OU>w)@xgk6Iy&GcSF_@}6{;{T=!e>&0V2y($u0+?befo~a z-~%-ZEJJKOL#+%^tdQ(58o3!_qLgr_~F7m%C0Z%?&I}?lZBs=|udWV5C zN=-f`*8;!P)<$;zo}3FOZ}>fz`QE$`#}ItO6|{8^bKWhL2j%Td;2=kXj3>k1n*Ti==^fPE73^3Qz+MzrwVDYx4We(lPMBC z73Ie2`OJSiKY?G2^=);BkPr5j?fb510RRjzwP!$Y87L#WW0V_@q2`R}>Uug>y9V z&on3G3fwMd#Bo+}4Xy@v<=eHa(N=!-8l%o4l;z25-rwi+xHGjv;d!#V06$$|)X@_3 z;md@YTd1aJ4t9a{_`mNwu>fQ>TS0ovd(-bI=`L!~{Nm0Gi)r^3M zc!?GopwT-i;qAGRXnhFU8)6G^6xujg`+hrHwNxF$`itwr1<G~TD4cP6>~T5eR+M~*2P<_1 z%t_!Rg63vvFL?G?+9w*KG=JI%X!?0mwk&01rs+(4?uRvjvlQ@6O;U5gnVl>Af?qjz zwEiH89W~RLWT^bY%n~pCy}+7VA$7#HH!JPDh`}~pZeVt5UpiI z1Zc2jo&@ezapM(XW)|OK;TvrF$QpchA8oYuNMBck1FZsJW8Y1bi%_&?TR8x}SJ!T= z22kXha2}9i@?CBf(B5N+487A%jxT|y6Af}A6$xPyTF8?MV33XfLy9KT!~wZ#`C1^D z6^JaS#Yrztwlu_Ab~fS>tWYM+`S0_1;Ns6-hZGxApyS5S4wXAzIThc z{_aBpK9Jf3#^Qm?@D4(@=Qo|RK)?M6*S@~pJ>-B~Hr z-B1FFR?QV;6UP=G4O)1xuj#lDIXJp{(pAg{>a&kNc8{>IwY{m@AxeekPpg##w`Q zevh$TE#0Pu)xTTfb`AdvGIw#-7D#@kaBYBDLQn2#?GZ1FibK`Fu+O^x6pD^}t@Peh zcYvzuRK$F9gkyRo{C1G7kej~XqL&n(DAdxw%lmg+3|ax@d^s`3fcD>?DW`L#{Bf32 zPlTb|R!y-U6dXt5%55zxLaQ728Zv-{4Pd__auZH zRZ&BfadFX*OTVlYf}&s^(&Xpt4c4dfqnhjWHqA<=o09=Q@dndSd>V07xdBYD55oOi zvK2Y#d~!5N77M(^o$seGNk(Njid)cu1a(gLmv}+IrTz9^p+N|DPPs9htu$x3W;SMG z=@+k^By;NUo)c341vjO;?&6ab3S7)nnk-CU*;}%UAij|gL!CpnFebS zwV1j|4dwnTy(}UcHPBPv+Zgt?kK|Ojn01-Xc1r?hOT)Ux$M~-aC$%7Gv3%{yvx(|1 z*WBF18mU0CFP)jL3_I_&`tQZv)$7zo+NI0RG39K6*}1Ei09|M2Uu~gIKk3(t6lzet z2of{7acIQRc>+nOUztlXjk;=B&Xbv??aNvBgMGlhb{X= z(U`Ns%INs0ES^TT*7|Bg_;7f0Gf!

F~nl5_#$1I+ED^Ih(#w-?Z-*pV93S!D;uI zR#Ua5`ab~tNh_6H+DPHGYhTmc^IzoU8~S9CJi=lChv_7|{Brrkq{D%_^_Bi#_>QKs zCRVeZTR0(uWz*_ypUznfKVYU5} z@ZV*AXYjEGiYgbjL*B8TWyEsXeuC_q6ysY$)4oBGl;6^hVS>Y9{rM*mG{(-> z*;x!$jE_1zzU$~7FGkNP;dj~aDuqRv!9(0KPv3I>xnBK ztA+1H{NeLoZa&+~;Pzs$8?+uo10U)x)G*A>~EM84iLXNGt0j%;d zJYW*i)S!CGFbQe@(fNcd17p6dieM`iXlzuLKG#4E>BC|6b(SD3TSL#yAxu+)ayWS< z5YuIbNlDa7eM>34>5`PFkbQ>0!k_;q`#}_8S|HQ{X z#?|iSt;`#e6(z>?|wtoBk0gV_MkM@G6403X10iBe`9B5@I9^mqE ztjSnb3iw;ZGgTX=b_oz4G8qfw_DHoy{ic@sD|ZNvi?!ewrZ!FK3)W)oc-NbbRUC#-|+RO`D#d6C~4?k zTcy7dt+zlBja`6unikV@kIb=MX=Zd1w^IO$3h^hIkveRoYQbmz;oJAO86TnSuRW_j zMyvH=Y-1fq{uZCJ?Ecl;Wc#N9OYa8U;ERE+J$nngpbnL-Nu2EY@!Cb6x{HV=;P z7Vlt!bZ?BM{Fy}w0EL_&vwOya#B|f%qnH~Lxb}~SaSrbfKRE;tK5u$;-|_U1mHHng zIzy)uw#23|u9!tzG3cxnI;#JC$QM?yrK;~DA3U9}a?2@APpHKxN7>9caKzChq#Xv3 z2=6iG8Tb?uoCIUU5|>gZ92{|I=fT=#d5`kUIg{vU`Wsmeqgi2)@DnQ1Ewu3Lb#MX#)hQA8z zDBUxFPWDGG;Qi!%v5*@cj5^XR|&uHeFYeu>?u5k9os26%LFw8>Rf2H4$e+6R^r zf$ZCf8i~$rJeb_rHA3UhB%2cki{3Y#cm&tqC0`vh*BQt=Q!noRGoAe3eh?CiTQmJE%d(CYgP_{XN%-bCe|H#y;6SMB9FZ(323KZvrJ#5}j#%u&C*(44+# z7}+@7lr?;h_(jB>eCXlANWU%g_ceKJNdOFs& zuwf+14w_jYGO-AF7h5~S6SdBC7?BH$@c$yw&UZ#%m+JGD&nQ3`RM}px_EEJa*mB)1 zf!Ud3B-gysR0t@T+2m$hzYn*b-56If1dq%}-A;_YLJI0X?=*rfX0Y+l0@kB1`7k6P zhKv8T$iP)=ND;QE5_!Jo*G@$;#rhNKO$FV&T=T52r0<_p>oRFyo+wb-pRY8S(4S3n z4Ul7^p9t$3F9wig7%S+$MB5iPT6t2|L-<~G%I1a{c_9)A$A>}FlZlad6ST3_fN0ag zg|9NUyh+8TPo)@NN_*izgqORVms?jBGMJIF#G@8P7^@u^Q(|8cO)Mz1e8}Nc8`gX0 zf|c2#KKZF7n9P@s_w`gh-nJ_J{Mu;IN_ipa_W#f3|~eInPvMy$ZWzQZVlX= zmQKd99#9o3f1*PhoW zD37qZ3XS)duM%{HAA3%iOcttfd3KRz6k1=fHJO0U=?t8pw&jRQw@IU}PX)ncZ{Kj| z9UrwDGSZvlzMyi% z7265+Ed01zr$Llh7>4S2?BApfJd^?mkcwO(H=*6pm+B`j>eHZ2Vr)3!&MYM@S1-gM z(g-&7Do@?MUI?*w>m&)xy4(SaP}({06A8mBO6LLXK97xW4>_LbP49~BerL%Z1}ZwQ z#3_~t&i0g_ta14DbI^g%IaRM{B;zOWMEA3S&qa*;y!tgV2u57aL)8i(b1!D`4wyZg zI-kPdY1*PFg;KOIMWb3FQ}n_bbCZS%e>aH8qP>vop7^O{Yl5H4p{zRMx1^=R_qH4a{lmk?F#=x7Hg^p_(_T)ayJ2rmAZv z%TL1FWyOlaFG_-pEstTok^4McKQ>_OZ73o>d#KJV1lRA+!ABIKocJ+VuUh^D&=-rk zshJ;z{@{TtY0x_{upg}7rm<$0N)UD!^`GZZj$k} zQc|-#%>(NJBBF=;HOk}1W22Mj=rGNX(XNQ3eoWvuetcWv0`ucAN#B}@mzrhKW^?kN zU?k+rgHox)uFQYzeA2)*{eR{~R9Hw%U(fq0_HN|_5x#ctCm^Qpp%ReKQt7>eFq}z;;|(xe0}%2QE~H-4g8Z&4J0w1k_JW3N@@qq_CQ3U*I%F| zG+Ex}{{T2+-Sd_k>5pIP`d&-Im82`uQjX$+1P$TGo@Sx%=7H|IMl2N7ax&dLvW>m3 z0MEnsyza6+t!8x-$x6tXy}npS8(Hg+u>Kfl{o3Im@L@|z?57SC(?{${}&#NZ2n1r{_{<2>D+0`aCzFi znrpR_a`l2L_FNMFd;Fz^^{@}5C+Vf(xH&4#A(F(GD9;)1rBt~K19|hsR!1lT)a46g+GC@Xc;p(J zlT*u1O*Va>MTv#{8P#WLESNgUzoTcjxF|_<*Ec0a9%Fc_f%judbAP-M-W0J&Jg+;G zay!hN1ls+AK5rt!F#a)RH(nX1A_ou3lm}}!nAo1mq>tMy6Rf2ysj`q;;)_4TCHYg; zWrrVj;vYbk81~NJE3$g#x5WmXE{faUCx$t+^w0^vX-BhNZcX+^qK|0c)SJq%W@;>W z4kO?ajy_+XcE-`r^2Rt6k~?4=&-wRlM|>8}*N88aWZ{jtC@<-z#zH8YrKu`aO2w_N z?o+5XGNqsPZsX&_Fo6$ukYI@?$Z03246Q3rra7IP+fANaDEMCotEz^vavQQ~<4RLx zj?e7?Y`gP2m)m8>E*EzHD1g5fMbJO8Wrbb7b%UvyZ#hPMrLXPZ4E6*sEOt0LR_#Hng|X zXRd=uQ(f=D>7DqSx>12ay%MY?50ABMY*zt8!J5pG=fB9*{;g3>sPYS5QM=~ zs`lC+RUcwC|DYjYZ@lgh>;+5Gh)T`0M1E5eIY!Ubny(I}R7cE=ub?5_tpWMGaz#Ro zrI1Yx(dE#4xjrX%K4w3XwLHAh6=<%%B2lIfqBqKf% z;bJV{!qv{ZIHeLIL8oKtgZ7~{$MbK#~XoIPP} zzPu1lEz}CZJVhigBgqOYDlPb8ZUx}8}9&_*A0X^j9)*iuFt&_TUKS-=3j~5Hh&1rb}ag3J-#FYV7-mn z9s@&j36AEz}7#+UWAG&@V;o+yPqKei!yHyCKGdi{>&Na|mE6cTkUR zir^qI`mL1xqr@whabVET#YgGm?ubXHHx(?ojBB7uRPJSc6*GD9GX8>91d@Z7(D}<@ zB%qcOlp6GpAzwrBn4~5s)oGMbrm8=rEIb}I3S>)6gyPj=E(3Wr-1v2c#|`r@1V5D~ za%bGW{CDc$B&cyp!OVXcvo1Q!MqT*;85Fesjgu+-A?WYC_@@(kS(P`Dh|R4e2%`?F z8SBkzLwNjBV97H+GhF)hyn4y?#!1>oSdjGB99x<-TBWqFZ{1*oZ?>Q3Df%i7BvLU7gr{jQaJjydqVq{H=Gxk-?7)fz2#r?`-NJELEo-B-wy#%0LRp5*dQ^#p*?pc`#TTZn04kLKMuT@CTg+8s<;9Q{*j72b}~u65)E1Bt&2w5dm)0S!%?8yelVJb zALbu{2W$ZCECS$^HH}B+zM*}GWw{YNA=aCoxO{-RGz$Ix+lzTNPq7c+uePkkdyW2E z4jq$iAWHGT68{RNAA~YN+UmbW*p8n}>{b6np+HW!x~BmZfxO!JV6-y)Nn5B?Lu?aw zSQ>mBe3o;&klCw;R75!DAuA(1N24z9-u`K4DE#T5mpi@U?nVP#-Fe#zO!nOIm#*yv z5p?yuvPom^b5-){XMZZ1M0!Z3^AH1RMTB|_QK^mnzIQ$$=^7Xez^g@yo@P6Ak+4(1 z&%%YRdaC@|nmA4?Toc~9jc;g(Y5jJhs%AMiUyS-D+p4{1q4s?zgds;Ewg}#7*Q6>R|Xx0pt^K;nNF(Mj_rscU#F@OgFh5o(kstC*hmfUof zjb4HFQ6K~Etsf2|vu^rGC`JVBoN0Vrjj;$ZcQ>S_c6U^vvfekl1%97fhIS-lZ~I@L zjY5wh+KEHbl{i&W-0+AmqY4f1fyoU8ocpxoX=cXa-E`zPMrZ{9F*p~W+A0w#qTDs3 z(W3s6`>(j5e>G+wNCR$!0E={fm;w_Btm;YuWI&?U7n>fVi`28XNIwwtev611;q>?M z^uY|lvsi<6P*&IHz43&8opA)2aQ={MDuAQFPsLoZ@=Kh^r6_H@5u6n^mZXrEAYJe0 z;^^J5=guVb(AlO59JKRsk&vt`xV^^<^*~RnnJ_;P#9y8)qx(IraaNuOG)4Alo!6f; zdbG3R#Wz3-eN7=1f6~CnEo%(z;c*;5s)2K6R>zFWkNMSVd-6roh6dqp>k`MB$8G!f8sLsvdP zkqvUhk4O3G^#uom+6fBgHRt+z;@$Vj0+kFi#;LMgGx~W|WzjoSZ60NulFy}y8aMpF z#fFip2%2;mqmm*>R$;JS(Y!C5nUqxerf@I2Pyg@CU=Q&f{=>HTCaWUg5;9)#*P1x0 zgn(AnP)@NoA(&18R8l`=Y3G5$ zW)MT`+vulV$IBp-7PtK8O`kp|gS`nr(_Y;GjUQ}wt_!lRv-?^+f}r8-U#SxU&w~Yh zfVSh0f{hh1y%B;YGKi;kv)w6@{H@MVjCa^{b&xHzEVl1z*iUKt+-~|u6~9@!PkBI1 z+2dH5LqyZ7@_OYq_qdiO3eloe^Gb@f@n{4II?&wT1;f>Di0vd5d?FHcivTC5{Fe`+ zd>ZCz`(NghXb{d6wK-gr+4ZzlzHZsUmBv#Cxzz8!mqWnMOy#~QJ!(LeFvPM za;kkZ;u+cUzDn5+GY-PDZY`f1h{t<;-5sb2#EBDVB*MugS0AKUvw7nKZ-iZb$5eUQ z(s`ytgQoHe>8Qbd(>oa>5A^@gs5bj{sFmj*}6 zg6uo!3V2*bdX)pi+d;Bnm84XNz zcB*Hr7fTc9-McWsH=wP+YqAC+0i+uqpE=4yiV4KdLDuw*9VI-ibqlwU2#H|?)Ru1^?@uZIOcpIHxaVun9w-46 zZ$y0sMLYMx6#APBMbzWnSWBDyVph-r4`AYUxJCq}bZi_8o+>^J)?nI%EWtRp&;5iM5iC+edLuieaJYWj1gGS!&x-)?=%Fx z=zbGj!FHzjHNSL%!h31x*c&=4FzI;$S9zN^hbrfT~JknXIZ3b4ihCML23 zGc%F{Ki~5X_5J+3P~iadydUuOG7nb8KkXELsU`vyvFVI(&nsDwiB0n&;*L$EFOIa- zmUo@R8x6HX8zrk{I3}?8!y)|$xjhkGMYjI9hzYH8JeT`J z=f0(zTqN|}2TX>wwwB@6>5hisqq?328J3-Y#r=JQ1vDnJK&OyjM!#dAr(7R&A(ngv zBUi2iV9Tke_yRb#N{RTt;4$x&DVs|$SY;OjF_rZNe2N8uKV}g}te+x5k~_Kx^InhN z%sV-M^J^=Mbz<+M>4x8}%u$Rke=ej~PG(-AQ}e}5I0X{EW*mMk_9fuJr7F5%7h{}ILC--sC^n1r zMk6djV$}C}W=((<#RkRu$(`3G!|+-ydQaVXgdqd{Lp|5!=BdoSW@enA9F6jF~pbZ^x6WqUDJ=f(Y#3- zV?PGt1B#)kJH#(P3x)7Qf1FM47RgJEgIM{A<*Zl(sE#TW7ISVUSK{NBZTcEDIdXtp zMA*fR)5Nz%gIouaYO%Vy(wiW9t%JSzj5L{$pWyGj`$Mei7QT11xKd;tp4Q zH{F3}1N2)|>T&UNJISzXkNspwP=spT+*#a5IMW!(T~|FmMs6*~{^>&c7Xyfc*|r4< zDbIMBXzy9(3|@NxH_$iPNBjWkW4|2kr|ZTaA>L550OB^SImwt<4QVm%3sqAqU-Br3Ufj( zsy8a?mT~#!L5&O~4{%FE7k=*-*Awo@N#97=%k0fcpKnS(ygQmCU9X#Xz3vXdJC=Yy zfcJD`_MZS~woR4^UOS_3&8gkoxM2Tqof_4j zno~k3i7FvE(+~OQmXCbG`sdroM1b@)8%F2Y9;}}*fSTahDfRgG-T8nkLpDGG0ZWn; zl2KMoVOq6zP0f;>&}%~hrl$^3y80+vN8$me=Dc`3T0PFX zJ1#C&>ZQe~>b<_X?!HbM7(mH2XZwTw&4a&;OiSw-hH1lK70^@bO3|geDUG)n#&{CY zJBdgzc!wURcI)4^>OS=X-j)>~@07|o2$a6V+C)G=3D6Fyb2{nHYPVgDue4p8?N@Z( z2~m${u?!3n-trC_BFH|tQyBTChvE}r;4L-S!i@lI1US%(VldBF7Z)I-vJu?OvtZp0D$)fu8<=0pD63c*uxzz@7L4s00oI!iDc zb&wX}eGtLolRz_LjDW=45g{v0%QRT9S}QlHx4a778|>LCB%^;`EPM^=J{J2~YESZ8X6sP{j?~rk?a(<+Mce?9*K*~VakiC(K}iog3>45eFZjO z%Xj~E>SLm#a(I^%I8ixkl@tgVJ)OUb1TozRg^kNKhgceFf{`(A_9#4HBm%Kkf(QD4 z!n(5?*l|i(BQM}U-d#uF)lAHlY-~Ncn$*dJC@!)~tkd+QJykCcyzmDx zcce!h@v^nO;j$J)L-(KNFP%@m3b8&&&bz$;t4VpaVaY%9xha%id`+GP;+62Bj77NX zNnyo$_6zLI$ZT~UrFk+*>ZXWqw z^D=jF%QgD~3Ie=;qRzbkxn3&rSBwH7fw^rbc8$%v<)ZHHYiGiZV>hsa5T^CN5KMjZ zgPH%bQNb}6v+SEu)*`Q{k$;=w_A=sr^l*NQ^Kr2ZD^>G7YzYEY=8}&qeM_aJx7H*& z)`L+M==~E}P%wM=@s3apxUtAfiR0=BuCqO%C)OQi)eWXm){(-XK7Mn;4W}6?7Eq1g zQPw1XI5fpJ%5JwwtmRd4L9#KxTNqk-;)xP?<1!Q4Ti4+ZQC^VO=ARfF~ z`6Kunb*wERKSuc#lzQAJMdL84zG z#7Uu^dbQl-gVHYDnq%puhh&zQD|=&BH`fVg;cMAVTEb`+z0VsORkA;Z8{w(MBbXWP zgRXRZnPJf7C01+D9;&p;+STNPP7XmV+sc1f=2vOz#;v*LPw8nuuwpQ)##j4ez7Zta zCbRbYbP^~a%Vr-jWu5G_fB__SaJW~)=&M=j8dRJfDcYKH-HQaJ`*0ap0^y$nth4Ks zT}SU&l&{0B6Lur|levJJe-0KS`j#bMvu>?PB-7 zY{yg+SIB*P;Vl#>?3K35{c1rv|nPyMD*dErpAZ>(VQ1|HUk#b%DbMO0&xp%BeveQMP zC^fV5)F*)8DizNRg!PppIW<~OAXQs5^*h1i$ho1)F+1=e-cUhzy+cnahCr7UswIFYz*`Idy9B7v|E%_=~%W-pq0erBgna_2Rd~IlVP{N4l3;0hS z48U+Z`fr+J{wqk&V=ioj$bhEx)>=8(TKOSv@HH5V>EF`R^=mSkdE0R0ci2|j4aDUN zN;c0#_y{zwdec?Lftc!AvgQf!2;`{Ecyg!-A+vu-x(ZJ?7qv!4+rrQX6E-xwKUBGh z4xdD!pa^@BYuL0Xqkton_w4sg#o5P{Tz$O@?fyzIr9h32@uzVU_vf=~wgxb*oH4K} z(FCn~Ae`02ZH;x{-_X2f^!WWz=w`O;7?1M6otK#rjYs9)+s3I~*V6&X`0Vz36tX!j z6AkJSOsQg0F7fid)NC-F$8`VT$t^(k<-TlZEbwhlqFqFQ=>j<&+HU{d@DGU(Ww;V; z#6n}!r~@%>>a{y7XaDDD)xz#7@6E|gA14v2D})i6G<9)fsP-QlJ!u^UEW zqeap7@GIZ8NY4-`(ggP<(NJ=ekWOYN{!VJ655E77{pF-gCIrPo<-uQ>;gu?3<^IeV z|BZl4%=T}b^imO3i+6K7o*FlePsxUoN-WE`9G5Jwi=;2o`PD8JS&;thc1)|3bhAF? zCTI-f=6!B`g(fi0YxX>P$fM97q4yo!zYRSrn!7kAtAg8!yQ-IkudA8XPhdHhYJMi2 z{n~kZ?@zxe$^5@c@*3m;-Uz%Mh8SJ2AVGFa>Qml&J+&EI&7wS@lm(D9fiB|S)A%(H z4!V-X#}~IA3W(jjL?Hi4BIOW%j@Lep&IWSHCl(M_&!e8DH~l*%&U9&9$~h$>WO`?d z^GTu(KiqZCt#5t-T=lD8ymM;RsSCGk;b%rWUf|EVU*3|QHeIv$&{-o zzsEuNEnkUOp%PvsYhy0)>lq^H*Yrk0QdJSS6Bj$rFz9eHav(K&XJtLRnkWZo$k-c7 z`~i$wO?M?kVgUCP>F?eqjmp1f$Ds(V^X$%l_%X8>Z-W=lWY5=Ha3b>mo$kyE)%;^= zO09hqY*w&c4-J+w_2m~JP(T`RGJr$q{PTxe9m|zHY&`c$8Q#Kx=Ef(nyy z%vxJ@M65pH5!TWU!sznGjNtOS_17Vu*uJ}B3U~n^r&LQ(|IC*s;KHdYr+b5B=a03f zBU_|;)a5fxiz-R~>K@EU+HoVOHR1G&G#Yus^F7xSNa{aXy5d$0v3telcTFUpIvlUIOmg?ed{<#D9Y% z0~074=;!12D$e&p$%YLydeCqcHy=f%8SIHzWd|ClcxC*%wyub$smO4in zQ+pIFX>6+BEV3{X_L(f1CUA|)wZ`qy<3+V5$xHI=q4ClzW>brcW#E65hMlt`<+F!| z{riFZrY-KTRzQm;Tk!^gf-@msq5rq$%?b%{C_`>Hu02t_b(_o|U=oE%6hG~NXNkY@ zUG86O1QzjT0H=EL)!4Vwue``Gtu*Tw?1=g|m=dFe`h{DelJoWSCPRGNjj_HS?o2F; zO-Ogod!c@>)Art=%LYb91vv+EU9%QT-n8mq3zo^S;EdlQfJ9fFSFzSI4tNZ#kgws8 zp`7lW*1{^sHg{tljyL4Q+^@~Ih?&L+KTXd=R-gAog@4!+a){u(2DwOIu-{F|zLof` zml>FJ;uLIr**~@Vc>sU0Kp~=_aaeVoH@R3Lc=6Yeit5qT4zAA#WKVQQ@{DtMLT6vHqCw57nLWcyFV(p1&rX(CK z{bp%qOU0T4sXniJ-y=3NeVDx!5OKcD=L#;yv?!ZVUVj5f%yWVco0=McW6Y6ZMtrHQI}+4iDTnUs-L*z$O!EZ&{79GaQ~?q-xE@6*^Lv*nE;a zFwbtG24Xk6pEMk{dMJzo-%-Se1;Y)S$yL4T;pnRtu#Hlaaw`pbR~fXW*x9$y)Npcv zVxfr$q+bMd45*svW`{`2{2XoSFUB@xI8Xc%@~1ahtL$z|3;rswwU#wFHA4Wq6=PPM zeltLX8VDhR%`mxj4-?%{m6*VUGTCMd7*r{}ToU{gv=5N>-36NPoOe`t*e{7&Fo=3Cz9!>r5Gi>vOyrevy&N@2I`*~rj1a;8kOp{6~ci2V@; zq%fRSY|r6a6Ier7`j4#yxz@TaJPDG);aE&uc(t0#;6#Qgv_1+}*H|~{?VLc$b6~t! z13*iyf@03=2zA|5&|~yy`#GPmodVX~-~h#?f{jG%DtXCIKRJsOW(m=5j2|Q^5GTH#ixQVDpqYHZii01LBgbA|oFWtFeT|E*I_Se39ChOPL(OZ=E07seVrRCXp3&yIzq#4HcW z_#OdG$s&0!K4|c>HFd*Y9d_%!kw?}eyW{&u>;AL^L%FH9M39wRl^SdGB&KR|H>pkL z1i9Oko1}1WgbE8hQPUsrjZ?(w#$ESVFE0YuW4n#N*&~XfYQOp*uhdAwuY+^CKFvR4!Od-OJ&H86Sf@i(-N%o~ zX<|#26rf$X!g1R`gXJjn&p1he+V+u#&@wb1SvBKXd2c?3?+QVa8EGvpx;_VVZnPZi z3mY^i=$?y~i`_!6;dT7Pveg{uzD5~k-1K3o2-M=LzaxJ!114cQx0L;ZPN zzm^3j?@b}?p0DFTl1z^NpM5<4i~EjJ_&PGtK_tk&L1>sJfnk0d)f*)oAIO37y27gQ ztQKAqGR4JfXt9Er5n?S%U0QlL)BSpP(+}+pIt;F6Vj)f04o9YrcA-{H-uoaO7?QNa zyD;$-_fgNdNfGo%PlkF(91Sh=`;~>3yj-A+xu`?-;pDkdQc%W{u2^&~<1nU@`Qg{& ze^m%{XMKGXm6^bE&#a@dEa9i#5fY09N%Os2eZ(>zi)Z|4k!Oxao5<#=o#+(t*5CFz zPy`c!2eiLFRT9Vmao-)YD^9#Q`aWt%VJ3^BY+le^G2b_&Bj<&AXc&$Pm(Xolh385N z%rS*BzX-=si~VVp#v))+-=gbX(-E?LHxGMO`wMy`V)$YQfopeaF`zYfRRgvs7);9I z|HLlBhx+y%W3?Ns3klugb-lgbvNii4U&KDHZfYws+o&QEy@_&vn!uY;y5%vbA3Tm4Whd;{!>wheBi z20~RE^i+}`^W9A2gL~Wva)FV?-Y9z(wZ{F@k-`easmYRzr4kV>a&M{$-sh(7jrz)Q zgR5?$L!Ho0BVb(|vK`Ql1?5+}eg}rpQP4fTz;}iezMs~M^mDag0hP;^OH|_eM1BJb zh*eMV_Rrclo|}}Vq40S6(N6|!po|8)i+X*n2mlUvTP@5ksNo!oc!M+?;>EGRI z?~EDu^inLID%+V@6c14(^DZ(~kb!MtWDp&qJQG2rsng9$K<-S>+m*$Ub4yFE6wXzz zbO_BRqsXvs<%nc$V-4-LXoK~>s)t6-r40%V%N(EN;~R64xprz!{z~@ zu#)}v&Nn2>yE&~L-rGixRchM4PG|W9P#+j1`hGN!k%^4m!!Fk>ko<0GNU5D5v3v8M zvvAM!g7QBRlm!J+kHcWv9fc0b5O|p8QJI( z3(e9!0P4$W;ZO+JNQ3sv1gND9Y6ym*M)@VJ%#R2~y!V~gLnBTR-f>|6ZzWCE>xabg zBgw`t7L96Mcdg{EcHRjn=G{Zg*bbr;Jk%hO^mkMEDC z$0?;*4bQX6rA&okjioFxDOR`3?qeqya=a8edR>%6cwU2y>~DlYFJbL3MsUgj-!$xT zvC(0ygdqCboiUc&+BKIO5xl_%VtwVNyMqJ4QdA_IR|T`%MaY-YolhL3LZbnVbx4H4 z1RwZC;L{w#?uRx^}p1YbDLhF)7xG^fPnt@xtfZ5Oc@WZ?b2IVP(X#O1Q<@;j<^fb&& zCIx~1mF;IENyH%$BvmZ(>A3bJuB>I>-!q&uAI}%jdEXtjGBOEAq}~(Ya50&c{xDGT z3_nuv)R_TM?Zpt`T-G>!MsWT*f~>Tol=>HM6q(59`IXGRM7gW&zND-8N&F1$ptq`J2-^IKUdEax* z#QT=o3gXtWz5bvy`B`tj%a@%y+#y`WkbT$N^9H7)o`iAq{9%8B1UE-QDVM&c^KLFs z^4l0-dJ>dU%`+RcNC9hpek3W$0$>>ddU%fwa?6$%=3j$AnAI!te9w-f(&-Qnn}`qF z3m#JR0{EPaG|s2vInJ@(yILoNKU}thhCf$VGnze{t7hbTfpVA+DT0-znjTfAgHkXw3>QfFmI@w8mV@nfi$oGUN&FBf97N6bE|8X z2wUWDxyV`0R^71mzzoqe0RWGWirz1NQdj+mM;N8k%r%ZCN%Fw>rK#P1wd(D=sgHghKmcsNnxnm8lo+!Y;sLOAq3RFUAB1>42a|+1ih^J#12^C z68}H}Rl*At+39d)$Jr0b}f~z6s(Ru7@A>m1iNqY0zNkJUj}h|lVSi?#c%-x z6+%sRL5N)K&R;Z(kMtZQWG%V)Xn}M=i-9j2ZFgMNYmQril-W8aoJje?OSvhf0na}i zePKoYU4>s{d42cI; z!|aZ#-Fe#}hM67#Qizc`nFj|>7G9d@n`V@dOEDV=NQ(I(Dr!n6Vg~m&_{;GwA~P$K z_Mw69$+yZoF)(wF=dUGb&Aqteuc?GmP{MNocyuq`=ae@;L_7V#96r&lM9wk;HZ6<` z;yU}d{Q5ZJEVYv(lqXrei?ObL>KfQAmK#8qKrE83&5}2s zOMZ**98%;>ntcnevK6sARf=@Y#h`V!)5(&7nniov)Y&K{VwR(^xt&_VoWjM!1v#9` z>L|u|D>0y2`D?t%m$E@zS>M6Rdv+)Rw7yD9e{=cV-i)Nri`h@a!BiUdw)QC9BBv>U zg6NJtVg*3a0Jn)vpln(Et`$WHHT5>26+@c#L9F2zk9F{E2QJlLF_oh9-9=nUuUggk)W zAWY`oT%;XcvTN@(?&*)}${>r4&tUH!5HDK26zm&+ z9Mok<`O25FCQkN0%E6`y&e!6|f?DL8=^%fCSaIgrCu$b7vIrKIiQd%HS6aJ!NZ~M) zwEh-t`N1zSERT(LLB=k5HJkWii27oDFihT3=kUkz%@TddH5gAfhx=ZPp2k%eoP~63eF6=1``TK8vkFya~tnd zE8VFH2GKz8(9CQ!6P>$Kd@WX@YTnQ>a<wJ7_1J@Q(ax&C%(5Mk^t>%Zi)xGb3oWlRIzMwJEdKk}vu;XV zXE_arQS@mW>dQ2pSrLVu`F6ZnO624wsg^xyfVQAINP0rh81?M;t9ou8q1BvC!|iLu zp(`tU@HHqdB?YoodQXiSu`>h5k2n7oMGS;=GBbV@gIj|2lbK7bEMb>IJklJdzS?CV zfq*=iU*B|PA(W!_rIoDyH=+VMCCR1#*axUG@-19pbq(}VBG5_?mum#> zZa&Oq%WzEZnoz^oDS+dGn;}DoZ<$8;L^37>_M-gBun3~T;b(9jK`RDg(nRSY{9Ibt zQ6Hq+#JWw2<{8;S{N4(b0l;=4a$`lU+*M9rH$;w#9}qCx@OVuy?~=b}A*$Wzc^y*q zOq>^~jkmUvD{wdNd=MbK8&F~l+$V>T4(^8Q9LG}SPap_9`G&-xLuDo#4`PK_gE*j> z^g`!$PB4GKDa=ky^!h)hzCGU*bm{3O$-yjNFezd}&*k=gU3VhvA%bjNgrYW?`uSiU zRMFpjAzHG+zVEV1Dw-=hlc;grf|vP}(&qfbq-0PdMS^kC)t2cCKGky#QW#y!fy>bZRpxIzKoS}4b@T3M{-6N_nq#Yx?*nDG%^dfl{HR9A zR}$-|=wY;87K9t(%Bso#|C|#N3@VOA1Ic>otKsS|m3GXE3u6ES49IS#ue!FdUton! z1H~Bs$Y_r}gjuuCJ5*Tgdv~9c=F9s+hV^cPJLa8t(&qADoz&7_zHhAAGiQG zZS9pKX&r-|&Oqhd0mG?(>sgXWt_wu^sYx@9$Pe7(qQ+IoD6NCvWyG`0Grk~}7}SVC z7+`gAiwb<@tceyWRl+W>YHNp#Yn3Z<-6s?Tr(Y@Djp*}7Hi@xd@J}^^GoR8Ct5*tm zt0tl#F*SZ(MxuSUY55;%yM3a$JjiWwm)Rp%6auS&Iy0~};MZ&(!`jZq2sQ|CWXGxk0M>K3l zuBB^VGz76n%Z!d+V@oVj>s?Bu6peS^)Ufjp4asVzY6$WHiG5+JGJaf@Nur)qFWFcR zKu$J*0i_q{Z4>-ke^6D{M8%zWS!D&HHPG*ozLca*o?~;&X|?Ka63(xDyMVb%&j!8) zSJ|Kb)oXC;hMCX7PqdKR((Zp>M16BamHKSnxi%9l@2A#SM&VM9!4F|>n3u1b^UHeC z%~Mxgi|+(GeBSXFYvm;fU};!a_GLg9w*We;8~IrVc>Dhg{3tTuAOI~ks$%}Sl(~AM-p8J{29-h<*1rD%`9KE0 zLOC2J5DTB|l|1So&(5Yn=iC#msjiY!`|LlGN~f7gsE#T*mYYejw1M-L8eImd9>|?oh{hCC%9#NgIZmo-T zI2%EBZakE6LYFZ=VG-1S|Jyfme_>XZa+v)H^KZJ0Np!X=*d9*6xI_(0Sk5spQJvGF z#ODwza%h_d8ok@Z+XUu6#8#7?gl#L3zz-(qGlcwM?n1@hq=SbFbbWO-iFQ>=(0O5y zM7N2>wJjK%q~XUsE5TeIA72C?k=pT5W>~IWyCi4NPs-`jBhrq36XC+UplCpL*1?Ux zWQzMyHkLCK4poZek)4wBf%Zd5%+KUY;1?wUA87wYT~5C-z6AbWB~Ys{eRx2-mp_8+ z7HF@?=4J-&VV0pBKZhmzO?me0kt{FG;6mo4FTN(D?HM@_f9wPOtR*xlz)>J~>4fzW_2-_l402Oa4n3aOpj9}jD0?@OtOwf5VQn`R z>Oc@y*_EIa5XXg3=Tixpnvcm}@9oIULPnrBOKV%7TmVq~>8ID_Pk;PEVjOUAaZiw@ zn;nh`EYQyJ4LRV>bXxxGVOJFw4JtH_Q-h8#>(E>=4}Cqk~rdUP)j2O+0HT@aAH(V%XWTEDCM#W zw&&r$vYg6FBvX_K{JHZ}Mt^^|TC{(J>9iNIXw*<|x3t2&Oc-sY#lLPmI6?Q^q`b9X zaO!TRDmDaDfU^ryT)Z#kjb-@Z+(OqV%1*dPq+>!_My|szX&l#v)=m0(z@^~_d3<@+Gg2yi(YL-u*e_UeuZLPZSc;Zh-uMFQ6_ zt0{n4ZEejl86EDEW~?_71&HRw=Ttwi&wPizfB5A{pfS)M1JJ&;KhVyOr23ofVaJn+ zg)j98Yk&asKeJX4K~wHV@6AIu$-p3BWo=U)Kb@9)_wLJ`n?K3UR!RcJO^H=zF)wb=3^&1|JuclX(0O6K90rXbbVmuQ0tA}m+1WH$e~z^3?W7q!IgDOq%O7;y=iV_i z&2Nn=?5T_kpq2w+fjz!tN^x1r_Q<_g0l19Wk%vzgBwdJ0GTADpVAcG`FFuhQA6=74 zxI(dVC406h_Q*I^LA{V$fwG0$n1_#^%J)Cql>hkZTX_k+Diy%>0I(kK-~y-}5^uA5 zFKD7&I$P4V&mqVI=Te%Zp5W&VfOeFwZft?K6}0*w&~EB9y11#E(;!UyXzh+L+E|8> z3BJ@w4u0qhaGi*$5fa3V&M3$M|cC$~i zM!R{#Hm=dJp7%z1JaLWy4+Pq=80zRyhm6B@OdPXob@r);j34wR;7j0SO27x&Pv&*= zx%MUCOQ1#q)Ml!R(uWJQ8?B3$JtbIZ6rdbFn_iHqhmYj`z1vs->X~e;zLH{YS=w4E zGTvR3$-aP`>yKhl&=zUIfCI+YI)E|OLZGKwsMB_@?n-%B<=K^0O$H~nKF*=#ma(FB z;;mNiRg^6W?b85lJxP;%>~-YBC0d7oR(acZMavNn_rSU4<5-sfBEn7 zd}%?}G4)gj99^9N*;^zEYnLFVmeQIXKaTRPq|J{jTc_=wBn{g3)yE(E+}7hE%r;Y& z{O68Fa;F;}<|+ehDRD|ItlKMFIVrDiO9g)E)qV=i>TGF-U;hF5&Bq_h#WNE!+}|%P z@N*x5e@^$qj8h$J*PwHL>}If_OUzK=DK|qJXFkww1mgd`UkRY=*}iBi_JMXQiIa1z zzlQs9{x%+G`_X@^X+F^YR>k@ELhR=T+9_uP3iECw$gWBX!aRq+ZRmb964=DrGKn2Zf2Wd!RHbzT^V zy;*KOugG0kw7;BLMOqxQ4*TTV#WV8T&#uGu-=y>o45&;gS7pJel40*gi+1XU8LmgP zydk&l+>;+LOW^z4cV!92IN4ZG!p(3S!$r*)9l@MGBs{Ti2o$^Z46L#xy1CEBx zbJdN#TpT4#0xnU6Nf$fn)_6Osl&7A0IBQpDbHbfW5PhkDHHr$UG}bFh!^$02`!K8t z0)X#>LCFPJv~xD+?e z)o+PD*`d5~N~zj?RGY5xu2>jwwf>seBc3=FcVDLe|>_$djpdIw} z-_*mpxYaaOBbZ*BhtY3!BYUVrdyZ3;0oqYB2b%kQT<#A8G5R{@2U?OG!91(0AA12!RNMO zo0I*-sl4`r*bI7f-N}35B5dJ)Kzlzd z+Q)}GW#aSz`aB#A;bI@^Lr`6H{;4kkUjiSN1bm?V!@3?mH@*aX2^>oT)Ml!R(a!?3 zI|`MTed>d%fUBZxz|s;%92==knVDI_6i-<7+UzVg#U7Fs{x%^U%)ds*ZNf%))YrE*4Q`rsmj(PX3#TWx)Rp* zv%%&{&`O+^`&7t-3XCIx+C7F$rBYC`(juGiQ~7K$EVrL5W1q(WBn(TNr1bUm%Z=+d zaI!$d*Svi0~-BuB0)!eDf=HX5yvqPWv8}c7tel1`9cvBwD%}5HC zJ*5~HPlA8;IHu3WFnu=C1iEBNH`0WVb%TUenJ3li=8Bb3?g?vsmmB3~`7i@6)2~n` zqp??j6qW(FmoX)~0!w~cw9~>p3*YS}_^^y1ZK8ib&X14DB@8+)PEN`Y7D#Q!RAP!! z#c7-1w#!Dm`O$JuN`^dQe4zc!1?y8dx&(N?)Rppq_Bw%_fYbVGxF5^!;E}dpb#IpD zd6$!K`@Cd(bw>m(Tp9LV$Gn-Se@Uf3D4<<$PUuCn1PF$t2)mFSxcgYbLiCRwKa;z# zWPdS@*_&(2QrKCMc=@G__XlKRC?O*Q%>dlv($Nya0`6SAvY@?PeRpI18NCbCTAq5B zR#bZ#8${J+s5`59ICu(sg3e7?TaZc<^I%uQ2c{y*QBCcQYsxSy6wPd)O*V2(GPeR5-Zr!o%lG=Co#;{@PYQm;`C#E37j+u_(1zfyJ9}Sz65*;G>|}5F;ex2 z7T={6{6Ce_^0buG8#vENAsClTWJsEZKZbS3DfsN8|7Q<5Z`c!kU=Wo$`cw@)Du$}O zs`gE5>k|Br=VkiE3z?dF0*mV@dHm>=Y_HEsQWj;fqa-7JWf>a?$s~aG?v5n!G9mJ; zd>}tu#*``%*)Fxoa;{Gvybj8pr%N*RVpg_`5oz!2hV{v~eERVx^2v>>GCVY-S}Lu1 z=njP^0Sw-F#+o?TAWJ&zLY^I1vu~!hWgeDOfBx6M$X7qzlG*JI$zl3&5Q=xStrc!# z%=FnX1|3z)C={l}l=4Y2lcH8rJur=pbMk0{)@(xW=9d*>N1g7#0H=&q_c3UH8N607 znl0yH-HyGC4-I+9AP4`Il?<$W;G!sjSrmiaU2<+>Og_4LMb5#E%*fE7B%3hku+}{_ z?Rq<{Q9eDSOcjXrfp(8n{NQ_&fW3D-75YHCM;Iq0SpQtvkL`ExSlh3c`}&`V%gk=`l7YI{qbK7Ath@7}|HSJqc%VY!=yv2|8DV~bey zG$vq2Awr6-B>56Nv0QJ%|5j(4`1bEX)^%eHz~uXhE*^7hd+EF!*F$y zOe8Q1fM7TPVU+iBz;OkEcH>UbXvNzAn4eC+mjC$cH}c(``|@&eQPOy^?ZmJqQCF)Z z`!I_WAae-5%IPwuTr9wCBHaf<=Vi0GtIA6NpL(#Zk&)UGr-5t~HtO`p-bmZhCy}~3 z_M&UAw-(0_iqVx!2|9lfAbS8aCL*wC&u*rq2(Uefu~sK$uAYa^d*#A8tod{favqRQ zE(lBG9pwVQ4AgA4y^QpRO^KSU2c57uim`8KV$s2!M2;1iy!?1lpfTd20hoB&;6ZGSF`IKEn+L z28ghVkp+O6MxN-CJ)6tHnmr}oe)AnH*>B4;EY!KWv@DVGvh=rX$=TsJta{*|av&zB zdLoj5YY$bXsi~tV2r#=)_aGOL`5pMvr zYaZ6YG~@%FkjjOu!#8~?B&BeZET(!CFXiUcl%z0N3$`Y8 z`fLpJqOGkGNhYumDh3^#B|!3^s@IGnX4^H=Nnu-w^mD6`3nN%7^O?Mi(ap)O?sX^! z?`BWyig>eB!wzkf(PI43a)yZV>cnx-!G%&wxgxB3(vpYo$`TgK!$?<3>nUjpho!Hl z8-tGXa{2sOxiEP~&W;UBJciL2H$zf`Y^I)i;xyq1KaHAa$RWiC+K(VfKkHkQ0J>g% zzx09jwOHo6kOx>(?%0eI~d#!Q!uFC}CW*zESnoqTP-+Ue2$| zt@}pjef)Y>mN3r9lObBO_rN!MSDS=j$xUl^(yNqkVW89UQmIM{ANZD5tq>>>uTbp8 zeV;(PhX=}oT;oV%7|Mb2FK5Be4nE8PY**bE}e$Gytb#XCjW7xn|%`#QoxpnddIzcj_+Q{Rp^>d5)0z65*; zoGc0WK>NwMUOurlq>?*?dhbuh~Zc`ynr6=iC%1k1Mo zcFr#>!jgSTZey{cXHOo=%KUQ)mA9q0H78?z6#(rCIo+R-fvy<*v;&}q|8TV~(E$up zHG=FMeAud}^XUMD0X;F&@wggs^}}6qJ0L=}Z*Lw}N|>EBp)P9c4so`V9}+Z<$}25m zV2MM|ngp7I0NCkGzQhGki}1Qxj>+tLP#(S(xjkK$*Gp+wVx=VziORLB*W_29ekvbd z|44eeJEaK=chZi@0Q{_-GT?xV^_$Is;6cA43yVwgrwl#qEITY_Gd;l&4-(J2I+N$XkPrY&ru_O|7zR zGVf8WN{JbqOem}55Tn)3DVGP(4&Rjk+RLd7e7A2&2&3Kv23n{3 zdgbiss9ZjKRz87sdtXnNB-Og#Q!B;H`dFdeykQ%+&#_U{3<;#TK>GtJZ!Ad#KJ+VC ze_$uvBhoP;EhE<@9H9?=&N{J{Z2MH^C;1XMj0Dj2>icCq(7v|5iKPvS($U!izpel& zFcXIBYUm@;DXa&V5CTWMHx9$9pJ#6gxT4=Xi<@$yE{(n`4D00EJ}=o`-4S8mcYC>x zX#sE-!PjXoR-^BUnuob79zXC4kieS*?Y4&@6bmI?`1HxM z*I1x)N*>(#PBxZaz~|ALv_v)meuicIR1;jMTQt4|D6*GR5~1)o$wE58#sL z``h>A%WuAiHT#lmU?yV`7VFe|Y0)0zCoT{ep~*j!Fw>xB`UVf3tO4e(iDpQf?}XqX=7gAka?NF$CJN zc&)W)cj@>6Ujn`aPNW2Up#4N%HlJx<0=@*Q60nMpCkB9>lr7Lcjm2`-abC4(Z-(ob zcn4g^gx}0{40TYehXw#{Q_-gG$DM;*0?@R$CUpsmJp5*I&!4S2M8cc_rn{ zjP!Suu>cfSoIgcN_NerB#-*((f@!ryXP}IM2b<_Bnyl2el}ex8IVxcS_O}hRvkKDX zKiZ@N3ZlEz*746l6@AZhWK>2Rrwf-k*r1!3GM4r!V&S4f5a1Q2&z7Q+$^~S0wJeWk zit=ctEDLL}zAogX9}7VJ>a$N3Xuov+928-IgWw{Cu4BT6`~r_xdZ=w41|qypdVwD39A(9CEWQ;%pK~ZHVTWT|85#42 zdA`p^65g#^6e$kSURru6B?9f46!><4_I3d6r+uK^D?2~@mL!0#SKluU(2jvHW`w+& znU{41+Di(wx3**2J!ZcU%+P1OQ&cD(B% z04#l={Sckw7n0@8fp!W4cNK4}eQy|Mz^-}%Gg9ZUIw8)H#Ajt5ANseTb3B-ODz`Da z@aCNdvbp#eK8hX^xK`H;l}nG0WXGd2~5p(@bM z6!Nhzqs(;7jkK{j2UjOFvEBsaq23Lvb?Us}haLw@ffyE|4as({A~_hDWD8g~2>Nfj zGKj@b3v&B$N*0#4py9`)wY43KVD`#?`P1ie?aF28#acRS7j-%nu@QsQRLa?90(!T= zzdPyxko@frKgqX0-IO2U|9)X@L$>k-sX(`t7P?Dp!Ys}v=(^DFsPEz!;-XKarS$}% z1H;nY(SJ=HXuN(wsJ{1%#PN%AIu0N!9)7BvH44>d^q#Ykq|Tii)4b_6jddG&Yc{tG zc*G4*DH3omOA$s*1-MPj18gsCZc7+G+?yb$cC5>E{@jFIy>tl%Jy&I@zYntqnqU(| zntN?E7XX>OeC<`n6HnGrgjDte+PN4ieYB5{^uujZ0M_;%8h+51fG>d)D*+#9Ke3n2 zXWW;7F9FrF6jZi~7_<`(RAJFxQK0=9{Ip|FtwGcA0PUwfF+e*NQLjSd4If6l7!>G& zpH5!tfK+}l&M+1UphutVT$uCW0}M9cFZ}DTzLtCzi}uI{tSnaK{76*Jj3l6BC8V!i z)Ll#nO0T+Nr;kP`yHtG5L{uu8tjx}ZJ@;gk4?6EsFKGINAPSc zEcMmW8yT6sj6p{M3N6;X!Ys}Z6w5dU8By8Z4$A6!NjB3J*+%>p_LWpw=GS2H1o!#0 z_K!gCzj$F%e*49*<+B?f$=JvcKz7Ih?2$I%d&3Y_R<_mdCYFjn2Rc)a@G;}t@8tja zfB#ih*ES`K>;VAmJD7@G!u1X%lGx#&5!O8cp3^-K2Oj|RLj>Ll>{Ib(+bBmi)sAjB zD50!bwY!loRAQKPV>Q6C_~QW4yO}d5p2hduK$m}7hCj8Wv?S}$PQo*S?V!nlY6aJ# zl*LRA0_|KN6(1c6m{J>ryj!Dj8SL$mkFQ;oYnLy}*ZPqTSEM-`1XpE8)jbl(LjElnAqJ-rFOi;|^9JArmsw1=WG^eLwp{2mJMx*c}&K6(yY=4Z=y44{2|eH{R0 zQCgd0GK$6YT701WXS;kqSH-)4_SrNns$+1wwegz!p+Z2#x)~WzEH%+4vF?{dG-q8rPuV8YqF!%k?k321o5tCV z)N$G07-WA$Tam2a1wf`q0~1>G!+m0TBQ0UbKMei1n9s^U9}G;eKGDb5uFI9nm#_xZ zpfn{RpFK8c(5yuNOqRXcu_pm-4qLZB&>qDHmrgk|+AqM_Yd(_hLD`Q!;S#Vtx=}NZ z*vlG`@Z&xZ3HU(!2XY~NHhc;A5;%qg_@;7|G^#Ry2dU5jrLNFN``R-puF#@=6+YW@ zQlgLc=&&@Mx`72TVbM;Yotu5D*`tZw|5x9V1ejT${-bIF?*x27608&o1zB5Lmq$}i zP%|s;slhuv(muDZ7(l+vaL4^WJ;#Q2vUK8GrtlzetL%Q^+d@89Nv>6i`ov zvly_`+NTnRjFA@PV1qzA1{wia`q0unjKK(xjN<^rRA&a046Bk)HpmkyRxrF?)_Pv$ zQ?uiTG0t!mf%-x=7muXPfBayp*2xo%a(*1X^b85g5=x;XR_M1K)=dR~?D=&}rv-=@ zz=h#bP;Hn_I}EV>!nw0@5i!cV^F|6(YPXNgnsg>lq8Q z)1tjgf%XI}+Bs`S`@HGOre8Z@?d6u>aryGg9Z3SN=nqlqL|qzfnBkbecw=b``Kvo3 z`R-uYx{ldc-+&ra0MH(l({Me|0>C{=5KT+^KYtGrARJg-40TCfxj!{ap=4-nE{}lf%Q7~ZG2=%!?0!MOd{bp!3GC zWDZ;?!T@J*U;yCygnV-SoZPs6K~4<~NC-L)>?3r8x~glwnlnUJ6)26Od}z_0*~!a4 z{qsM|m(Y8sU(Y}X&qJ@qID`wSVwNI|=>hT@c~YMx&>nz}7m7poMS7U7YOqcZLHK}U zaAFN;sB^KNilW%gGeuh71ld^czAHmrgt-o+r-m@RG!D>i zn8B<9eDNq@J**ODZ&p$mWB_dEUd-)CGuqkT*(sBwqmcV`IX^imgM+;igDgTA4=5`& zZL&Z+*{})rSjXBvryLX30_{ua8yGub!QZHCfu|^DcXR=0?^B@t=r!z9xu5jGNq{~6 zU2X4@_PgTwUD7@7y>#4i^=tgca_}Pn?L)Od`%#~&`ZmK46h8Z6gIxubWLQo+`^Ls5+{C<= z?_p^&b^oy}&%TgQc18x;OL7W}Kn)LYx?n>3yJOPP3UD`o<%^)zmK~s-wi|@9=~6@4 z(;sa#QtVd8xC^q|bRO&TFwSz#Ft)l=6IqSt;!Zl)z_AD!b1#$#uEQk^{I2JUAxULQ zvc3gtrmZ}}MOgIYB!vM-wh+evBnrhc3`?7Uq+#__z!4_pQ0^003@RZ*13mJ`-+wNb zFI|9@&!8lr_!=LK0&90%Q)PurdKs;@%cKP4;iE_L1E$e_4NI!^jVo^Bq5m8hcVD7(MKo%_6Pj-bnImQ+oed%`-r{NRM;SP**vgE20QT7YGH z9;i*r){H^q*r`(h+b8A5wQDkd`jqtabij=adtZZ%jDV(EIU&f8BsH5O z2gb2_@1{A~KbhbI?OxIN;XNdvANP<}z1Q~0c!X$nQQK?T6$!M%oiM&fm1Smj(XnVZ zKznOji>_aw01Gp7!_fxa2ovys-;)Gt<-d2O_B!vK!0BY01_O|vytW85S^@QaWDY#gB92n-x5a`)kqyqL>Kz6>2k zHUYGkWT-C=S1kk51?%xRKEgO%%Q@Qq;ng+j`UG6#yLROKP*Bbf$7N)o3496MWZ>aT6jC=!K6p_-*Wb*Vdo+1TqyzLk%-JL zW@Rf=0H9ugamNmTcFfw`3BZ`71pO2GZ@!Ej6$YE|uHo{W5p~l?f9#hpo|BKRU6Aq7 zA?fUBLzSq@;Z0R54ew&shzPuu@bcP$F8A+${hNIM<4^MR#S47w$YVxn5p_eb&{=a} zI0In6K*lkm;7m?|ep`ZGt-3B2NmZboMkm6wzYv=g<@!5BB80_c)v)~QoD_~VSzafJOSex(x~Ab7g{$PX^yO^x{-J9c{Rm`*u^c- zKD)F77e55r(YG+Rs|VU?{#CD5TRQ&nj?3A zz;9Z+w!>7`s9YT(lJSx<_sSs(*3miIskg@ZlKZ7mQWY#LjIq0WUpLB6{=M-5Kn7SR zf#d!9>W*>l1MSBUnqS11fG>d$NdkO80$5kuWvD0>0E8B3-vG!Cpgo^jmS8Ch3y*~4 z;^UI&zXqUvuoh?s74HkG<^k({2HU3F3^ontob6fyA9+|QWOlOh{N-!8cmJV$^S7^M z?$sPD>*u5|IxAO3A~JzRpaut9VL=?jRPQhb98`g^2$a%=r2{`0s1*s6NkxWig_eN^ z$A%y~89YQ;FF7|m0{oBwg}nl$yaGU)pmh#@*RufFF&h(>>LCm$VAYcj%F=397GcG+ zo}!YEK^OcaX6Q#I081WNw-a0sz?wXfgi;&FB2BQUj$+DcTWgDq!d1-w_FwWn;nHjSyu)3B;q1kj(+fkO&F^ERfGW`U?> zuwc>-6mA`m0diFK0}xDAHaC+gr?IyGIe)K3b}c>KU{?+aYn99#N`rPB~D;1qPCVO`l#`2u0GzW zOOY@iuHLVj_Q8!LvuUOFWd9?xy5&4sT@tL%#H%3*vxAQc!7A{fGd59w5e6Xz_*17V z#2tX6X~=jBMkO1WC|n>$WoD@iU3W(|q3^C^0nR*B-f{qXVmJ<8^#z@I!m&YTM>pEc zdow2Om^pY3vj{ITISr!a$bN4B;z(0u_gqv9+qyVDuyzj#&@@LuCOO2Gs^5@fS*tyq#MXD~t!57Dp$ zdjQW4>b_y{!2Bn~ z0sHP(uwAno;uZS%r>yv}!|0^HD+d4U zT{3yP51(@|PZ%=v>N$-m`>`iM0=)K(w!PwQUZ(R=$h9tZFlOaV1@HYha%X>IAH>f4 z4I5o{G2d>wxEppyY8mg3A>;IGC2hjqqBd-gTE?m0OY7~1t!Y6$RdQiDsZZlM-YKke=a=&(;7j1= zmw-MP`NX89Mgb2+pw$4{)xRTM#}H^=o0i<>GA!D&NJ>f}IU(`hs}gG+kO=&9>l4>` zshCHw`}(T3Pan$FQw`ZCFw@8f3KJX8!$KjQ%gDmwlH9p>UvA#KC66E6mCWWkl)Fti z+qEelPrzU1sb=ZwZi2OB2rmKZuzZ=Q%@7DGLxwk2rf&trX`SARnTSoJ8ZpU4#@jMH zuiw0B9vT{r2C-3aV^ahOor8RLAm7dHqO4*{=E}wnEZ5@z*ef!>42vH4rQFJe)jvDm zz4=03Ymdd7pfJ!4OBA3L0rt4G0^IHD>Xd>0ek@YdCf!{fatVVD0$W@F)eE#YZi3~t z%0FYW7(8rYz_SV;p(`uvurPwl6bwdqE>sqmR&_u`-7@X0&Bq#EPgl;;WXO-zj{MN4RsCYCC{Nnp^_gKKbMd|Vggx(F+)$%zqs zfPf_c+E(9v3|TW6^#bkWw?u0q4DJFDN)UyuBEvMZfhP{Ye4yP5#6Q}eq0hO4#o--* z+QBwUG2VOb?YNEZPrdz6jvx_?-!Pq@7VS%QKznly(9SZp9P89gBX-5wRR8Epz?HyJ zdI{eQ7ONrwmfa1sX8^Q27VTI>eHcJ{D;Gd)0JQUd;Ge(!vLwKMK@FHd`xZdpI}es& z(Y^y+G$E1Th63#ay-~S5J}4b9Vt^fi*|c*Jgs~CM6H~j0r=RG<6VFyE$cQ%2QYyUs z=jR+O_z6IHX?0!hPr*&%&71NJfbSBF9-6`{u%h3Qq28cepX`vazL4~`z>tADFZCwv z)uijG&jRh14^NUZuI%EcKHjvd`pbNlMzx?P9f?Yd`4HBf*6UDD)a(VbHDSS?FGKGw z#bHnaw})Fr)qCd_Q?iWpg*GxtNtZg*UCRytZMuY^LKuYAbObXblgT93U5ZK^#u`ls zcSGmx?&^{j=)WVQBQi2PEd6~wFgSspNqvdjkpXUcVi{zF6INMiqFy^%v94kEEJ6Ow z?QQ74TL9HFx~HM@uCK4j+UgqCO2V@O`8J{d<#EkR;FJ9(j|z970~4YvbH*kHBm~(b z(9@~s1_{7Z=fwwSTDsH9o$DG|qYeVwW+PA3hjH}s?rnl$+sW@7G#v>xpSLg6=ENB@ z*^D^azU$IuKcxUo9xjkdowovmk|GRD3Tr8h3%4Z%-}(J8_!)zb_H&od$;Y34ETdy1 z(gDkMmwnLSn9R~b02?bZPtoeLlyy;2ZoDy-`+-3FFkHs~Xpi8&R37$~L*u&q*bhqr zrWfw!X|H&jQ~L|Ytr(xp%`M6X?rqcW9H1TJa`sNfnIl|>!G#oOw^-WtsJF&p`V#IX zTgLLiBjZfGxyj6VUCz2wZ}~S5n;Lh~ao%6M;++T@=;`NSe9Yp^5xT#k7_2Dh>dcIh zt8q-EE7?yzx`6d=`uDl3_o{VwybrYRmWdzZOTd@F36Ow3*ZBibl*0@-$G}4|3MCc3 zx2b5A*RbL|E!v+;c5@NuFux8brImlOrR7W z*r>A%<$4QNJ&P-A^7zRUxq17R+`o5ARu`U0GMJU&jGwr(6@Yn095#4}N&Jm;o_^UHW!rY520<>^hSR)dcg0LUwqh-_oZ>smG} zi>ZpNZtln;6xM~+ZCLmuvCtD1JKew)P)m1AuPp&62LMf9-_0#e(%RYzYo0DxjC4p_ zTdP{KH#aBo)wo4^ySt43ZPDOz-RHkSp+yf8*+9C>qz`pPC;O(n$(da^Fc-tJ+HrY+cR2snkQAo)OhRi=JOCEx{o_7jP>&w0x*-g|CtL_AJ7;4&s^fc9q26yv+dyl1K;NU{2U&=ddX1W2HI1#6i#*ORFV zwBv^s?ROt8%S*V9p=*;!Xj9r~(ca?#?a;ftK)cZqNR?EeIT(@%+5pqcW>rz9XgTC( zsS?2GCFs1*reDbqx9-Zb2e)Kp_L-E^Ytqx2lCi-cKH|6H*o^alG)D={QXz5LRbQ8l zH`Th&T0M1&7=976n@v+n^C59px+UNwm>bF=4Oj-&>qS_j7hq75Ee2qvUxMKb^!h9< z*VD4LS-_0Vg6h5-+nCjvho5$7QD5nt>6idG9g9KlZH8-{b{LRAr|p9EdI!P@fbFf+ zhg+Ie2kt;T^EAPAqW7KVeb>0{^fq4QRok#E+{JJK?;`ZC9CTd*{@l|5)zbjq(^wcZ z4PBRd?i$u~NaLfx7UDLLww~UGo5w9!xbH}gV3Zn?P`9PaL_9|nWXJ3XXO<^Hb_L#{ z-_g*dLd8=14*L)ET%yF>>aU}THNRf=?X}|38}H3u6SmioM;oqYP#r*{(Mug86M>OQ ziEB1N-z~zxgzjWo&~H2O@uR1=OMd^S-^%67@RL70h>s)C@oDJ;+Q#_F&^D|YV3T31 zXB!^g9?%~3h_Ko!KXlS0V0)%L*7M&m9+A{9i}-lP87Q-G!$t7Cq#v``;~Z;txR^4x zmw5)WH|8*o<5-sop2r%h^*q<>nLwJ|3_WtiI4^fL4>~5I&9mQ@svd30YRuaTfwF?? z_4K?v)~B%u?_Y3BkX?5Rw4*)v=S(UKw)6SRHT5z(87$sRR=TjDtw0{nPAs120`2Pn+MlaM`woEiN+|=N9hTJu+PfW~ zogktGJ)s~{UF62s%HC>|W-&kdW@0Hm$l;nJ5EELuOg(uiKi&L69z47&Gp`;2$efYk zo}gSj-7KF@cFAe@Xzyqan89$6<TqKC<|Je02S<-2G~RRW6glWneHnv* z7FR-UJ+wkEm7-AIqq3Mz$cwd*OwC}R0p)!e7ST&kSPQV4Dp!(tu_sXu0~HXZSRw#! z2L}42zrPpLVmsx`#JCI&4Z&ih9j;-TBu3xoP}1YjD!rh32`@h?%0|&Ws0F*zEzo8M zE~>PEA09CV!Jv>}uu)_gzjEr{UQ77CoYk%1Cd!C<2Rv#cUMI#i&b#c}=444;yZ;J5O3zxlO{VXApYCoFt$ zo$N;WT0qmvTI=9NhiqvLK;t`Tv@FYGr$sxAhu})e0PX9rc+0`nQYWkrTL6j>Xt#Pk^Xm?>q^#5#VQ)4D z{mqxa9um;5vPW8dwDvDg0o(6%_=uA{-%W52k=lT1Er9msWJJ_QJAn2W-mB)`a0qBe zwLMl(-0Eu2+-N`WK}bNa`W~E^>&e$UH41v^OR10cMF8!vXonScB$QI1eV`{MS0?a2 z_WXlm7i|igP-u*vN1n}hv}TOM>8_q zos&xw&2sI0k2EKO(D&e>JV-?ZI}3AjJD_uJVjKUuS?bHyWq0*08_!Bu2D{d0WXDt9 zPu$7?*RgVqWZ@!4{j9^s`tm9aGqwfBBq4eH9J*l|MjWLGTo8t!^~0qM0eQFp2}9SR zK}mlf)<}RcNpDY&3_;(eA<000pY&nT`525dsCNW_YgVBmb~chfIzBiFE2=^kake(G>{+cv{ACr^WlrSFho6W=0lPR%CW*3A0o; zRM*A#1$=CP|98lci>=~eA|V*fgkTJ#06Wjstqf;-!kB^!FC)Lvec2v@fvBE}_B-45 zrp^AzwsTV+*caH{GFTurwS#dXTxU+5J&=aJIKa`?mC9F;we1#scm7{H9!8N`BydOThG^H>=f4 z!|9efB(nX&OP%Qjtmlx1f!ONWhD^VF0T;6zH+Sm$Jcx%y03bX2n|;KwJRhY5<2f_C z{?5?;gMPI4R-2|h&J)G;Vocw6`XU+MvtJ^Qr|jN!9wmhpHrVw3+#}7Comhm9#jWsp z|AI%J(#o9__LN5{GOdAa}KzWnKTH{{~Ev0Xs>ahm1>?VgL_2Ym_n68P{Xu=}yf z2PLL!xA3mwIJYH^4D!0-_dGvHne!TfWe)#T7Sz18-*+uDyugl~}TrQ5b$<^_0>5Szi z8K$z$^4uMo=E?7=072VezU(xgo4J}#qin`%vymrhu(6IAEm zgH}ErZ2;I|e$usNMEC#(A|Ru4gTjVDbb(n~ z`2a`^V)|@}3&z5-Jqg7ixb-<@N)em5>(l+Qo^RK~`JG2;LquuzU(gaJw){!3$$-y@%g(C3ADpK z2xcKhf?K*6>OijtXeTw0HL3^c*KUo0c4|{_!GS_FrhtM29V!5WguE;+uBwZ~pMLsD zrXD?%Fbqq&Vw*DDS(fu-P55|^#ZTcQJ_4Q3e0PV&Nu|VAtsT&w)bg_H%+2Nm8g^bp z+I;ot_Cd}U0`(!}E7Ra16a^3(ldWP*R<;AM@UFmmJ&!dz)}RLh^x6d2zD0|7_%nx} z^$INC1JG}pq2CUlJ`LlMW*8-O$f;BKm;v3l1+z7q9D@>CtT$t~R?=E2?qQWP`Qrv8`-RVw|KHgQ|#fJkL zS_J7A2n^H!?GDRMW8T7n{c(?tb=xEgNO?g7K*%CoagljjYt{FeX)KK$J-lqh3-QINb(jYX!jYBAJybYHyCf!QqWM+O*f#1&VZp?UTf*a3> zE{Mweiz8<3)}D^R@=60g20GSi4)Nn5;^wZ#F;oMzTSl3eiMCRn>sBpmW8TiuTk#Po z;<=}f%>#7JPE1Hg(T%nl8(LSP<6iK@2u@ zAt_k;a1au~pellRS}N&aN?pqE1pl13P5CJo)V4gWC1cL!uxo^4BM&;-@|GlzHjc9J z4mtp~2Vsd;#$bv-dk(V`DqC5JLI&NidYiy?{OuRNmMgIE89CJtqb3ZVK##Jbdmjt3 z)5kr@(lRT`ftZt)!)$;U7udqN*(@VCW1shdc1JG$!Ad~;r#*RVM{_gS=Z%*vdn9*` zedwdz3$$kuL048S{5S|#QT8#-^1Nlald@9RuB|^z_BUSwdrIIay+r$$rvQWIbx{S{ z=@McKmZ?NO|+L2E7Tq1sn1A-C7MJX+Yujqn2>kOcIq@4=6`mb}UqXjhB&DK3Tz zpuGfe8$f$ob4m6C+IIu%_0^dgV48qFg?8MChSWp+hmX{`tY6S#p~+JaAW=!N+RJ^&~|*S=i9 zpdU2Q-lA&__24`K{g1kk8XDlmLx7z+6LnnoJ><3nt%d?s za}B&aQ@N^Xt4+iaX@(5r9D=BTmaROa8yC_wx-iUVprbKNy_fo18M<5!7Tsw8?x_?k z-LbE2Zpf?IS=D{l3BtoA&<5Qr!nkG)pnC-%I>Gh;^!WhRxT2v+j0^0-qTlSaa5n}Q z`{?j%PSVBZrN-^u~I_wS18s?u~)=A{Ik67VSRJUMsf`;mqwy zZ@`Sb{v^TMS#N1{7pp@u9=D_#ex=bb=jWGk->st4VTSSK89YDuyu}|fDbUWc2pe4h zVG^*tlxceI`PmiWNz>roeV56qA1IB+nu4~cp5%vi?#N}omTuztHxHw_2U8CLw0{JP zb{}Z}&@Q9Tk1qjV0`EZryWbh_7-+ArkWXqG$A>otv-x5k%J`;y_w8-@;fK5O@ZJLe zm@na%eNFn?3vy|)85ZqH8R&{iGgh^a0c;HsaMhDSU=8>z%l!dj0RU%9j#7WAC_VeA24mnHS-zM0xmpO%ZTYA5JE zv$!D7XXo$%Vgr6UvFH?hT9)8Wri8_zDi}=B;XXn3D6L>SAOm_$LA-G(<5;=dH3d{V zK^byI<{Tbf#!QM~+8eo7*i&BH#2*ddNc!BEhhgqIc80Qssl^2>5|yX#$~DZ9hTr-G z%5?)^{OHO>`Q-Xl_-nrk-}=qCjjSMAQV zKzqsqw4cUD(H6|GvOqhB#-{Ik2)Qo?wp4Sx%O?A@-$(*_)%T#FJ;c1qk%Nn&(ntF} z`e+Bxo`u`LNMK7^>7%_jE|=jtrn7Q55bZVc&>>p4T0<@CmLVH}ZCq|donE98I z=g(*4`)|ILhxfmi+1ZC!41G;5^jGAfXhFlY!cqkX;e$mKR;96ov~|#+q)UcQ4M;EC!Sul5v=44#nwpz+vC|~h8=^dI6WJWg4evu6 zuR0jnwuub8ZS%%6(wo4HwvatC3;5&#QLLS3ypD7=!HsFm?J2=%y(Ih|R{-F?joC5l z0NPUko;P9Lxeh&d77H;hV0Pym0QVQ1*@+h=4U+O4H(+LJFoA_r;k!MCens6kj9J3! zPKIk1LGM?e?Y2_yb+B>d$UDYSt`74<1$K{3#f2Z%0on?crP%K&!dGoOVt@~!xtzPl8b-RUZ1o9p^(AX}k$f5s`0H&d&zXd5?q&yi^#edR!x00d zXQn$lmh%vwM}kU?)pHC+g@!;e72O<0leGBBVlkRk3_uo^mt|&dPOtSWruNNa0I~sV zpl$eY&q9eW0#pysk_l63V~|If7C#txgkjZBE1#ea@;H-$N|M%yTAhYB;E9ZBs*{E1 zdv0~*m3)0Ur_pNY$oy!m4m{F%DPkIJ9s}nR23R4u1ZqM>L%7a2u3VOX_``2?N_4U* z34Z8TpMz~!2LW{F3{Z+d&p0POQVV${+^->752e8;za}#~E z184{E6{Y_H=Pjp28ou$!g7cnc(BD2l3D~DpBi49j6$V$}CI{xCNnO^O8^q09*C>}h z;&qxK^cVV9FGrximE_4HKxM2o^cpiaf4VsbcPU-a{gUdVJdtdXB;3L@x3oxKU#|=d z_CXgKkTF<1cXJI77$ih!nVp!S$PpE1c5ZB>WMOed7GP*Hk9}qV`{JUyQ(Ru(lrq-1s$ego zeZWkd zQO0^KMfhsZufc61X0Jx!zdZ>aJ76U9*~iylTw?sScf)un3S$xHPH>p9Qa+4y&DCRx z{ebrVu9!@Wbhxf#I7lL|0Uv1Js{_23czdPaq%zX5JLy=O?7<9|0kWsI3UFJ3F(qbD zm!Pm!lWPC~KmbWZK~#+P_4Y}3caN@f#c?_}y@%N4@O-R3qcsV1Y+tlT6aRL8-v!O1 za`xstSh??2vk$cIB^f{7mw+#UzbgsseptRIpxsK@dERr{Wf9iEsdNt3LkqAXdL;L5 ze=jedJ(Tp?OBw0P%DLgFoIRD4)37G$X$wjdOogF0VM8mZ{3|VnEpZ+Z$#bSz1=J1{ z7^h`$bhnzqCe|CZD?g`?V#h$E1fP`oVnjBx0NB$ZnOVo+X)%KZUDL9%QHCppAbb}` zkrx0vrdD?2CJNjKnSjqT()$6dSF zbW6OQfVBv4$9N7|tFS2C04BVmwxBzw+H!Fku1LO}-ol_`74Br_{3*0O~OO)CcjAh5p&q(w(5YDo{?#RWK&(m666cSq_wh zBTweD?bM?!Z_{~XCD8QP{xVGAO6bQq3_6OKE*u1S6NB&7CJds^jGvazfAxu6g3oqZ zZ_!_MD=nAEKWOLzSgerrbaMkXVt2d`wAabTKlMt$-jm+AxA%jW4tpwh4tRW^ z-76VC{H`Rh*VD04eeAhj%u)NRcIO5_JJt^|i=kSeo$p`+MwvTcuNqLtJAeB&s@sn{ zoCNGss!?w3A$pZ*A?YrL>bQ={0ca1yqP@N4s6e}^i`2Eh0!W2-Z=AvH1`ICJaIx}w zE+tQ%JeCJ{f08>lzmZJpsWeA6WMm*F=U`NFekdtt;VLnzi`|n7IozWsGTA0+SZhUO zgRN1L_a<=(S(OBY9i=WHFaW_`mIU0zw8~PdEYk}qxjFS*w&50L9XjyKnKZ0RJHZch zHUO-&T<;&~lL72w(1mEluImrMRbmn|_6WjqQ;3_qu`a80**0m8x*yvPZyp=RtZuv# ztt)IZAdShImp=w*cZ)VC#R8@pPc9Q-a)W>BbOpQ+cVKXlfe-UdxKdn&iN0xTqX491Tx4>g{U}<2+r$!FAC<5+Q5F{Mf?1s*7}Uhk_H$z+avl2a z$C%A|;rt{%U?$ZF=eUMHWQY5~Kzk?L*Ysk}2n!f6)d$)sjNO~(64xYpdUZ|waZmQD z=P2~-^=BC`Jw6dt??gX*J+mmQE9>}po)fyCYR5Vc$)quCGG)APX)i^?Nfl@}=Li3K zIXNhItyGUv@*v8GPe1N+;_x*b1hm&m;qY{QAMJ;im7mj>fG>d$KmxlT@<#{SW6olz zFx%eqJx{cvRrQEw&V4ZOm8PYt+$E?Z}f9lFHzug)oS>BZZ ztxCf1vmVD(<0eUE!m_v-fDiVPJe|)1Xy1Y*`wkRsD9c#%DGopDEv+3o*f>3QTF#z3 zCtcm0>L#YWvrR%6mgeDz@1DG)`qG;>jw$T4UVjkb+aP=Fp6RQVc>wxmPIyuJ-ltOrEQnex>%-2-<5C$ z0}CH6jtX-%iJ)I20ajaWI)(Q0-~39(#<)ln+yk{XONdl_$8-1oYmmnD<89{VvG;?Q274rT-r7FU?v;!mepeFkJOvM|f<4!Z zA!>is?u@q(jx`qT3baQZi*|rqv?kS;7-(os^);JVrrOYf4EY&;1_|g@-=kh$xvE9G z3$#BpKH81zm=u8a@{ugs-B&fp)7XGDD9|3jBAQTbHc}z$oXS zG;yPF0aw$@n-Fe=+mjYqFSf`7xYxP$ltwa7gl@Zw(22{Hq{L!fa0Sx}H!;m}?)-#| zz&+v+EZIj#N7S7|G=g<`pu5%HIjETT8=J~@>Q27)*&Oy8=Fm1VWuHu{$RSIOT)ot6 zSxd}N zk)dzupr|M|>b#h;00WaOfcAAMtZhnVdq+Z;q1=TJDChA}<>PBtl>(?iP1 zGZM8xJ1nuylvq5#0krcAGq>t%1z}quBI%F4jH#7W8jE;KX5drpww2by#+Hm7@%qmM$G?# zO=#GzH;lAmG2*aijfi>#R+nrRk>ZCIC{Gwz5lpKMqtAut_mKk^wn{*M5Jtx@V>)dqYb<;!tC$wNxQ6xha`3Gx7^pYNpZ@p(6@X=(?w5WUoXYXm`c*_ZDabwA(oEK)+rtW`I#2dzf?63Elg_Q-s~0I|o8O z(C!h8AADyLa2~mbqR*b|>K_Pef7R~X0BBd&G4zSu2iGxPpq+0P+ta<(Ds_!8cZfI5 z4}UlkXmsr?cjg-M`9@!pvkl{t`Nd87;r0{x@yEZ( z;|G6};?A7(B+@bgOZFQV`eb6L6*D+Pk__cg76hmZkd7s;M{txJ!Wx#Xtan za4-g)cTC2i=bXDRCKoPE!lbgbfxLnL$QxL~-eQFTzNsvYn9@l<9?W%p^Xn{2%}0zsuyrD8@pFrNVoR zjjiDB1MSBU-X2Bv>lxlI#Nsw@ef%DzHQJWhFON;zk1pwGPes5!ZyASgJeW;h!AC31 z5_vHPcT}fzh78>+(G`{6bJ}G|-PCY=9oTYekL1AaHg2z@ZJon|J>4t&JB>eLU#7mneo`Oq+N;Yq!Gz?SWDT`ZoM7Hl2|O zf%dimEY?V%-NNgz^agQ0n{6HJH*~V%yec)pD5W7RT(ToGGs|-G_C5LW<{en~+?Gh; zsSLGm!(B{NE{(U#XkS!%+al`ITJcoAa%tgHGkUhQIjwSE4y@g#ImdlFvXf|)Q)rYd zMSkrIx&%x1e4q(aJ!7)883f2)lGoU0mkYA620!F5X08BWZ^pt#gF^%OvOa{xScYYM zd=&mE`=D&LO9Io`%;Kh|KCQ#y({RanqqLI)lZ(o{Mt>mpqTw1G8Kz92!LK7zCq?@Q zemJ$38wVph0H;@>q|?HE7FG$5pH9ovvuE;TZdNvnIVoXK5yFQFx{e9J6$=-Sinq7w zG+VPsDztYFa&!cMzD(BGO>opGldSa}>&Iz=(jo!SWfi(P0d`4UD2iY^EPN`kYA*n2 zFJRylgoRHMgQII#uE_PPSLG^vwoi-0oqs``Ply-2O^8~8Bm9-dqBzM;C1MMmj|K}Y`!1EM5uqJld8dU-3Mm@m$ z6p1w!?fU}ltg61||DV10>W(AH&P6wX0#NYY5+p1g=v}kz^h|4vq$ABb8cB11fFAU$ z7rkleNLuFH+ou-WtgNs#a);k_@Q-2J{C8C6k*Dxd&@Y?568 zWMyQS9XobLW<-3sV@Ldfi2Il>>s~Jj*tb+FuC#^d`)gl7J4re>KQ=}{u#Q7;CeW_$ zUknoXdZx*|JNNtK7RJ4!!*^wQ`hl+C>}o8MQ%5T0Oh=7WWAoDze;D@Rp(YMzK_k6j zflisRW~pJxZPesQ_)SP+3GwX63CwFU9j8ID1e)qW>_IfK;FF>8pbU*|$;^5VY_elT z>N3pXK>3AABNgS9a^y%GwAfEcYkM2)vDc|h_7ZGxN>h1xP{z^CJ;@LX&@$jPaD4;gJQ}lLYgcUM4i3U3he#uI))l$*efC ztyS9r0QR*F?1eUgk9=53oR1Gt<=o$Z06PdOO?dRZsaFV5rgrDd&bYVp;)Yl{IPX*e zO_r2^mzvGeaOu8GKMPLcWtZai%3&60-$kI==&S_NNq`UA-X70%l(ONkg9Ns}Ja-4$ z0}E3yjSZk38towf?Y>$7?d46-%uWQ_*@2Kg6diQ(LInnF7mD^{!FWVqa27;IIX%57 z4<8N57hhbHfq}=ev@jvX;eP3A3}doUD&6fh(CW#NQfvgpuhd3+nG$3P_Mn%3$LS?o zEDtX(HrvK^!f284Ob2IX;Kt8V) zBC@dwb2!lgDX%C6$X+MiC%dE#wh9j&YKC3PdQXcT+Sqwm(iY=~P&&KzIKPJDc!wbFoBF2ks~;2O47py-8fZ$FKo1 zoaYyH$uedItm7ny2PzbWmVSgAqt47r0CqWHm|lvIwizE5yEjU&)ON1)w}XP8Yx|Nfk5o$hPX(qW6_ z!AC9&v|FiU&o5H~&RcNTV)WhWWYG4i&3QjSd-~$izQ5CF$;P}g3Fuu!(i6LwZ z8U!#+EqF5))B#njp?Mx#h?eVKq^YhAjwLnqHzN=R;=sU(KJ7;^aEbsj4Qv(3!g8M6 z8(fk*PnM+bSpW(UMcAGd_QZXDm_~$oM6B97bm)+rg)%`~d#BXa)xk!x9~+?pB-Yh? zUOmWzjvVnJS64A01Ud}>|LCYD9nz_9_+d6(vbzwEWsIG0eG!LyFDNfh+CN;$Z`E?X<>5?WZ3 z{N+u_!{(@dnD{)^(Jmjp_l{h?cupE%LdH+9oy$Dotelg_EXiDv9UfVrJy|lZ=e65> zcH%JBB$G2}gbC#Am_BwO+Cd;KllT@btTSCaC16Dqj-sDeTHal^{ zGGZLib`+G#Q@_QX6u>Hlk zJJ7!A0PR5l?RhDHcIc~UVm9?9*SpUdR< zpyY(+rKxmQjvvaA?$%;yZ-$M>Vr;zxyX-m8gwb_}v4*Inpdhz(dNtD%5|Rl!P_}2b z<`@k!YVVMj-d^$ytqTraBcKzE_+XDc4@+iYk9{Ryo{Vimvu9JDO$23Sy%bAA3-L9* z02)12(%E@Lm&_hNj!jP+>ZGCq6Q=@bqHrT46i#5-*eWD{wm>sXH|(&xXGAR0CNk$3 z&xyh5k|(7)pi455juCTPbeyB5rK*P+Jh6@FfE}c$mAio@$jjI`YIc4evK^PZy}j}n z%WKD>?Y;>lZx#1(voKfk@iC*Yyd0}4%3-^`RF~6AEb!@q@ zt{;AFuiBhb0PSgQw8tT|bmb;KZRt{F!@n5`*tb-w(zS)?SoI(@+HDE;eamqkOXs_B zV>1Hfl4ZHydry9U<5TG$>P6s?)D$iNT+f$t?RD7vv`U&P0HQ_-DTXj^;hPmarfpz| zU;%C;$7M#2<70I^^8g|AA<+mV0i^~r=Ee%nNF~ggV6@Z%B=e z4blpeteB~*EKR!t1!U&ouAqsPmx39?!cHktWO{+1S69*tFo~>2E}7BD0_~Z}DVr)Q zfo&4tgZ8Gp6t*#+4cI1u?Jv%Q1=?942dHL>K+u>zPGe|V2DhbK zZS z5u>n-b}XsogUyzp@eV=9S>q+y(Vw09+IK8zYo$22LnWZ86alavhAq~>+@geGgFX+M zKDn6iG}hG0@s19;dg;8J?LIE;FfBy8m4-b^B*`gVhS@l;B3Yn4Nl@ROOM>c)i;K{P z+r$UF0;z-MU>w*!FI?@vmm&6x>IA_cZe9(==Rf%Zh%WUpS11niqI6Y6ZavF;y! zZLiv#6M^=XSJ$4WTmW~ka0?d`^eUOOf6njg})g4_T;DEIF_k$XM2 z<>AAxWO`;mN^&OTa8*D~wU^4tBUN&w2Kx~eV1TUJ2iT(qe;ha3v8Y4(1-+K(Br>dn zmW`FF(L!k8=gaejJb5s(A~zq-$OOzIu7*n_m|HF(jB{FAS^=(i$x^sGIQ362Zqc9nh55){>wdd2M zj33(VG^L2u0(NRdrj1;^y7R;_q+vO!^w^zA3TGZCXd8fU;42N82Uk?>&Q-w#$I) zM;W^%ag*=G?^I_m*Ma15E1UZ-jgRcuQc9 z(l5i45gB;8B;&JDbo5N`!{(-qy32WIXPX?ugrlXU5zA%?vP0uUHG?>uw9erpUa*aH z&ZKSl*)f@u!zOowUY?)zaO;wJNoL%Sy5XM`ys3c_pz;m1e8Tt%hC`T)&SJBhF&Th{ z&!fi!SVb@)V=GIr-Hri0HiyzpQZcbBD5I7SK4=hZCvvSHHZtdF-zmLYq&4v-G&=FX zBs7YFVQ67hLY#2SVslh16E4F?mqWF+avr8*K6vM{oIlfzYLI70L1`t)R4?5yufQzO zzVBQ1re|Ek5w_u|gBR*t+-1~0WNBMSmsQ7M+qK%p!ziQF4mlG}sO#2;CMNyq|hh*|_Y;bl@; zRV|k<2z4a-wE6i@?u3|Fx zV0%(;yr$7^8f0R=Sdhnq(%MeN4WTKS0L&+@z*OQ>tl%Wje)rL185kMGih@Pp*Ju~C z(GFXhKD?jQZaZz?`!Ua;DHayZca5@W_K4u1E}Bt^MdEYPkM^U@*SlC?m4 z6!tZv_@I;n`|Mj&iwd-dR#)*cNu;H=O1fdA{p0uF!HVAwC_D0+_w8IUk%(JPJdS)I zlDy!a*mm!Z&ypFi&pz*^OEWp$ey`)arKXTvrcIw5o;tU=SLx!C!_(8`(?|!CtkBL| z#okvF)7Z;vat3=Gz@QZrtoYH!5A&gH>MYgDmTfx*w8y?eG0o1-)^q1n`-@Fq&;8MR zCAm}}nRA{6+F!|C$rkc9N`TK==8xLjD1o=DPTM<^mjkq0sj)l`G-&61b1N+C(DeQF zuRoRR*KbJw<0n$)n}8P2v^17)%17@UlcO!AQd3HZdkd3f3@)K95t}WW9@X^Z3Z&ao zymQ)y>ebrj*W`{QJg=VcV~pM8!{&OvEUxFv(3DU5p65c7Jt!m3moWh=kv!O|=ccC} z?X6fYdt6SRJ|P{Qtx^Viih0zmb{y*;FM5XoZY&S;do(=WVo~WliAAPMbwJ@{DpSTx zk(%1ef+3L!#K|2>+A1&^rNr~n@(RohJ;#Tc`*QzLpF9{Ik@<}c!2(ri`2cLE37JZm z=c&Lw@%wbMs9bIqg-ujd=w6vfe(=sROip=|y%U#o@FPofH6WqcW!adRmEh`{`0#4`oe$oVa(pBxfVL994{USFyZ(4lUV&MleVeGhEdlc|tMuuopUQ&= z4|H?ozxu1clEOl4WC53IB4;NbvB}$>1!dY?{QVUtz?R8_&uSKEkINuDRR~&~Aq^E@i9jON?h7X5<#IiO;iV)ADcs@!!(lcSkl?hp|7)thCjIU?$No zmrvD7V^xvvN0bwW`3-0X^Tiqi2~7h-5%9$PZi##G8v>MylH(;c9Ju0?MHx9QWxXBKXr zMDFmmihZu8r{}Pj+bEusJiLEu<#218nsvoA3vy*Uv{aD~FJN;`jx*)jv@uKNpwF3e zanL2d06mpy=A37N_7{+KHtV-r0({mof7HI+vU(G0AM1}|%pM@nZpUtz-I~r0EeC^b zPB=J@oP%aYZ|@WN>c&?%_d>I0RGNw>q16+V?zUn%0d0hassbr1BovF$CYE#SGFoh^ zlh6n)$evu8-5RRK^T(q{uTC;>t+W`xl6?Sj%VlA`NS@D#JQ!M){^wB{pMxg*8oK_x zVyVLhr(G};bN0*$XtH-elf4OA>=^WNgG(*P6ENwz*9uE{acNJ64~k zetmrLir7I>x&bFs+NQJxGb}4Gy)rg7t|nw2J{gdQuwywkJ1@&HqXC1DB4t=g3)_{n zU+II^j}Mzg^%uMz6V89$bPX zjnx%$`TQB!t-L75j~&HwYi#W5Z4i}EqSCVT8ROmL*9d5LxpO#7s7ChU;3Pnx{dd3n z9X?k68k&;p@|S=4mueTcv9VEYwDXx_d*{Ik8?U)ZD&78`1JmXb-f3QSc<*`eSvjML_0?D%1yPl?8rgb#hG2~ochekV0$BaI=8tuk(OjCWKobGIvYA9E5II1qW zCiI({2tJh~^-($5R)hn}8nDq`R+J|NNKbB} z&~D~nB4%GW*6(}ezR1aYkw=t1$0?`;fzn7m$}9rqQhACMn-4};st&OfAQXzrZO z;~|rz4k1XwyV|K74P(u?QqUxWF?IoN3LdoqHL>V49S zO?3Omp35>m#DrkhDi?On)pR2FfGS6u#NI_YR4}otXhGAv)p6Dm_^=~vkH>hb?c!BJ zHnU9#o;h~{<0>d8fTMNup~2(+(mVjecVA$K2mKsz+r3uIjystaDZMmyOfUvzfN#j~!e zWf%_DFidTK$j9fyoW!{)TU%S2kK;3UBYPdEdFfn{*s|O(kl(Yjbkb!^rf<_Hho{SL z(=*=nC#Sb@q)Wd&n2uo_zivV~>B+zl_ApqG;-WIFHmj79;xZ}1-dscpC??_yiDO&J z+fvDt>z#QewHI-jbMYdj9B|&43^Svf1==%{Q#Msr0^20OXYGxANo=c0Hh>b)cV~hq z&?#}bDmBQ(4_l=^4D>Mwi!5Lx$6=Vi7?#b2Ny!OsNYqy(+zi!Mdm5l-lN4duqR|E7 zz>~e5C5)jLG|{8jEJ=GoG@wmr={&_|Kc9a3Ic!wkm#0q$v1EHn+AC+|VrPL|K3R>y zQi)DD3SpOB0e1G5R1e}H-p+2c46jA1-jfC} zmljB24K_ywNRm&D#3F3CM1awL<*{`=a5<4vHXi+l-`qPs5z#F?2T;2S!-Py=Zb71` zLjk~@3TPm8LaY7!>2CS>;}4~=p;n5D@a&;&8ul!c9&O9JZ4+6bJtmQFo5yOj|Hps) zhYSx7%cV<~&*bdcv-r?goB*nGB1|neJMnX6l{hhRW0L(|i?mJBiMFkiZ?r7X z?g%F9eQ6S4o6FR($?{ccowiqP$9Om6OrSl{bW8y@scsaj(e5^Rhm0i`JDYS$JrgoYb+dUK6^GU zJ-rX)i{D?DzJWmrEDcLl?u2w7DUvf?<#MdGSnA6o3bNCLoYGSO(<83qRr+7td2Gcc zf`>py?ieFQA|+UHS|ls01#){}PVNjX$^B;mn2ITolJaV)u5FNVtR6givRLiVEy#bnc8{xivcDneU77Cyvqa{ z40JQtL?$g`*aU*G-9A3CApQMA@}TdL^z`@3$jp??V*jEoWGSRZJAwA9Qf!opeTt~< zjui(S^Qw{w(!`q&2-*uRnyucJYtN>9vZhHiMFJ5o0Z({`nn{xhBhU_#z`bE65q8>F zH=xyy)tngjVz*bRKpQ!ExLGcoIW6a4Zs;t=zQq{xQZdOX%%LCmk{2EcK>Nd4e2j=< zr8I%|HEE#fn8VfBaJ3#9?##eBD91mL1+Nd#*|8JPBEM zJ=?SlbNx1r8wz$>fcNs>UKzu|4t)c&aJ;F5BKF3d+~7pplp)kT5cWZ9qEIH+Dx_y%Qyz_A z+1dg(Vu20t{1U0IuEZqcB(zA6$%zx4QdM0BfQw7b)iR(dpKOArvayX9Bd=J(lpbdC zGLqp;+_rKu$@J!=fl`dDV(>mYJ12dQ`{iNZ6L|zphvyiC%>)CoQJA9>4w{fD#HLXN zIC8nVfNEu)ELB7YE+^g~HX!}?%JK>c;mq0l>ZWYW%u5j3Z8xYKqy!_@jzmcE)>}PWG=1rZb{mtL}jePHW z--E5(TAiqIa>w`EZui?v40jW%xudC?4(~k=zR|Kk`)+c~#vgOu_Ep+whcW6L05+vq4RxfY0b05+%|Pu?v~GntkY}fI%@d;3cVdU!>=K`iesKvT z%Xp{z!nBDR?Ry5=$*@}_{49~CK&Z*u_o!cPeEqe2`uV3azced_ktt~|S(LK?*iUy> zNJq0DD>yOs*5NZUQ!#*pM-oxGE^!u?&e?R#nA#Eawy|v4f<2QY3T;}SA7k`#nO(}4 zCnL-9#r;v~o7|G6+**wB{nFmnhB5DHD3^4|QEYyCxaBbV7I(aF%Ol?&<6eis61}I$ zCW@U=`aT@#+gj|Doz!t;lGKvf#*od7I#{olmhT3ozb%hT%!$+LYKr#SDBd|9gUd5^qtUL{1%;MV! zNE%keI8hnSxFd2Aqq?^a z_t%-4nt}omOiAM7)#1a3rM0zHxGIr=JL%^^``w2*B|&@3KWQC=BhNdz%j80?JboIGCr^XemxEnS^$($v%-KCJi6gSLha+*0x5ibeTPl_;5QW{NSJ9GUt$p`6r7 zUf)nxCh>~cP=;Xag@I{AHZXvnz-Cc{L!cU@W7m#|rpxPrm9SoYd15Rp!Ykcvai%WUq;l-D+~@=b>Ek2zZep|H7oNA^H_Bjl&YFq>}6Gn4-Z^H zL!}`$XsY9}P2=Bdf98IWA`b@I1Ktc=GA|iq$vBC!m~raYB%ulI}?3<>doZ@fzyl-x+Q2sDA3Lko(Htg4PgnO(P)og1JFQmhve6v z#h?xv?HF(yD4ZoFy^yhvkQ9Bzimm`-T+ z94^GhPyp?<$0Qvd902m*r3eFnshAMz9E`%!U$j=n=JRE6 zY)c*v%)?v^H1XGI>$^Z&jKbigKiJIsC5>A*-?jnPfPhQ_(fy8aaDHHeu! zqM0U7N9v6Uw-q(@wpX0saL~-Q!LTqUh^y-XnFQEA1hD-+%*Z?(8IpmSNm;_6I|BRc z)a)q)(C){wS|9A@=Rz}tqcJle^Umht;G_fQ$e-aJzvP!+aIl&q3ez{CrB&I&#Cvmk z9y_E3qzKD`8_UY&>eWlwSnPta)ef!pLTvD=A8tsC#0)_YCw0d~m!UP31=<~nd@H;b zXs1T|z`y|PopwtDKG^X5!3Q6xSu0N9tTXRadzE-L6O+WS?N?rlw(ZbKz!u5ll>_an z{g?DSIDEYoUQ{oI$Pc7y4z6+_^j;;Az1(%m&&7tA*VG;FW<=6-%qsT(SoSp9%K@+- zISkV=s?m-Fwy<4pgo#$_X+&WO*mIg>+2EHTf!*$lH?Ba*&v288jgL;4eh}^r|D?RtWhGzTkVJ2fqIvR83TwAG}?SLk0O@UMvW6ft2Ks%py zU3o@*T+q^nYr)W6#KHn&g&8mPjaABulXFaesJGZVfHV&Cvi# zr&e^n0$ZPa{}VX}yV{){81vRQm@&T{n6O+Hhf}(jm6cJt8ZhhLTvGkgX7-rcjRBi~ z7e==Cl^)ohHlJ6%rLSyz%%sfY1=={=dfqaA5CL|Lk3eCpIKVs#TI~;DubnF;#-2mL z1fcG60Th86D#Z^4lYD@+x%trgh0;#5NWp#5koOviv+GSJTZ$4yBinEP=|M0@G!9MkSJZnF7k z0){4G2%ghVz?^5UIwa7(u&|(h0_+6&38d4!AGOvwW-G=11~eh_467BW<<9&?MMW^r zbW|Ffnxwj>8aByGHLMT{L%gTtOGRy&z&TlZ_6{e9J6ZPR&6J)^=bo*f1t#-tnP3{m zZ9!XOZGBS~@L`4@E4G4LsCxb?4DT(z!?pqKYDNX=3t)y$>f@`{WH z>N4lzK#P5GV$Qo^H)2_!eK!eZI+X*9Y`5#B*OTdz z8MhV1Mo$sHY=nztexpL3jD_XFAT~c8o|WYd*gVWHml_OsPMzwO?vux1E~Z188VRyP z6A1YeTrx`<&p;kFadM&r3f=|N+VrX7-|jFYF;7l7@w*6@XKK?x)rnuPU|H(a)T}&u zh>fCPyYj*4kPO3q<2u=U>v z^GSuULFk!!VcE7BXnV(n@=Lm@f%Z+Bj;ZRD(yZy2Oz+$qm2MsyQosJquZ0@z%gf91 z)1UrS0e4Ou-+lL8td2O1_f?J7$pr^eO&s0$^g=KV&^~)^IyQM8d^5i?jrN3rKTCI< zeO8>Hm*RDceOYCqjF(3GWf6WU!ro5Q7610wc!*ZhlcQ}m%xg8_s4Yj+F&1bq1JHiB z8Kz^(u+d-v`U*`Or!>m}ABr2$x}BVsn>X%CZ|@@+9lS4#lXsz9GA~CD7t6V>S~=cY zjxlhq6z4(7C5ru#^aaa)p9d)G3QoRR>2_&5Y}~OIwB^b>V=SbIEyoWyA^@wxInY+e z>eW!V6m36Wh6WboM&FF|j0a^hT&w0A{n&7`5@tz${6Bvzm#*RxzRp9#GU$6lnK0L$#)3!eQ8G&!I+pp=z{u z0cbBkYOM-*QD7Q3%7WqKkJ{`6ywf>?;x?bX@9y}CvhQ0EwoU^#(u0_p_Ic@DzH zIMdmK$`95w4990p0MZGxudJ*bp2S-vtzy5}V1 zvOxPT0?I~bC6JZCw?zVOcf!{{J1ERB^vppyIx#M>gK3vAf%e%!XeCSo zXve0G0NU3J4ogY%dGS}ZNIp!*=;T60#{rvhsx$%8P->8QXffP<&@Z0?9O}JuQ#MzZ zq`vs6bTkCybVms$997a-d#h4U)0OtwU3mJ6hRY!lki8`Afb8*eUSkXjBLHnocSUO9SMExTp za{o!6d;wD$;~4w~(0={U7RO9c?Y0+Im8tE@T!4|>AT_>Gl$Ez5S_UOE;zaN0^?0*s zlvl6KMPWiFv;wV{IcRFkE=d9W#h64D;2HYPcixi^KYUM)b#_Q)SrIlF1CN$S$}SKyU*WkH_Vp&}c6$p^bK@ER&p+QaY0|PCYRZV;x$Fk=d(n zN&==K#BL4ObOINYr5Mn@1`T(#18+0b=6V3_UCmMj@HyATbdZm@v+i?*ms1oV_Uc9m z8&yA(&py8el!P|;SPVl;4TVd>>B079T zy(nt>H(^F*5!&IygTr#~UXR>)_(<-K4$B&~*Gv3REa56n>`{adLiwdIov1)N8mN98 z;d}~2VjppMFYO#_7vaTtr^jBT$pc2I(H`D{200$82=-QrEJCv#D>|dl_^yE2lw+_< z{y+Zk`*I#;Wa?p#$cH^KbTi;2lC~s14V0Hb5_Z~a z#0Nz&nqTCkfp*ksmL-64xdM=O(Yg6(M@NT-Cl#lcx)~{ac3fgXcMG;tTYYeF&@&A) zry%>ohYuAr=Vqp~yG~G@cGqcgiO&v!eQtb8ke^BsJjfS;{4Lzmjg567&`vw<1m4GB zCWv7DnX_l4t*s3!t&Yf%BS$p9y4pUMoEs$y`q zS?(7fKz4sk1#DMxGh3`s;J}TO610JsR=bLn#8Cge^?7f}6WBT18yTCaO!iv27ZV=2GLvGmu^-~&`eSLze~SHx{Bo?L0svesG*m%5k46x};>)$I5(GK0QJ37Fyx?so zFwe#uV}uDj8kQ7;FxcVcR*qj*qouMCF2T4dBm<*sFh#N?Qwuq=8Z4DuKNL$k>H)GJ z!G@K`0Lk*?Uey9>h6$~FmuxTdw z&yg+2WCix&`?2cvU;gD^%>j9#U=Q+=4?U|n*(cB6jq9PC!&tB;QZ?T-Pp zpU(pAul^QfOUz0jD}mQT0?AzjuWcB*167^yfcCk5)o2eb&tZIprEs}^XihXq+2M;Y z%h7_3CJD5A0D^aBheFM9f}qp$i_$;(OuoE%Q|{mXN@kx9NO^ulPPMGanKqF#?L|^u zRV+o&>ILkLve{W$eq5lPL~&RL`kA-{pq<({%!e|tcu+xhYUnR)l*{O}PacoLF8k1& zJe!Zm(q=x)cjU`aXd|41M#0s0u1Et0OywNFB0SMqeiK8}U+u)ZTS-z-X{IOjmc*o! zhz*ZPK?Cq(CzZTLlbMH&-O=Y`a`Wz8dGPp&3_XR-L)b`NDFUcoSt9=0N?lGH1KSC- z14z*Usinns7xR09)$(3c$RvURJJfN)x|DVknmsF$gB24w0NXh^Z|^)JXR#sbJLfPs zIo670uvLkykVHb$KtL8~f6*KBM&{?_>vzBVolv8_2usBO*Z=x^-5mAtui|4-sMbf`t2@d;Pzx*|Csn3r%3iz1Z66d zy;gRQH!O)fxw4R^1=?3v*8s#U0ecGSW~dfur$)Ow%t-DUT+)UsLp>hO&==!3PAls> za0$3g6t`(VK)bdH?-m==F|+}lFFg;3ruZfhRbAp ztq^1LHR&5%lE*{q04<^HQdlSTja~BY<>LU^yW~uFs}#Y!g%2j~NYPSH$4NY#sSOVf zC-LZ*j}$Yfnt94t0dJ*;8o)t(Bz*dGO!}S-s#bf?<9->zM(Hc)q;kukJq@6}5M$q> z>T*>uiEFOo4akm6!FEcNEe~f;xG@>Car467Kzr6s&|ahyFUGstv@yB`kQxc#>B0)m zt(iqxo1K$f?2XY}ULjY`osxF|v|qV!4tC42KM~B`Sg@FsEnv*jI5SMvXm^43=7tjK z0Lb2sXRDA^0s}PfGK=xj$ndayaqXJ?^FRNy{P2fAlt28#Ka@+CE=hZPyK1*1wU$K< za@trA0Pv+&I}d{2+!tqjd|b8ICnhG;TnvGAYR1#nIyKFyxz3GD398f1IyKkHzpVp5 zW!TMWZ5Ye7<=FJLOq!%2us?#;y8K8$;GKXwKNK8?*&S|t&$4KKh93(oO?xKoogF2* zn_~lrwTRS-ou)u9Uqv>^p52VLN%6H5#46tvw2Rr<1sO&?`N4wnr0E>mqmODMB0b9o zu?Elo4Fm10Q>yy8b#?vZ`fYbvp#5#X!`b>}C6JZCo+ZGJ!ocLV%RqO)o)XiJXc!vp z1lnhy)xJEh8ttJx0`1LG>H+Q4Xg3s$#Xrjc$6_2X4GfRUt^4=ov)_Ly&j)*DYjI3! zi=uMnc!8YjERd71(O!hjEAt6@vfE!M;;8!%Hx4~ znVijq(hN6fY?G7S7Xf@8l@rHX0P59(M^Z7AJhB;_$bsR)@{&5!-e~WYi_~R)lc76H zV`t8s+Jg+|SBr}@)i5pnLnHFltvk{)G%Qa6&~C!MzKLE@KuvOj=rlV+pqoH2^ATt#&`rRb8teqvt$7$rm%zDwAd`W1#_>M#us}QO z&1=SyhhcmqAn;FH?ldby{aICL~P^U4}X;97U)YW074`l1}K2oqTuq83Q?YBu({aK)0 zW%@e(WP$eA>273s$x0wAf!9I;=(D^bG<|fomjuvG(=oFKXb%Hu$09rc(=Z(ajrP(b z)M!5}KGp6v00O&hONE<1Za|Bn_u&Ki{nyv!I*yI`QSpc8V4poC@1CxPHal$UH3IO& z5Q<}Y9nUKTQsH5NcH2E8Xg?0w%{+uO&7fyXu=#1ESXKf>(g&OD1lk9lM`V5tOB{X0 zQU#MSr%rXt*)wNgI;IPopVn*VZ+Ns!SU!2)3y(~n&ZVNmuvFpcXuNshJ4uAK*{${* zL~daaybRE!2lnBo2%+pDT!w-WX%@xdeyA9r$L{wG1JJyjvQ zF_w|2NyHm0aycy~9?>P3i~-Odo}7o4Nk|iH`PA-HFo=QPWKv^rO>n_X>Nqt+2IkRZj6+DmGqt-!SVW?W z2apzN@?8{TBO$TrC(Uzg3O0F=h&=J+k+W=ZlKJ{La%C7LS4MVT*fu6#7T;Df+X~Dm zfL!S$ooA3r0NSx)uN<49W;NO~66Kqp$Zeu%3wr|EkvE|wVyLh`ntVWMT>*{c~$z9;Qy(+Kmn9VYB5ia^YxW*+zqxr$XJ#!Kpqz3X{iJs1Wq68 zlt23ZCs={kCAGBG4x94qL*sz3Y0sQr#x&YvKs%mW*z+dPUSC}(M~_s=iPk#UhToLu z&z{SDDBXPa`R8)`_HCHid8npXe)5x_$e;YlpQs`N!EFNA1msyBfo&=>@Srw4fpvn~ zw6#uiElktd*{LRHSaq5N~Re~VFcPa9^?ms+FERAoV4=Vj7#jehxg_s0qvlSX^yrh_myE=5UU)- z9B2dkSj?d<%*|p$S=6zizClgya066*X?Pi;X7cX6M=TY-+04Oq%TTTiPVa2K^eOfe zv%^!cjoi!OU|TWYXh0Td|3<~1Ej%lMtOQ<133&bCcGjYpb^vG(5on+8m&gis0mo21 zW*frThlkEM+_HHzLu;≀NU+Gj6$QUu%$V@1fYFE)>l{X@Pwg}gQc{mPsw+% z`Pk``$E2}=S~Ct))~`Vzlm*)Nd?((944h<9o1H*AH{JTDfBGk#CWyW$mRF?JY$s<0Sw)I4H%G7pW)k6x^EBN+v}t3vu$A0-SUUVPU#uqX(eoq>zLef?fl;e## z^3L%psjJ9`(gvOujIncR!p;nQ;}3+}{xiBeU_J)4!_W7UmrqS4YTd9G5fn?7wh95V z=gGiCMDF&l%h=SqY;4j5Mw7I+b;!vR-E#5bC24A?#9l<`J1|C4)l<^5d}hRxl}fx? zsk4DO?|DoepBT#2Z?=oeWpDMcHD{lI#>e+B`j9X{>_7lE$gxk+K>vu`yx%Loy>UY( z0m`nj!^8@m{PH5K=7d=mfUsQ6X+G|t^qA=w?;h9&9cw-0FkY_pnLBD*m{*H56vRxj#{0c1c1@tCF`Cz~;cva)+jN*O5c=qwjsBD~Fp8H9=7TKx>j?X&hsu z1KNEA+H3vN2^;MljTJIKGlflvZ|i2nw_#55;e!V<4KSUK+U(!`?spYDCm>Gy>(mst zV+VrfG{wS$8tUxl2xb$!rX#3L?R7c}Uh{0n6ZB`I++fSI`IMkXGdYZLG-*TgHFPv* zGc`FSt81&WvP@8 zeG0+DGI(fPa7Y9ZxsHub7Z!~@dVU}vkCj**P=I-MF2`)hWXan8+VBx4#BhycIp8S^ zv?t$~SAU%a+F!lQvn6IFkd?q|E&+CC@vh5Zb`L+ZLKJQKvv9*m!#)_L~JBo`%(iG&Tj7`qS z?Rz~s>9{{Mj0q+-6N1J`eo3)TI{dH)>4WxSE_UG6jZx7o?0qH4m~;KHz`c5uQH})7 z;1SI{f+dq!J|R(Tin_MAh^4igQVC6tlO1hx61+*tLbIT|S zBE%khowHy%oH>#A!Jak&CJR*ay`X=HS1=3jeFLr|8Q$X_R$&Mzp}qbXEqVgy!L1-B zhyXCWGVBD}QZziXRyk^8HH(Oc^nsix5mRs&)iVlsaUY<_oB6AOH6awi#?xNjGee= zf%ZL%@9oMEYjda;n$=!`b_#>fFv$Qjgp!8H6zorb_W9Rx_s)G8?!PZ9v-hN}F)F9p ziseFQg>=>B2`qZxoy1%i2$+W;_GIg0!!VaOT<+}11T*nPg0m9w2`c})oa*@nhLL{0F zz}0X7W|d%%JG6*>i56DG2TlAaR&%!0)yTUS&&vnzUxl6Xc9?0Yvbht^Sk2N zXJ9%;H$!FJL)Z*;T^j0&RX&D<6Ai`1Zcuq@xD9n}=yrIh)_5>84}68%Mg< z(LX#qEZ47JmtX$!mm1vG)~393gVuU%Hhbjo5jlM1uxj30eoUF9Ybot?W};mZIuAI# zG#x`OZ7^R!EQ?gAN3gmYhE_gS5x`6j$7E&rAYe`LkVjQmQ0CmR0CV$*JNDz+mwU9c zKzm#^-;^&4w0~2Q&z75&Kvn{;tpwN^CU##Qt2+Yi0B=;IJ<)WGj_E;+o$MksEUw+S ziwVaq>F>KIbCaV|p7TtOHiqSc^Yzl+P$qTd`BLn&T{1W!GekhBX`xKnL4HaOJw`J> zg<(bjiwt1^Cr>6Fx#$A_IPE0@X?BQ4LGG?q3DUitj%5_2z&eosaiL3{Qy zbToydeB)9>^lah`#aHm_6lbbxE61|qe)4H$5SKhMTLF2jYJF0&ZDf*s-?S7h*pzOv zy8e{Jb_`^dY%iV#+IJMy+aKw)Z#L(>1MO%@$QQ*AH8@wGu{$*KTz>uEzm?&kL5z9( zCAf4?x>|DOEI{^)M{A|A4BDFo$VZ^lJlXo3*fyy_9A~<`?RqEpOz^;XnT=XAy99D& zBU&VLTb0s3nInBq1M+xu1AsfWZw=?cTt~HBz&=FWkn;G^PHCvEmiz*ai@Y(B!>Y1k zi`$W}cqW&V?O8G+7R$!eZ?=oeWqB|xANw;Vq_0_#B;#cIwQx9-W;x9`YfXg^PF zZAcKS67nlB=B+A+8JTkN6+yv7KTH!`j?3S^pY6L``C|c0gEnq@U%ufrP@}zALnamy z_h=V@?AV3~=3Joc1al!_0PPW&42jIlL*WFP=$K=jIeJt+{P0~led?qf#%Av96E$y~ zl+G*pjH-=x1=?q@fiHpfAZB#yQdS%hDDR6eye|Lo|NNiw^^NP&KRBc&R|uqA$sIm? zSZG@Bz4zWzb1+myVBKkZom%V!smsdB^q|55!T5A8K~`QOw?DKp-7Wua=~Crq*=sPB zIXgG2n(nkOKY|TKsc6CRMMp=6ek`Eb8=AP`2Lx*6o3eNh6YpcHGR%#&l1rV!C1XK$ z4r45J-bc325MGiSnD@-#gV6HIs+#7Zjr$VFnEaV`Wy)gR)R)i*68T^XO@&~_WP$cH z_vaM`XMy%tDC}%eSqWq%@McJWond14sXfK3~b^`5}J<~Dq%}{NPIq8^PT9*I( z|2_xMenXxOJ(SSeoHUotNcZ8WymzivTA+DQ0g%%tLDLJfTP8F1TewaZUJz(!@2-wL zajt}N@?|sPla*kOjL!Py{%}aH_rkv6TtIUC)l%2gCdb+jL8BNOpq}Z5W(9Vy=f;_; zvFCOChDndEC2z~&bxLV^3EgyF(6&>m{0vJKzAf_`8<2@)Y~{3RP#nC!%*er*Cms!g zKY$HKr!k;=*gqh*u`%kGH*d@2+6so_n2us;YH?ka6w-Dj{M7I<%V|jj2gxc!`h&28 za2_p>HkZ;0CLK{|_^eLMh+sLbA1c9R)TZfdm-pVeB!BWpKS2BQVbE-NO5lP*$O7#N zBKfvlqyyS%Uvy$(LhX@qvPJuzfBeUPES(*lx{UZ`$cL?(2U_!in2zBSxXqyehAYtS zC5WZdI6L_#Cv^4?$r-|H|zE+84-(RW9m2C z?JSMG)Xe~m@f;B};Dv={XgQC`wQFC>J#3meFgGI$VQ6#1RAK?N+KX$eV6WW|d+k22 z4H}8+uk%8WacMn>?D*puHTn z#E-zP_{SfA08R7r_}J5h6?j-p!R1np;}|0jvVDh9~8`}Z8t7?4-)Ugwj8#N zkRp=uKDj_U({sho%1Qtm_b#Xj9P&eeojfVXj=_VH;n_QwW+!=?_KyP1Kk~EWbZ(bA zq|3HTxKs6AQtm3nUGu*Q39>-@n{b!1JZ2@3mB1^NfHxl6Ugj=9dzq)vo`+7{Y*ylF zSAbFw9p%*AqWoX~`g6H^>noXl)+hexh8$~Jld~Op^3LfBXfYH+n;m95pp5_m$Yr}M zc9!sKzla}=+HWU`%yvmFR33xa3~DWyFLSF=>6^%vTm4(|Ie_*}EZJ{tfw`FOQ*!3S zQ8|CATe{j?CEo`CmYqE~!pU)@%S-)1q<3~w?BAPEkVi&2*gwfPAm?5rs1njP!;0a` z5gAuj@?KGMbbS+c_s1u(oc59Y_Ool!`|O!auftpmCK<&IHJEf%s2Q2O0t>WbqKeG% z=D5?qZ688KCAFSBbAu>=?Gf0j3{1{R&iu0EF5@#mFo=ooVfg?XqW<~+{4wmLVloV{ zof&nIO%E%`I%k3QecXgMKTA5Gos+E~+7E5DU%PfqKKtx5`RPx8ioGT-spi(ps5#p+ z4?ZaeVLHZnl;iBO$$M9J;>Bxfva@uqGzwuR7r|`ayr(%qGZ~n|T)=b;me&(NqJ4B- zy@JSO;6T%BjZA*`H%8MW(kR-?jbiC~p7s@df8gDNXPd>-ZoBIUrX|zhGaUg9O|OxL zaq^{qURk!@r04ow`g`@;zKvS+$$YuAOq}71nt^O*lpM9@Xahg)z%lB>_b2Vw$8H)E z;8Nq%V{*83wN9o8Wb-^R!n`(N3X&&B$I|WYp*WQW&!Ce9+IN@PTbqK7!8){sWT1WI z`I-a(v=^iT+S$(8lGuoG@QE0BHUn+qUir^|{eNX+aZU=tlTw*KEN43X0NHEgOjnZ> zMAz{aAS}=4gAA}S0}RJ=M0%!~oA-gabeTlbl#Vnw{x)Yj5|2jl&VzDE2+Ae1>qRm+ zS1e!mhvdn#RVbHWtl_JKsl<9Y+kH&_@CSc@O@N!EysU)PQF^hWQn8?EVkuI1n8{>J zl|7!p@EpJ1*|%%4J7<48Vj)nk^(nB)O7SgB*@OUOudHs#^)If=*Y|tm_TYewF3!sa zhLHK?B}T!d0tzMo-gBtHVH%uw&vEHFzQfhoGa3a`+elRIC3F2DcvFJ)_WN_^;leVCuFqYN{420y3={U3brf&AUy{hgdSa|SE^>fbuG0*6P{QH0XN*?##kd^5tQdJm$ol3zHT24C3 zq@pNaU;>gOLyl_TvCd554O1Y-p4&P%nGNGvlO)!}46GP|LST{uYRj@7E|P`yd>NaI z$i1O;Y?K+1zDay2z!a;aqg5_nJSP{FrzcWMW(b z$m_4K)JaECO@;XU*yvX6R)4{j)%Lm#yt%^UN&#=+)(9nA`Js3VxooAMG^YJfnsO{RJI{>BP{GP`b0UtKauT!FFny)nPJR2kpL+l0r3yv&rT55U!!* z6&%0vC~ZG6ee7McJz6n7T`2=vw*Hzv_FhH)Z3Lon^VV(1d|2!9(TDHr#&9H0vp39O zWM!t=s4kr0#6+7(G}CAd6X-wW3{XVV<0pRq%$EfuqJrlU~0JFxdpD*(L^ zR!?$ltspxYV0-4c0|%V8c*JoNQ?He3_|88}X%7+sUHoHLA=If5rV@)~WE#(Ie*nq` z`SN@=C~JX`lvg!i1Ip8K<>Fa6clxB%R8>k5#zN-l^5_{BO^{{6FlMjPoSBh_{Z(&@ zABXQ0vB^Oh6`h>vZMs&GdUD0P()i+cpSM033`3iH%xsK$^K0pW*~D3xkja6`n38&| z(#3d^W)poy0NYh-98%TxNILXGV4!1ZZxf#z0Uq?8=#P_yoz-kRm8MedmMs28xJT9Mv z8w~c7Z*EeJyyQF)15ltHS=gV4vAlg{EdrA^&oNe7z{h!?j+Lm%PE$6Pf0v?_y^{54 zn|Sk1BwadQX$Z^GYcuZ9$ZbDfrfuOb7LdT+E~H)#2fGydilehY`zscBwz#YWvJ!ax zCBTj%We1Q7Xh&E$51T6GHF!4KTL4gUV2%#Y0otFAO~G8p6Z!P>ujKjQO$jacNmE5Y zE}pE0c2600h0m7~XzBVmxbrmHIY8uq$_yQGp*<&mJnk6px&)@3NcO_GG#xnn3bKR8 zyh7|f>6h^ZpA1bz<^Ir;JQ>GV_LX9Q8>Mo(yHl>fF80~e-LO$vD<#;N5=3Gp#s)GB zBi}Yk`AA?UmS?+%nQX@Gv9Y=)L|NMQoDlg|UF;+oThX`_kXkc%Av`e%_lGu9*=#uI zTgS$zlh7FNdpsz={QPsd)%RG&mlmaEKe@f)dzj=VpdnVWD|Fnp(h4gEz}n znzQnk6c^(Yyi$8(3(wTjI<$M{B@9zHQA|1-FbM6Y`IvVv%Xv(In;Pn{yb_=w>PG&! z>7r?aD*)=JBs|>*yO&e2^N##jKfLLy6RCo^kR#{ud{T1>dHEc`#oBQaTiMGuM*=$m z?QH+F)%gsoHwZ%0W+ylG`tZXKu{xqcHM&_-+YaocX1}#(6X(IFmz2OhEhcrSv|PP%MXp@A44E7U z(9Y%aaq6V6MSDR!5s09M6*bqb))*5J3})Q(=g;Ny&#z(Pj!nlfSwGa=WXvvrQ_|9Y z$g2<2v-|LBfmqRdbq|_{ON&ct-iMlIw5?xWR;(tYwz$-uFETj(y4-4*7pUR&8Q_y;G}yaO}ku15Qok}j-S{k zwYRs+U;M>i$VVT2q#xfaD=XEE3HzZJ9T&0sugWF!%4>c+Us_s%xt0~J>p1N7)0`m3 zD-7q@sIjR*S2}Xj)T*j#p{@Ed90qiExwkjh-gtYBJ8Ofyl3&3~Zy?PT^;M)H;@CyC+o% z+f(f|Bpr{*bY4#B$)$Yr*IA(bo4*HH4zd!+O5inUbi*{@o3^*V`vclXs;s*e9)ZA$k8|t8};5 zNVPvGe%Rp4;~X0R@X}+D1Ts2MQku|YkK*G1 zjB(4e8J`S{=Stsbj`WW$%hQ>VECl>=`NA=5fO-NOLP689vlEm5BJe;ipb-IDBpCxJ zNSw|q&UEoekdb31JD}Y?gBikRN_%&D--Z+%VDg3$Y$rZNiLbyU%d=-w^536*F4v%u zd4FI~uyd05YpS5tZZv%Iq1}^*k3R&4tR@bDBSV2y+%}+>JO6lPyNTG2T*pCX1ll%{ zwJq74UXqC~KXa1}mY9jULA(s?=5~dM7!3 z`jmp~)EcJ@SZ|t=q4^fpgVzKe%w#pJD+CDM(-jmH>Y4o6yb82m`y7+@HU-F=o0~O` z`KeXL6$T2_^P?KyO$t2IR24QGMET2@^bU`Vs`eT0O-Fk>CclSZI~jczIAR*oAT1RR zq{A?ps?kmpp>zbN`F>%!#wIQ5g9?#%PO6!Q<XzT@~&!biXbf0O|o(<;DC zB5-<7P{1#K@n3Qm8%&d?0osphJmpRvnU86;FUK#J?ib*_N&tOxGbCeUur`{HXXMQS z?HP&f?M!4FJ8Orwz$Xlf-m<&_MT}j5b~F4mD`7TZ`eI~aR(^Humi+#!uViuTz7%Xt z$l;1rx!9R6=Q~T}P<^qKVqA#_gbyi-;~SF)8!$g|c^|sqV+%Eh^}A>KlbqJWeGm-I z%}9YPhe`pm=E}p74Y~7pNuJM_Vmw?T)m2r}g^y(Xn1Ajp_9FuD%3OTr_-vrxvm0O3fKR`D=fM2bzj7)cTx7uqb*iL8rBfWUd ze#jdg$12uuuX$#ejy1eAOvmxy;^LzA(Nx0VUOw}Sw3i;hn6OalVLpeOrna`VNplmF z1<(&OU)-@wd;b}3;yhMj_nIj<@7lt#vKGcijdd-Hw5asJzMix>9?;c-EC6YFe|L3A zqNVD*3_jN1YorV}EhHTk!*9CSZ1}-QAPck~j2yF6vJ%Kj;4P8>ySJ2GkfYHac7XO^ zN}wH`95od{iQ}`+uHBG-{olXD#wRlpT6rjyd4qD|h)>=*(;`O?*GNSHCjYtKWCQkX z&0xWFwFd{Z^Cm&_Ew@0na{RIxEtHWdpFDn=BliX(GB&#*%K-oo{wn$K>RFhKfk}bm z?N|!m2r!}mg9U;d26~`;jFuf~Qet*cpfP%tQie>P;7nedJ0WV@1b9)k;sCZK z+YUM4qubcn!cO@U2~fSP5FWozz!11~@h=G3W&s$? z&CS!-CD5Lb=muK6gq+Ixb6&uS=@)CuG}l?3OG|mb@$&RmH9}wgn2Z*G% z0*>mHQdU|lezXPrGI&fGce=C1hx8KbM)zq4JxPoH+T&q+X%dEq3AA?rXovC_sACf1h9o;ZL6#PzNm+h66i`OcmxN>xV}$0G zW*I_%%w1!*Z{OCj0&UrFti=ABJIJVnKuWpyE70y9zp)>;haD5}eYqIUXY6A+7P)@o zy42UzYroAtx*R||7vCx>DkL)_(~J)|rqIaT<Qx_UtSyD4oi zEl&cT1l|`CU?=DFkyG&xV z)0#mUlO!8f6iRtvrlk8h$-uCQBQH$&(dFtGPV<5RmDz5H?9hRlK6;*-y{Vbj7#t7g zZFB$#PXyVACIiwNN|0Mkpc`laKYMLhy81Eb@TEz1-ctF{zMY`xST5zIMF2twq8P0@ z)owBrBADdPkw%`2GUxg@gM>ZXmnt+HISt6EmG= z>12)X-G^<`_W&lp`kU9FA>OFkQ(yo3pGX$8)X3k?cP41vjR`k9tszYG`vK_ko?7Hf z0YdXT>qR_VsG#=s&DvVk`btYnRX~{9UWEk(*mhm0J51W)?<(kPa&oez09&vL2KV(* zOT9q>@6?o3o$R-PkG39~_5{*b0G!^qVT0u4=16EHq#Esg0M=8nAi(%J`Dfa<>TXFI z!uKG5%uhckR|sYYgFzU$-J}y^0s{o7If*8?PJibwT+lFf!p(Q144BvTu>DY0TB4m* zBEU7B=tkNi069U%zE~^4q_~@l2bh5K-MhQ6_y@NnOvE#>2yydft;S7*W?%R`fOdf7 zV@Uhx(PL73i(L8Lh?BH530lvnwN5R6=9$39<;z#(5xK(>gnxKuzxah`(0&3eaEiMwIKqeMwXLX%|QPN?K!_-&P5KjZzvG^KH1>jIp zh%X`!I~5CdCg(X4*Kk(vxJ( zvL%uQppqKx3?2et*aJhJy$f~onw&a!K`vgo25$b44EQjLObBzW5qs0aUwXTd#Dc_DDWCu?c?YVMp`>%yuDWvq1B#>KBjEx63oTc$aDLi z#A5OiNyAQ4R*wk<+OdFudQIvW3$*tSW7pWkC}>EBr7$m9s!FnDc?ou_q0eHUI5Ik- z{S|j-5n!ffx9t}>W?=rg2+bXCq)@RmX7*Ly?`OX2lrqw98wO=Dmbi}vh<1!iIA-XE zb~_b#*uO4ax>Tx`ErUVY6xBLc`Z<(=DOUSU^A59klqIj&=VNV0Fx67~4=o)7P!#Cb zGGO1&@lz6Z1hNiA^25&6sbi*}wQFKv0kIPwf79lxtgo; z>i&aL10b#y6Ol=1%qVANW>5`8aVu?tA2bTk$}~D|3~geI3=rLUaT0P)?kCf(-SZan z5H%j7(@E^J9EB!(sIx~#poJ6F zKt|v|4e%f)S;?3%N1Ao`Wt+_(YqQp9jmWhBvDwh)jw4$|gL0WKj^7j~hi;O}WEC3psVu0WT!U-O4+rAAvqkh#AKXCAnR8>_f?HDJib@laf?AUQR z1Fh|)kad6m0Jg3-Nj)^pnWxn#gWbD#!7j)e)pDf-{{OI2m1g4}O|`@Ih! zyIJ^!_B`@S&2egUZ{NNJI~1NqUY4mQKDWd-+_@tcuxsZEjI&Z3oIpB3@-zVW)Yc~; zzwha%ph>=3l2fp#2r!)Wzyc3~gPQjjFV;v+%_X@8>Y-Ll#Ho=+03r{0Z@ANlf}4aU z>>By>r#`9LfLtVa^*6tPw)+LSf4@bw|0$bbFbyDkk#gdb5+@A9=k#;r?ZfiMtFOu$ z0PH(w+M5OeOdFs*%K_R~yMT7K zd4t1a(hNi9C(oaggIK`7cJ&PSrt4%?;e>3c3<7A+$Cwvjo*#+fJL2k`8Q+?ksC5{- zL2X?&nQ>*zR8`|V(-=776&`U-!>W@&O+yn2(lL}Q^&J_q|7?%k0!KU8IzYXYDV0@a zvT5^LdHU(y81v>z66l@Av9pxziqbjY`!?;YD{7HOz-hNcC-CD-#PYREum~E6)tFVw;OrfxoDn=g}3$VH^5E|6*4fk zLZQ(gqp@L3d;r?nXu_S-k}%{w02<6L*qmaUh$6N6AXEPq*)>X#wtpG%dD$cCSxeyUIYVMy z&_0v^puLP5?NOke{OrS_F*$PVoE(J~<@qxwBpm9OC7C_4eCe2MSe_ykg&C5Uo+N<; zc8Kg@36AjEbeyK^#BBtTVdsbepM8uwJtBSP^aoshCl@a}b9Syn5|oZms?@cHn0;YxYt$vskm?Xy9E5A66k0MOu0a??&RLbJIr+2WmbnHEwV z=6-6!=+MUAc;^R@fR(eYE~6OvUB7u-e)rZ1IdiLCZUIE<1u#dgo+Qx6M6}wI4R56> zM~);-OfwBwZBg5_=E|n#!)AsaQCB$_o&?|U7b zD;FuBxhI`7*6jsIkoBHFw&L#;&~CHAPbc~fIo~8)=w=re_`W~*!9N2ezM)#?U;o;l z0K_fO?~IF7Ty!`Ajp~C3-;xkC+-Q)qv}7sdvJ>=7=}H&V1Wm7-(5j~P`-`9Wm}+@Z z>+3haeOfT^#)E#C*QzZ&4c=1rRbK(ABKoWS!hfAy*Y;guETs-;da zyaijfsd*j@W&relQfXjr-Kx|4leVU;q!d6{g`7TpMt=6QUw}`x4(VqqxW5`SE1fXp zMoJe>jtSONGrkhr?d$97<*m1m$Q#fUr$253PseucmX;RfufJJar^5T(XFnzT_5q-; zUZ$Mqlr3e)`oM!4^Dn>rikv)kS{EZe{GsO+Fy~hD*MGNP>1?PSzjp0vP)}@Cu>Lw0 zE=bqIwv5{H)zy_+Dei*@_81o3w{6{mg@J8qDE7{syHa!M5;WkCD_{PG4eQait=0t+ zYS0tpCshygN4as!JInGOH2jm30`jpx0F@TPq^FZh*EFUN3bb=*5yF^dpnp)g^5Z<9 zomJq2bGSQgR3-NGQ>bHR0NNuO?eI$l-3}}$Hr#EM3s-97@JZ~HyLnb};_t}Xl6cur zks+Ix=VQzpCxJwabpd8a#+5q8MFd)T%~;h4o|)p$)NOl;J~LNS{?a==;*2jDMo^QX z&7L4l-HCFw(Fcw8kTkX92`FWXi|^A0{3rIP;`~1%lwn$7pB2QpY5K+HoBH zaW3+-0t?Oi_U@4Nt5?8CZ;?~A4bV=FcIcs~MtjZmPU(ZOO#`$KOLk_0Qj@N(ED|u` z;LtzOzqoaed8Xy_1Lk0)1ArXhI<@`T*AfU%g#DO6AfSD_6$#z>pNk!82p*M#;n|Gw z%z1YRbCx<#Xw}`mCuy0v81v-nn2L5I3_jcjzUwnS1OA} zWo=~wfc8{bnv*73&=`aM3{o)wy8`XVfbBd@x6NGfuoDn?P$#FSoz^Maw=gT*?6^55 zB;Y<6mo4`PgL1ZRNUqm+$?c|LY3)sfR$QU10a&nO$2M69ustsa#(^*(&`zKEnNcVv zSDL)*xn>QIj1%vyi{n4$H1|{M*#p|GBp%fnV|!_8?vx9cYvpYKL+3${a0g&ooG(Fv z_GD{hFfXo#*dCfp*O&|7b+2pTxTv58FpXKScy$ zI2?R;9-{!-zyEy$v{M878{ha-Yzfc9WZdwR-hcts^U$g$kj)T9(4=0!eyywmM=Rw) zV4523)YA52N6DT&yVYg~HNIZ`&2M!QS_NQxC;AQ2$JE!=$v=JjySflYKzY-qjR4vk z{TvuYQmEbos>4$Z`J~AzA9h(qdx>)O|fdgC*Yaki!D)usK-y7 zlwbV&|IvKYZU}cHYy@{LHO>gCzxMhYs)4@}#^Y$fn_J?~oI5WkptZPn?{3vvr}jK4 zU}z}z(xuCCI@+TjT>G|GeYRq@bn@9*!AXz16~-BxY1FMR%U%3IHc zhQmjWVu!?COv*#L&HmYE_CZ572|EOC>h^QmHYs$dafXHlp;>=be)Qv?s;r)V>Pgl5 zZ*3(v>3& zWMdL<8`FmY+Nsgrk44VD-X2uqF-i9{+OA8UR?BIly6k=CqMFD7J z074-UgEzHw%eC6O%FTZ9$^~h;cS*7)Yh}l(blFsuB`ZK>k(C-RN#wwu0MH&$B4KF$ zkT5H71c7(C zpq7>t>#iJ*PfWkT7TxAZaRHC)d(7vRsq^O@?}P-xP%i1{8N^QGyK?^GC3*eL z1JVThBf~II9S6mtKyD^>bf$?f&9D7|wb^0dcGgQLR|>M*ie?@0EZP}Ivk!0dslFVq z+C4kLIp#%$Gsd?2fSLnrpTu`GiXBav*nL%1RwBD#5Ov$8^|BJi%nANmjrOq#%;~T* zqord+F5T#o-odbPwEJNQH8(3!mf?F_RZ*zlr_H4%>x>VW$q48h&GF-Z<;Y%N6oOIU z+o0POnK!FLaz)%F&dyf`g|08F*^UpVtiLOl!dUfJu|yN(m)wQqwX53D^7Qn ziKG*on3K2IlQY9tXAfwPmCo<~-UHfy|7GCiz>|O{f%ljM*uOd5>(rbr0%+$%p%dKF z^$qvr%C$PVc>bhZzjR#U#yVwXS-fn7Hv9VOR4K>^NE&E45*W80NS!_Rw8@92l~|uhcd6NNd+9wgU&GynG3?5;x1U z*rHgNlP9Uk;C%(yFtadBZXw2y;ACLUUriP)F9XY)qcy?v`1F3Zi!QDDo&fRrZs<^1 z^a)|r5GOEv8x$o3(#c;=t?+yR#1jA|sJVTwsY&C_%)kyT#4$WP0_vB0s^!hJN&o;; zqn(=a^|$NgJKz1jYLOFY-?))L`(1hY*RRNHue~8JefHBTYx2L+_~>0Ho*(|p&*U%v z=btNB&b;s-%}!ZasZ>-{05CrxzkcOao14yr`szkY!0`!MLZ{+`*-};Vn!jn>k zKWfW2Hr|uFSP*z(&mI_eTcN!Cq?4fmxSE>F^6OWBE1&)JClzR410LK2k8{Z zGc?diJ44zS?hK%8KJoF7sn$O^{|SVjI(^!quZfq>f9@qs;}#YhXpENf^@IL~0C_Kf z>zYe7@}qzIsXX=MUU}}>XRsi!3_Auo!R3BS7drMpBflDSJ-GnQySlrS51u^xG$zYM z#k90EHDY@f3kWxE+|pux_L*m}FtT29^9oFXhpylwZiY;47{&*m9r~RTrh*2uRiDM16XZRk?f%AgLA8`_n^TYN` zt~9jA%hfw0a`tMk+-U>dBQ)HDLBBi&x|nTSH_7Ui%Ow*#c=)ZEgNw8rkI=pX^YgF= zA~LP>JQ49d?Yqw7)qA{X3D78NZ+}SVXSG;#{rNBcQ|i#ibz^Kf3R^_UsGorx0HRq? zFu|f}9O}cQS}mPgE~d|AncA{)o$Vzb<6s?%6g{3XtUhuYYARQ8aaVVE3_+2ldq~Fb zb;!s-zXX&0_|6JtMS2lQy0u(+&riTDOoYnnhis1^ydUv>fQNr}T!knJ}d?PdAX zf%Ztoke|r6MaRegFiHrvknH=SM5eVXQ@?w6F}gx&Yh~|8$7ncy1PkST7&l=|g+EL_XrEm+?}aBG(EeU11uqYt1Uw16rzF7s&GvOu zGPW3?9bIo%cOSNl-IX^F9Fc36&q`1O>AI3TYaI0}L1caG)AjrMf;-Pt~AYU>BRO`Ig9 zWCP%U*2IpD00DL@$esvZ%Q$jnP91A7;^_yI)%=@BHW$W;ch+TkP`b?h)Q0hZb}NYo zI>!nbg+riyG&BK9gpeGAM*HEj7v&T*CA)_QMWEs1OHYyHJb>-l)M}>@CPu>PcWh*{ z)s?9s82}TAFeW1W4UGb5?~*Zq?b6dH@z5My0@{eZJGRSdSBk@2?cGTzfFlY_mgH5W?E6UnNQ)RGO7=!Zs$2eeNW`}_QEAwWA{(M+&J zL1N3(&TYcfY=8dw=T&p~VMM{YZtMHI3A8iS$mBid1wsIvN#$}KV01n}@^5_oYr1=h z;DKs`18ksHdwui}$vU=5OrDP(nIjLO;s#|&%YI^e zrtuQQ{?7NN0`26(|IKe-Q!1CQ{PCBR>ZBl_!0@Ep0T6x^TloL!TR%YFzM|Ub1hCnk z(4Z1HiJi< z3o_ghFoq8Gx39gXI|5klU;5%7D$q`F{wDI&4Wql%R%Dz508N^(Gk{w5pZxeoHBVKQ zRZ4k74twq>AU8WT^=TBgueVRN;+sL+LwV3p?F7aNg{v7Fj81l zj2xJT^-%)tZJPc=6RxmF5H5%LufW8=##K5~*XZ-MA|!PF+NO zK7xg++cG(PM~VXXWZ%{tSr3i&0vK6OLfi@QXtOxBRGUO*!O*~ucASTYTAi6Gwx+zX zKj$*i+TuR;;75Q2LX%0-6V8+C&GAx$U7Y7Hw@T+g8tl%bU*E`PV)qB2Z39vkeG3M>VVq#`128-sFZrN6TV7czPh&Ud9*li`NrujdUj>wivs*|JIpSeQ*9aERd(ihoK?p`^GcvMN zn;lz%5xeopI)F_HdZ0UhsKW!=A4+`hcwi4`f5%1aCE!WGlfe5;0_;d59j80<^8)Rg zqa5vsfm_CE>l)-IKl=~4U3*dDLamaWG9qg#{IX$LGBn%$k{$qU3o&z-rDE%3x~)p9|CBPgAuq%O!i@zrD-5tuCxT@jq@RCZSTii#D@uc z3AB1vW9#}F*|ZTL3kC%Vs-uMPk%8~ohv~zc89ZqMoPv4B14ZtXul?y)VUTo*e!k@XK7ZkYTmhKe3t*SjDx_W6xN(DOxlx;%a=Lcyx&rkCii;tm zB+xa{peccNYL#!=xL&qz-KrYj4KPmn?eBh1HQGsqvI!dP)G8;>`ThfkXs1T|aschwSYV)0+I!H*zYXKP zw;@w%=reBw`ANmo-#>_*1SJaCZ`iO=3JSs9>-3Kg1+=4141hYuYP5Sm`^?|nW9jN{ zKG1l~2eg+KrO5K~eAQ^@@D;2>a^ccVP%530b7u}qZ%3mf$2Ci3cBeeEEmu~9qdf~W zNYs9hX8@w}9E3RS7rzzOVIAig6yAAe+)e#<4IW&V@Hq9Lk_h4$4Er(W&6Z2|d~&IN zNG@M*1~{34#jHFmYL$WtYbzGnR>;yN#Q^`w&TbE;iJakN+XMUL!Oo1s3(<{+Aj zx&3-i7cBu40XFx-(DbOZw03Gga1w3x6|||{V`CByV7CQ!8mHues~uy@ge3B5GZkAV zI2#AJusrE*pYhUljawdCt!>dqf;;~3P-j2{+JU-G48k@*_prpb^~xyvuXqe1QqeD! zF3Fbchn{(W7rj6UkU?IVe z0hv$QF@US@3`k8=ioAVAuoy5XX(_3)vU<5Zv3C=ADyv~gt{CqRuz^3FtZ3vWy+{7n zyw}2@cB|?1$TRW5h|pFc`?e@nJIAG#wuIqLGKHmw)(& ze~@I((n!J6pK<+*!qKHRqW?```#QqdU;n4#)@` zNQV-{1U?y)<%psj!?DSBz7=iZH8MLjn>}Usw`fwgIWS?U(f%+0@*|~Jp@#TZ|KuxD zQi?VniO}%nNf<&UHOfec6T=JzdUx&Gp&+>OhhM)AL#VX?uJ0*7I6?Td)Kq9}^KM}1kh+Ha=H!`gyw|AoEoqQ7HQI9tw426C!Rup4^V{G3A%OOe%ZKoM#q#B<{m#0; zgJ<%%zq$W_##35Sq9FTf7-1&ZO>K74!yGtxQ2lXXVDsipk^-Y?Ev>D}ZO`O_!8F|| zL8=*Q*}r|{n0)v{&j~^Kit=&*?LA80LxZ$?_wG^ZoJ=e*)ZVOBN|`&Ly5WKdjj=H< zo@o%a1>El0S=sXZbI*Y~W`pEm;lebmkcm@|^hM_Rqty&8IuETA?>Nw|DQSA%pZAyq zY}4V?pQ%85EA06U$?$j*G|~qoCkV9osCeewRXOz55xIQfm<;#b zmrQ?$tSIc0r#9!vin5@jp(eh z@r(rlc1`cblN>s#0V%Xk#ji z62MdG4DA(YhY;EKaTEmYhAAjaM84|5@yIUU83jbn&T|6f&ai5N+QEq_G8UIA&7C81 z^m}H&_1t- z=JQ~y3;m(0DA0~emOy(?NUlPw{S>s?&tAGDtpI@fv5+(#^hsKAo&>Uk0Ac{LYn5;! z!pRH}c@eFRHXE#sS`B&D=Nt;cRUgnX=Fs?@xNw>n4a+zTq6#KNlK|Yux_cxG+C9sm zMY|pL1fF|#pBi8^u`oa^N4o{ub3`($B&}p43|s-=OoRbdkE1#UK)vR6bW)D|g&Kb9p+ir{+^0B#r{@g;E9UjnU3vjXVkGJoco zeX5~N5VRiJ+28%% z4`dxQzqf9I(PHq26KMY>jG?}{|B(FOfBApOh7I5p&%rJe?4Kqr4T1K5{9oUeuYL8) z0Kh7gDupyDIRM8iE6M?$mjGx#DQ~`cK=$t0A*6{%1RgjCxCAGnCY(xn)O_S zxC#)4T>fhSvQs_;yZfQ-Pk_G$^5en)<+&N!`vlqli+oZ8o^&w7!^0}; z|NYHx%dVX}WZ%B06yWQ@f(1F+3H(0+pnds@<&pue=(pZJtUC=zf3p+*mxH^VbUOrc zPMywMv%13qX6X>|7m`s$wkK!{DRdT}41JIhlF3xc%mvj#K<9F{~Zd?usc z3M9tKM?dt8eBxst)o+Lk^@*@gGJ$x=(caWP0!5il{Z0m;nB#KL}-&X-tcFzP@! zQn;FsjLQ}Qi(QNUfrZT$leuEvc!e~~e_XSDo$ZKyi`o2n?hhjY4`_cF>3Ly233w9t zU`b#`pdA+8RinK?f~8wvNT)I3+j#DQPrUQ)%+CGoEn697q_8HIkX{U~f3wrS|K=z^WOu647a{5NE zoW3<8w|g=r5yn|ciwk5YEZXnhvkepfCD6!&p-2VToxvree#ej4_nav~`+hS$^V}9J z0hg$`p2LGq!`S***U%!T&R>z=ym>&{y1JnW9w$TCN}E=kD}me$NrVxzcpvI42b~P0 zqr~X-)B&SO$P6f*IyqYrvaY-0(s+=!N$&B*7T-x27MkenmSOA?fk`2$TDkYA;U`a> zk^k}M|5esvVK)=prPQJ)EeiS4zxTr*$(R4=4`tc1Dok42mGUMR;P$d*%apc-K=f;` zzX95rb;!p?7(=a+WB}u#(NVm^75S%ce-~+y&%InV+Nq6y_1aZvf7ia!>Qci_ViPGp^5&i z0`UFdy03#QPn|jqBeAPApDZ78zu&CArS0MqPwZ8V`>d=?HBNg3TJbdI%JO~onSHVm z@?aQN9$g%_l}MaJ8&qu}wT@Y5o})DfAwlIaGBS$Y9)r>kQi&Z9X|U0e zi2lH*lm#Y+Xnl*u$oNd>VC%B=Wm3`v>BaG8K_7c&@WmVkxW;?iWEKhEG#&IIV>WDxd+CS_@Uima$CkSx&3jfc@D z+_^93FJ4nBrG^`)Br)72#hJshsbWGlR>CN7elpr+*m_Y#5T=8~bP&QsaX2TvW`UyK zD)i3$aL_?FXUw90_-EQUnZQ;&6ibqUS*A!^zh5rYPspij6H<3SjKzRq?0O1fp?(t< z;Py#%Wtq~2B__ZSawO7s>cahkv!&q(f40Y-`$J1$9LOn4VjSbkfq`K;1X{8KM~}-@ z*uH2Tg&|UmbCa^L`=T&Ul0g5FkVLX0d)P8${iK^yUfKZ7QFin@$75U9!PzMB!(mD6 z9g^;*7MbiHkQC$>7wI1SJ~EN5%lq1}%6ni!KLe4~Xq zekog$DdojEl8SdogkqO>EKUOKI$3m_PP6H;#mI9Q^=EJ}3k=XI$ zPr~?$ltc8zFzlbmlVy)+f8}(|_Q4|0CVqDybWS@8T9H zT)Q~2D7iR`CiA^H6(#OBx5%~Y*W{TeV03#$IhI`>{=mB}@a-NxEiVR70-gjs3A{@Z zfNIZpmxMcNVQjG$m>#KP2(%}GI;JoJw8Pq>+`8Q)SFYVq{@aVtcnfu3m;9vrvZXpG ztI9K_0-8MqnP5TZxMxapX}dNw`O_v4bG)YZ5H>8&=GshCKoKyJhAp%?a<|PdM{8h^ z?Pia3gmWYdTO*fO!3gTM&9Y<1R&dqZ3cxKMViOUB)Y;+GA-V66=CBX8qWrC3- zFImi-R5#x5lyfz;^75;{l}2d#3}C?Ci+OQsQI4eKXNnI7@d&oZVS$JNwX3&hXtdd? z%(H4)u=?OPBlyE~^`K{s#KcLr32LR`788tk@W&Hq4|jCQP-};z0UWF-%m>ZU8rilT zT+P+XRFhT%&kMA#$L9$OoOe*8oicgPfhR`L@0-7il_7!lLx&Ctfp&6o|IOe0&AdRn z9i~#F`#3nl&zw0UFTVJqYPB&6+iNalgE7JifY|0(%(M}P3t<)!<nR;Yp0E*P4l2KmK{m*i_- z`>MJJ0d`R%n}$Fc&%gZWr}EXW{E>3RQyZN-4)Q@SvjQ64OJJ<_7^q`j2hdL1n9ZP` zsRjTa2qeQ_2%6tlphf>frGp^Hc_jdGQnH-I0?ONmk15?uX~|LvfFGLt=~u9T!1un_ z)GUAg-@c|A?@O^*KrMFiG}GWKjpPmhOs7FqYSQyejdvPhCB@DtWLu9#g6lVK0Cb1; zAhhY91R&0IfBnjDR90o6yrDaHOAxfD=K7ll4#_%bx)YSAVO47GlTzj+fc6yRkL}so zHERI8pOS_Icx?+1Vk(gRqMMgKoK5u+ibicm)HNBtHz$;(aJ9A2cfYZYnq2 zPq_v#%H08^H%K6Yul;~iuaQSh7k}(`$gm6f=4>CMSOVUM+w^&m-oZXohsYoEJaUVR zg{0&5Z?9w9rPzDxZ?3a_U+d>V^J2rllV^?z$N>#z3ORGJS#I6w$5_&@Ks%V^q&P1X zKy`s+gVTB(hRSO|m3Z#r6)XbP$h}*qBqgp#stP7$*Xk5mwIp5&vHf}?bVJgXbYc~lHx)MfX)VA&AR}!+dO;c-j)dr%To`3M0KhT*iGVMKbEx*EB5-_kMS&-j@2FZ^kJ z55ssi!1k2TxZFn@KL*2^9P`GFkI8QA;(P&=W2>=SDhvIw&+ms46{usV(cVU&9b@)U zw1e2H>Q|sW3G_}GQikz+5DTWdNIGi~X8JnzMVPy|>cZ4M`JI!s=FgSxOev|KnI6Qr%@a+G@AuHH^MYoSF@L@|a$X>A zu92DUW?|Cl1<>B?0qye_g6G4NfF}V@0tD6P1KN|I(XK#yy#dt3Wn-&tHU>XINl!sX3~e56?>Cc1+i>&Dp2GfOWN*D$XWMH|=_zc-0qq_<9~=)# z`%o^nMkdM0OZVjBEo?EAEGfl6a^0$BvUA%8S-*Cj^4Lzzi%sMK&o*xi9-Hq6jM5AC zkP?WgRu-J#AhNZyPj1}2C;I_fUb}fq8aq3s+lOtd;Al_H&ywVQd% za)4{bV<*P?4CSqLNzZdF+904#xHU4=dIVryW_+9w0cf9qAyfkG!z~?>f~~YAc{u>9 zR?2oP4iSh`ZB7R8fOajD_xm5#qs0JF4+6APMx+wC56Tp3b-(h;D+*Tb+__8XK?oi$ z_CO8PR-55?{UAU)YW@Q@mHOp4DKmBKLI)V!3(e&H`wuELOgez}XP z`sU4A1)!-hT~<~Gij>tVe^TmP28d0~Z34TU*yZ9!xWa-w)dD4eK0G`kexDCiE=BTj zY-{K7^Pm4aWVu1Js}{71@{PR@4=6!Xj+H z5;c^X06MFcXoq(1+Nl6NdGG136$VZF`udf&hO{=x$pHoC$?slXRw5sUCOr+lb|MXG z>~mpbDc<4fr=HaOae~HoxCcrDE@)62xU!-`<=KmPd2lgeCl)zA^O;X;nen@ssy#Oq zXlEF$9js{1wW%#MnvNk3wDg9CMx^oX9cgL0CmpRwdjLuW;L>J&@hjM#sPqLHnL#W* z1OQaxml9C9vRt_!;DbzPG?%*$xIm#mI*Y7k%A*no}BVGZcZg-i)h_-+!2+3R3SwJGXfb0 zZOl*{zN?W`X=sa+Ggo@#5_WNR_9sYM1}JQnfdUI{#GYN-vA78PGiVQZBq*Y(w95#N#sjc4{0>?HWZz3nd?FZNc0 z(TCIUyA^xL)5;Bp<4{xU4yDPx-VC{PCr)Z^wn=?czYND^$eI<)WYhYUvUTG+oxoFT z@sS?xjM~?GqzQPDEm{IB6IZ$DCH{<~e0usq&}#2ciieYD&&kEwTIorgkffX-j6-EY zt36BnX#nVa1R+g<>g0ffNF9lq!KCJiZuqCZ2(HXEiKQovKtp0c3J2s#f%egHnds@0 zv36**H@8b_XjBTpVO&*J27qZBfH&0L%1TCn(eNA`?MfZvX|x*&zqkLgPAvvda#P1p zYkM&o?f38BSD^O%c~E@87+OAzNkeR?n*8kAuy ze)Q>r#rkz?mHR$~Hmw1aJ6FLqp9Ox`ZO~BX`?s}sC|`XGCiBco0Q}YkdHKd@tG1_D zNXHnW7~1%|pdn8UP3AxL+tE6SZ^|BKxWGo&0k8D|P;2}TgF`MYPX}z%{{f@6C??B zl8ZNVqui}_Ja=5!Yd)u6AEVF=?aur{*W_xg&w)$NE2kd@~-pE6_pE zonf84#)9r9Zu1(}kGY%vceZxQ#xY;`=`l`s(L6h4XXCTy>AoMWiv`+28!e~Lw@58D z+Q+eg5@&$+C5}dWR(e22hKFST!6Vqkc^UQ~uFGKCMHoWulocgO^6d5!DajZUc$0WP z5I<_P^PM7NTqMBiX#otU8ljNj7_CzbLvM6()n+Fi>(c?+B~R}4BtyAm0%P7Dxp8ky z`e7I~BP&A}0k?tLYU2j%P60s1MIjzemC$SN&*Lirt!ntgZz}=qMD6Xn*vWZSj-EUt zm+v-6Gw8e~ll>AX$O6!wF8*}Tw6J}`A|v}eZ75YdxJI4TT4^ihY+|z&)~U`BZ`R#$ zm>dJ~5y18U!1I>cIson6k^(nu8Ik3nIobh(+q<@J74FbtKRnL<4E`<9J`kc345?!V zun?9E>Xy4jQ# znlsANwD;@_O|M{+#5ZtVs!}@S<2#E1XlF?lGz}7ch>w$3{5Zg8zn}o4b{t3= z=Lxj_)VfqnEvFBnLIpc>hCvAJR8;rU=~qmr!y6cii}L|MO_J8Z6uH$AkaOUwywT7N z3-v?bunfwsts7;>mi4k}-D+ql=3^3z{lJgRT?jr&OIgZguB`2wNqKsCJfqCC+)zi7pvh1Ed>`rzX+Bsuln-UegJ-SNkg2*;1^}Qa52mTI zf`679>kRKL_|7wb^k)zHvj^i_%wfawJX6@2+-8g49hddP@bkstPTPHLF?tXNBaah9nicCIx(Q!NpMuW5D*=L@XO&ix^EM6|Ds87mW z9gWgP?VTS33D_?=ws^<6;D$QJ#lWVPcDZ_^PL3QuCFg2y${qAYqiENYVV6jM;A@X( z|A9qAg6#&CvoW$=p`dI^4=6Mz_#{B{c%Zoi+FP-UECirEc@zd((dL$bGk(LGRiKY~ zR;sWoEF&{r#?fvKOat1(0NVRyNp6yq7G+B5k~~R68}0$^bCk_Y#fKuMGk*lyLnxO) z@aOmR3>%Og{TvtEN#omZ?b(u%orFm(^n|qiXY-CpDKU3UG%)l7=m|}9Fkyx#6QMCU0xdI4 zRx$bD7|#!5lzti|0|2VpWf}qzv14(5>~8o&cY>K%`_1X$f-Mii_z1lotd3)$5(B=rq<<-l8q6B zS%G!{IRF9)w1=A8Brq@}8JMi+=Vb#R+X1ci9kOoSI)=b!^zLZ1^PLGQ&2;Dh&<^%o z9`vmiAOcqq?{a|>AOK5{{jC5DLG!-1-ck_uZ)XA8&48SPa?}+Z7F?r-b6wpn`SFi` ztQywe_{KLPKs!OWg&vI6#B9!s2HKs3SWRZALi1#U(*<|x&KHNssC7l)nv=350L0^X ze^QpEz`*4gKvIGZ$;qHw7#dZLW`dLi!3;2Ju1TXZ1kH3GfKLM21e7_+Q7vMe3EGbW z5U^Us8XoB}O-?|W9zSfqAAK9>N$AFH)&ygDP`f@vdkn~%0Y>pT>vsl?WVAI5&u>mO z#cbNhw*^y~R}1tquQWbN{`6b7>XcrJ9OtArVO?o#yr-JtO#tU<2z48H&U0XRmDTKc=hkLz`XcPvFM;G}^5I2r~*IYh4sa90UtP&}8RAf-VTaEuJVg1VCV%z#*@> z+d%WL@&uR-Icgf9$0F?t<;)@-Ll}bDs+|p4FpQNi%Zhm>pl!-)DrijEax@UB8oZCR zL##2j))1VA;Y;jL=;_Ad3jqE&faxjFTF=7bYCM3>apYq(G^FE^v9S=!dsxey^5(7u z3$pVZ#yboR528*DsyoLoT04yq_xgZVo*Ci=*P0F(dWkXfEJiTKXwA+Wo9}mC~GUj)Ugd+0h zSQTHr{z9ndA+#eS_>BWxWL-}QBuPp#$_m`s5(ce@R-tIQ*!pZ-P*3Ch(C00aD|h1M zQr(E$yxR$`cC>SG$yiX!m6tyIX{Dda!9o|Qjo6lrAU&fH8a5aByfupJ9UQ@(YypPEo?Y7ZvNNqlSs z+EZ|Dho=2Vd#5CV$}16b#3gw-vUcTi`GXf;P=lzM(4=;??%v<*Q+4;qLG0r}Vq&&pGKcgXrRD=^udK0$wIk$Dlk_atCP684N7 z@{+r`$1q?S93GQ9jji(9?+(iE-aZVYxuY_MZKpnHtnT;05ZM8PxDq zU6Jw@2M0?!kcoX1xpxLRyvL|OZO-l44iepGUPpc$igE;wLkFie;3Cd8?nMMygjeQu z5#E1~UP*g$4u&sj)HEHGCV&0ce+?ilp!v5lvS((~%A3F_-3b!b*VoHyue~M>pg7sM zaigpTPkBW}g=z{f^wn5vZMEik(LlTNDNyYEtfH~;dcH%yGSn(pE}Z(t_f()8k2n$3 zs1Y53MXL=JnXsr|#HAp)t*-?803Z__XQj}1O@5e9I&p$SO;kp1{NRj#{HslblPc5E zdre0lt3R7QW92o2>e2=m>i_^i07*naRQHcR%(Hnd6Tevqz~q-U9N>>yObinSfFFXE z8R=eHTU*q~>KktykPREwq8y7<`-~dtq_CkDd^xlNX|%PvdYNjFphYHhZT6Ho+8tHO1Iz0HB6S1Ei4A ze3SML;}Ag5y;+Xz)t|!AJH=7J%1Lg9~>M+ zUP5|LH|A>?yP5h)>%jQ&V?KCTpxvISWk}$h#&Y@NHFqFz(Sv?SMPxPR>Be6&wd$d0 zK+xF&?mSbT4A1m<&G0;UZT<1u{nIjsf1cfb7|zB+|8pI-{?H%8@Q4j#uC0|NQmq zFf4gS>S`}bPTVc2&KZ`C0NS6}RxQD#5P))wq4C4kRZK5OK^S=U`p?lJWF~MXoNdg%228;4Qd4wG|XdgK4)m;^ch;^8srujT)N^S8X zq((c9p$0JSjUO11;nsHPZfw$Js1)R(d}*$7HeH44|QOCqe#Jl$- z;7P!fz^oFO322ArR(!GyB@{}qbPKqwOVFbG!1Y(78o~Py?negz!)L*M*<3gxPpk-n zyB1sOv!K0`7&0r-iX8xChl#0?Z~`)^kE0KD>+fs|0jVGd1(nj6qdYO|r(OF8SU5x8(Ih zZ%flauY>@=Bw{ihD1e3!4WdGOH69ByI>16)I(XBO($qNhPDe6PO+j_jFubxAOFcP* zGWB7e!QTW1ui=4V2?J;!hcQ%NSC6DX8!tVWBHOobktYDOZ{NOMsRH6A`(xOIU^keX+}<*IHA1P1czoj+yl_ru4fB7pSz9Ep6B!b zUVHv1^G!gGJk|uv36THAU;Kq?xW=XtdvCY;63FX>;a~E!U%!4`wVtDfjFaTmt5zxpJSkiVpi*niWWnUwz7JD<_ycj8m(-|u$@ocz8cjP=_8KYw@Eut;&?v@)n40+`P#jPYojV}#obLPv`Tbf=Yu@vk?JNDV zOh=(5&udPWIccUJmbsN9-`~^)vonBcn)IhG1lT+>9K)M3H)X&HIe~SaEjVxO3DAw8 zymhz0y}f50vOkum`Z z_M)`4+?K+`dRd(xl8u!?*|upJXk(xh5|4!?R6s190nnfpJ9pRkq;FWHy*Df^T`*YM zJ0d;M937w@$~d&(6Gt)5^~qAuU=%??B|kkulA%FL?c4+|{Al6vY-Pp#CQENzwH&z| zk`pk5diOqTB}^nrI>51ISX}$k7ynSImsRPQS8*LID#q4hIC#hVTmt3`n)(v9rLxa> zPmSf~)($!N)^Ryib4ji>+>ur+-jAkWu`Vw|f}mbW0DV;gb{Wx_uYz@2?+{p<4;$Om zv=(*eL}937CZW*|`WOJb!^l@#U4trGQLDW;KTp04gW|L=kPoBeVZ4BHw0j!uixT&Y zo^3HYm4r=j2-KB*n19^8hw$OLfe}J~|x~e@ly( z>Vmcz<1tk9pp0nXy`!UD?b*=&O4YJT-6234o+*eo#Nyfe2xgG#ZWv4RwO@NA`~-NJrneG`5B0*4;k2d8ZqLI!t#aRX<%)5=JC1(=SU4 z(qvg#2DTFVB|9x%k`ti;fl0DI0ooAw#lb%|xJzg(;?RXZk!E@AsWfc(@z zDvYWX$_vjvDLb}qkjk>+>F=x^isQWSer0+*p38er0xVm1`Qny9JDs?7`+iH0ymk15 z95{STZowE{KNfieKuaJWKs)GT{HX!utc+-G=qP1|*NnK^iL6Oilh!}ZKvCzWw&w@{^zZWL}`%hH;0tZuZP)QwHXASm5!X;T9PEJL)Yq@9ulbW-$i`+XTJV zuU{|w_U)6GUV2II8RtxK*|h94-g6L6UT*?WFTebE!ZhhU0odk-sZ~_b8U0Z z^P+)vCjnM{egca-%;du4z~;hBnd)nKEPkY#tdeHTPMToa|96y0^DS?tw;zT>J!U z35pgK7Rb_)rE0L18m)|z0I+IPso>4T%jU=C`+?81Xh8AZm}iyJA`0A*4y9qT1P5(5 z7mz`d6^7$aApl%y4k8@w{r$t>r0+qeFos=pJ_XuS2(+WQ#!hw3Gylv4v@akF&}=6~ z(U{T}k&{2cDFX%3HD1~Z@N2nR5T27^9yE%|a$y-8;GPRBApjMmvB7QzoLTM!?FYdd zPU;$47r01DclVEA0sV6q1c7_jC4%Av$*J{DdjRD8x1c%mMU8m-BV`SNc%J!V7`8=j zP@eHI9M9$*qF@Z$E(^}sx*U5?cUu>k4_n_Emv!fv;q2iKmM$6#MICZDCk8R0OeOvOhcKPX2pbxLzv7l2ZXdGiZoRdtno>cvk=1ps$`a?zb5<{Pl`^Um*o z378gR?)PA+(_cHrl}C@ClT#OJJvcwx_kd3x>*TB^dyFK|v9;%26Kx3~K{|=xiM#*seG3 zBoGmMSyRj05A5|Mc4>i*2D^)B@cq}X{6_7&aEBG+V!KYdzY>gBR)RKY<%$)c4XOgw zYY=@B+UMBAJ=U0IOu@x%9WNmM=(xd*MHn65XTIasty{?NZKddIX>Enl!YcXD^UunE z{PI_7Q-((CY22QM;MxDg_Cbuly}ezi2=SwT`zaKsQkBwc-MY29kPux&pid(|8wdM- zd(Ee$*X6=H!?2$<{U;tcV+OvE(hnjY?JrqO>?@rY z_IU*4J@zEvNx+jpR00bJ+W-BR0NM{9m8%wLFHHc@o*-*;vGSV}5I?rUh5?8VjrpZ# zC_&n~VT7^^zn%$c>zS0EerleNNe_P9lE!wO+Ul61NSZ%RGE(CtH*;KaGRCDKGf|3j zQ=}*>8IvC$C}oVlFnHdF0JQgle&*)=2{~IkDu=H?lMGvQb277}x@ws`y?2*vT)#?6 zmgGlY(_U$Z;@r&E=~%zs`TZpUmaWbZq6JIp7&?z)uVj1YpqxEdBS%i2hHts+XvnK5*h-Bsz$)(PFR^ zhUP=KyAMEnyZG9BBnbnnKyrd?+O%GF0}$P@eVYWKL6I0g^hkkrldtGs4$^2alU(3u z&YY1?ed<$lQj5^P4(#;3r)pJluxOt}2fNX<7IZ}!y+eo1+dC9}B-)wMaSx&+9_P5A z{75Il$wxs!K?EG1DG1Y>Eq(%RSHaQx&2N5FNT)y}yDKoUDJdz@xMzyb?Z#?tYd_D6 z2HH`cv0sHd{<*I?dE(*Dg%g7H(7CiJ*n2&@>XDWQ{F{%NC)dMB95Y`msw`~==8K;G z=!aRtKc?XZ+TGX8tN8&VMmt7;br?IsMsOx=2`5yeDB}!hqY*q!rj{Z=UPiB4O(q#l zW2Se(;|Dw3livr6VM?f|$Q&WkLABegP^WmG;l}#25P(L&L56Cy6KEfRM(5=CC;-hw zsVH-4w8M{r-dYZf+T_N{%hs1j9_?{TkI$_py$wVEbTjcm zqh8ZA3p%{!Gq+#spKkooj~l4BV7vwAEeKD5-n#KjcmC+kIC)LrpK%e$ryFI(_zCiG z;hS#upgRvMU+d1DJI9Y5mpAvnDW^`I(ggsvbzD>|FE7{jj^KM)WtC*3J;lfu03o zfQAY{yVe$tbNSuP74@7Crw7#UmDDl#r9i>NYP7dQqa7WX#G`%6&(4z15@_GCRm#ds zWel02MthT|(LP$cGg;C$*;T7+k$d7o=y20@~~yQiB~N|N5hUL%)_PpL^-k*hOl9c9TDM zNY{MHynsGrpMC833F*gpB_Dm&D)eKV2k5)unf*ZdZK-BG!tx&}$5_@JCzyT`@2&q$ zX*ptWWx&YA#OGYQp3ZjZ0qwI%#&h>1;7P!fz%&WW2DB&1u&+o`OTZJIk|$l5r0zd- zT#lbU69L*cK%;$cwNKXMk4Q?;FJY{P_hW)bkiDZnURt~3@B_fv8z)@@@!%{a*DU!= z(Fw3k*UkYa@U;7|T{by!Tmt?9aJ7d(B{M0-Fs@nzE&1GxMDS%MNHBnjT_8=yeVNiZ z7%#O=V{!pTp-$ZxQVsfo+&tN`VT0`2u?1X}%b?w!t(}cY%GHTzuRKi)iW%YF5i%o=g!NqOBbaHhVh1B3m_>wT@6F|(^Dle*)i7V%JBO zc-+_10)BuTtQ=xrdFsR=_UY{RR*RGa?FWsczP?_Kq7vLHE-qHEozw~hX6HNf8*)7H z`aJ`*+mDam8otHYe7ZkDc+k&|uc2S2(>^$_HTMbM2;;WLqQl#OGo2B!PLPlW%a%V* zvfMzsZ9AA{c!QP`=t=-k5E!OkU9`r7MD)J|E0v$w**eWhtirr8?=VwV7VoB#Krnk= zd<^ao&QuVwQQCH5XybO5fIHO8*KDax2!zM~5Ws~20_~VA3xM`iXmwVUIzT({1+J}9 zRy?dmJ7pbv*xax_X}hj|9FLJYk;Vp0;rLDn2jRU6BO#ynGY0Q?_7EpJe3Ci1h`XK<$_KEMqvjxftx<}jr ztZ?DSYSi;=ubEf+BiQZ^&v@yF?!0#YEVxf?K4aH_&*PM4ixgQWPoC7ijD~|5C)+qK zFmiE`b}E*wTq{emOt7eS-Fx}s19VMnOu;w5?Q%{Qc>@g6op zbW2&VN!Aum%Br$-sjMp39SpFe zb6(C~x+2%0McxIQ0`X9aqDH$fEd?6w_*Rp#qlAs1wjWGETN6!#?Z@H|Mr7I^4XZ%= zgrs8bmkipHA!@XfI);XU(SGG+8K8Y5?2Z&;u_zfzFGJWFea{2h7cctQ5bR6fHo+Y? z*x@z=!{B%B-IvDuEwE)#ELmAO+QyjfkL89j2>TPKKQn!c6RFk@Tx)-0>xFaHMH<>e z34!yyOAa136_1ZPLbGK23u)CLr-MN#O?HQBq z>grbN!|v{G%@cFL_MCj~nP}5fumj6v5wu!Z`0YjC&OV$wyE;IbXzMNek;;lP>=wo< zs;QRRZ;*Sw4cg}f(Anp)&+O>vR4x1#fb85UwrS%A`Pj$)KyJVQJ#8kjU!(Rt4bbzT zj7T>_WAuE^G#TIB#zuMh*RNu?QJ#G6bDxoQYu6&rncCk{Q=ad{`01a08;!&h#HT_H z<7D~=4;_L{o;K~js9Decs}wr`Nb!VV*y$G1{Brji-;d8@(W;6Voq z`Uh`g1`QSqrzS^F--z6-y^VT&Ne-PoEqB2k*bf?k#Pk$N&d!jeV47<7C{O$U&)$0l z*KwSA-;ErJKoS4}FaV5VQlcbEvXW&>vLuJ~I&ZpoZ?^V+FZN=$YRmRkt*f@a+V`z` zzi*Rm*>aY1l4V=LlB`UMViI#s009z2&iMYnr>D;u9GrtdQZmCdc`!3Qou=oR?x+9# z@28~<8dHFJAt_^PpnOLDD2t4jC0{;A1+v*A`Qc&NTSR|>k|TeZX~=qkG^J53?H`qr zHrm$dO1pbqu@onnEp%(wt~NIN<~ugKhQ)O)`D_Bn@AObtcqR?aAh z9WE}zEQu?%c!HNLU1g;3pKHaL+trrJ`LA`AoX!-yQEKyjTA|ZQ8@)aD6!)c_FCQM_JP8 z^pOM4l=tj*fCYpgqVIN5B&X^TY#S$B$!(4`7d90O5HquJI=v$8a9v zSec@9xW_eh5`Km2T_4KDXy+ zpX=@$a1G6i#dcilZr^mX+VizGG4Jb;r%v3pSOc-vC+FjZFTY_1_P)Dkuh~1Vl8gZ~uMp7Q)Yxb^0ND%y_{+rCu3fv`5i#4z z?BRz#ESv3XtSvuy;GjEn_^`}?9Z%)UBrBV}FI&1ya-y+OafuNRy1RSa;iJbSPUB*M z_qZc6g$a<&-Zrf8d*J?iT#F`K=V|2>`W1asuT0zQ(n`-Z0pG-@55n~*-f^|}W$I(@ zx#w>8v5$RJeaTJ((qX8>E-zCbM0m`z9X@o}!OX`@4s}RB)ZKl-z4F={V(7QH&wuW- zB2TSX8(yZq;)3=}+NS3{YLf^|XcVb$qkn2@ZgLwm?&28_9z5t?difRGZ)8OI0JJ~& z!3W%3ciyRb(jJ+uwC>3uxcDYll)Db8A~`+y-q5Rp#1_<=8VI z279MwS-XbZgBq)$txKBS zLl55XHm+aimg&5vdY%p5r~(EbiMzgPzy|VYbovj7a9+EU9Xo#7?bH(5r(b^29T(8v zJ*wsSLbnUVP+&7u*gg5$7^+ae0)bb=^+}j!sewpjdseb*3M_x@zXGDH=vtR)H{n@q z2Aq+Q1{+$x=>&_pK`C8BVr`6S31^iQ!V(R(^Tl>sxw2K8Lfs@#;8wBbw2@n>21f4@ z&`v?ACqP($_MJO-x-Wg{OSbuD`XQ#C<@%mTi(hbr%M~_+xtfjvT;iDkcfzxotVN(v zc%E=C07v1P`-G2Qhd7t>7=I72ZCDly2*p4MX8U80J!a+6?fDc6e zwmewa$vkJk#@Q%D!2p^94hWF;r zvt0+-NQF>z(xyySa{EJ;_)SflGQ@wWbfS}RZ<4>#w3QR`4EF=D4&cC#wh@p4pdOHe zWAG0^y@4N^*c}ywX-D=F3Hf|WI{RwfNAD(4wk zj_DlAIxKJ<24EuqEq4p+=i4Uf`2{6fA)0TK z1EWC5rP^c$Kp&>k;g z&Z7BpO?UfRx~CTv-qn}^?c)Zt@0A_$!^cmGly;k|tWcX_t8M5%(*5S7Y6ywM1R$LH z96|u?_arl0KmFM+41``NBFFj->-1h%$wbY31C?p#O^_6YHXBgV+?L$2H zz}=hO{rBCY3CT^?Pr)ibARzx8t>A@O&k8XkIB1r=Q>^xF+jqDdH>{W0m`B{>k3Xid z(I2coYZe&p8SOF^Ceq3uwaF_s=+DYr4E>+A?dk)$w`cEuO)#u;fANLS%Ph`%o7mo| z{X<@S@nr+qnG^_Sc`DUEV6Pt5KbyjisDF6rr9WCZ+61V7_`wfquaSpjT4}TOi#vDj zl9|u9-N8dgY{G(7jy!w5p0!1$mo{&{-O4#nlPF`6j%XE_?N6rilr2n#UjnpeR7i4} z)Id@LNe$$#fh<7#IE?lZ*I(S^DrGumP>lA&Vzj@tZI=P;pq$Hc3g!)4-sls9Ydg{2Ix z(m>;rAA3xl^(xocP_I17{J>2bfems^jR-Z7Ruh6xa=iL$AgFshi2(x9h!dtk|InzG z@{0w;3v|~4ep95( z{;q&_Wx#*$I7(qbQJpl%5QB%MexjpEtCV7;W#$tCea43d+@J>9BVtmBg5m1Lb}QDV zP@^M*Vsxx#gaK} z<-1etm}SdaY-1-_HK|R2GYV;<9rZNvV8d=L9hqYEd;}jgJq^Hx}MCvWE-z zEkuZBcdmjzdY^MC@}y@(78E&EjXDQt?-9_>WWHwc4QO8`Mtfxj(C%Xq)5oR`J<#s! z)Z{SKd#ZpsvGd>&;!@B4JoE|Soe;sx5OG30!h09qC0Frtu6;b8F4yU_{8cKv0(t-? z!{1*{`a9P)nmqUcnuH(i9>6+nP4MFw{L@F`VE!h}jL(ci;R0w+8Uf7b9AF;co^#>_ zFrVf4tlVK^Z%kzYx)Y9a@_gYL=hZB6i(5CiC97|Cw{8A_Yg)QO9AEYO<2`0NW=TV( zHp*=f(0<DQmIpwey~P`}19QZ-F+)6<8|Wxpnypx9Qef+@P>c57f*O!BU-ez$Aie)rmzZSI-pUv%e(2Q{YCH(@MxnQRg( zxUftllPdkR!lytalRW7vLC>}RBrZeYJl+IRg}Sz;(M}YIHiGY86Ki7wgKk1h_K6EU zZlLp=%hxwtP9v@R1v=K%&Uc?Qpk3f8K)Y5a4_*||KGVCT@ZkYw3VRLQ=bc245rFpI zfnm1?p#9iMcgJno2MUuaQ6R=IA^fyYuR!TqjK`P|yZey)!4H09Z8Puk=9@MO6!&Hd zX@gVkvD!h#Wj(z;Mzlj-V0J?UdG^`o-GEGM0;(^pTj&7n0mEU9zxvwiX2<>3TW)c; z-*KC5x(YM>S5N=eR$W!is}g&CsoLQ}GvjhXApVdV=sWMcU5xpMEYE}LAK0)ITk5M< zuXM2F=}+iC_8&N?y}aIWw`rBod9|R%P@^zreoxp+m6TkJ+<-=F@-f7A{<1;QHRZ`;0|DU-I6ll^f)V{rYZ=1?lg2 zrq#kP>g(%e!OE-xDQ7s#lZSIY? zcNozA?w;LBQcD5zhXrsC`pp{0WutwpLbJjZ8srwZQZXgwYsqV!1{)1^4X$ZXlR)-G zS{}7Xv(WXrFV?Ww!7$nf`T>EuH8AS1oynPnKBEE1nU1q&>#e7^ODy+pDP*!~DNwYy zu*5p35$$w2G+v-zp#~)dZtbd8_XTxoE7ZBL@k*KO4#MZ78{y~G0j`73^fi;*z4~e( zt@269w|DN}HctWr>|9s3+bagb&!73N+pcAIr=`@5%hs!)Q8x}-U7$J}L&0n>7Rwz# zpjbP{muMx1*)$N|!T^NT7}5)EFhSZVj9$PP&;!Eb#~?#Y3H>-uXmC9-AP_>!c?UJ1 z9@St&yY!jKm^ytgrAm8T_Jc7UbEiOdmI<;+P;t?FXQQ36;{e)U5Tl(}vt>BjZNrmz6#rsW)JL&ED;GwOFBHOnc z&V5|c@%g3G3UU3B{0NhomcJVh6Zgq|o-G}phn`dqOgk6aI@so6!UsS-#0`GrLZ4~> z6gSjOJPkl{mgWPb1FrKUEll3fe&NrNaQFkz9Fr*mOvb$V=9@OLX!%6xhdc_3v?oi= za@V}-M)#4&KIT@f-Ixa2#b{sBI8XNb8(ddsyLl1XF}h$RJD^;RIDvp|3)n^@$OBQ-_V-q9rSP4g4LKQ288kbOko z?YO?vF~CHzh4VEzRwUUiQG!TwSy8E0ku0*!eAnHu+Qx|U^bHM+&DKV{&p&7RCcSFk zCQkCYmM?fWdOm(In@40TAE5o+10HDKd>f2*fObNtuh5VGGdcxN2Mak63!we52iny> zH>wR}BT&HO>gp=RArILlhoqtx#<@95kMlfh!+-s&r?u*`R5r`&-SXuvX6t-V8-VZM zzu$fJYu_-lE+6>7UG7nV;Qa#Rw`e2m|M}WC%`^;5_nU6I(JfWGOW&}2_q*=7=bm@# zMIQPyP3EW?Y?D@ib|z;(_`&<#P1=Z+z6YD}u*G4=!(PW+%Oejz%Y9;~g z5TF3Y-w|UT=053e+H{NVwHTBAsK|obwrv+y@{W=IKK-db*G8t5W>1|7;0{eRt-WE5 zTP>D9EPBk;96Eg1%*ouQRm`{CafanIT=jUz<$5QfcrJ^m*wj_{&$kH6u*)CJOSEs*G+OKsez;hk{ZaU zfms6WVzj^c_D-|W{;nA9f|CTWYxnvBF@9y@h0UJEWkWJAzg(tb3N;J8z}>L+2J3`c zTUs46zU38SxEIUbCibmk{W(NM24W}z!!oVWsbz)7)cNdqcemSj@PIpd{FvEME6@l9 zUK!o<_=H#z5QXJ4A@+TR*clr%GyRvJ{j|+y*VM@Vpz_KFw3EVQXdB8HW*rX@+c0;v9xUcAPWN9wq9Ziqz)fZ0M&5@ls@u&!8=& z9*)^V&c>J0hWDUjJVDjlEMC!UGO={$RxhDUvrC>(Rx5LlHv0_TlaLo#V0%x}5aQ8w zJ`>PhNO;Bd5=0{Yh5PRZt%DyDK_D+_X&F#t%g_F#?h}6U_vbU2{H@{_#Unx%m-(%S zvZeFS63M)L+VS|4%ae{5FH^Sg@%!mmxzBRtlRF0F)^y(;@(X2&x4rQ;m;2#I+L*`s z+0TCFo_z92Yv)ckIYP_uRA3 z$=2{;cdETh%u4~^d4rnxX0u}Lu_A>bKOY;o+U!(~;$pGam$$YUfC6yS)L1Xzr_A(S z+n)%8UE;%2s@VLs->|K==yfMgwc8#tJ9cV=K(X@ApYPPF&VJu-p!*7(nqUrB=IEHr zM;~6dZjFGS+XWWgCm^drZMfLTF>x{ph+UIw;;w@lK(u)8IwEVwPo8n_NUolh35NTb>lm@#CbYZMV{l{Ubu>O@(K*8LBTsT<$4Xc4uEi_FLDWFYktTg=1(k90Bcn4;~ex{gk`y zmYdW@X;V=PLGPx1E_%)8mFtfZ^}#~w9Q`@=%Afk-k8C2eLCoy+GUd8f6DVv-?fch| zsMn)xEUv`Df=n=rnW;wL{35MxD3DxUkpDjEu3vxRn+CMsefM3)HaDPsi-7j8 ze%*ca@kiZ#_uZ>aLzkFt&MHpW>rZ^+N#O!o@veOUMx}@E+C>|COg8Fov~kwr#m(w} zCanKBARQUI=k4uh-HjX9TOQx~HbDD1n>byfv@vyd;>1ZK1_FWu>|;^}eZT!|o7rLi z=9AyHO(;qnKmD|s)xoa( zL$Y1pP%m?4+BEhLFTQAY?a^uOzUwXv>o-w#N@t$|{4m}zJ9@_*w~GmX$7FpdRKFdg zmu;_ZHZR^sPJs4Fm6%*4HIURmQUlY~Kz5*g6w@(9jjn3hZCYknZKh-1*yrjxSwvbrDNyLcSu1LBSR5T48}F^s1W<&rgb;C|Mk~@>6R=O z6JImP3`E#$1n2Yg=XPysLOgd1mi)P@YXEsjzhnO>ykq~Kxq~v*ttG6x_e+^Vwxmp* zkX)T=6SJ)2oHjHQ!(GA0BsXIk_@k5+N_NZYYF+7qYT2}u$s;j=^0ax7fdM3~gaO(m zY#Ka_%hsycI|A4zSk^8UJLhAVi;-OCi|NB}Tuk-~vFEFlUab_}h6T0S%(vcTciFPV zZgF$7u{qe}FyHkFXg}k|+V{Azt~Qx)mH7h=R0azdI9I(~8y4TFW$a?P6$&VYO)nRK z3cHxapSd#Hvn4s#JhP?oe)`dV;6k}GuQSWSeE=Vh#M!!atFbGw6IoYRuYrZ^p-QG; zRkHN6wY634kTx5Wyx?G9;sA<*8JUnK>4l#Kn&D4~r_w7uA9sc*b{iYXDE2SC^pcfz z<;qp=!3RI2@@nNo1hmK7XChHczNY+f&Op1q5k3=sb8|lDbi8;;GE&m5_}y$RK}L)j zF5@NEIf>(VPj@$lTw6(@uX_v6=`$FD<}Z21Mh5I$UoI3cZY9gc(x_udhM5Yt${{q1jUGgN?) z;F<)2vl%MK=9aZGO|e1%;zCzaF<-3RdE$%9+>7hA%}|@`%H7K4jqd2-1Ma!sKj-%B zJLFEcop-%5ahO-YWU0(usLd^w&e)dg9}S#5=lRF--1F+Bx%woYUL&*lj8!{ z$I)?Ro^e8Y?wBT}CRoWSzY&p43N>CU*5<#(GTS9)miFr^H=SeovKF_bd5K#peRqXy zOV^2@RZ*dhfAw;D5}^H(MU-Yghy!D5544YJRc{<a?1Fq9np*OP2R*T)^ zk3DMk+yU8H4YldkTdjPs*J&sL!Vd}XK5_D-<|DedoL1H`6cZ`pxP?C>KCG zdmSy4nHo&vtkE;FlB+`|%jk=q_~w(Q|9|20pEbrj;Pjq7dyLtRnV2xK45Ph6`-K&1 zOv%1nkgV2f^V47a@|U(5YNdeokA3uU)lGwe_0PZXg4u81r?N7ULEX~d&?oNMv)>&Q z)4ij!(|z!P`&1YA32fg?RTz29PA2_{ItzP!(fOqN*)I~HJ$t<*zDW%vHIURmmKw+c zv}?KQXkMx7FI?oRS_HHg)J!rR6M*(gDPc7Nw5tUa(g`#+HLHVLA{*>YvZ*G8N&ZDz zc33Px(U>-|+(VNd^|jXLavLVFEpZcFXi%L|ua@hcm$?sSmyaGj;f|d+?oOULsij*Q zc&MWsVrim)%j${>cgu$L?r;9$b2jKHSJ}wJ1MMCd^F6ySgwLP9p(Nfv`Fl0j0P34* z46%psz?k>-@0y+H8DI=(5YQzXcPC`4{n+u7?kEfeF&X+KSH1mx8u<3PA<5RL1{ir_ znwKrC)pFWm4MwyqJ_fWim|^oiAa3xQL4lbgQvSxYY!S0D69QOSN~^?Ng_!X3v=p#R z0Q!7wT(+RL+AYvT)MD8(T&!j0&CQLPoT@dJ2}+z7Vr>-nKG^S&=pVdoj zl+QITGn{$O@=rVs&O;s{&2T-NVir7!!`` z?b=`oM#|>Rn`JYX2}VCD6F_?62BtfCGWi2op6S9fW%_d+;!(YX3t?yT{7eMA_~MIZ z$9SPk9H5A=S+m;8O4_6ucf7UmRdLkkVIG66_xxP?!q-hh3x46~L(cYZ$SZ^o z?Mt{0#}JPD;hcNnnzoJda-A!UkXATmrh|X*%S?kdm6bvqfBfSgyWjopcW%p;EoPgS z2~KSO;sDtD?g!)AqBM8%8J6``f`~cY;1DT7W&qgRWnfT1p}=g+vs4O1pRYD=$>JquBNsL_z4c#IZTtN_!_bX%hjf>8 zDJ?@wNOvPBB~pWwNcRBJNJw{g_fP^uNq2WYbKRfs^9Rf?^V<8^=XtEP-s|DB`5dr_C5Lf#J0|h!F>dqrlvU zLR;KlmBm^H4Kbu%G~N~99B1M!*++U7Gwv%+xnxEj9xc*lIiKH%6$Qcscgd_GFev)9 zp{=|7d$X8Po=4)YMw{_!URu>2`=cNCdMvUzMzb$x-wusJ0au@+R?p?~zt7?h(eMz1I7UQ8=9Io2r;deSD`=-d=1{AZOkD zX^+1_-$tHN@NHdo{V+I4%a;`cBkyU-I;k1^NDV>tK<&5AlLQ=5{%$bFhDDnw>^Hhz z>g{$;JRaZJB>z_6yvCtOsYnVhVNV_J{(zYf+^9K(bG@)w*Gf(R{ngxxd2Emv-PHrLa?MQ!evC7A|^gC=f62X{LC(p5Y}< zk><;Pw0$iZ@$Js&y~VWwQJc>Q2jZuM#yf{YAiUvZ{fn{rFk8y#vngNH5-WJkC}uJ63CV zs9W*f&*^ZaVA;+6bd;P3Cxm-}_dfe)O*KCpi}%%cD8K1i)M``T!(xb0#w2_r+@^wv zGaaxrrT?Gy)9YZy4vS6$<+bscmLiV$vM6=OMagyTOw)WW9W}Bl_HBDmYlNyz;Sm{i z#ru__&t{HU2*6FTlo)}d$tsT{ALIXqGM0!#ZlCCPr~f&|z*}JMvcb=!_u@)FhL0`U?~RO_oQz#0+qxY zPUZ2AZoM+OJ=!ideS%Id=ph?GVz#06+V~p3lbI>~1W-@PRwI!-{eEO@u0m7jio{Xt zPmXyG*PAdDJ&wvY6Ao#8=8rkP!-?v{CPJ76LiUuj4lTLlN2vfMvVSO$kOP1qn)D{4 zfXQQ;NGh%d3ffm3*>Jo;qk`}JQ}+l+?;t2-$01+h(RQ5b6-^$QakxEB98I6n z*k&sKo=m+`gOKX;JF&LdPc!2nOU1rVxpYmG-jx4FuX?;jdp^-R@B}6eP&*E}UGo;` z3FFPMXfcyQEx>bTuji!=c&sAgU>2Zpp>M^A*5iiJ;4qiAY8!qZ-AQ|T!-Xodc4#>& zmd`%JLh10e0P4mQJlngJH})a+=Jr{hWd4ul7yOv=3nv+$63F#An~Zo2G2c{@ZYxIh z$#7;Gc>P3$JpWuJL!XRR`nWJVg;S|L11d^>p7E=JIDjPJ9i==>W2Mnl$wKJno&I{* zX&28TpMa4~`A5C^BBp&?Eu>m>6| z-k(+i>*xDL_~Y>pC&d_2QSbmKG{sg3p2Ab+)#eoXM_GGH0+x|)`v0>4e(Sg-=Dqh5 z{5Sk6FgOCGTKK0jdZ!6}E?S2Lv{Oq6Scgw=spi469gE^4WPFC5dJ^-nF-5Fky<*Pk z0!}Zz#uOCg@oYJ)Z}4!Kp1}pO753FS2@oOytQv-A`kfn=4?lGrF=u6-kAUZPG9TN@ z9q3jh&i>_)$Hw9)?X=N#K9vGSaLW=!JVG(3%gCe_xnCvd;*12yG$&<$QI)Z$<>Z^h zdeiiw)YLwFbWq8K?@p(>^!69N+5X3)NT%Oe82Yp+@fvh*IcFLMT+X`hKE+*&{+ZmK zb`&a2*ehWA5^XI$sH$NdAT!bV@{`!_V^rA*KO z!o$O|?A(A<8%D z2zASXUWVa1)YZsb3m|Qw!L&{U(TJU{7@ zv)3}>1(r~w+Y9yQ)H|Q*f0~rGe;q6jL$FBiPn7PicYP$j?p7`YbRhDAOJax);!ly+ z-boirmNDK>t=g;GbM4Q;W#@W$x!>4$-2_T=bF(aoyMElibH&q@uh6ers{2E`IkFyg z7OB0&Xl*~dTuOrh%d9haHSvF944okk7?IlS@3SLCQ1YBZ4K!wV@2$oCPP#Teg*l}k zt<=flTtk!Zx!exwoQh3scpMxYdw*Efu*keiuKc#xyJ@HDlYA{{Xb&Elih}u-bX4M! zgy6zT)H`icoSrir#H}+_!%*p;_KQf1HVhV;!9qKq2nH)ueYDEoi61(dMy;b@>?|e27m0o~$J959Sj>HNNN~#dbmG2a zO66h@RGs+al8`d?$pJ?Y z|J~V9Ch>I8RyMDQD<>gJzD>ME4v{>O(|UHL1&BZf8g&9Fv{yH~1=-+7^ESrvD0Wwt zwwJYy35^F${@{;LCOUUVJKt;~E?kM<}$`ll3@)GG1!bG}ZkoYgMoP zoY=CWp|%$NuyIU?7s<(1cEN_NsglLpf3%Lbh>p5k^G{XRh^QwA8`{?9of4@cRkvme z>tkYx{9SNs_=ptI49d=CA+-xuX{|(IFHIE6ujI9DyHFi*I^VmBb z)OQAv9q!qmZ&!q$EO1Z%g!ctQH6QJ_yuEXhn}!gH^fG)me8g zw+2b3A3|>F<&;=%!wy_uEMjV{AEE9~R}}%yi0-oy7iZ_X`p9c)ScYdkm@;~LweoDE z=nu-@!vmMB&kxb=5q%}fU-;lVJ$5cdv7b0H^h%g-j=c4Fri>n~2Rcf_Luwe|JTahF_HQSwA1bL~eM z{ZU|!PG6g3+f=Ha*mddcR)s%P^4F3h@4!?tFy`cV55vn^jK5O}4-mdkl&EvGh+K>4 zV|$8`IZ_vaT=$Jd;LM@NT(~!*~g&A^Zza-h$2nkz*bPTM~S;gfO z7ux*_nRmkS=T_M-1Y;Uce0O}gU;a3I(4;)vv^UgdlcDwEhgF3B}-@{8h z0e6nhUoq4DmYkQebquB!`93PF*qkeDgj^W!IKP4n+1$VTwbzd+Fti18V-6Ym5(hZ? z$j)^3-hu8v0i}BGzcnJKX@R9xp5MxpYPr?(D`EPF3F;jH{i5Ka&pXW7;1WaDK4q0; zv%iTyi7_gZ&_Z_j#ZYNPRz-WVp|Dqjnt?~lLWZh4U^Jtgw==$M?ok%p#3aD;f%OG@ zfQj#Sfs}ZBfw1!?#(;`M3Un7yLvIaFX3=n@AT-MP(5|pVAu@7OMm^HnpX;LwxL&%Y zrutG3b;xIpiBN7XFV5svQae{w-{i$@3_IJ{&WaBpG*pT$PQDZ)A#}M}3wdg{Yo-4Am6@cJ$f)Q}CmRDX zi)~_TVZ1n`#h?BB!%NS6XdR$Bi&x%QBM z;1VL4KCYA2?M*IPM3u&-LdC~)8SK{-$w9F3YJEeBk|9uXVEi1VORM>ojJ@r&p^R@P zEsRzpbEhyS`Kj^A0aTLMZ;vcce=@ z(l6d#C5JlPHW<#K_~*<|i}HqS)yre+ z!ieJ;HMnXgfoYFp*ztHG)qi0ccqI9bUvY+;w5ih$&2Elm^DRwDP_aylpE{fQI-|#$ zBbUyS>#OJljyJUt34VnpeTbRn#j>NCw$NkC(=&5faKEYM<}mLhwU8;`LtfLD*+!d? zvNoVl1fUaP=C&`i=P;*EBNsySYXUrl0+5{oEYl&^J(3ou4h(ueIWxLyjobH_4O%ij znVb0+hvWh%yxiGwwfe=PrbmLkub`pxb=^F?yG$K0ZB0iw8 z@3TJSA)D+tHVNiE0c=*8ljO?SsvRAwt@E;5@*2P7(Dko&ArN~N`4Qk@l||c(Qt~4r zBL9Y;B*921Tw|&zX}t8ls3c>DH?P`LiC`;I z|LPA#Hok>n_F9{>gqY0LR?c%dmwr}B-#4;mi}bE=3stNg7{3dnDtJP2>u)u1K~`1* z9zF3>yZvhfqg9dbE2#b$T*|65^GCK^v;D)+7C_6ApIM&q9Oyq+pz})len@?}<>WZ2 z+?b6}PnbfywXTlo&y&QEQHK(nzqZz;*XWoKrn((sdEnyr;PYvkOBmB^h0gN^$6>?4 z>RL%?yiR#PCg9%9@~6vRg{+&U3*hgR9nX=Mj^~F1q&jK#3yzzGpRe!fT*Ocn9ugQ3 z0o48iXNn$b(Olv)i!#D(Sv-H(a#7M--haR?zLRRp9qx3&=7aLFV?N*!qA=IX3EYLr zCgVE%u5r#JK*j9l+k#Gq{OB3U1G8A&zW+_jNi*%srmc|4ZT@KcDU2Eku8#F@$H%C9m<+wi>)+3a(38s_q8;uduWlHSLqgay!1uDwE!f|{=a{9Id*7YZWS$)2uW)MBuEh! ze*iDNj6O5d{8CIch$>Ec0*g+40k{LaE*=s2F)p6%`2M2q)Cswt3ZX#6eB1&^ zRJ@NTZPCXZDT-v7* zR>v5!Bb0K%idE1N9NXh=O1@l|QpmxF{zb^!<=&iKEuvs%PRsTQpQJ-0}>bb8HrHRo>N^nq5=vs)-SxG7?#%R&8mbU#iCsVP|SXTBlvPkpUi z(>M0b^q~P#BWppH;Wd10ZIi8p9C%} zA#2XnUbJt)ZWjebmK*Zg8iED9~oQ0BrJE^!5!KiIrEm8I29rSY72yl$XCqt>y% z_?^P@h5^qq|FvR_VH4h7(|!`_Mx2AH+2pEoT-m)g#YUwVMS{@$fGsTnmCNCmCSV& z&Kuli*Kb2El*5^19`g4a6?pjNnVz8^`xruhYR6pwfDEFh@B*ZiO_V{*hIf z5Dlyp%iSrGfF9gsvw`;eR6Au*+cl9?cv+ktyOZefw&6DvRDU7Cd!bjVUw*+{lJ_A^ z3?o;WL+neOjQHM}^VnF(8t}iIiqhMO4Owe!d@lV>;hRVSe(xCWJjG$%^Fz_`qqm%Q zP4YvT&T6YvCychY3oB6B9G&2=c8-!8G-9+`lq<{AC-*Z7Uln|EP@nt-K1k8REicJW zB(mls7OhVIuI{9|NeYt>2;A^>ub%pa9vBVmwXcqfRpn>wU5WnO$q5~%S_ zomjnek=+xf3 zAlX^EAnWQ>x&R;C%)gE6QvDpl&7;m$Zn~yqPr&VA7qv>fV`FZ-r62ym3&&FQ|G~MH zCJq~SWBYRG-ITVEZUrn{Y3}!(a#@j{FJkvoVm9Nsj2^^3RQ9@*YXJ|GlER|zx^|tv z+I*KsXACKIj+m{1w~T^+6r&@ig1;i&`Lw#UrH#ozZJd3G6%tx%o<0X1U_K=xxHmM{ zQSPhx`u6FX>~S&e^L#&Q5dT8>M^!75egucm#P0}a?@88x52(CD(r3uz`3QN)s_^ge z)3Py`N3Jc7OG+KrUsdcq^oww4S;bB<$U;QxGKN}m2)sw=hFsP+??qnI~6_#>76 zZosuIZG!~tiVp?kmJuERj$0$Eh$Y=1KAaU`J1bWA)8a6FV(dCz_93qSz=8C)DgBM7 z%*$$C5)x0xdD{Gu;h|60BP(8KZ}-owk)^yC-}!#RNUu@G-&^i?n^Hh{*}DYk|C2{M zogC;ub|<1NI6uZTti=lOr}+R!5ys3gwFK%H>k+mZyv&)=0hfYLR#&5c#B-4KYpFB~ zl38e6_m_*Mir=ZWCEXfTz2RLp%p9X+l3F8!A=U3hd>1It97GosSq@xVVTO5R$(TC% zgQ{ClG?+OW5cRZA;ejs5 zjYxsly!v^yspBBf%vxirG7ufjF5vlYXSwZWrDQAfhO7w7bri3Y8bAqyZrughrNz zha;y)r|U4XEKTwQ;zqysyzTPbFM0bfs9u?NLKY4dI*o)}B|e3-WL7qB{2D@L#?a_q zB{)E-%xo@nnqk^ndv-s0J@?S{vO8%>;p+5x-~%erEv3tnoqh7~p{A>nCBAB?CBn09 z5$P#JoLP}Xalv@-n?hfm+_!I2B0u$jtQ{>tI-}->c54V<~X<&2IW>MDcHbog9 z7v$Or4nkNv;;Zi+mr4V>6?q?I8!nA^sxCx|m*6dJk~Zoybd}YNiUeC>@!VMyUtC(- zXoF+d!GvTpOxKp;<*O&#u@!t$6NumOkh;UKhp$*#O=5r1p`K%Lx(65@;eO_Xppj2c zP`^@o0DIZ&6^*eZGm)bt>xsP>VT^K>7!@-<>sjL<-{qaY)eu!=?VcDR`Vu0M3MPS$qDoml@Iv_ybDktIiwiuTW{yKYk z6CjElO$f={@qrpt78yB2XEW5D?e>5!D4+*_0 zOIC{n71@F&cT8`ChPJlH8dP>Fg#6N~22KKAe(}xnh4)TRhiXUTP$-^akG&5-bmYR9 z5RHj@WR+(~TPReDENI}>W{>o^&;9!JxnGhof^Ct2{1g0T`;D^9EXon#Xy9ooG57iP zP#4@M>VKJ@nIchXMa_yEc+3d6kVIM4KudGV4#MH?JgqZ2z>B)v;?<#xegX@IURPOk zvg`dhsrqeQOm^RpWc=7YWyX``!r`h8N0PuGty9#Wz0A@6? z)bcdEkFRO(ey|k-)&NHpt>-^Og1T@;USeKuV}vvTHLW`Dd4Ece$adVcouo>7LCbyZ2vi&ttqDr?;IFC`LxOt9XNIS_=esV*$W zvp~fEvqsc)gi=yYZqFc6sP1tPPv^lxa@eJQqCU2P>`!_fZ>Hn4A|S+bjIeoS4Wq$X z4*<6|HMq_q1=KnU%p{fJl%r-#w))p4)uuRDGf_O|{*f{2zRSN>=2xN`dPV83?pch^ zcA`9#@5_?4iJeEeG_til&$aoU`K)8#0Z@$I@pUb(gDz-|tm9;&>SGj_r+XeB@HohV z;AYrq6ot>(=V9gqRI9=RWJN|sG25ij_6rH|KlvW}%}C1L_->8#{i{yTFS^O3h*F6q zrLB9A)nsndX-N91xi#{=izZUdwpq-MzKcZob`9U-iR|;MD31 ze#37HSDiK0(nK41nzIK#4kfyNo*W<7?U0dEYyOaU?OBDC{lNxYyvR^S(OEma<+%)J z>4kXm9niMoW&3?Zsx>`+uQsLf-$uBk1eL#~*nN+O+K#2HC<4rqe!yw?mXlw2U0C+# z8kDK)>nUf$m}A;*Q!eAPGL8m_^}`xz1pyJy{4us5AVITUUuf`OZayQ0nVoCYmynE( znSq>3d`181i1H4{+>xvjB0I%Exh_LtpuK6a(?oxbi;IiR?7rjWp(Dx~<$+p39NP`xuYU@) zGl$%!1l*;3n;@)z7pM$eVSxz92oLj20C@4}qRGjIA8rC(ZjQ68#X`e_J2@4bn2!oG zzYVYR6LiWU`SW(iBET*4x?x@KmH@R0cnG!e3vW%TvJNM-WWS z0C4u!y8+^M>vp{4Z8&~^STkWDsoCCy=-4EHnRtJMcw*ANh`q}8!>zcu$EI-9Yr8~f zhuV>d1h+R5oCBrSGOVRKcb@FXJo3aEkL*XN@MHOeLz`}v7$r=KpI!rLnvWP7UF=$t z95E@SUTP!UOq=5 z!`dAqkO3-610y$~4-|WBS`P(#Ol#lp`n`g zolRUTP%P%>>37M11C^$V@38OuLhP`w#hn!T?^&eNV?WSg0IG$``E&s}V?3E0?{e(` z`}skUeB`}fBWlA*>t^KYJ|jP)iWwS72L`LDnsj|^5=`cpDrhH(qkNyP%;KhLtzq%o z?Cvx&@0#mtTh}=oYpqXmX1_$cFVZ0SL@d!2{_j5F5K#6G^Pz9Qh)8C*3yv+J{y7Vc z9K+?Y=5pAsJOvo_>r^~*6iVgJp0{})=r#e-eJil@)t(y&=P7%Rpa0+D59hDUjH;D) z^$4gofj48q$%u7i=5$R>BB?k>%c}-OeK}ICAUu;?uu08<&IH8DY$6)|@J*VCCsFiy zO~YTqy>*=|WJi}VfMgi$O~tMtCe-`Xi;F#=oIg9GP?>E|EX@9UI1#uIpl^wnasM4< z3@;fK!hh&NqyX_etOCiosTx3*ofLZCFdG0`sseFEIs#Vxy>?IOElUz`{aG6~ud-h5 zvQT$HU`tABw9}~N+pNb;7Sx%SS<|PakO3lmGbw8jbjKF6r5yMK>@@wlhBAUy!}oH| z^I~!MWpuPMhrN_y>iN2%1K|&+@w?On!4aNL2W5lAz-j@$o{KKe0V?bpv&sLiBhU$C zq)zelOr+rrDB!js;6Yd*ix3U2>{1^62(1-y->uxYNGW?|Hk}^@jkeFA%##GdcMKj< z*YXq?rp22wjd6;a@=;~E_U2M3^1=~>10nd1y_*!-(M7Kv52qC`MKwb*Ew8%T znC|mh0Q37cBm&PKA->s=b@wty(b};c{ z4myxR^j?x051LS?WOC7n5pQEguk~yH%(iwIB}}$EMkCW|{bSA2PS~h*g7~JuBP;Pg zv8K>0HDUw^xj0Paa}G7S;=UI<%wH|?x-Jd@RcQT&^%K@r6ao3KDYY8FNmN1bn`K@A;2h7hQerKi*p(MT(fp5cFIT3Wd zHq*zCO|}^KgjqDAYyqRG_urE0b4f?sKt+Zt6c4=5;p}ujCE1E=SLHJiD;{}WqgP!2 ziFW176dFERJ;qYm8Q8lj)lINKSRnuO*yJ~El!A?H%hQfXBG#{=dhAb2cuAP?0-wa> zz9i4c{H2hwXsq8|DkUhu3GT@~M5*X`D!X8DKZS zh^5%+By?@X1aNX8WBL`aD@)7oDK7JkcNGaAd*fFimHB*P#A&4@V2AI>LdFMq7$M3- zKawPx2$^&jd^4*Bby^xyYxCttu#tfW02Y?Q84`dYAl!U%mAmEVqbuYw@yV;>A;Sle zS}*(ca*Frz@A=B~W%jTH6l$3kTC2Q)v7q0vlj*ZGAa%`WS+z012)wG=`>XotEWR(9 z+q>(MMfDg6MdUF~Gj{S?fp$Amk++BmAK=yEb)uFU{jupw()!&c=j6v{^K5L`%l(1N z;Ndv!81t4x)!qX1r)r*AKXOOSOS9uaRiDp zcYbfPl}d<+J<=)ogbSG=G=l?Wn;GBKJtz%$U{K*9jzU2%->z{}I1HzVrr-r3Ev9AYe-bI19b z!)vEeZ3osPM1*gx-s?8M1Dm`i$K0Xn@iuzFdZyV`DI^#l$u&1U>Du63h?17!|JFJbRQ@?RRHBg<-t^BF z=pJO)o1+>PR`W1P8<7|L4}TDc?-Yx<{n2YZ(B)MgQEbs@WW4_M^8-B}GjgsnCx6lf zQ}pm|TWiO}%(%97)$1|s8zTHK{uBmhtE`iy zUwb2l!&iSdA{L^FaFzA{Fg=}bK7y(W#5e8)4;zswj~M%x*rLRbBypNtW|}sr{m7pP zC_MoNz~nO!wxyC$wzckjJ!(;RKWzr%9zKsiS!@CIkQ=it#wZbMQ`Su9428@y7;l=ERm1e)tvKI$H1z@5cO#<}G^YN+IAD01iM*y_{rY7;`sA3@bc zJpbJ&ZX#et-yQMQs<96X*hv^jfS2fKwV|oT)ab559NcV5Z9!;0eE`{ESy@^Cj{$`Z zMB2#~BAEb`kiL>j6}4DLNxyId!h6gTUxSdH+N7T@U99%E!>%Q~mOi(P!UPxdK@-$e z)s&kl=JE(LMOu^5fV;72IZ;K4JL9hzvm*J>UAELDTg1swZ;E%L2Q|CRP-aD3e4?=j zaI^tukxP%BsBr&eFZf>xrK%}C23-E_9g;nEhmq6E}8Dm z2_{(>yBy9ecxU`uMx4$~Q85fS3>k*NDrt{ROgPE%2f9Mp62_ zh?3^a>Fek~XKx`@A`4(Se?+0YF^W>yK+N>ze$IJ{VEPT1iWjKd3_0(3+~RTW{$33n z)yA7|%8GieZbjA^cCO)KSnovK643B4YAf}c@>*Cvy-!UIM--{K2oYGx%^e(*tADHE>GP;e+Qh+#{5r!v14*Cl z-9~w*$+hfgtQIG+_uZF=oywh=n^%y}K54r^P9vpv{{Dx%)3}|!?EW86yIt`lGxEwj z<4rq9xJ0FJRbm8>1a)PSV)zxd7;#481ktSnm{B@*BM=jM_m2w0|0Z;u0VroI>)sdP z8=?5Y-8P#vYPx>j*BlNyI&)t?@)9YmvK2`1#}T~0zqih7R2O$^p!`wqGpFWt*!y{I zdD;=129+G3P@-4%g~JLnr@r1mrJ1Am3lFi#Z|XzfGD>WL`E#t#AeWJ?=s1H?vVQp7 z8(k19bzUC)RFO_RK}0}ITUWy%pI@FfMlYF2n?EF8z>u`P%}I00e&>A@UhzN_Ugl@Z zBcCOGz4Y|m1Klo#WwSM;F)c1HVwF$sA$?oi6&l-8=kpq2=hh=!dNkuzx^Fi*Q(Sd8vbBNY8UDHGYPf>*LO$}u;ED$e&Mo7H$9HF7t)ZpUB?2(b3&Ksj` z;z4fz+d+Zg=C#^ri81E_aWbON5BZUasrRT$Cz^&|^A7Vaz)l6jR)B5GM$~K;sWo1K zp59Gc>4%Rh5x%6Hu~eh~TB&-z4As!*hAu(b+G@OibUNx%!_;Aqb+V`m<1NQ{PP*S|jsJEjPyLd&#q z_;O`y#IUyM=G8&O@W{waVN$-8Xri?H&Zes2C$&ua2W4x_8{!`iP4~80O6NBQr9ipP zk#Gaqs0^4eZ&IKoXeco?5?b1Ou+|n&o?vQC6wREa+5eWKPzkj*hEc}nF=KS=*L`2e z>#IjZ>!Hc7-N3wLw!aD?=g3X@9@QH3MdiNUSEMp`3`URMg%QUIc$VT8#he0G_Vxq( zbd7wM<~avl-q$kg@9QRY(L-uq=s_WMRCk1TcRyML{~BHt{z> zV49y_9#X0r1>t2Zpjb#C2WDQH`N{bQI#hv0LrZIOTSvFiAkZ1>U_WYMWvY6n?#EiY zOtz1F2&zPgf7m(99>ybY{GtEC%4nQjL*duvIs6ZB2=m;Y-}0y8<=40XA<5v%XGQRd z)_ZkE?S=J_$~9JM&MkClug@Ql^w{#KL+O{t3me&|%i`&RL9G)&C*&9!1!P6z9jL|3e&Y@J+E8ClK}cQm0h@CoL)`Z8 zi|%k|{=l`Yx0cpz)cj{$i7%=5g?6Zv_fCe?_&%_#bOqsWblPU=ct5>&nFF}Dl{)XnPH5eKI7 z4k}?1;9C3w9O;In+^H*sm~PKh+-?5fGme;X+pD)slK)0!d_oNCS|?{eB$IC>+e|}J ziwJ6if^obzBpww|u&;0Mnz^qu(eTVjj-bri>dn#P7k^!@vM(@$X=y2SUXm(wjFM0r zdGIHL+wGT|DQ7Bbo0-N`lfUYJ4a0qVK~wI18_Tlu_88~;n!@Pkm}mOWbEY`RNwN#1vMihk6x!%I5^jq-TF(DXu&{ zAcBCd@dD%w8xbC)81)m-4A%7=6C3PwE=aJTuc8F|DwZ@AV>w-q)p{Gtj!l6nkx(zr zs)5pLVnqy1KkYxfe@M07ESnI#!zD2Z@TJilWy4@yXKF_L7rmI^T$cY%--hbgx$5vJcn^4v89P>|~QvRJ09iQ}5QK8Gf5ug{4l_=_2EH47x>& z&G>T8+0}N|PnnEMNXWY#E|BnAO8PvQ9IuDQEGr2F-T!vlh2|XcHdPl5Ji9;bEP3~6 zA9$UbDYz{CTUNn;vLWrd16p(G(+Hh!+AvD)-coxu=*XLUhZAZ5hFm*7g_y!G#;_55 z+jif$5(JvqoQ2tF?I4CWEOelb@3OK?NzCWCRh%WG;le3Q{PSV3IMen0LQO`w`oD+R zd(Qg|O(JVyoBHC22sxU#c1;eZ_uSS0^q%RE#Y8W)2H zHn#xqg;q;fJGmeX9HDP$eGEq=mHu#<>IAV&@qqCRQc&F@QS0Y}Ll&!*T$#uZor+?= z)_sA;d9OcNfI$StdOwy;nCMCrI{Lp=`61VXS_RNkO~qHCDc06~TDaD_%+kEeERr9- z#LdY3LDf)-4RDVEsv>(B?^X?EVHxkdIi;=|q8xQMi_d#Ex>bFyWeEn=rehNNN#qA1 zX=l4bcQMApu=EmQg{Qr)t5!2S=DJg8GykLdh(F-2<>l5VG#6Xm4NX zAl*_X2X;5bgp*Gp4>G$z@9XO7bcHg5aP)_0rKh@qqo8`XEVs-MA82JDxjGeiLqnaO zbKB4C2>~|ngv*k1b=f}$iwzjz*tiV_RU;j)`kXu=y^yBuWjZNCu@!}%-DQ00<5jQn zN)wEcYSqhQ98cf#7^{A9U`5oU68fW>bwSSLk;8>=(=7_`U zVRJP*uuAxSU>E(|wD9J*$5o?H;K4wziS%nX>kOpD7O|G4kYk#;*Rg&^m@@6KZ}2m| ztA{)9DKC^aYDHs(6Q?&=b${%tN;37#^AoI9NLubgu#A?w4J?~1wL*0=h^JJMUdQvV z_0rP0oX&B#%iN=%rY~zfR>t$e**@GvUZVP7u+Dxl9_1#V#l`M(|92tu| zH)tia)AKELt6jcs$yYLCvRza9>wXwT%S;On!)&D&p-t)_ed35#^c0?$$laM_W%c!G zTwcM8EN*u%VsL+QjSwU`_rBAL3uVgj?|o0(GE_YA8nXoAN&Uq1DEMacwQ=t%;&uG- zUM2TGjzDLfF{r(3>^iar0C%jK%(SV^<`Zn21qFOeI<>>d4hx-|4$lY+ zmx~3Cw9c(+;(;Ly#6&4g>+xTz{*D+c3z}v3uu+kAuB;w}UQv?SnDH}PyL1y5PZuR2 z=~r|qB>WdNi9%{2A)l|)0PB;H&ws99C4`Xt{nAGhXB)kiQzbsMcclv&MCwpeMb41$ zP*7>XgImEmWjeT4O-4KG+s9`IJ@*;P@*#VXDja&xRQ)o6R$Sblg6WU`wdUq=ct;;} z`%kJym7r9{G<7}GbMZ;}-`2$=mWixJ6J&AObHFw-U_*4#Jy;=1(E3c_d7#lV{T_IGj7}fpbB0Yy$2woxj5!we*#rjXV{vAXr7I-Yyvc6PqAuP)Dz9P)V*EOtCatHx)XoIqmeqswOjoz z8y4-La{-<5U{_By?C`8JoP_7L+3)|le(UjsFcF9&LJM|oZL%n7Pzn#G@_{#8oSrI_ zj!RPoVvYlMxL@{Unufj09xhf~*OXdL5!b5ZJ?neR4fdf|>IClk@!KCC-BiiE`@$}y zmU_%{SqFntB-yeVog40s55Hl}+p z@H&yCtt2iDVVJ%h(r4BtHpcPD1TzuLo&V)CHE&dy8^}LKAnwO{xe27ss$!aFOY|1~ ze3FZdp8swAYCB;~soEjNPyt_}B_>QgwE9xBQTpDxeMC%W)4%)RSN{{d9dl5>2-ht@ zuHy#XBZXu`CNqJx2_#r%i{i~olN+{6YnEx$DO{e=L+2ygsIBS3ty({j#Q}+3kV4hk z1!mtX?hqKhD{xHJ=b%c$BQVMfQqOPGK^+gQk=o8I}aaE(b zp4#)a2lmTePMcj5qW8wjsnN-ohZZ3=>FJs^zcuFCu9}~q#>7A3Ng4b5Qm{N^gABTd z`psg%Fhr`q*AIV5u|yd^C_NQP^K3t4CL?ErbtF|N>b0)Spr`k@pTtt z=Itr>wpUm*m0U+J2a24tmvBeU@MpvKne>|&2|l*D=#uMH?Kaoy!HOz;CirXjSq&Q{ zy)j;DZKt5xNhZ%cuK=Tiozx^w}lTDaE;b?iw!o&G+Rb`^Q>jbNtgagMKeVa@ztKy7zh&a-lYj}o+N6S1 zVD9sKH&302gwi?O4v&teyQiuxFcJooP9Ego>uo|HovZbDR)${Z!NGTGM`n1i3wCRa zltGgY$?FIgVpW59ptS|a&6*7KiDwJ%_o)D`eNP5<$MR)0y&k@=^d2dN?8@1-QNCn?fkuu)u?N5Enwl>{bm>y_e?IRDE@7IWuPJ!b11uxpfbJhb_Y{Y z=B_;~629qtbuYv-{Aq9mx;eK{$=GbQP(I}X4Pg`py|!{_TpGI@|34PM&HG_47LHVV zOeFO69g~tlm-0V%y)?#y=) zAtQAzgk6+*V*jx>w-bSAA?8=N5c^|DfKBMzPGQ5CFlLh&l`{f z3;NiL(BKq7;T7^ozn-n={jH;9MkJhcv~gsrW*utHM$%T^*!&^nd{MXZbmw^= znP&XQ^_&fE87k^qP<4%`+AJ*mPGezBZZGg{l_k3_==(c2`Zs2c}zpsXx@uo@o3Ho#H)0<`B)O2|BmgD-(xl>nf3f`uGFwK9a1;|m-vU1 zGb(D0!pq*3uS(Axcz(=N+5FY~v;uxPpxW>;NUeYq4sL}EKx#^s#Ik6ZUC=jm{dg~f0qymelERLvd0SW!K|A9{Kp zqvaei(+3FlR%%3NV$Adi!a^q+E)EViSX>x$H35;!f(Uh9Z9AD|PA6TPY}Unt*bJMR zRCu#ljHt!e+Vk?$)r9p$%PA<qv8vaqFoCt9c2K9m@-s|E1x0tk zmFYLj^}yScZf+_i;ZFiJ;~jZ~DjiLB=f7yAhV{gd$Dv}4>H& zwJhQ|jHp-VsaxX&Jq(xx$pF|@B!sq!Ab-tM^KjOGhowLYmv+I*HTevibsessp6?#Hb1;s&ZQ_+Oj> ziUd~`@q>S^>MdJHg?5h`GZVfE(S?^Q;b}y2FD`Wl<*l&K(b*^R(pfrvf&1m+F!~An zPbEnXk9Igc2%78DMDCIU17X&w!G6dEKzy0b%O%T)d4&Lc@}f|h{Q}=&k-Tcl4g$4e zNi>xDzZ00TwX=}1HNa55m>ww=Mmt&Ex^4^i$9vWA;F7!kSG>cWjaG#lY3U7O8uu9Jz;o1^L?e|Bu24Eb|iZyA_1@4Q5*_q)iQ0W z{B4=&dJt!HcFVV(=&)0G_P~@8^NWqMihlraR`$9`7~dN2_G?DOuXO`e{XJVk-srKO zz7$PcT#XXkVh&jboZ-4j6OF6P7cc#8Jy1{YXl$F;#+pOr3Uvy8)E*kxLeba7Cif<^ zo<;{mWj~1mbK!wzyH?HT;LbO055}-dMeDO^(egro&7bkH`RpT^TAXXv@`|m7>s7n} ztni2?;C>Z}=u}N&`>|R7zUk8HapHL&*LSzpd6!}HL0e=-9(Cg1u_dDBV@&~_37(*b zzFhlcwPEveb5m1h_o4jK1zYk|^y`ttE8W+9Yx>cNck%tA!Kxt(^y>9dFaI|3E!y&y7 zdvi59JB^lHbGPq}_qpPp^h+6wK0U_WS3RnTS{LhZYt|cw8M#NCzqb;TBVy?J@bl9X zw$4~|P{ZF6$O{ubG|fs^eYnxU4P!$Kq{}j28iZ-oO+?;j$Aq1UN|4zUX{H(0y-+AD@m&|_eU`2p5VS*zI zO7Ji-318wxN~vdBL1o1pKcv8BB203jXPb69>vtD*ig8%-!dxGibYB$BuC~JeZQgss zlp%qO^;rJa$vT!*12~q0_nPgBq4_bzn^fFk_p7DGAN?H_8F!_sVG0{Ed;n>6cbGBb z<#PwS&y;KV~IOH8%(i!W>ge6=1UPzd~H|CK%4-Ng?c1(XtuM= zOo@n5lZyo!Qn3Ho`owByO=6<1UU8(q7SPkMeE(xX*W83^M%3iUeo=xpJ0pgLAA4~n z=QY{@Zk|HbSEvNqeZ`{<#FPMB0WZJaQnQzNHv zBEpZ$O?W!*M{5%tUT5rO_Lsp1N0NRIB*g;5D5ULxi1wEeXT;)(&lS%4Ksq3d$4Yx} z>qkeVejVdxD}o?QpNH)zhe61YWxTtHb&~Ld^_WVWDVCiwaeR?;JXW6-N!9ZG=^`6+ z4xEZXwg8S)qp}8EI&K?`=*zabiDhj!`Goh>^_%@}bf?03v(9^$dkM&--s*pjT&f3^8V7~#gR-x43%QHj|nXk!68vr;bPWx76epWoA? z{I(hS&a~Sh+kq`z_cnZc0ysZEiL#tJNXTF9@=#z(wpLSyD~*UijJ=NTeMd67lsC;e z`uy9hO7U9{(NuPdo)opV?9*Zv?J^#^d^ zCrc((TRI>;UPiE&uWrW(;|Lu=1~yS}8I$w7+T1maGuES#x;B2oQzn-Wq&chsE){Bg zC<^3=wTYxLz`FBC;BCH^%^)>3xRx2HC!PVH<j*7uj}aR1aOFvDs9vL z!S^SKk@y+95lZ>i0j%T(oN402b15k_b5|wbM$+$^HhvM`!p6|Hzmamr20jZpb<@}O zT%np^8j`(_L!l38>=WnjZ&YQtZ3)yz&z&z|Cl0%?`q6dSWec zr=s^y{v*7(2+IzFldT{S05z~(eW}fiWFU?!O~JMP#yd8dv+3JAbgSs^n3J2^XZ+W0 zdAWhHu)D5k_aFX|4?Dv)^>9sgTKqw|X{5o<>i*TpVyH95_^6wOq*dIF(-Lx}$t(D! zwHAd{4{)OI>RHu!#oHo53;8^3)_;r%VU-j-U|6W_ir~p1NdURP>r0}##4cpJJ6=^r zhPnp4z7J(MrLaTWn5jRInEARvKgXCqg|A18crTT+Ul-ovKiLrh74J^wr8J6wlcSX~ z&#pVdTo@w3bw3{SgJ)!NDRS)5kOK+E5EuBiHeJAziLovDSs1j<87cX&CU9r>xAe4NLt7cGG>ffWkfRF&YC zI_xR;uo<5AM1BO4UHLtJ_dNXmBNsRh_az#4cV4(swSU{ME5MHoP=r4y!Jf-G2D zbNZdTzk?5U17XM9Y-Rx40;vzPFtI1sSd|70M0KZCU)u*sS|{PTQN)#rJFg+Y}Eptj&?ZmpQu zk1t6Y54yxsCWyVZYm#+!>*(emCbu}JH$SGYC>?emHZ3}dTw`R|@IDk?aEuQ;5`#Tq zAu{olDe-1nf!n)GK6`zlOI}yj>=w`Q;^0S_1+=i#Ty;- z3h9X?_{ORGv12A7%8bvfsf-X(W`N0pD^j zq}^QbWh|Z?^g4DjBL^;rDMi%Q#b8NA=6(WvAAx{Vb(yS8fvR?KY7V zg-|CrxLlECOU27C=B{kJ$c z3o4k>y*4_=fy7W+oZ0cgEmhRKW|-t*x=lH7NU}^%7`n>cCR% zBq_-MG7WxK6lJ6<$Ef@2$SQJgajP)#J6;1&km0dzifQtCM-n5oUPAfn7&ilkyKSmw zq++rqI|BuqZtO4%qfnnWnAJq-8;o%@{&w@08WowFcqc z=#6^w$gc2s_NJyhlk!})as-G2G9!@=2abU6%@6&fgusX?&9u&?`yZDmV39nakitmf z)H)X)o)sY7h?Dt%{P)y;vr?BmsJn-h8qTM&JZLeN>kCsW)3PSyHqC7Mz{Ixkwo$X| z;QVP8=!XpStA>T(z(VrKf0>)){+d{Dk`x27?}Sf&moEYp7rLg3sm7|1AGPB3H0!FX!82xYN}jj`mj0z3ZC)akJ6O_6p$} z%0rJ95=FG_K;}js913W>v4TP3A63N)M^G-6q5%~%^MNt1Dz1U&EWgIh(UhD_h!HAin?y< z2{dJT_AD(?c~kqZx(MH3xzh9jwv!3$`dL!p}7*R z>w^_r{#C=o8misRw{hbxsJ?tU{)ruzw88uEbFKF4MIHP{;y;;h%$tWdUVD4{P-C=o z)tV@&3T?OMo6y`jTX!cP(XJwcE+mPSx>0jFjlnkt7qRXqgn^)BpX=C#5H<37SFY^6 z0%MiqbPSNgcJ_ClbeO?$zICTTGruYH5t9A`$5Sj~+p~1P*Goxg@n4=ywa@*p_^to1 z_Or7h>zt|4L=&*{$ZhszN#sNENn8%{Grq65Os|wY`mWo&stfDS+*QOwbZ!xX{ zszSc~BcNsWQvfbzQGcBw8C(HB=|JKcH%kC8{tI(9d{w|KD8?mhn;!bWC>?2FA6ryy zqRXFUim*lT!=;2IGn;o+;6`5lA`;^El4uQTet2szAS|}vLu9wFC!kNKP zjeti@lmUojvc!1a*FFUf(;U2j*A;xLDmS;@`m;RyiHO~3-ZD{*U&PqH(X=LKajA_r z`{0^6h<9J7bDA~n_fl&7f@{1_K+nTn&(Ixj&d~O*u>p(d%I4NUWP|UmtHT{`7L_P06^T`GW1~XP{Ti0V^PR(S zUGmfAK^_&Nl42>j?>$BE4jBwc$0kqK?plRo;h8)_>wSMDsOnM(haEwWJv?8Nw#+OY zlOkz$lmS&w6f=xgzX%H3QdxiB=bJ}i))5bSHrV(cRJ1lbKmVO=Y2H@o>h1o0<-O+L z?M=B<$DilT#9qv&-=7cI%_zNq6!pA3d?AU~3{}fW^Ww)t(K_=9$JMPH^9OVf>ovg6 zP1?}>xO&sK8|r>iPHMl@LZfqOj#^Xuj7|aI^QxeW#DB6xUwMd?CY7zt@{i7FX)F9M&clRXWmxU>C&_0+_ zNl+7(lt{*8{!ynXvGtKHIS%8XGx=Fm0N7bgV)bq~5BQ$6R-{Ey=4W9^7@{czJ;BxV zqYC%c4IE?H3GN>|dWdHn%giMjn9TnuAE%o@wQ1$Bz@6b7&m*$1e55j5G-mPQKV2w5 zzxFoMu`}3UWEIJW@*JQ25SpJ+C555{$ebP}vt#T+FVs=#@XCuspI4QzkpLaBDjXsR zIYeKmgT>7`u!$2a-i=7kdzja9u)xg@{u6EaoiEWrmyr!l8=|^x3#4#(RdI6|OI%h~ zekiuV+hHR`Z5T1%i*JoP{bBOH+_RY^x>VUuL^^?nw}Y$L#?m@)iKSqyOXCZ;U*M(0 zBflVl2QKheiM+;uxF+f?vii; zrh37!_%PY*mlE#?J;s=4UPPkG#oaVj>*%t4H;JAPqShl(yWHqy!zvf^>*Wwh4Md=zEM8d;5Y( zCBPPRRr{_B_JUm}*egbjgND+mF_DO51ST@;i9Nrd>5k?F!)=`Cia#N0`wi}0?J-|% z-S;v--=8P#?=uY1=<*6mzqY^CVbabu{{` zRb6bN{yjT0e!P3$06qbhFG0HzPEJlT3O`>q2e8a2oLHCL>TzjzDpn4+6f^Qn(nfw1 zgqjwMH+p{xB9Fc+RgYEvpp3!KQe)(2z-X5cDlZ5M;o?#DzKT6Y!A4keYrj< zuJS2O)`qc;oRbwyY|81G;^YE$l5h*~r^|7a5=g)D;l)h;0Ev?;wsDsH4DTgQxKUuk zm+<-&!GzIP&DggjI!~Jv;2goVNUO%Lbla)XV0A#a)N2)ay3#F4agspGnp9L0ZSnhC z!&o+dXNo#pi%Gm2H+RNbOY56ZsIL^BWRBJXTZrt5h>u zyX3oe(#`bXO{s>d?4qX-Qn+`?_2tBU_kQyxvt>W%ZU_MH6yLg^HT1bT+Op_4dOHfZ z4Y-~AB=3ZV!g>^B`NjVZJ6aJYmPQccn_U0Q%}wX7K4ICo8~Xwcq$}C%hVC=x+HkJP zRi#opptmoTkGgRI`*I1dvM0Gr3`)XhzqSR$dn+PO!7S_HP2H`|1K{TmQA)lDk_^%8 zr4o^Y*5)U!-mh3qY$vKOi?>Bh7SiCCD*;WlwJGYZO#{bwN$kpFOA36u(srHh=-`f3 zqQw3vE%jc<=(eqBWRn#dE909j5{0|do&Ifdk&@_Fk&!HPRp1P<0u zYySwF-e@;{icT2BM<6Q^tchQsE3)7@T)XEMw|iWjH?Vgrg6+z$_kJ4R+R5G;eodwa zR)HmIKk_EqVQ&E-^&=F{B@rp7+m)b_BQ8gf*=V6wzM)fcyk4*krKc)WAq=&pbM!I3 zj%ievypop|@NXo<6>IbPH{g!;Av}qVB(~^pziYVtuP7=AdsBx$R!PXxcrRMRLdd9}ZJoo<6C4aS=e;1L zx1al_Ws=ZfA)vT1-KI!#P=IlM39<9%?TZ2!NJhg6lFUueMUa$lI-B!*(zXlhVSQ#+ zmL_A5-#z8c&cH0(a>04vg~MN`u~Ow@0)24M%b1nx%|n{)AJL!fzvY~}oYp$zFag|* zKxK2{#`X*Fa1zXN{6tFS0=F_bRk$qV%3$N2GWf3hm?ecutlWIg_ciFP^__WksUr2# zaO?~7{Rv=MB?rprx~+7_1XAbi(JTnh6;3JH&UAyE=^XIDL08>w&tRv3k7SoHKpkeA zyd0q^Ta}up7^dr+jmKN>K^^hBSq_SKx&Q9{a&|NA8~;ZMF zIx3758GNNdXSg*eZYz+FLX94bqz`3-<)0aRNR#Y-v|?})ys+cgQna>sp-J!rGO)ej z=8u#}#t00Oe0AOgQy+w?%R1fG93oqrKhg27(!5e&S&*ChiLyj4@bQgKIgl&fk4k%E zG3J53B~rAd`+hTLm})7o?UTjTCr5(Ud+O6zn)Rjf53t((^l*(xDVosn@WURx#6l^= z#P%YjEHQOo^@lo#RB8I4Dy^C9CcNm8;@1M4A^m^IRRIy8j~HK%XoA#!IKoo}N}J1=&!Bf+6$h}e-piOR!6{F0 ztY^9M>#lWJ7JhPoE<+}i{EgkG*G0Ex*P}(i5Zc0n0d|h?o0^+X)q1n8Pij)OTm1Qy zD17kkzVZAUW&7hU<#gP$N8W+xKqE`(??`Iiphmv^-~2BLW&+zJBkO5oc?u2jlc_#yD=sCe}ToqeZ{md|S8J^U}65Ti8uX*`$l+-Zz4N3&zPqs+zlMg$`Dx zOhZ%`ae#C&JpRNn=Dg|a0dYmgr`?~KY`;|M&S1H%x;bO+z$73FK}2ysK3#zOhSRI7ra}3fvzvKi|>@Fpqe*^wlgoXS9B=$dZw?Iu;L+Iw+i;}|@@JnPi^ zS8K$qGnvx7r=#@W+)|M$F+9LqtMPpfg4(-k?-ITDwbNcBGP4jTalYJ#D# z_z4Dt#aLF>KS5$qV@V>|P=(JsE6ww>m(oefnzw#t3iL>Vm@nB1XSS!%pD_rm` z{OwBpa%LcUAmEsIcH@E)^6nsM+k9au<2@x*3r6P|j~4lTN&yPc4(BiZuN~N&?`y0K zA$h%xu}?*7dfwfK2-TrN8~U0%G#w|o5pVqhuq{*B3bcWijsmSBZSv1z^!*73%Q9k- z2k^6)3a_`D`&=15ww~3t2JEpBO_&qDw-b9k&e)KR87E_Vwf#fSmQNyX^&E#0&tzdkEiAQ|*h9%S8eR^_?Y}hTxmKs)hb!4+>BJfnT;_`alf8&ILrC ze19m`33c@%*T&I}TIb|Klqb!b51leUUpKnY>_zPLQ2nTrMPv#C64@SVxcv%%#KJFc z)e%^#lE}0l=yauS3`&npboocG4*TbF*GeS@*`_@Rx34T{ebaBLW0~C0Zy+0yIc2x< z{L*AC26fKqHy?y8A2NzPjx|7I8>u3ib)B5pv)R`|Y3G@b+fM((8KsnR0oddWsNh4I zzH#YIvxJm$8n-r&tiMRXE(_=%@@|A>Fi&j|bt6(|+Z(S8N=uH8vcL*(8vPI)hLT(C z{CoBk9NKw$G*=H!p45TQ$IBALb~9>@xr2o+RonJSjYKsQBv4U|>Ta91%OsROMg7kr zOV76ao;^|UDVrA{^#H(bBh(+Cvph}Ko~`a2VJdVI+s%X_tvfv*#5yyj00n=s;7xIQ z9eRrcxhaUS4ta->1o!TiXcMVU(z?n~b~6&Scv3bI)|t;Kd}T;aPUystbAlgj1=4F9 zyDxZ5k+$`)3cwi*+8_#;(kY|VLdNN_;;dG>yUn=dh)4^`5S4#hcIuMIJwG?6qo|yy z8xp8i(ZNb3W=nA7h&sf&3pi8zO%4iL=RsCvq*6>}YaN_i{)U=wa8hh}}b3~2HLG&wDOZzmPQ1=nh` zl0VN1>_LApTh$Tn#6poxSAU$zM1)*@&aGTP1JWx%ulx}Gwtd%n8sE1gtw9AaUZANC zzNx8keDz*jT`e*dxSJQ^u$$#hG`>9R<^?>7aK&j2?^+zl&%8rXJ?y>rLShMC8vzEM zr;9b`RiS8EO;&Pf1VGO69`y8xf!Qoi1h*#bb*v6&I3@Yo^`fq0tkzOX%+_MP_KvGDciLBQGqO@vxWV{Dba^4XH6I$|JoH1 zlS8D6_f!+3<{OaMGC`&;0<4U9z>g?RZV!=Pt@^N(IrwR}Oid+_9}mT1%}c1WtI}2f3)ZVtSg{hTNr7Cbu~EgWfxE;Jay<7#<(C_fLREm z^{x->nL&tE-{+37N=o^ggC|~*D4d<$wBpDk=E$8BI>86M%EJ~y|YfW0aZmr`+cEbQmcr?4gy$H=)^#M1JBLNi?ypQ8M75=>PS@YP7O zZowj*hezcM+o(MaXibAneU>FWwli07MmdBdiqaP6T#*ggUR-~84CCPOx=nlS*K5l-y&NF@!S>9Y}ABmHRL{v?UBUTSDsK%<~U^P}>DObOhe zV}1=bt}N4h?Am@30Mc$_nV4NqE6d^b*?eHKZfNQo1E>;27=32wcWDPuQeJAlvU?6l zfroEk_X@s~vDwc!pXv8nCN<$7zV^0+vKtF#=;4MB>~7)dOS_j{2xSA zKUO*XBPfASE0gH`xYJY}MieBr<_V=@^mlRz$uY!mAf9lKTYN7ky!ofA9+xM~Y(fsF z^>u;*zy=0X0WZCfqSAlx@-k*R74;8k12Y zkT@0Fy)@iUzkky_eprS+;XEP)Y`tT})XVpQkn zqyoQ3iLS6bJTQy%vu|63)z8yD)oa~X3Ca;BAhsh=)4hdI%lOHde3>$Vq&TC`Vo_uk zMK@VHReUCgJO(0JPjf%V2XPj{G<-hj!JLnYUgE0dO#ELDa;*i2cAql=x4Z^w`7t1FVWpF2 z*ySo2c$=kCALFT5U<^13Pft#Uvu3aT<*)ltgi;4*U7F_8Oc%)`aAeFMrJP0!m#slE z5wUHHXki68;s|kEKqq4OcQX?*hB~WA{}nfbILY}uAmgx|HffDjo%}|@Eui{zyw>RXx{t6W64^E#)u9Ff6Lr!I=j$n#(Td)f3Z4 zqlqT_u{M0i6$|)$2=D#p*VOXu$sTqULyOZ2i^pwcQF;<)$r}$0q)MeiWQs0_=h7W& z{IG0PaHGgZ3%WGoZ zWp0S6Nx1q=#h3af7jkF+HFJAAsAME!Xy>vb)rDlb(Oq6ShNuE@=EB}{^S z$9R!GDYL@vQ(A00G5c zhW20#lQ(JVK!6@Pp|Ph~Rqn2ND~0NgBrsxR^cu9Mg`c}KNh1F|`{rLi!IYIUi~!TT zRS?ZgaVbtTp3(u@Q{62=o&FDNPV#O$pP0gv?g31D+-6yA47RSi$_IH&(T#phq#TIS zbNA^LEe@vr0(l(Fex*CCzR7d$OWw%lb+!bux${9N-s}{Vj?MR^VOLf92<*JQ@zhU^iRrFZ{;0$heBpmdZB)nT%(f_{p41NKIh`9BaXF}A zu>2^2VCr2__`dbX*$2?`6aT?ZDb20HW(uWA{i;gjuID`SeS~z8-G@&DfExwzwTGz_ zq+PP}Zu;9wGCE?^{*7RwJ`P|20D|=l(`0f4C8&*9YFPsRaVJk?4u85d?~y&($Sxh# z{ypJuDizLkCjkSo=f=-vJ-#+$Lo&YJ+Tv^v=tOuqpg8vWp}pM1 zzO&N+rN+gj8km)_;^cNMIl3CNWSVkgn=nQLaSegl*abvE7ZFpsH@O(1iHf z^TjW7TYSlZRHhrqjUNF5Mg~z2x9qPbJk8IQ7wBPOlBh3U{Tva3Z~0#9+8_}uALklV z(}RqwYKN=sr8}bz;WuZK*j5^qpNPyXF3(fub2DIk6^KIJ< zUjVM8?)$gz&6YeaN^Q(ufIbA{oy0bL{zmhTD-itg*7mag&@6Y>^w%M3o( z&94oX*S>mM2Gx9Omz!dO4gvGA_ax1pmqJ#`_Jr{#h5=Wk99LgcbsK+aq@&Z(u%jsc zK;qbH^MyoYM@W_l@zt1(dDP+;Gg>-j=y(!#f;E1o5Y-L4>_ke{Y=cDtWvgYZ$eg(% zm=KAZFE5d&ye`d+Gn2+?4M^XiTqHdIg~fDhT1p+4HV&6d8VW4NbsN&%`Z>iPeVg8tUS&jG>EQ16l$DL)vNWsMo6 z0uBxV4AM9i%pfKrvjF0V<~n$ZZRYY{iCVuwHnkB`24%`>MxYs0kWt8Rj4In~xE{u$ zXI;DP89FFOPCWji-=#R-SJod_8}d54@fUOB%UWV4aYEmG(dl}J^t#_Ob#^=N*eCuj zHnvaNMrrt5-zJzQPeZ8j29`v8Fo;0`9W@7J2R^q@j4`2|;FvuPiA9)=E-q#K=$a7L z?tEJ5F03}?z5A_flAR_mLVp937=xDOo-R0}wByJ=0C@0K*8XV#8#nS4o24jDUS8^n zRCe}QB>XP{V8MnJLs3)QvjeU~4Q0_H0ePB#`bwTC`0k%(t|8cU<}RP}C~QjTr+}`O zT#x_B4A~XE1S+tT6ZeldmBIcg3Z$`CQn={!s?Q8?l^C$AFgryeRTU(GoDNnf^K*4$ z_8M+PBKU|LHjUmZ`x2|Stwz2VAbYR;q)lMs{t>TIl&jb3h{3Xx1t^h3ip(qWyFUxj z-e=fP3>$A&77;{dtnl}erD?>$=Z1Pihq~>4IguyF2IwmJlHITAP>7=BWWRA)^J|5P zW+d}K!N4{9xZu<>Zt}h+Hoi6m^Ajw=7iUsNuB^s(uGu8ZL<=k3>=KtC+YPFaFYXF?#oWh22%{YfeGF+%aHg#WW=mSLB_78^J!zqFbl{Wd|fkMrm)Gr>MY$`6B|5>gbJ zcnC+;N!2G%ifqWaRT2?~#n<$$71&9jHOx3VMcq4|U4_;WRl)iwsShn=j+^7? z2aI)m2dV{j6DQvX6aWOr2QWeT$qHs>%6_c_AywqOpX8XZyo^OhDsdL-a-Ghb6tVfq zGSj0gxNBYdd0s{ARkPguKSMLS9L2!Tu`nd(I(X2lC_fDvYE+%@oyY4BNtpo8x%P4q zaNwQK6ums?jrdLr1~O;Fh@Efl<3}^* zh<2|Yqg{#SG0p2%*EX>x{;4Xq5SA3RfmE*mFFvLT1$>v%Z_`C~M}j!XOWqdW#B7EU zV8_auat{dZTIOBkY%HeAacJ?~SZeG`wERkYbsgznTs`?2CkcA(XO-eeR zOg>0SCnF#r0L0vd8U&DIN+X%FQc8Ijhc3bNnp96$U#ndeI<0rf$$w7f8lWAp4VFkS z2D|B2;0ZGhDVR%Ad^G>`cZ1x7h4k{z>?<3~CJ7%VAP*#fVbX@0`Q%Bkz3}g!_1hpF z0|P_fm}t>`9eUIEQcFJ{J*Mry{fXU({%6IqBkYo416-)2g!)~0r=_%;p`oGK1hxCI zU-g=le4bcZWE7!Na-I||zm4F3Y9E@>fAjxm?0DFwuq?EHxc4iad+!euy@^@(f?F)J z>`69x`b|VSJo0r-(p^63&ZZ=+DBSqI-~WaniG6aN+xZT|UtV$4q}wd4A#b3KmuB_D z67CVu22#$QuYh%@eE7<;`Ar40b>eVxN(&3CnJI9aLAQ1}Fa47C81kEz@)sw$+1>fC`5sTuJSUM1;;>~VNMPQtO zI0z+{zWTN;)msPkz@IUHibYt4?vmgcX?Ku=a_|zb52nrKAQb#xauW7SzAd%emAdL5 zf6sPBt=IpSR;nU@sf9DV4zt`_FznT!7l@%+f|DiYc$)uT%^_Ly-EP0|@YF$Ndc$e78yAz*@_D-ez`%XhW_P$6Y0`{s7+zD%NQH%VF5;5i`S~s9V>%) zRKK|RBlR>)SU2A9IypF&FiXoYWRv+m6IpZ2xWo{+Io5OupOA}B-97MJD2CiY1Evz> zC$m%cl4clJsBT7UgKmE{g*ciQwIXp#;x*tTbFQE!H5AU%!T`dJN6W}kyN-*}5M^bP zQV)eetFyshFn)a`l+|H3b1E7gG#66{2<{V(Ek|x@Y}8^7&As#{2Gi z-12H znb1x!|n8sZy?1c&L~I$=Km5AB7)eHVsk-<(X#3E*=++4Kuc+^oxo! z-l)elAN+>1P$#dhU4rkdRw{>NGwyzDyP6tcn##%I8^p4^`*e}TO9*89 zWU7Rhov6-lzWse5CCVIDp~T~(xn|vk3L_2bz-Kruz0X{eazB5kxPGTn_W7cw3|p=O zTtsQYvp9&q6WuvWi0N0-bn2&V`L%O?$NJ&a}$LQ`FpdcaLIi(w6Al)S` z-Q6%cCA|Cn&%Niq+S{G&JkRs}eo~E*TRcyYh=gRPZ=9|XieV{QJwi~p*U1sEupR0b ztCXjK2WG)0OZg*^ONRrN=C2}1udnB01&{52pPZ|a5LVi?Ynb(NvTSj;rCNEI5uJ?T znJi}(58jdB&4mydAc6dZ+MEOK)>Bc~@!%3XdZU-0G!DFwJYv|lITSZ$!)lo#(uF`cEmBeJ5`^9Rb2|~^APZ99s4eoEo@PiZ~UMC zs1ux`hfy^!WS>zbtA=vV7TYi7$B#Y?gX3RNWy!h8Uqj>$zi(yIWB7A=smT66`V_ZKVEv4D&gxgbG^b#CIFEHx{eD?$?IW z1>>E?Vi~_aYPlO6#Qr9(qkxqGfQpG!;i{rP+RKaHi_%W1ecF7eHuo<<_&Kb#b7AQ- z@tMK!m#2?i^-{SszvS__7dU$mQ!JT#P@@yq_xoyG^PaVt{$F55CgQE8y?3>fOHGDr zySK(VJSX}{CZVS~mvius{fxWaeYbJ^UF(R18#E)VFmIL@@Mr*9-Eo=`?Dp9#X(0BZ z=8ogn)^d7L-dw6OMEe@wA}(!y6%DpI8MMO2Bm7seRD#&> zj18yAvl>6A)M+89;k1{*nTYk4y#g$#dQX_u2#)%-l!&PFDucfbj+@5LQ1@=KJ0PMX zSoWCm_-5e5<5B3)5d7{h=17`YNqdtL;+JB$MkTx++1yBn7paNhtAL5rQL%yPjg}4u|QD@P`(ElhV8it{kPz}I>Cc=; zUFRV^-3_lxwiTm3pFSpPm6YS{!%uH?hD)F}M3NFWBBNd_o<_Px*^q*QVh>*7g|r}@ z?qY5g`Y2-LQaj`ef9z>WiSq*U4RC-!)@9vxD)>J!cN3%N#|r8AF2+bP4-TawhV_qy zbtwkg)f#uK(+_Q(>=}-l939f6Aag8N<_IZ~f$xGIm_LTScaLG;E~C}AfC@%lFUg2z zoPKv8TT01AD*XGt-XEYn41i%otH)cS*ww=8FESQE2}Okr_*b!%0m0ITRzAH-YpCTl zWdIF1_K!$Vf^NQU(ZIW0O&eS?u|QAo-I8Ga!(#*Tvhx$jbL;bb+pcW__`V&hlC#FF zjq~5dXlOFV6ebZfi_WA;jxZC&dzU3`#8IQ+Qp8X&)YX`ps}3RGusMs3a7b+igt?q$ z{YvtB9akhZ0~E<5u1Df$3i~1Mk{qdRNtw<)XNkP38?{~IY-NU%KKKKsbNIqhNeG)c za{Q?uWV!?U4t5ogVWIvz4a@rGoJ&`HZs5DUxfFuY|Ii!LALLUZUh4;Wcp&xnTNuMd zBybv%5<hjK!k;cN|Mvc9h>p7SW~0vW5w}8uc-EyX7itKlqn#2 zlndH}B5I_iB>_cr*d~;q0wYi`vG~*xJM^viI?AHvOaz&ZWU2) zs&!3V_&x?(ZKMiv*wd#j!CvLZH=Q7rf0)Cr;djaNwA7y6D-t=-W!Ze|2sAWJ=Vsawd-afP99(uHf-+QO2jn5nm+-M$(kx zbPpXY3zHp}*A;6fF!-1R>4b8_l-~Jy<&4;4OLP4Jg)4*5+8?JemNU_4A?;BaB@AcD zZ$*rh!^HMqd^eKx?qF%0M%_&MhR7(1l`{IIjG5F!$mGi4Cl@7$BE1skL5-TC4-$Ly zOyduvP0A7>hBFp?--4RUElU(83P>7J;iUb_fuo~i3f%R^zG!M_$mY0ElV;N9!}_o2 z+qFm_!{ff1nk4+Xb9eaDa*#C#EXlFf`~6K!PS^IWqAXuj;o9uC>kJ_EE&|n(zSBo8 zlk=n}ygtAkP=SXC^)}{v{8F<|TIzcR+9_Nsd9u$)LxJ}+BY(KnN8#yi#d{XD$fGB4 zA$mz#tED7OGoik%fP_R5;8A%9U> zkc|F@r$~L14Wn2XrhW)mY7DM)TCdYpG=P9{IhXkXschnZOL&Gg+I~cH~3Dh%(|DMu60l6Pif%A8j5-+k&E=`{62ENGhV%tz4lW=ZPMQMGw;=0SG`L zVehpMy6V;q6rr+Y8VLsvyzJzo1Wv#BEP64Z46e^0ukAfNUcVZk=$YEzE8yFmG+w}0 z=M*g-j<+pD`N_P@nP!Z8jow!svaY{hsd9>2EYjHK?1ybJ@ldUN_CRJ|#cZ8rTdGW) zIhMzRuXT(L>OkpfzWyrwx8M-@u0NWg~~&6+z%JE58S?Htf1xi zo5-?~=MVJ!ars6*F_)$ey{S}GdiIr4l-9_zRtebW`8Obk+0tglj=JT3$?ELe z24f1IH2xvO)qC3={!7vP$C3o;ymQS*xX4>maM#%PKZ$on4Jx12h{R;anFpNDF_$f`h$^rEYcDrqa6!S-j zWS@@GMe^E%C9n;l{(#us=e~CG2LpLLdW@ypt%ZM)FfZ5TPXw}KSb9>JR2C^!I{v%# zlVdjP^Z8r2QrN}b#RbfeY&qUvWOcQ(C?sC6!~`FQmjthF^C}w=$iMyL`&YhFhSEL! zP-NV-#-x8Ub1#fiM&wn6a3bbq zRzQ2BQ%WYWGn-%Ia>vq%*cY(XWt8}V;)JZL%F1+zu#WXaXsN_BvC^oC2G=dKB>rHl zF-aBQ>r&K4ir)QsT1kmKD>_QrKlN)!5Zt4^zydO}nn=Ke&#k3`;#BO;i**PS-oHLd ziUio>+%T>{cXOf}k)YB_&SLjcx8z`OeJwQj3U0_U#=Mf4M&@#iN7}WS!)Rg#+Ors2 zYeCDUZZ*X*LR1Co;5x$@F*hg@h^1e~I1pRFD{n2><8s9Nal4;&ig`W5t4I$a>e}BmRH1?M0jZ%&+4k!??#R_fXCNCnh~Axo_vdl3@ERBl6e!Q z=2^<$boRPG^V4i^7bW~oL&H%Z{Vr3pc(WDqmtorP6mysz=O8`kAW1f=APZi%` zZJ|%kV_M&*`VDBzE@pp?KG$uRThvfj+bdwIvjfof#qR|$a;f)npS%$R-!2E z__*1oT=Ic5y_6N*cCtFOqIgB^_3AtF%HC4qlOAC{6q#?GJA{oC0?a40@umX*$Zq#* zj9Fg+f3z34`+YO=@zxNsK)#ad5PKO~FBNt)9t5`VlPt=YOm0f<8{D8T*#D_LfJFMz0{MMV{+A03aGYRj;jdN)tzczbszT#Q2nc>9vF-q@vvpa`o<7|qMI1><^= zhox9v6ukwh%iFLCaalzK^Q|rvcENp)I$xwvRyKlmAg7Bz<#dJTkHF>-9EUib}|&uNYdGH zt@S$yREb4QQ1pJB_y~ZZFxAzKBmEXHLta$ZG_&p!HPXv8No!efhJzpRl9Pj9I=2x9 z3MnLDT9EIY)lYNVgQ`$l9 z5B!Q>x@X3+N3zJ=I3L|y@#UF#Ri2sQ^Iqf&kb}!tp%6Z1znsDAE_>fP=*Xrxtuz{S zB0++2s+O=eSLA3={ol;8z_yXSY~aAPvcz9oqg2T$EIcUp&4ZufN}r~{ZI-C$ZV5ne zoy&B1>9jmLXJ*L8Wi;~en_}M9a|Fe$={Dg~b2bkBqP8brw)gP;>T0@Y!{Am2vntm5 zijita5bC;QUQ`K>I9cF~9u%$+sV)1F=k&iYlY#QEFHd`L`pBL&c^7m)^#i{1K|%Kx z;P1((Hki>k*y_XO*BN^|3@m#-Mx}8dcp!ZhlG?hJqafL09TBuVlnhDtIG&y8GsR*V zor18{lQ%bIz&2gU0!(sh1g+GiSfwZyq6nrZNZegtZ|TYRB7{0r%@ob_gLK!B9cR&p z5ve6aWg3r$KP{L;T2xv|$!fsU=o0Dc1hQF@8YPMq?3f@ayTB`Q^WYq@0$sP}D%a&D z?CVWyeaSxc!Qwp^_8|1!w7wzSSUad$_)lKejAkd+5j1rh>Rbq_`2c!0(UrJmFJ@?2 zCSzt$YJ#Rs(zHFuEVI*e4g+&?-vxPDwT&XyXL@i7e;7p?h58x4ZuO373SVUq;zl*_Rd ze6c}-s^9aDs(QDoYMTtOI=`1!ILax;TRj!t+x~*(ak8vKn%iGAAxL*}jbD!f4Ae2z z_{bB*u1$`ariQZmjk-s7ACFzcUQ-GS^o!5jiY{D?t5^mz@S`F0>GB#tcQ7)Je3-KB zQX3Z`WJ|gwnN$V^Zghy}C;Ch=wFc|!w7L|wdt3!!A0RthC(uBve{!1*gT#6spDj{|Co= znjkf_-sjd&;6Yi?p($dhaL)Pns&J4X@1x@KKvmZRDNKS0%JmVVyIcsVN82LSz^-oXGLS{MAoafLTEe&=5|a4j49yj#iM6U?b>5 zsso)TKOBOK`ugzu`*(;gpfnP7Mt7&EdVw}shPa**Iid6d!Y6x(FiJ{qaBj|Lf-6Nq z^Wyn4xF>z(G`S~t5KDcqsMJ@R%cPT*gexzlQjbe91bN=19HSg1yOV6RbOH6cNDSVH z(?}|OoPb8({~J-*@VE#As>Suj)+sQK&$@(&nY#ACC9X1t>NQy`k^n``uH^8I-w0l* z1_H`5cf#krkN?WN5>#XGIfS){oxoNPsx zE%KzlBq-?9oVh^{gt{>$OtC?~5|q)(Bqb$1F1O`4NL-`ZRe!@tC8f0MVaC00MA5e2{{ag>xW z96^+NcV|^%5KHDTE)Qb&#d?H`sLyk1kpFAU>N%eBEQ%FA80L>+!^301Ibf3pSixdK zbtFVI#&SKada$CLndBr6^bzAao~{Gkx7aUH69`u=521;kLE{d9qCNyGwgbFi8EQqgFZ z(25&x^K+%V<RC45h@4&hegnLh3W7Kk#Eq;aDILX?SfgK$^ltOn zo3_dLoUgIC(yTJ*>=n!Zn;51TNFat`A;J6;PxuUGz7jENOjXCf>fVQ0!p8CZerivuP)&1Uy$3z9H%|C^mXd{h3sU z2!lGH@kIBh0O(oZ*__xZ@$bODMXIt*Qu^vUTTFe>U&%j?M#aLOn1fB;lwK1aOGLGsIiV4_vWW) zHY~N2N$Rb|eq?=hPlf=+C$s=dT6MMsgk8|Ef|uUzGGm(lHpJK8KVrzsU7b>K5(j>5 z1ewf(3nak_fWIa&c+vkx_!S|N^2eDg$(oR0!Ued^Z2slr8aEna^Z&fJ-Sto0gWAoDqdV_&UC5n>W$i)Qz#X(TNm<)QJzt<4zs-3iB98-}khC9`frZ z!x;Dc!F?~Wr8af_2?^xe)av}mg0{@6*upABlW>%}eKgx`2^7!!KK&z@pJO=|NF}SZ znGgV!NKcGfi|}~eCKC0>edXb5{5Y1!z5c9;L9C;wV^T<%p{HzW@v}b>Loa0C$5K~{ z?BgRn)TYKLdT(h=pIq=sfk1$F7KBnMvNb!6WYUdQ>GPL`oaQ*~d#4LVgcR>&UUEfp zq7$ehWx;ffyUn+!y9lxUs?MQczQusBNI4j(yG)9;!JvwC=}H6*Ypxp(1vVJITej!R zO@4C5Gyfg(7Rp;{b77GKE;GXf7PtHqpw0Oh0a%s9|Ex&{mWuKI{ebqB(s_dKI1cMb zn`m{*Sb3urH-4lJpuiVKA_%Pl{(pe?>pJbkg`yf zlk_MspTwyrlw9uV1MfP^&2bU>yWj?&+s$N)#SQ-VP+glKVc}qD*h2(ylpG*BnjH_{ z@OCI?c{Ng*J9IP?e}Y)1TuP7*FD?s?Bo9wBViydzD37b4tLN#jKbwmr=}?wp9m$KD zTM^W#UcR0akqQAoQQx>((A!rMe>r9w6r1%O%||k$CbWEb&%S?Ud5dk|V}r6xC!1av{Dv|SPYi8$xw`FYkA!BlFTHX*9$T58 zdBQQaecG5X(LsfW-JH`DecT=M9-db#mrS2(Z{KtY#S~bJDVb}~%6)Vs$NBAruL#d0 zb;CqSl#GlX0xdKA0#bOs?Zh!uV912{71sx(IW0FE;8IJ_<_J4?v&CY1>&p+M%fnW^ ze*0tt16@%;Xx?K*@N$i1gC)3|;uS7BwJetHe11NV*1K4h@}^JfuD|@$68f+6dBE)X zOZdro*S}7ujZTxDoV{26K$4O9LYEd-h7B+a>Tv*Q)hxLGMiuxw21!)C*TW)hkhRp~p>G`a=?lwL;r zGxLwTL^S${((aCe9-u<%k|l?m;0{I`;$&RAvP8MDb9CsCiA=QrRWX5>t0M=e9zs1H zz=@_Osser2aR|4HEmH8w6ad4y&9vHovM>%O)VUjT;t7)&{v$=>J;tW|A3NP3O1!!# zZ~U{HM(=mMbbvqD$A~l4$>}dko7Uranmt8eXYl^~BNr#x;MsCJCx2nKTdLi9|0mne z++OEnsrl1c>7MJoV>w|+&`BdsHOT)+sWHL23kV+$lm!7=I-~#(t#AOq+GMD-N{L}w zq-8|R3ZW{Fd4Jrrm#OcDYeTMEj61w(;vLPE^1T?O9yn!av`iN`UIFRz0nen1knLi8 z5TfIs3AMbBL}>5R;}yuhdg_LDxh;(cV?uXaT5D!Q%gY!Gp$;^uzkAfO4$l*nI4W_P zQ>OKe=vIVkQ;;@!*6S=fX6LmlQFyDrdb^FLzB5A35k*uva_Y96w$69{N!qed@4tuI zIXjf)BS&>HJfHB1+<;g6!&t)VDeG4^y^X}x&U=js(^h6-wSvSy@w%*vkv3We0AQQ? zv8)SgL`pqowg9R^4;rV z>MA9go(=MZA@Ac?gzBnl1153b)6{$14)$+2-kQe7skapH!egvdHgD{(JEJ-fe4l+Z zv}KBf&$r(-6hrPB3RtIHSkzx$UZz)8D*qEk{&HDk>v~z~;;huQ5c~vYPo!OHXl1{1 zPiR%``ey6#G7J>wpAE7j+W&-Aum61d)TUp=(!LLdsq2SL9{PMG8W@df`olQ3*aM7- zgd-e4XV`7hQH1yb`NZtsr{ zLUZx5%@Ieq0sz&*>r8P5&uJ8}%s(x5{_DM}Y}-VfwPWeT4q-@SktWl#2{$L^k+E*Ghm|Lm+G+6Cq#o>5~+v(D)*y zSSU?3YCiK+O=TGWl5FFcL)nq_$BFz7&Wug=lfT8+(<_g_D`wQmi9xi(})>NG@ zkD3UGUg2Bt;BP0-M%xALu_3C7?!{R`B>43esh2dmTj^O4C&9C-_#+F?Hq7VY_YdwL zq=%{W`bU=l&mNJ&baGzLQNrM7n{UW^<)_VcjcXYY^a z_$y7iIrjt}M8EdSl>E%di$j8Pw^ihR{U4%NKie%~61@NC0AabBUmLzDAi|#MYcPpX z5#Go1z6%IOVz^SLp-H;db5V8-EQnL>#bHdJj$}J7a<~n^h{PN?L4#tfOX-~6s#Q2s zw(v>Ey~|2%RA~tgacS{P5VW)nhm>p3LFAC>{p*}O*mzlg4`+UetcxR7`!RTt6Z56G ziidU_M^NLc>BRM=wGkh&7(MR;>ta4@TFInzmP&bU_V^ip>Gj!Z!+4;(8m*PMkqb^; zysBgl2G%lh+K1vl!`Rxr*p{Sd$HIJw?Cu-|9RUq;6UMD{sO-(=JB~mNsi(Jem7i_Gd^Cr;HOGH~3QXYH z6+s}7emu1#Jrw@lzrwS>1swmV(V)OPV`knJrQ*y8h_{#kKt6+DSO|&ju8-MEBP3-wiGCZhms{*p|8`AO4z7#9gRrZA~0T z`0X+5?xTn-PA{)e-uLW~h14|7iCL$Z$!CmQ?9N{D|D4*~Z#0GgATy(CO4zAfHKT?+ z{blM69`-0a{AkzpwQF+M^u8=^U{gi1_RZ=k6JW`)n6Of`^ciIvwG4Dah+cNw%*p8et9d5%EGhRI9X{W>&+#@8NYwQ0Z=!#HhIg zv(pI@$<^Bjr?fxK%NVSzz9ZV3S9m);i+zFSpJ@q9CfU4&`{|6c)CXk?UeM!c@yDQ}jO$5wzmcW3;?* zJwo4UNx5h{8AOr+RaAYny;|ZTlTSsKNU`8&>QHXdgnvu8Cq6Kcv`gr)LzpGSBLt+` z%iGR4)rAFI@ITCxt+;ntYRC8+M^eeI60;u+F|9eNBH0C*=^*T64e}YZwaN$0W;plg z%iHCALV}|*l~(x^PWiMH;=Z*G8+<$a>!m|)Y)7tdY$y3N+Z0=a&h0kfe1MkJbUQKY zSk)<<-1z@KVlZs|V7~t<%*PO#;u3Kz$x^$T5cdTEH7{v~q;|A1-RB7HivqGT+6&X1 zW=8-LVI|)s8t>6X5_e`X_=kdxdKv?g&#@Vm4qx%u(YfcSB#APw-gqvUR(u4N!0w@A zh)@2V&t|m>d}C2z`6P+QC?-^-3rib#tPgo1*BCxchdUcTI(vWND!sKNGeS>4bRzkXlL_#9sZ*{o?&2b; zH61w5CbSZiwP8a?On+_(ua|JnjHMiHMqTyPx%f-a7@$vBo zb5H=U&R#W#q|CtXM~SEBA;jf_(5!rjc7scvxX4({1)*BOEx*JU`p#6Px`O@)qfezS zNofYingaWXFcsUmeIiCSV{ z|5@cw;$p3X=kW@vI(=d0)Cqw~TRPmRBmc#naxJn-!7mK`(L;@acdPW-JkVMj6Oqfn zM32?A{iEsWw|ZMa-Q4h66K|YxKqyG8nj#*C(vhx3df;XtcrgpFq7+|2?0P4CcY`;& zHjn19KkMJ(yAv7bvzCEawOH+`U=vKsD$b5oG<6=K(mZETW>_yPuT4%T{5&*2!DxRs zEc;Dj-~WA@n*89P)ki8lCsLAZTOE|JJ9H5KkO>`G9_Gl}Vd^R-%O2)CxxSxYk*|?7 zH|jpF2R~6QH8`@Y|75nj9Zq4|nhct^{2QcTCnEbz_F!mQr-+LfWVWCkfu~}K-#_ z)|#;l6uXV+X)vw>r{1||{rQqgqY@htt(1lkz*m@x{@Vr1f>lgr!uT^62C0yJw~u~P zn`I$>7}D>gGanU+046G`C@ToujFmQ8LuG`}be>wBBi#LiRGHLbNht7?p9V!=HUEs#* ziMxLNKwUTkX6Hy)kwWX>&K1Dc6>kf>0`08q2SkgFofUq>n|kZ*651aJWv*RlS%XP5 z;shv-lB3qK?0Rd;F;pN=9wN&a&>;&>v;XV4?MJ#;-|MM(>kW!r(==RNwG^kDG{C{e z#T~IL2#&?8c z+aGu>!j;sz<6=h=Y2?EeIB2M+f7f$4e3DujEJvU+Csye>uZthQcJpA2Oo$r{S zEz%%ZG40Sj>y#;~(IOwJ4m7zXVgoX_M&lJP;KbT+b7Yt(Jt&38izCzp4ubqju;Zn8D|LvagAIY= zIbt}HiPe)B=sC8es1%%>_q(G6rF(bZbjeQ62+jQ75c0CxPvj(jLvdNs#I<5s<@+M! zU5>43D-z(z9MLru#$WDm-B6D4?!Q!782u-Yi7da*zc7JM$k@t}04QG3_3nh9rXc{j z@nu|#k$NC1&vL2BIi(FR|6N8n%roq6;`M88*D@A_`hyaL8b{@u zvWZQ8m5~WE*ptwX!q7m5WV@RD{GwYyOKn8hxZ7qUtaU^vS=GL$a_lyh}rU9 zGqm4~7pUZrKU&W@w9(ev7aZ|rIr2}E4Spl|kx3zu_MmD>=8QMYe4fygfk64*dq{Jd zV92@!O#4K9QGAvHTND-+v~5|sl>|njs>qQ&t{!90AuOxnbV-Dwp`z{n*CcK&A5*0(gaNMF_fsGEYM2t*tBft-C2!2fM3tx<_Ft+M#udS9Qt!+H>z7A!^vW zBwzJd+skCF8S!JV65{IkY})M0BJJW&QRWi9*;;^orb9L6l~yda5f49PMwQvH#s5pe zFQCkLcmUk2xsaXM4?VsEFF>m*IMPf2;`gVkCE!3_zxMKLz86+ND+d_CcKq5F>$~1* z!K%iAUne=_HN7p%9@)rwzU0#O%Ze7GOiVNK?l=xm{7dtvpk4pPC5DVz;|zwV1SPXc zuwT!B8BXX2M_KA(C8u{6iYAG7TOciBq`%;if_&1)h8y0okD*!HTzH@%DnHs996{Yf z2_`2zas_?peM!VL_5Cp1E_&Z*f28PlG4TOX(4GA|R)SBtkLGZ?*e zliMng5+W&V(CH(@ew}RtFNFuWoT?bFgF!;JXMe^P)sIy8>x+%WRN=ab*7#h~|7}^x zbKPE1l21Jucu-GtNQJt0Zi-$>R=CaO;$o(8o41}?ej9xOwIpZ6+h0Y9#rW^a(~@Hx zSi^M!%Sef(Ol#SKwQogqGO?hOTq|Q+HX$5LT5pO<`?=$Ge`KeFle6Bq9{;mD@5p9U zO6Hdt-((bJNvjg6b&y))KcxF5-i;8OveHwtD!F-tix-F%w)xrvM0R~338eSEN9M5g zLBOs<@>0jk*7NoDcF#^r%Wc@?IDeX5rI(;*P|~r{C2=3Uar1?Ty9;`I`!-I_X=_a< zA}z)rH7J4WFgVKhP%>?7i;=>@aq;fycqSb^$aP_|vM+T`Q8^S21E;wm2m%<&vlAw!lVp zx-iWor`plh&U{YxUP(#CD{m}gcRj%HteVLt`gJ$*{&1`ufZI3VN&0hwSWa z(nMkNY|%>KN$Y-7!zUF#Vwm+1dpgIITBSE4O#0vBGg73r?x%+I>jVLANes&A61)E>qbc z&pCEG^N+W^2(sSiDH@V=y}gk+imTg&4O;YLo8QI!7o+(}eVtXg&fkW=4??`;DT+kF zo)@1KWuy-J+LCf!5SL+j2nU>rR#tRo$#Tsa+3zBEO-p137d*bIY9|*XO6@+xc>KM2 z``9P_T#k*0tL$qRB_KRl5q5_U_Ng8Pz{(}yxD_-Au1SSw)*XtW62lmfoH3ya5!6$r zoDy?^@Q-o4HP1n>z~FRAqN(`6%wNsx)6edAmF1Sv$Nj#MEn1b=cuwj{b$Iz}Mwj5b zHUHhT3z1FtO`@Idd4(36ZYuyxJNyE1^Tr_7QNy3%&>u~TUHaeOisuu-+*3@$Am7vP*vEy{JRkNcv zKPi)4_L=$0O0h1@*&r*JATLUBlc`kST4g)4cP}zTp>1{UP(6rBv3IQH)m>l!5vnv~ z$+g|NkT}!6Ykf&)*{Fct?0UBc+3A}2^P7Xcg==N0btN57C_El3Yxf!^rP8>i|GlTL z+dS?TJeQlANlI_V?yczHCQlXVgnj0v!~uW~0Bz{Do^+FTx%+rN&MVX{eLVyY6wHwevG% z^zS~0BVc>+ruHrlOqoBOY3#y-m)WoDT{K*(u$QC^7kIsBW@cv@Lmx9j%YjcXPxpHy zT@PQ@u^1Q_u82!4?{Dr>Uw$pjTb%?>H%k4>O{omKL(!jSVMJ?jadpj*58{dWfFRV; zzmT-)F|(h@sWB1q7iS@G^N4+=B+_H3N%YJnRG1Ph@@b-~>M~jlLyJ|GS*{OhxhqHc zTB50yU}}A<9^^VO6u_=050CfJ-;N3eK;BfS^sxNH0Y14(y?#84Q&pz_W}X<<{9tZA z%^QTsFDmYZif>0+ei>Pg>~Z9zQU0zJRuJ9foQ*yexpp|3>TW2?A61`Vc3j27#Y)8g zE;}kDCmCp~!xuYKFM>tF7mGDq5~idbk9+&uh(xV#c-Nb5aea|637>MRp&Ip&-ZVfA z_t5XVG0G5@;>ypt;3E?o2!7eRa!2BVt+$QInIvU~*~>lN?y|5RZ@dARVhr`@o@CFj z?%ly#KqJ;)SB^T?x6(zF@@$ljGCXlXB8)tx`Euep>uSCl_@96a?@GNZa(W>lr(0hu z(G5$K5&QvIcPkg=Qa_W^A8*5pgczo0@zbzs^OB{XBQ_#NNrS$=*O)~&_C6K{P}N?h zyiN6v(p)dJfxN`*h@tYS(!hcN%L&-M-eVdG-Rwm%lB`$Ly0{v+tVooT*>>|KW8B4i zcO7I|xd!RNX3}5qsNIrK*5udhTPt`LDCl@_*0d}qjJoCBrjZ>p;9sNT@r5PPo~ z2#!nVm;^?g{}jXnZ7>wJTT-J*;I@lVmc3JK437M$WthIbZNfUX_5}s|MH(sf!_=TQ zM1efYGzIhosQS}4+j}8ahOqpJis;|(Bb3LxdCAAkUj?ISZCY0#Rt7l$%!_Jfd5!^= z*MT45NK6x?#;!3*hZLrj96`e`u;2REdB4Oc3gN6TV9NTC8-?QSss#5z_)bOeW=!QMsj^-KBR&RlxM3<9-r(-Bu-@+9UwV66 zFTBWMY-MJ5NzLj3*;dnJSRb*V7d(Vxv;c2ZEC$8l;wn41Vc9mZ98D*3v801fcd1Iz z%0D*kXD+eMAr(9bwu+>;KJ~Uw+D6TV&iv#>+i+7*emM|z_gy$7qTRbL(?L zn`^1_31rZwt4M!g)7=0Pj`Q;mWj$|!q&I3(oG^kE^{e_ZF*LY&J87}o_aRq6KA0T4k*on;k=-En zX=F`Mm*)1))Cu=Zf8UPsd_&IF_^pAzNK)c6Gok|hp`SwGu!cH=@sM`-_vLj>dXR;a zz~v+ich>@3$S#(we>#Os}p-0}|aA(>Jr=2NGvWZp<^a zmHXGX{%qrUBk3&7R7G%--+tvhc83)~xAiBg&vnSIi1YF5JvQ6S=>WjJ1{Z6N8)rSA zG`ljEXR@&w%9|D1H6D2pi7A|W@7mu>{6jWgen7-#yayLI2mXpT4p3N1YfOBvB)9Vr zf^kVjk%Sljba1Lo%SE%+VE*L2XfTvp<{(%^h)b`=BtzNEETu(Z2Vcom(XLJg^=-nT zA_whIcHeaP3jll%*w*-@8z+D4FlIlLh=$QGU%XT;_El1Aw2*co)x>bIFP-w>iOyY0 zMu6k@`_C*tLrL7DYf57HekBbIv1q*c`uq3H(C#;3uHnGU-%E3UINT309L9=X1n*NH zY0b}2*9#w9P-5>=gD%H&oy;F}k*BCHi;KD_8g!mktea~IWJ2u!xRl?_H&Q~L_45)7 z`1l^ocMxE2T4Sab>YYYI$Uqw&)}eei>(d32v%VVrixfe4jCEhppyx@SOnDQKsL@QR zaGm~9MhO)HpWq!L_wWE-U<#WUQ2e=)eJZ336J$45lzd_`VE1o&BvQgpfWa*2rTTe4 zw$j7dNzJ2Er2E##-u^s2{tT}Ab0i664DUfeBWJb@mh&u~R$$Y)X8YHAB!ooZ*?u>2 z6i5IRpNw+A3|+0;2W*}pCDvf2LV>(kV;)E{KZtFRkP=pp@t=Ry?&P*piu0AdE}OOa z$;+F=X6BYq0o3Mgg=HEBpTHwz_RU8X#e44eC-;Z$j{aFAIjptI3_RJEJ$O{eWCsT% zv)oU@8C^*~+kCBEEH#re)dG<-j!A)ceZ0t0UjzfK`nexMehBe>jW}+OF5gQciz_=l ze1kZ|iCOEhYfMI^e_=eer)@EB+x?v{>c`klM-q^yEKMRv$MWy#8X=+{f;G*gHC;l8 zDC)n|gGsZ*Sds~u{Yc(JkhjCC#U27ooabOqr2imR6?wI#s~w(l(1*9%hbNsnI4JK; z#m~>r04M1*7kGc_s~|yMC(fVaB^xEm*z80ouw!(=qe#*KntP|bWsloCrL5w3*=+|1 zRVVmb&i;!dh2ffl#UE3yxWL|)h>^MM04L|Y)6$J8JX3YE@pwVXSz5ax`HqM-55V>Z z(S~|?$uRs9&3(!`U|=u8@(%o%vm2SsBO+h=ATCEyK|09NH(an2eiTjGhd>mzpPqXj zs*L50e}ujsYLVq+rVS7VIVfxr7m~<~kQJ1*$c2CBK`i9+LG?0~S}Ff`{KJ;6iU{BF zcsAzOV>#+FFF#?=yfQ%OTl+OLq`%M?=c^RPA^%srkKYlu32k_Ca0ma3W!n_`6V)#N zPLAp_F&708u(b-0Oc$lgGocb=|M=a*t=#)xp4jBYW(8Qc|psM99(uL#Z+1C8EDvEIf?6K)}TnEbiU?H@Tc*i_QLlDx}M>W)B5 zVLqYcHCEVDQqvoB?xZt*K=I5*+3g`2at?PcH6Jucp59zA%wO)tu#Mjrbnr!VH|`P| z+V;kzMc9Y+fiNm9zT-`w5UwU#Bi^&*%>dH!eK%w6*CB)iq*`LMrqFoVVpe$BSS-BZ zX>`he75H>g2dAy5du6GSkR{>_GH|gjh_^ipSWYtE zlYSLAB3!;ZgVX;e_+R_1(dRGgcq8NG3xYIG45D#OA&g?5vwho^&qPRKU@rd#^_XPL z2;Y^4`J4B|jgXS2u|?wP{-x7z&fv5E-CM!ZBEn9Qsg`4yb%1OPKGx8GYkXj$-&7zW zM$gdqQYUow$QbF zH|P=a6{QcT$uM{>x+AAV5NnoNLas^#W#@UY<$oed-Bl@S?_ben!L`jaTrPvt_E~-4 z-%){w)xsP9CEXdRQA)ER1)E$T#kL%`6;p-X^-T+S$vl524XWH8MLcIMGCVn4%f5&Y z{Y9zK^25nu3r(_ygqZlVi`8KvJbVm=7#51KQDrtdo+E5yWhIM>hPF3bu5}R{(5fOa zxpMBP?tjqR5BD!HCRSu+`5TygIU((*13AFI$!8hC)rh6ucITU_kpxj|EbXg%8|Cw% z;PUcT{Dbw{iJQB83S40BJ3HO^hq02+<*9TjCmgHam^ORaTav&P2#~kuu@>#;Cq~d~ zY$FPxjvGyPFzxydBFx6V`#KH37$0%X8$m|Hbv16T{OU~NaeXWXD`auiZ!}GCHQ)`Rdn#8BkYJ^CKbXKE z?VxvD{P#R^whC=I>SNv4a9hpoyX=bdh>m=nQp)VAg^Klrzgh>m%T>V)B~6xgT^?J% zSk3DtA;AiFerS@oew2QKqIGL2xxlA-LgF(;_jP@!Ypd~)fG9Bx8AJ86f5itbNZ!~7 z`M02_;{Z*Ub+U|&kk@ZP{;(Q}TqBeR(o~QYmhsSy66KlId(OP=h%d5lYjg2|N``0HATVD!v#lHEGXDnGE~)75cDi6U?hWgblO1z}l<=^CNFkPp|DoTm<$`i@mbiL=)u z)XK$h-nMk}lPyu$yDhtBQOu3dwJY+fpov_Ga9~=LMbhlM9suI2`PB3#-Ym*b73Jks zf|pEFNj1)u>#b;Xzd;t*>`X=eciOam6=s&ox?_KlS4EjSiUpUEh(Nsl1O%%F>tYHm zJ3L`jYr+{jg*pwfV27o?Er1R9PFP;v=|xQ22X#D^FHQUk;i`cMG}I#UC+fs3oYD;g z$n4>UrGNVy)cd@$qx;56g~a|s%LTyMLYr*Nge z;0jM{6xc2VL=?|4kJ3@n;e7-|@m*_Xb}<#F87zHBC)x8 ztcAhwnKb*vI`wOblb*l4l=!If-Q$^vLgKkf%9_mjZcO2bS z-k;%iL}ep+UVi>a{O9WX_E2?}kuz1lK+_y7$0MAyQo8L&ZRe7k9}4rpO#Xz1`{7Sm zzH&quISZdK!>}No-$j>Oawr#M!lrcGj*7c#emc$WKTk!bDLbuvj%nbc=b7^%d|4$n z?m+H5XW2PHjZxj?uJ!tZATBn4!==STU^wQ?navTsSm;=7qpsku>~JS`+F9O zk)WvYo3DFIZxEi-uLwu(@?XkN8!4ly2fRA&e^b!cWZJU6n%tG|ocR*U!6}d--rZ5o z#+i?u*)tY&`0=kzAA6emJIwIn(+IJS}4aEEsfOwuYDyU6nE%k-gk+M7qrs$M_&~A~q$zVPxR4()azkYR_0MB|s_eYgS8FGZCeVi$Jvj%6L-KbO}uMHwEie8|uq^E44;SCnD z92N@hF~+8!?|nY0d&H<*Ff6FkSBiQa{z-vc2?i*kPj41=cghR;P0pNWXg(yq$mef zsBx^hRrgw4DO4I9!7y<|E;!;-hBUjSjSVq0fn-)+iI`*HX_Jco%yjPb-+?_nbw52W z_hp3L$A--w%*=$ncyAWw=0?K5U3=Xe>KvV)XNt7DiXYlCr<_oOZ-q1zDlF%Edl66M zA;O9+qu>|Ixv*;T`b%E5;Z9qvyxc2^m-AxS@=`mKK^8^K;gO`$)8%7qp06QujD4^0 z!}zsQFequDI0RILO$y}?UimX(%-h33y@ChApHqk#(eu~)(>8xf$PxyN+N6VC- zF4Ma)NYK^2fF0d&1lDX1#Jlwy?YL&$+pVF`~3l`%K9f^^_kOx-45= z+S~^6ay8#Jaka&@+Xn=bXp}VxNK40l;XjaLB=3`Q_jZ=#W0K z%$btKzu=MZ$Q>}%nMYfL^lSk_=lT|R_Dp8ICqK4+Yv~rU(Jji8+1tbZ@9L7-*vOb{ zJDw;}M3p*}(`IuBa0V}9ARh!Efm5p7?LFj*HV<%|;`Q-=8<2wP|Ls>5o)~<=0jb4z zqo_Y?0?Kd!>xvi4z1ilO)ZFVk)gj21K~A_lJ^*Vxf6y%TR7Nf`q zfA}KL&KyDwiYoS0wVLhLxf%N~7Q045K@=q;;OP0eIbh$R$Ff)dm>Sb^007E93cC>k!xDso`-Z5<3l31$Og`k?DAwds z7uZaX@NHHe>Z7}DJc*CGUPB~DN%6kBp$gIUxxtnR8^_1+h{^Rl@aXEVR?}vSHvv$D z$q7+5SZ^L)n-4}v!34>VXBhxcZZwc67r%D8Q)=>5Q~Zv6Yr)&`l1k%;Dh^5VV|Xx%RK*uT&V|{D02OWWw-tpnfB!HNPMJBnGX=fe+`0s?B%!Nut&bGCFBW# z`Zqf&;eN;L%Jn;4KSwCC0UU^s>q>w#Z1O6PX`jW)7U?eNAq~?1cIW=mN*stx%rkO9 z*w#GsgZ)Zhx@JO}wIxP4=-#)mCH7B}&b7HyP^UnWx}?dvqyqd?pGAhSdvjS{t12`rQr3qn)V|ltn3Ijdb)$3=s z12fioJ*IwYR!pzR)v0$jCd??zy0X`Ext<{{CiNigS`(iolY+(yuwRqvL`s>?j0zq8 z?$=BH8g4EgblT7za3)l3I zk>lqv`e0C>=T3Z{bdXx&pr)b_QA}~WZ$z37A#RcTT5DehT9-u_)WGE=)8oKx2HU^V zp|z)thtf;#@h?e*Nrv+>?Pwdhi)l}w=5sUIawb!Ox*F#OAfYwJ79!4uyrcPfKtKv> z2h)2WDFyXLV`$${Ja)+RJ)yvm;rlJ|DKpbHNten^XC3(ajK)J4+nd+-9;#oJYwZC3Z9`%s^VzW)1NPYvu zB4G)-sQmzp5CDFYRR5fB`^5d@xbVZ%{Huri3FoF1Ia3PRh@wGPYj4ql1&>_v==C2l z9)icE`jY+XWV6$xS;xpw*mqLTXR!#g>BbzUW26l>$?fAItA2@lKs$B+F=V=R;}TWbo){GkR(72k_A3nq8}5*{;_UZx%PdOIN#n z%bDz1GWDJZo~FP?z7_f`&znDQd4IAk(~@`FziiIY7{{^S+~^E2;jwu9aAt|-Ks zq0O`objMf0^6D05>$xlv0@@}GkV&%aynZ1uecHCcVs8EfE$&R%5sr;7HvcsfJytiB z!2nKqAHe#4=BLhqiY(62DYkN#0yY~WNX^Qx3?sAn`qNKee0unl{vis&;5qo5JaB)8 zBeT*CUo(EV>~dFS-C$Av>)B(G_Nj_ak~G!&AI5}+7V;;g*GpRD;F|4;-<04dWbdr@wQ$g6OCKLf z;HzGhTF&je?*`MK^(>CHZ}S}j`7=x0piM8KEPTD!lW=Es>#@_CkHO#4S*hf7OUgNlborru_(8CIsrR_%tM#I)NP zbB9F70(%+*TAhi7`sl`Kgz3v;%tnW=3T;Bd4kfpmjSRbVxKzywVRtJ#+cSUPO%wqs z&T{s0KVCf4az&F8omzi6fg-Wy6b-VV07^|C%Gr$l%9)S5othA{#=RXmw`Ol-peAqp zr^tqp^UiWfCb3_e8GICi9J@=sG5mD)?}E{2{C2=h-gH0*&wL6HuGf*eN3d>_dNX&{ zk?84tXt(Z%3`M=S{st%i&=__xfPNKc@uW~^+EMIg{j!b!B3HW_8xs>1y8gfwNUC~H z@*>BC38}D}lfmTFvYB)HPyH-PCAX!N_SGI+D;rt)Y>LoO$KCt4_(cR>;ayNERtNK} zjBFoxg%SdajY~#!QeRMXBW@aNW4O`Qo%3J)dovG9l_Kd@%s7}BQWUIG9aSBnR9x-) zJmbuQ1kGE`h^4zR@uwRtn^@j0dDolqxkK1^W-uK4sY!)`q@~&74^2;lQ!F;c4_$`Y z>6zQA)Xp1%>XH?|j{RCorTKh!2*p0Ryzm9v-9ybDMG+~hyS0^bl+I8o_8~H2i$MbxkliFp%lZXQ#&kuKHG{`C~D3aG7pgiIrO{9ftA0aW7Jm;S`a;y zo*X}HOplpUe)tQ_>=5YU9{4;H$y< zh?`GW!Kr>*VSWx{OcJ7$@UKgFL(Rq@DQa=fHoAXUs7^am)lr6HpN|YGM1Z9`X^_G1 zT!%pDtyo3olWN_5Xf^NcXZV?ybkTFy-=5{B{{ZP3ZgdzSs4Zk;9~Wf?NkF=diH?!& zxZ=VjfU3^cU|YAG{3Oi-4i@soRU<}vgSy>DiMP?%FO5Uu$MInwAGav+__+G6HARm3 zle%Ux?2w6uX|@|3QJc%*Iy;L*9!#>`C6I44WNBlZ!g-yd&ZREX@w#KN^QJ{~d~Qzu zeo2OXgdf)nLuS3JOM;mwLZ9fkwe}bK+G@kMN`+{KVa-Z$1Cv39&a-3B@n5x;{{%K^ zRx1t2#%{HCz>&YY#oOsV7!QMOg4Nsx&yQ}M+w82Ibeo(f{tN*cCo)qRK20^k+I_4n zSMV+!Zx?O}C@pEm-Q98rB667|KQXhHS|Oq#Hz`0Pa-VLIpKOb^(YPQ46E^obh)g5e z-qlR3EQMVBQK@IWx-#3>>8avxAYTA_ve;p3=iS$>rc&s?PqPwfl92Y;S#{s%a>cIT zKLyDJaYvfxgkZ0%;2lXPPdGMgGS#fhJlqpM@P@%Hb{F2s>T5sGAe6m}P5JaeIFW{E zdm)H9`wl@Pyi!$}wGbQnRDwM8Q}?(y_{-;Jkph_x1@{tf;D`3w&CEOrmEB z2R#9bv_RW;yu7M>sWH=C?6KP{`vkpsc>O6oR58q&e0%#V%z*d!vK+T3!sYIvjH)O< z1M+?JlsruTjoX6O&*;jqW$j6ZDe}If`!=BoUPs7DZnQPf?m84**A3v#6KxD@uwY$T zGIQed$Jrns1{XD|q9sv(UEaC=C(Ly)ldnAl^bcBEj}h-CZr5)G%?uRh*V)ufQzBNP zbqoj{VmVsoS3#4!{04k#?Y3jZ<7yt^MIPK}C)p&E2 z{nxwcT=itTFZU6XJT+s^WLkqtq~WluQInb5P-?vG6xq*4(6+~`ZZmv*P}o-8CzYiC zO)wB$Z?jqv-MlXep%>wGUlMH%f^Yx)LG~CZz>UvJwkP`UF+2F-R=*=8OySE{QjIcb zRNpx5(IGU`$U7Hh+aQu5INo2LBNlSClfx_4=JmdBK&_5@!q<16nnVbTVo{u}02iV* ztRO0kbON)MVMM)`o3#D_9iGP_ZT}iR10z6VrpfvsDmKeFl9Y(#AZwz64=?Grg!#-0*7$*kA$ z*Pkcu9W_4R<+4)NfzZ;g$k?G697iMcIKq_lwOLKMsH0kO1upa)-m72@Rw`TT5~d`B zU)u`hOwmSqc(}OZlINlCwn7iMDGra)lySjMyIl$ixx{P5sX!%c%r4Y|vAY{-zTE5^BJ?rG0RhywoO zU;}#3t@=Q?S-79`9A2A(#-e@=+pn%%HbLe?>d&_0U_?9KXua&yo4Vg&OzIvCWNt38 zC*+g1Co)XjMwAgclZlbhVEhayhc&77;xGEU@>i}4j_YoQzlk#_>zsXQgW??|un%o5 z7wK;@0rp;x+sZ81HYq57NNRa_-&zNt@qaO3Hqub{mO^UiQNhEfi=fJ95D#!6p(}s9 zw8Cn>)b_V*L(mc^loW#SMW4;9E|*_ zDK-*;ddm@Vg>pfxSygJcEJ4hsZX?<*o4X$xddy|tQq^ZzXbGVkpuAT^5vhlkQNOdK-1VZW#l6ayKb0cCpK8R_h&@qj-D zaZI*XfUpFYWa~tRBMEya27N!8_qudY1P(_LE-Yy}67Qo`Yy;ql+_sVLvENV>y^073&t{@+XwzocI(L$&S+bj@7ipUzS9@Fy-K{j9BXJ`S)h&(g6_)E&g`{RXysjHETVrY4lIFkt)~}7{FhOZsmK1 z*5-Tk8^51@Uig?G@WWJ*`qv776?KIkk!|cC(%u_sd;x7e2F9N*NCr^sCZMRm*b?g4 zU}yeDzo7$HoC!d3vJWc4po&O=qnc>MZijgo#- z0=!1LEX%Vl*Dh^&Et0wJdXxKx{))~QisGVeY&Q6;yIY%Z0e+bFet9|nkT|=ik-0Ct zd7f&Z2pKt15wO}-WEI=*|I8KH$@wU`_tV^Nz5QDPGRFP|+YuirRI7kF{-M16rKx+m zRXaJK9~A(B6L>7e7U^e6X9gH_4t&SqWrt!9(?FyQQ*-M{8YSwYF2BRpB3@rGjftXx-|1RFqjf#q%jqU!S+*-84Z1DlQ#HLGu{lXwRl-s&!yskE-KvMFA=y|-i^ORUw zCjEzubyVMwTGuta3j&Heud@`fZEGrB#IapdBa6n9vIB(p#s>SNJiid}@s0Jn2U*!* z>XDSO)20_B8W`c?(C0Wg%_+Msg(p<>|Ek^RT)1>xy$j8ZZOtX|4aSHxOOa3Wx?wiCXEP>sGFRm zmxEpv|M1idw0xe!=S&Ix7)ur9sp`)}?@>_EV_2<9B+3F06MIc;ladO$4wHo;d*^YTEd(h|=7$(g( z#`y;^{{7eEz$)I`c^M>V4J|KA71IrBrZS)~7g0LzbxYb0bKe`7OsVN_JGbX!nWDMy z$16-vfJ$GOtiDENa|?L%G}PoO;uS@PM9MfN8>l+$-KIF1C|5#aTfSdsKq@@tN)|x* zE%-iFffc>$*RvM_9yHAyj-6kDvs(Sqh33ohs@Td0A)8PE2_bricQmola4Q_CM*=2c zCV44AM1!h>t&*$>ZqzK$gg|gwNlY(hpBu@!(+}zA!htD z*)+)p+d?qv@bO@Gn#eCE9L|h00sySt^0?;hJ1(|-!akt^jyQwER`$J)Gyai_C0fpA z5{h!_8E?N+`QKcnfw}S#6vsch8FE(LO|C# z?H1$+RXdp?2`qaYVTNT0yC1ImTnswrx@*pv>3V(hmQHSz>n6KwsWkZJvf^r~O?2;9 zq^hy$#5hYtQH)8@Vu%Kcpm^jZ%bSLHK-&!=sZvj?UqmSg_21-T|B=^Hl?ne zutsxjv`4FNQpIhu_S5?~hLvg5U(8so4!W4AtAZ2WDT66m15N-z=@N!M92jKW3Q(@1 zf>-%%>|1y!ijVtyL;KTaNu9PJ^wu9_4)BzJ2A8P5D-aEBzeBUiS4(94=XRnhj#f|`foHOAOThBmUuQ6dv20mAR zcFvMdia(6rePG592LS*QRdU&P|#{(tf>M zaS3K-UA?_80O~U!A@Cfc&WW!?_H-pjN@AV?^qvoBy{mL}<=cr&wZpWG7>l8>NmZlf zK8BJk%(>O2FLFmk1P6SpL8=tSz5S(mag7-cI$I@_IKH%`&}F_Mavlm{@~Zw2TW7f# zc+TDhU?a(TgA6a4i5kzu;O}JQTYbaOShVr{wQrNDbj8%3EMupqT=p+A1k*lDhg#1b zZf;uge!fRP;6!$UVyzHJJbrj`zLDvlk1!HS>-iu=A(WKw7V?^Z7fJi+J1?aNjIiv~ z1BrdR-cIx1|AWO8@WgVaGnxx&LBDmG1-@s@26~d#$+`UwU@HuHNDmHt=+qeGHKomv zYTVaC`84SB0qrx=iaC~uLSxCf6NiaChvRU7`quf7vY+l1}2q0u6H z#aO}{OXh#CGrGFg62(>%^gVVqyLK#>n<>(LFjz~AP-9U4PFrm&n`FY|t0LeGj|dr$ zoMJJ`9J94b{|at7YclN$R79kLaogO{y>&vS6XA1hMSW3N-%fods98}l8Jb6*D6pqr z(ur4!oJEjJyEPHZ?HL@LVqnd5O3`zO)D<+~%tkHKyMO*|96`hbwW-G%b8LBTa5cJ8YwCCFY$Xc&`7T=If7nBE9%joFm{>*4{hnxC^}oawti~c^2gJbxlgmI z%19@RJb9H<+fwYe=NPKZT=8pWis1!|du=FJzzbtQ+p5L%L?TAO>72hSG^f1ByO0;} z^cBdxTuIW6eA=icvnJ2OEUMY{I8;gMLN_~NgNiCs{kN%M81!!Bz_tf08kW|(h9InA zZ);irnx%~5|11)QlU#}cyLexi=qk^3h{ z7muzm>l`2cIi%J3q@hy;eo6(hL4V*<2usMY_q#N?j;cC!mgc&kF1u>ceo1XxRMh;< zF@v>R{O^>r_BkN!fPdQ&FNQI%XRK&4iG^jinU`mRrk(sl|70w{oeS1URz>u-VAt=)Onn@EJs;y&n2+REc+!v^!>iYXNyeP0vu`Ah}JFW^UmN zc7Si5${jz-#sl8L?GOmZ?au{2rs%8-1HEXR)dSK?ufsg5(P1VNO3z(F9N8|S>oiZ& z`$H#zo+zpR2qO||M)K89yBIUjq(Vp#=d2s|8gf&(=Sn9;7_GFv8P$z3?)VP~Ko@2n z{llN!LDak_P~SoFW$O1+f`+E%QCGrUZqI?(LKGOzVw>nZtSK3Mn$~@Lc2~9=hY(Z$ z*%e24Cp1C*ZB5_L41W3M-Azv9NfkZ+|0Dk&bp@jX8Ma``y71>tO)TEz1$*z6KTV7j zPTZnjm~?!NR>GIdPLy$kDuchbnqU500~ZXsP{{1!%;H6VHJBhr(IzbMnr0Y;eRhA- zI{GW$VtHbEKO>eg2Y8!O@m2TM_tR(JL_0W3`68*e>Z*~Mt_AdH$qu3In+MzpSWVWu zd_gPi>rzCgtv3_nWW4yfiEJpq&F#5(Amp;X+gSGpC!FSTE{ka7D9J^;KU9^Qe6>cMeN8fLaTHDwaFi{QI*EV)BH zX~R8f;npeXVqn+~5DEH~8$rKMVSU`6zHPOz#gpQh#jAnTO>ggq13TjVvPUF?e7P&n zh-4pkQ%rj<v@NfliCB)Hq0``1E6~kT-m56MDb6 znHe`PQKzDB0#U2o$n-Q)fx|3+D9~W#FW8Y8Tw8*GU+USo_b%uwczsZ+Pw$x? z(%w9w9(IQwIk{)plqgE%UavGVdSNuf4%Ju)07W&p6w;HRe|YR_KzPirqOQg)hQa_A z{ZYwFf(1;F?@Pm(~uwIqXZH9XrhB2s~J_}TKqh}tvuUHE~ zPX+FM&jzGqWMgug$|C|Uzg+p!{o#_o!z^A7Wnb#&r9H?6r}-nhNf7?yc4C~RU)!}4 z)PVDFy#6_$0DY<<*UK91$;bE>{tALwXd((Qtk+FZcAo* z-&p46dck){On>&jqkb}&FP8qb#k-T?hWX>eg#otw*HUbX@4?zIklnNn#(*A&^*U=W zVWXHDRac)lQd94w(MfbAov?r6UmlH9%W zy#~`t=;ekZ>PD>9o(u+Op)y-w-nfz7=JeOJ*2n@-b2$_%!SAYh=Q^1SZOn{U>>75aCML0{GaPA3?O!?q$Pi&bK+E46tjs7A zRjmyc5|&E~3E{)q&U&5vA*9Vp%pb-FM9Uht*uy5}oSnF%gC(N`^>pl=4izz>kyHD4 zt@*Ex`R9jn-geSa3>(Ce%G|hr8bAZgaJ3R2PEeC9UEY*$D04-qc!UWW-lz&tXI`r$ zjpllgUGG15d*J|ma<_By|KdK{hn+@+QXpb|u&&z>q}G8kL{@~jhZq)#-0jLX=rmWL z!l!o+vM`Ns|4mY!z$hapw8hp4>fW#WYvxF*j$DYU!3($iadXx6*n&^hB{I``{v~I` zIa7#=p|PG|^KWzVEAgx5WeH;ymef>4qzU9K4$$H>#8vqf2o~_=T668;Wz@ET!#L^- zQ9x}^RU4Wj6;1o-Z@;kcPfO{I2H~^p#?{x2lV#S8ZGH~O{ykcWO%ZVlaWZU>{uPy! zM%ezBFJq=WREoFpn{T6xLoWBF*pjJ<)-szV*Rb&*i;Q=GTLNiRlMokwXI+SZH?APk z#^xjm(tVm#l%kGmJ&sejh=^lrI1Iy|x*IbiO; zKbT@LUn26^%8phFKsou_)pkBAeQ!(G47=SM zZF?e%l$3Pb5`KHKe0hoHS<9yw0hSE^$kNjk>|lK)rvah+ms>dg?@8q!FavsEXT=<8 zL=*>Dd$+UIBG(1~&>e3Y6d@DNypI>q?fozrnw^S}giRVQpXC0BwZ9t;cR+`v${l7( zm?dn#t{o#K;5zs(u=64F_o%yUAD6oJqFRGxQvYBD1+cjNjfn*R+i>e$MQs&8PG}+< zNgkqUbnv^KSC^K8aY^}-xWV+Fu`{fDksnA(QBKu(GFd-GfUSaWIiB?%x7+f6$$Tyo zH#W&h_q|7GV?j;;H4mX#aFMaq5j5f)wj(bd28*Yb_M=8r^KPjlt!f5d3jy*t3CVX8QWU46M)~6Gsj4rvLpgck#JE3SDWD=aw>O;+>DWL}6rb>-F9Z%4ezV!39YKA-1@T zMF+*Pr>$-RIV`#S{rP8=m~Z!$%$_6IuW9N_X>N2Hry2{{F@eSeCuVzccE<0Q6S51z z5W@i&j_K5#N)WL%Nek>o^}R_O3ggtLcR%{Sf6t9m>#R)*TKOfBkT@|Vz%>)8_LX#7 zOZ<}ByN+}|_yaUX8mQu%j&cZ$bvyRCz%&*Wu4(kTo?h#Xwc{(Ez?Aup>|}FUAM@a+ zlcDDCef)SsDc^;xF-W4mB_&~hEV3bl7(|#)RaYcHAP6fRJIK`Z6jm z^NYG~rS<)T_hqVQ^004D59=Y(6Eknb{exBfE9rjT!r$Haxoo#PYK*djphpo}PkY2C zz;#_;tDp*-cYll^cZ6Wai*D+=v%71C>Xq?U#~;>j!3UI39ehw*-o>x~eA6GP*}TEW z>OCmwJpOf#AAUNP0)##L&2eX15E^F?! z>xmCFP_U-n|T5p(_< zA~Ue$Zo#Y0PlKRdV^y^&?wp|4cM^VVm8MK1|ET^u?U)A*S)pZZZq4jTzBy`nGpw}# z2rV(kcA5{FkhXb59JIvG>Zr`XGs!qQ9j!(j4wE8{IOQZt{rMWXXn$`Y5D%#BSUC*z zDS-@y%)(_q8cr8Va>mBS7WE_9j_j>j6d~RjHFG|_gU-NehY4V)`ozvoFP23!)#o&( zokT{|YM4+>3^r=}??G@Tvf_v9ITdbX(*#R@jC2~fR_!*RFAw}wwXY1?32|+EO+vOVGh>m_ zfsjuhh4NBYre*=bJ`TfekxPL;Gp1c|?Q(*W?lpUuJ&=8#}?2p$@OI?w~M&b zLySnFa8|4Ut^|$YzD z>x;_EN=vAgW=@Q(1|o0y@~<#zzsIZ;nQG<{{#Cln!nYnE^n>tm>AF^^S`o|{?1$QI zWtuW5=1N;noFU#$k<-0%ozdY7 z-{|L`*7M8DtPV2;`q^*S$(-<)=%@)1$0|B3Na=q_;F6f!ZJD_Qc~L(1rEfp#BU9RpCRo6@BLp5EeDz@H zb$cd;R8oiRf*wpe0w#M|`wQJ9avlUT#upU>V2&-Ox)zbz?B8k(_0)d3rG)IQ7=Ga( z6|=o|74K@@JMA^2QX0M(WvfDSacE$BbiE^MCimzcM2}3wF&(o_Jprum7{mmu;LFP< zL?e^;#}Vks6tLr7#S2->RXF~1i}3pLpEeOsQLbbbG2gj3i6?1yHGx{@fOerQ69jNWb;%N+EERE;oO zO>}hVHa_0Qepm>NUdQO;?d{$8=hTs1SB*kx9BewRil0UhDLxTy!^71DQd`^Rr~%hu zPnza0mfw@*@l*s}@V*+fms51Iy%5M~4^(9pm1j!fQInwGkNyd%Gk}usz5=vg!z$F- zhX2yfZh;S4Ls|*-=D;4K?~Bat^5MAafhRO1jrAXUu$ofQcdxP2@>$!Pr$SFV zSofNyDg1s0_s;B8eM6-i8TvSLPm_EaZT(f{l-PS4K^x}pCOt-(y)`B6oTcOnqw9~J zY%#gp#oE~21aEZ}gzEyacZOj+huz5ca=%#zhItO7KPn%e{eda)mN!!lWdId ze!FwChFJ-L?0x)@J?IXhX$*if#mMK2+)d6YKB-Rw5|Wgkov4Dz?g>}k|Hho;|EH$Q zouHOVi;!Q1)HM9-64@`ui-z)uU_zQ{o%K@2Y`-nD>`;1|M@A<}=cF`#b~H9K1;4x0 zXMeq=hSKRN$Z-_4bVo3#i~B~T44o8;6G%Cv;xxUrE9zLQ5A++w#tlyv!_zIIS$~R= zr@J)Dj{EL&M2r18$uKQUYI)3IwG-3O%vU8*b5<<4kob(JsK>Yc!4#2)&a}a_Wi~x- z%fnPH7XOabLv@}<PtHA_Q#=>(SKcjffO}nyNC#8H4oee$0;##{NRtd87 zHbV=v_VQ^^OvJrAT(Jys)#UEV%*_1H58O^mMHLx7!(nd(88vb5MGX~s>&$7-pAZk~ zB8(Tr=wog$g#H&x+|hlF zzz(bZ0fMMcUhcv2EGJ0N?N2hI<|Nb9eE9_9n`e1}Bp>C1r0Y%#&=n;R+RL5>!$E{R z;6J4v8G3wiYkGMk@|vp&iZy7n0QGw>UmsE!6o0QT>?V5y{2R8q#01bVx`#0E8LK2g z{CoxmS$TlqT3i`o@^k}IEJ!uX(L6|RTxhk;@*x^TGIQl=Qdj;_Q-s8zIyr}|x-rk* z%!5HuQ~<&i?%RTy^2M2TuBfk8l#nDqA$`wHRWx~+jCPajCQie!V{m=IIpS7*H6-9y2^~m)diNezTGJf)mATbHzs~0fIlrwo78=G3BIvSmGA?zze2B%2?NX3EGR7*xo zQaTP7|HZf0%`6GuYVu@A(Ao>4-uZpq`WPo<6DYhdl*QgWYlNeD?`u9FGO}rNtMo-a zHv80xP5;kEv?*5arLCjdA()h=A-ofV$%`QJoit$W+oJVN?r;R3Mw2eqmpSYX?FxtOk|ylBD24kXq)0!*YW*LluCd5m0B9LUQ3&z@!sxO^ zewe=Y4v)lB_TpvxSy3uK2_UoHu@412=M_*2%_H*%u#l)D8Olj!q-^*lbaRDYWi#|j% zlsPyz!!MtK1W%q^&N(~Y%Vcu5Nwi4%^W`5Q(~)3bS7o9GuWw30+C&YuNuzV$w8XKB zq`@z_TMH*_elB*dC(DNvy3@4n8|eu!|SI*VSp~;i2s)bY)b?lHxY< zcB4*nU#4~{q%&l_pvx_H#F)Y7TXRejHpJ9HP7mn}cz{eAS!&+lrPTX)%$cv`wR_R< zbmJe!@$V(+g-kr;tXrrBGInbH!ELh;INR$I3^6o@MEZ^AXX2puV+Dyy#{;-yio>Kw#)EjJJ3?6!Nh}y;Zh3TV~ ziyavs3}ix$TGW*-6pMInz=n$r- zAKi}~7E0f4Rvor7#7@onsl5s%DL%iou8XoXCwGynG*g{3{0 zl8kG5?WQ5``m=}$kF&@UtB6P3sk+Lhpz9>9Vif(3~$rX=^| z#QKAD&*?TeA3+M78xDVRiX_b@F31b*V6+QJ_m!udKDNz0w=!P+7wuQh^)oUeo^ty7 zpsg9Sjb{h!FDh29d;YTPSI2=b;ur0R2<$PxbFw{`iHHL`ywJ`Hhs<3xd+(QPcbTt} zHtz-cGUUKx4L>CCtSF-FB!6iN@rC!sRg_w2u48sJX&p1~Z*9{u$e$4s2#=k1?BzW? zmKw~~Jbv1jG!DcUTQA3bpP6*9BVX6ai=zd8b20PuY?a+9Fi1zjS`e4nkBWrdht4m%M@K*9$%fGig4UzMb!49|6dz9dUYtjr(bzU1H}#H*>BNXk5wl7I?x%)Ty93z9qG(B0EB>^a+u(#G9nHuD)-F`Zm?9sr?9 zBfKVS$ZOoJ-7WuZ8oc!A-+LF;(UBp|%)Le5;g!`uw(ok>_nFZGH%sa3R}W?Gz}DZ% za6!(7JdB}~9{mrNb6Xo*?EK)&uO9^?{zU;H#4Z)OTCM;9JBj$O%0Md0Zy)5C{~rL? zKq$Y#ybw7|spxswtV*U#RhI6kf};wlImU8oK~10&Eg01r04!a}pfLuHD&?U>V_Iz~ zpOrLxjVEEyH5dust2E#+N&+d}#U8+tV#^1f!u# z8BSq0N)_5Buc}6P+fi=lecWHG%<(*({)+0^CapclPrHEQWqxWNez-E11?vBMd^qZ zq$L20AMh%QX{+#>3#A`^J&D+1z{%MRY*cAx<4z(ChARZhsi5u-wDWYO-=*vuw?rmi ztA=cG(8Iwl>)&Vy%0fd(rZBRaPL*V8qaY8L)3Sk&2EKTcbo3v>^wbOT`h_!c?#u}Z z!MrPok1UKaVCZuQ)|R{q%G%o4y?Lm-CSh;t1z^{9ow6(V27-x2ZR4gRN z*(}p$-ygO&_10F8wV-6ZGB(eaWlP$wJ>aZ4q_D|-T+eg#%L1lrr5%@uj8QT@3qz8H zW%vhQmZ|9(SzcO{by)katt?3hA08UPyExn*cH(mO;3GsoTzRy@lD!#Yf+kq8N5SY2 z8V=C6I2zRjMA$1!k__FJxH6Yeh}O7&)Rq9?4M?7; z8XHX78?23VX;#gT?Gf)$1GJ|R-(XgO_9A32>`O^s2Y`0CjyXO8*DOzNLLWF*BmIXDABKCFVa$|nmM^~eLjLZ*{hj>h|NB4VgIA;cyMOlw z^5_58pGynI)J-j|5{bkRCjvnGy;+%>by>7mb(>egOUePTVteV@o<|nr&B{_z*`)s6eI zxRHa4jxc;(w@OnRlmaRS@Y%izw;Y>(1Y*@dJp|bSezFeMTcZz{7oq{$>-BV}JSsEB z^23zUy7VQ>Mw|tpCoO$+N+*=(P5OF;?L`IDqCjK-jjXm>fpnsN+XQEPgm0kjeTu)}4L$ z(Y~S`tH?2Uld7xWYXFKSCB^pI&kb@0YXaXnl+6KPr@xprfb4TCtMYJS3R7jLWNKm( zE@H+pwHO~xV9mq+V{9Q2d_ZUp_+-SFl~I2|`Y}bCA5=o{#ZTTf!arpQ*6scRqT?b+ zR1nvi5ViVUht}?pV2E=1&pv=$Br`bK3((GiBo!dmXNQv9Qfqc?#8lpZ&MI#}H;0)^ zu$!6K49Hk+Qzl^5Gr5wHNdWC(fb2c}@Wl^B{YUS=E2mE#RZFfsKClp|C)i#|wgJ;R z+uc+0fc8DH$t(11IDp&E+&|8JWLu?Fmltjz@&2Tgb6Cwam+Isctj_fI_KgGJI4{@> zm1?BKy}O@Xao77o@y8?fX*uxJK)aPg%8=bAQP{V;?ln|JxECqG`Z)_wc1eEq>ks8$ z{`C`ih}bps%^pHub2DV*I{L?(l|=AhSQ3prRx zFUa)ttV}}Ry?=iUF^Fc>MdHRfT>Qc4hVFL4Fd}I~9EdI$=5*r2Lr*jaH!)%9YYgkL zAo2sq51?Z{)UP@xdRzH3M6q`qnYa_da3<=!djZ;61}&g$b%%Mj^4iHatzgzMuG%Wb zVhaVIOv7c%!_=nST1v`vGAB9c<6XFRM~{ul#WN@6o!2fR0B)ZK9%VJWPDW->`If{M zxa?jck5VbPj+t7(IPoei+F?WknTz<-3bY>?Y*(P2HErz~GF{1x6&lpt3SG*4{`uz$ zSWiw)NzhM|FslR>?;Lk=p*#}Iu1#(kvvsqKJHPgv$KB_L0K0H}md4D9 z+jnkj&{Ot-{^l=SxFA3M=}*;?-PZrxkA5q^{N*p?|NDRbUpaZ|g#7G}ekT9tpZ+N% zfa564$%et(G+f8rya(4YGs`dzIwh@i9b*}(6&Xpeb-vPTu%h~|*&8>UTXb)QAG_3E zug{ZEzBghj!BB6>Pu_n`PM;XYQ{(BA2edyu54{>Z4tN~+&N%Sh0PWPPsEiOVq!lC; zF}^0UunvBRAVF8I-I0I&@`~KNKP5BE2}Gcbs-N~|_-l{1_eevm8NpHGn3f2S*#z66 zgsaks0Rh2#`^vGe6vDGll9a}pbG1%1V4z;7B`CM-1C>`=wKG_12;g)P3U&^_au$F) z1EdmY&tdS9r8^md?Qk=*2_>CMI05$#OxKG?g3<^VBb^;B(gjQRPFlNnc3=Q9ARP## z8Ht3|s@m^|;s@ZJN}pSqL-$<+11fr;3JMy_xXZcuq5UM^uoxwhA3iGQXdT)+)P?$s zaPv~cAd%qlI>7VA#YG)xEG@wo<@$y!z+z+?d9++l(pqGBMFOyRiePlvh$*p6=xZaU zLpNjKai}3J!?0lQ1JE9dHbUQqCw6=|fq{=sBc|04?5T84zWD00eDdWbxpL!{tR&!auL$4efhLJ|_DN%RzchCBLEnqu;TeR; z8^Px%f9hsd=TZHxN+)tRXbD5Z(2I7vai|MYpJm;&pocQ071-t!qQj1^p`#h|1I8`N z!-#~lI#Y0uLfscJix9Uc1-&;3(7gbC7zZ@2Q6%J(IKbwXM(DeUXVVG&wiCuBZEetb z;mf@b7SaR{TVd(m3`<ERVb^UxZI$E)jY$&leVssm zGI{tVpPQAr1-L+j4opAbOY^W?NBp5AXKX@eEnt>z0kc>m7!Nc;pKU^*(;j?8=!NBa zHv-1CW1DVbnqj%Z*d;XB;p|wp&Od#&@iI93%&UxUEM-{Z+Gu$m)oW|&U=?OCzzyvY zGjuTqL?++lAiJEH&$l%A4gMk$m87x1fLKJ6nFe`;ZzhwN#mPXZj8Vim0>@7sk+Y{y zz-`QFIf6i&t+1qKkXt4tiEB%O=Gq_Ix@phmy4SXZTC~HkWokYxUtOJ*4Y-ck#D|-x zA3oPR;2R!5`!Tg>H@#(ZMvmRJnQc23Dk4yO7T1W@;Is~Z`0$~+mZ6n9-LeD&LFvKF zivj5M1l7;uYE~JhA=0`_IF;2v@ z0*N$TyLL@}``dq&zyGg)C*S{__vHN_zAx{+_a0=0BV$}&+)uOkcyar|3@qALb-f#S<#J<$Oc2C}q7y3*HWL;6-rBmfc^DgC{>@e?=y`(3hd@uE4h8CWC(=)Sj z^X6?2Xx|&lyiy(qJPy449M}$ku4B;-g{I((NGi}HO~bEA1pXs^n9d4yms*9<-?n>( z<7Lm+fF9Pe*fal5o;e8YR#q_ea(r@DzW(;MeD&=uxp8koR$w&|iNSYyYllQTdJ!ZF z;ALZrT0a{rA7gc+pef#Fwl%BZ0j1sjQkDs<6s3}46w*o_w^XS`dA7t3uwO>OWhGQy z5HJc_N(oj6C4kYJ@QYW1^?ET4pgo0vp8(jix}CrpU^@VLTKa@(Dh}YC%64lD{Ix^b zX>V(S-$S^UK>(@NmS*+y9gjsN8inOIlqo7y0Vsn3XzC%jnhD|KLjcnsjU|v#kZ6Tt zl%?$zCaWZ(%jIjya|-aEpG>AD0i`p8fdl>Nr(t29#gc)~Lr%k7!qiyfcYR(~G3Z!F z`3<;+X@COjN8bWCuNhWMtq_$C3@)0Xm^WhGh(ShoLr%K=MQOt}kaj5bP|oq;Bm`G7 zFl^U;2wb$J(|Lf^u&aS989(f6jEYFk>(#)D+eq30v#Hkal!me(uyfVPbl03~!FBF2 z1eM^!4F|Q99$wWf1|3NN{VV9xOaWFsS)W{kf6Dn}L9&|>X>9A06UUCo`O~N54Oo^8 z4tB%meq0BImcK>;w{);2_jWaH+wM^=0km&wFw|R8TAheN2O`#qWCfM zqXE9;@w07J-T{vT`@sP##dgg)?Y3Prj}q@*m{(5jg5^wa<3KsUi}50)?PTLcq5nnT z@heQ@lLGA&OBKO-^64BbA3{O5xKdTYH+uz-#~w|}^_zF((l_7A?T2$Rvy=wd4*j~Z zU1FX6(%J{hcDPLp1OdRq$inKGtWPx{t=QR9LrNQyN5dvxpgs(D*_K z1WIe~Fmz^u?>%sr(*=FEv%L+0Q#+vpw*qKK;8YlBgu)Tkaq0J)zTLz00S-lxGX;&s zF$_ zSy)_<#6|*cVOB9?6GlNO6UakP1rGw?M+meuqkkR2O=-i@0kFLtMkcK=7mh(Ki$FIG zgJ()J$W%Z0N-y~iJr5Vr{&6(IWP4-Q9Br_y9>NdxU0w^Ppz6c_KYQ=}BUzH%d0MJS zEh;lht1PXnb&uxs%y2m*K?!oXByhkj2;BX6!2NRk3+`VyPyqbtfIAS_UF=}*c5k_y zC1-kiT2yyei_*F(wbnW!@AEZ(9`Pb7Qk1Ul4$pk?T$-Dk`}1dR&)i(0kjK|7ULt6; zOV~>7%3T2AVU3?^=Xsa-sxb{760qOqBhUl1*~gdBaL=;tz^u{UJ)QOn!r3#YkHh~S zWv2pbGi>gQ*VPAhL0?yl?!38>UpI&2r5t)j=Ot)ID171bK@LOJ^Mjzhdck&eX4nzj zX-5&X>*+{ZoQz|_`9Vu!;?g|1{PV0?B*>PX^ASFvXl*0YGFoFb(@rTN$&Pyzwzssj zcst|Hi_$tu!?E7Sxoh2}4>~e=BU|k9>yTaH)zi}hPP_R)war>E;nPB#a7wzBvjHA> zo9^7c>l*Ec4+GV5t`mKIHH{#V-PW#%^?dof+l%d_aZ3shY-Q=%D zLNcZwwJoCcGjUGytwMi{4%#BEu|Sdr!==rri!iv8913;wZohr>>6h4T zzhZZLhtPJXXhVzDqt)KBbDuSLbR%qLJ8dls5474P@W-lQV9Jt(MyLV!c|oh{j`fzg zm%M|-e3cWliz!rA-!_|+3EI=jFUACHqz!=PxAKT#(U#h^6@=}JXtKkkYb$LyI2B>L zG~QW!tjWIn;v5T5p)5PJaZLRIj2sYH$ zTPur^R?=EHG`67;Av_C_TB#*~t(c{7m1%b>O4>r|9@$FQAy2b23pRkw$-$9P`elj* z#{$CiS++dSvvqOaPq&|+onedcv`vkV`J!Y6EfHywH`Al7RNs!!d>f06ZWb5YS!lFK zlL@?<>9#i6?u6BEfM!`f+_1UW8GkKM{E*oU8vM;&2=A963tMn=XqjMA#_fZuWl6j8 zO#pZGfm{%@<4N^@(p{deTp?$;#|4eDOVD1m7Hq+kSDHL+^mpyTF5QFHs;n{y{3(#6101HfCo6bqbNjp7CO#?>o`lo z8`xyOHMMGe3sts=cKcdgtL~Q7q2N+?dD4yy zLde4g1zzz^;w14D+cJP#f5{IGg?y7e|`;mhP+NmO}dIAj#{ak>#o=+xO zWd3JCW0gMDP6Y|Ir8zG1EYfD*jaeMoKi5Yft+^zKmw6c}IaRapE3MD_F{!XLZ9O~` zuW}NwukifLu;v=*AFwYu*i=eQ^^Eyr$Bv1jzDFPV!-B zmh~n5+}X)`k>|vRh3X((Yd#mW-|S_rH_A@jGpsB5u)w-a_?GrqfL#7p{q#r$%7b~i zV@2ba2*W^g|J?#skBIprv{mzBMbN&5E~sRwP@qDAZxRKbgP^?}IpbSC&k?|o!*EKI zS-jZN@+yMeN&E8hb-Vb*Rl9lvn}A@`)MxE*)w0?HO447v`JlJ-v%+UwF>=z_s&hRKs) zy$y|bX*DRWyQ>RrY6S1eBBdOICsL%FtS-oFps+|-Ud*D|F=5wk-n3h2Lkz*-$yAKC z%j)a(vJQAtXXV zX!PLaLr$Hc+wVPAhxUjx``6IMUae_>spkkO%&*wOWU$>%8M%k-CDN$aXWoC{QqX8G zX)opDaEP=JJv4Tz5wh#b@)2hNyymEm&rLQ2z7JSr4WPL+jJ?Ro9EY?vw6O@@Wj%*Z z+MBPQw^PTDaLDa8Ukp1u(L*Z@1xj43w!%lv7zmV^G7FP-*~FIt>k1BEH3~d+ zL3^428;n!E%Cq8Ya8uK>cIDb_`|Qds`{L?dyL7XU-E;6i@IG~|UDmN3fjj3EwRCKA z;huOknNq2SZ+5OTNNa%zf%;TM;BGy}1)k#J zLkpTsq=11aUMJFb6ks&G zHWAfjP|Vo2trJBOc6Gw{O6jBnA!l1l6Ur!<_rTPQOe}U{enxz-1oPVA8QTz~kLz^= zLT5FX)~QW8#PrUc2be&(VS_Rc1K&G=_ONi5KwbR%Ds9SvqwiQn<6V1u+fZ!T0UzFk zCVw+ba1%Q>n~Cd0(BAEW_N>*x-HJc1<;UsiG)>c0YYT;O3B4h>Be$`jJ+v+Gx)Py> z*2MO^EE|wo8HGQsj3jJ_TNZfMOuGD&2}N`8zN_%QlkAoqC4C41_uc7LyT>)WNY|`o zIQ(?49X)c`UORu>&YwAq0D1>PT+BaGgZ||tXqPt#zJ*hg;9mVGN_XWb@06-bHrgd< z@0Xzcvmu*Z24}`irfSyqa2V=gOvfBPu+zuOI_!4&3R1D^6F;AdyUb^-nTvT>P&ymIM2zb1N5~$9 z{@TqfLI2saXE{iivmB@|Z9=rP3Yq#;TSPRZQ-+*<>2dXI;O@=$MCi;eX|!TS>G3`_w?|RP(;{js4wh`m?pX3H^^ZxckI*8zT|$} z`p0H$p|-_pS`oIlby;&8horW51}z^1?yGBJV_9^7kJx-MaMCCbm82>RF`N9tfKoOJ zZHqG(1nudz$Cq6w6YA3oMU1T$9MaX+0%A=}k1ssfC4jaI;lX@)JU?R2X6F{!a(K^v{?Gqx_aCt6!`Au|IL`4=K=@S4l#3P> zz-fiEZ3S2(3y4Mp>blxwhaHXlHiYZV@ORDN+{C552eM0F%O$NIY4i|{pdIF3=2}43 z4}_ASo%j{S)i!uvR;?~ttv*<=s9TqDrBLiS?~9^F0x;!bK8+P0D&(!AzA6qn1q+z_ z3>rNRHj%Ajv4Ivl?Y_?kkrA|;X0h2>g}Ix~?R#wh!J~Hi%qw>Kw{ZSP^C12Iz*|0Il0j*+1KHB84eqLorH9aDzHm8j=H z0S(h~ZqxByuFw<3t%u2z0Db`vMp&MErh@(p|U*Pq$|=f6yI0A;qe z*%}eBw{>HVj!T;DI-`g!od`uGXct!{E-H#qB{G)SR58>7zvK=+C%S?!#)NywFJ2{; zLtZXHjXbaTG;fK+R!Yo|A7)DRi>Z>(U069kEnXMp3~8^+B+DWuS#&Le$_w;a*RhTKFK)0Y06avDBg6n((|C1fcpr&;-xkg2}^Xc5jN`Rjn?-gf>xt z>Ew;{B!lwka{KrZN!=BhxZqX0L|a8Vl>9xk*b@rH#M^>}3%0=>uA6Wcg%W^V(w;tj&d#uV^X%!vc3|%g1kX+IwJ6BI z$Gboo1oZ(!cm`YpE-@s0J-+Zm&SDo!2va?yWd-eqpuM}ndiHL!o_#x5dkBYOIFA$Z z@d{z*u*)wqGSX_-VW~1NBLTcL%cb=$ZFUL1dwOKTWsg@SA-uHR!L<$&6NSZ=c;^=f{tJ;|)7?qQ~Dz>BU=j(9Sf13R^ShthaB-E+T0EOv3g%eKs`5b~*{$ z8{4h1jf0a|bhMz|UXONrmV-1A+xnJAv9kdp%$(jqffIE^)_Wy|{1MmnnTxP&5X_jD zJB3Ax5TzxGSVM3SP$IPy(m|>D1&^mnYXadrLTWMIvO&HiTj(6NBwOxTZLM9JV>_+3 z)Gqn9+AIr_H4d7pLffYXhF_l+wCJdVxs-+tK&*?yqrUa#8}_~Le8*0lIKg(uwuBZ` ziW4JLf_jn=Zn9B14`V$#Hep|UamoJOfA|kJj$fMh)d+KIwYY#+Z^EX06U1!;_ic38 zHkj;Yw0D}2?Y7jj5Mr^>!~&#QT1n*7F%+h!I zfFe?A&q5W0M1JR`sayWE^R`h&_jEhcd7@t*NAiCF3T1%IVnP@%qH{l4)rgS2ii4n5 z>@NLtALe?7=R~-7pv7|Z*aP;OkSwoS+OQ$;B}(N7hm15+!WZ%dwj z8v?}j`swlOi|@Heqo+lu0HN6!txL(JgF0F;bJJ9{;=3`M;d7hey<2Hpo6a192XCbd zwjpqDK*;VUBcY2cme3cqv^n$(sE9OV*~U8?MuU64KZ@K=AFjx z9=Do_VbF_QPH}p%5B1--mX%>^&yAp+v0$AYIzb*$dt#%#pwa$hg7!4Q;%fr*Xa|$A zq^Njw5a;c?efG&G7wyw8ui2HmBR0;~#bwy5I<(k3w!`GH_-NkNZ8c48s7q&9c!-6B zi4Ye74A)TR?HDI?uPX*hkVr>IdZx2PzhF2k96TYK!YUsGw_*)N|BxhZQC?411Lar$ zBn+YQ$t&|HvPHg%kR4-|eo(5m(@NW22TNsTY6eaBRcyT@jkh(z5`L4JMFAf~VCJ{8 zefB$VyWS9C_%ew4o(b9z#xQ`qDyf?Z5f03V=V4&-@RuSFMekK^*{d? zw)A2>9pQe41FTvQuLVa|X(D13Z8BD_rbLi83GYb>rh(BL_8Knsqy?bX*`w}S_; zPbtAR7-8D7*f~-GpO_HGMv@ex{a)IpqC^GO6|{GA7;4mLuL#;7qFW{68$^Nip8lsn zg7}2S`_q8={9%-vd!7V~K#e$OD-^FMff~yO=yBeRv6Xv;0#8bTCl<8pLGqzq?uk-D z;70$k~>>}M^b?se2;NF7J zy`2l;dp&&b3On$!Xe;L(u!0dj@xS7!B3|5Ko?tS!7;5-$i!P@F{3I@D73wsoyy25)&DlQJ_CFrz4&;9rI3mA1PC z-qH#e&zplkmbn?3BCLV`J#+H7{qZ0DfgL@1#JVvhBO#}DX1as97LNRQP_^nWx@Gc> zPfoLQv)4Yp@R@zV*-$swMVq0%Iuu|UsIL?AFWYLf){Ys(*2Y?E$23fPV;%PlHrcCC z$w252J`M1z60SQi}-PH;{uMJab_i9p%}VxH6?w!kk33Wr=i z1`=t7v>gHp*U zdjn;jLx&Dvp0dHu=asUM{_<#t)+E1qO!Kj^Mcyy@*kX@L=~9cz3fk!#_MF<@?s^xr zAC#cI0gZMEi66sh&9@OgQd*N~87Zjgz){(6zkBzt{p@Eyb8UBNu^(qA@u^d%{JxJ5 z654?wxGEdh-KF)!u!Q+CPjm6&MZ0|Yvgbd2`ZT)-PP^bfMl=4o~BvLe8 zX3iOvp#8Q4?L+qJ`Ll_jo%zI{89`(&CqlysexuI*-e`Rk>wcwKU_OuXx5E!%DqvWsz$R{Mho4;;?I%#?MlE!ek?x7xSQ z?cvasqiD{cJK}=&UG^*l?T)15S(wH(0Sm8bgqzoH+_lfyPW#d4*X_aJq>asRxDrfb zv$T8=vNv~bXKQVj)zmj3Y=^OdX>@khNd@~CnO9Y`-po$kbW)_1ij=yf2U7Vd>Hl#N zQwppAJHi!Cx&kaQc;t~#Sz7LBYE;2Qu5rn<%qrV$C4kQ%T(8b8xmNoswk;Q@#<7(? zjcs=wE;Vg!93pja?{0hZwR85}Z-3j49X*N}6SmN%8W!pcEs|eJy5y&7o1a@kV`IcV z_~0Y^N-sy8!^nsgy}Z$|hm`1?|CxU@2gQ15CjUuvJ|;Usx2lm|Y-A z)1p$0rw%`zrvIKUV>)jSg7&qFM*Cw@uu|;hp+Mp3d^R{0!!Hi4SL5cn zGmHcczHAetn{lqpH%TwDDVUncpO2ya~P2qk9BV_ z+~X6Wtn!DV@`-0qtY#DxT2K&KM;G1pDraGbH6gr1QRBlXi1T(4IxeE{$&lnJAWI5u$4+CmJP~n&D1Zn(f)y31si% zwlFsd-^#oy+KpRTdHKz&-HzKs2^3O8_(1}e9nQ)@ztHWsw+>CV_eG};ehw(&^> z?P)yp4vX)xh@v$PK0#OM0TY~ z&@PSkTet7Kp#7C|XZNd;}=8iOcW=*ONvEm>MbN$xbt-8U3REcYOej$L^4CjRU)68lzU?pRTeoic%U;^) zdg({zK*+?hdSQzZjZTcil`B`AL69=;cCJ7B$r1abpT26Zy!I+g78*0pLC`LI^g@q# z`b-T+Ffcq}H*WXZ1vE`AW4HZY-w49?MHj4R*veRsrjNGN*5j{5*j^?3@z@FsTGC=H zlc_zv8&pxLquz9K9*5F=gu|<+klSCQ1Qp}UlR{D`oxH0&-8q(!IrfdpC`~UmF~G84 z9!<@x!3ay!T^j3aEI8`fHe1DgWp2u*M~7@~auj>+W2{N0ZO_gwJ9+G|y}`-xufOt& z?ccvI9DozB@ZSWL1lN$@c;Q`!v7VZovHN!)*gyW`KiOv=e{8EWV`%KG*p9lK^ z@udt*OaVS#fs5^pB?QAuks&9>Ik~b3$z`W<5sW9$4jVzUe{eZ#eJnWcvVC@ZiNn13 zjL_cI?b;7a>7w)m<7#q@{v&Wbu?BXWJkLlURVm#)!^#9uLP3dUd^SjOdGnRjgd}jf24u8Gvp}x zReGeC=D6TbC<^RS7hozEc?g6Y`W4+m`K0AZQMEKEfkfD`>}++TO~TEOXKQU>Y0dgD zRn(77_9@KuOk&z+73C6{LOFZ(4CZ1^qkMH38{r)O$&Oa_rSC{koj&eV9W{hXlDZ$h z`E#R&Zs0;2eboAheaLi7qS3ymD-pC~EB;vu+Sfx>CS_#uWeM{`T1U(5i!^*Cgpb1V zH{N)|mD{xL)*-4AoGZUf(MU;7_TP1>OixdbYs7bVcYApW>@{w*Zr{k|*Bq%#VO+%V z!JUY7oaUKf3EFRgGaBvZ`5>V6Of}DskC>#7w)Rffh>y@yNUY=Cdd>h~Yx_Apl{r`VHYl3uy@~m*FO5_Bj4T@ z5lO#*RYooym-dT^>>|&<`SB6^dK?%FQ5z)EO%Y#Pn> zJ9YsLpD(W5wA;NL28rM^SI3urw$HY*wYH_B8{6%jZdS&H?Pyr|mfE;=R24**-fHVF zkjNH?43SPTd-|Sw-FURWN|P6fr{!NvsZu29B}0?Ewpga{>cJJ*X+OizyF`z{PGLi-O6E8HA}V!OF>7QGj_NIMiEUOiIr=ehQc{4 z;2czJWD?LqN-j`Wtqu#3Kwp*1H`HkpsN+Ta#~JcMFvRhzYRZvW@U(pMbs>4YKZ;8w zrA1j5rZBHL#>tAtN=+@AJ=HdZo%(yTbM^q!MZFBZL2N@}KGhoP>h0ulY_gv`WhYOc zavPOxt(+O)_6%vEh?|G5b~%pf$@0(K#u!DMH_jC?^0_CVmAH7MUyt=*^esSp0p~eypJxr-Fs&cPT z;3-hxc?;T0Q4VZ_gwJ7&$Mk6g!1p*D_2TE3?3Wk5z-If1jm~lyJUnkhbBFKfZ0Xb) zMeUYpYPLE)u4^}^OoJeKhi^;-?{ThzVXA_ET+`8#39sUHIU|)kr%xbg7p#Jyt=w~; zv=4!-3#(NCL7#-~60!>=eFkt2QGA@!LqhBoYhInUwaI>47=2(9qk}e&c6$yj_j(Q) zeeK*y`}ViqbaRQ#2qo*-tt*p*GFc;xI z!5k(`xG%E?t44vOgLQ;7vR`@S92(Y#t-HGu#gZDd*<}ws&{*rWRX&o`!b2AX?%s&9 zKcRhPlk$-vZh*1>5ZyWqq%yZjq!x+nOHmT8*% zGe+DR&)>lC9EYLa<2gXkPW`Q{Y24fs&nY#PluQ6tZqJYcapZ4Q#k1&_l6rlvNM<3u zJA{tEE0S4G5fqUkU_T~fWO}Qwuit+3PC?MF-4k*?$8&cW$-OW;D@S=(5ww@5OC`2K zfeHnlBL(zTe0qA?x1CAY{`u#hqnYuZefi~=ZgX9zq+iOVsKvCHPYiH3FYo{PPu{XW z`-5-U{sRYKo?y+ZGB#iPY)!`q2Qd!uF0W3qm-fjV+iAxqX3*NdYhPZyZl8Q{+3pXH z*epWOs!WU3HgzCq-)?OP+?x=#*EGnCOok-|)44P)V0`teh<}AC->W0ux$Y3)H{y|x zNO=N=@s%M+_`|>6JNQG6P$bD0qqqle^0Fe6!XcM@AvKgGUN1YrX0cI?pj}s%!%`Qg z#%v0W_JyfY%Pvk?L)B7PaJ==Jz4gW`*4^3ZW@FO0C6z?bv{CI$s-%t)*#^ZnKLJ0F6yun=r%UnRJCL_VZM zcWDMW#y#rY+fxy=KPuTO`70FIgaUf9;_`Eotc54NkTFa&h49Pd^ZBV5p{I>*z6t=R zVdvwEtAFy)GXwnOs8t|*wJ7i+1nuc(Bs?%0&~Qk}xYliXCD;ysfVSXgmu}d_E4S^^ zEwo+{gc>_cYdNP#LUw7jH?^T9+l-L89*HofK(H9jrIT`^mb(P-;($@qz|@EHToH*B z@8&$3o?)etU$=09Q6hv-L@uN}>=My12`W|ULL0@8OYq`?76geBvWFDvg8=c8kWp}C z-lSo1%;pDf*>vA+H5qk4kBc)a{;ArcWz98fgZ%q z@`rj?5DsN&q)gYyCi}%tFWYCIUb4}<*UV-|tt*qW6Y#vpP%hcuSc8&zgmp~>Ehg`WF!IU7ZbeQ0UbM%mq3k1&1D?p=2D$RW2AE+PAF z!p%+fbfLy-;p32a+nlJJ=Y7jz9dJ^LkF)Yw^0A>cFNdIgqxE1!SmRaeaS7aI$6Y(k zrRgpcuF`Usuw7>dw6|mWi4Q``tDWbfnY7$xB1WcSlrEvW;@7J;&{;!~apE+OSQOvA z|C6ZbrwHR9^o7nc8y=Z+jrQK&J`P*m@7nfN?2ZY>oU~rzQlSltxAI8uEXJ|}LPS`+yul@L)Z`;X}N4$T9P8^;QV=w0L zRmaAzB52>3K9$r81u7JH4iwPKT`zWNw(F%WJ8!@I|u#8&1funW0pJKE~)t=G@mw-L0zf>wJY3|$S{Cf?!%W_;lZ4|i0j zDrFaRc^OTX`+a<XRMwrRB6YgxqZ-Lu!u96pMm z{Y^V^=%96O??khVapg|E6$S0IRCMu*RcXM#q9&@Nhp(X3wvV&oU_YFO%mEwe>_933w3p)XWXr^n+_Q)prXsit~w(U58-qv_JUW-wKB~V)8<8g=zRnswPq` z_a-Gts|Y>)La_X6G}%A;;G$jq@}{kg-M5z22^30lb_(+-2b=0Rn}}~0m~5=!oFeh# za$(L(c+6B~arP4qjtBP`r*ehZ5Q;ILKS3}NXL%h(b1RwCRE_N^L>5woreJ!E_p203 z;PpvZ<-^51TI_RNvupK!4$)oA65X0w_f1hi)OVeFzb>(YnYO-ydCm^A_Ow7ohyUfLC7k8;sUFmvC z(>Dr-K1q6rKn!buNYFk$K5zH$_oI#6=N|%UYIWc$Ht2aewIe(T+Bd2Jn7+OadDXjH zbz9FFAclEqYtSDRwg|ITcEzWGtyGW)Sa@dE$6h@Xt|WJvtg+H~FO%hQqw)hoJs9TW z@FLI?m|UrGAFBzNActb7{p92r=fl0mc@76s15M9G$gNwv6q7`U#4^7XL34Y^=MkRh^PPK4I5y-L?-u zzUZ1hH|`DEYBgFG2-`Cp6xE8Ly%{qy_0nu_MBonNqA&EmK;Xsa_hgC}!xvrxswiIg zN@yfpqEoK)E5eyZaMVk~)8bn=|C03rp6cl#Q;hU`FgrqmkP*|uUD>M9K=EZlZrN(k zW?x45y@*|Q3EFkfatLa3X3fqVJ790VevSplX*+sozi*!vJ^>-G(EHdcOQJm;{|X;4 z#>Zytnsy3&@(JdL-m@tf!j|lu9j%_S*SqShr>)Vpu}h$dMVpS@(hFFkbU8IM)SzF+ z811ievoeXWooLk+>QkO@1?`$b*yBs+?)^iFqyqW!up<5*No?rX5E2~~_AUSyAKxUc zg1I@b?@)W~WY^uvbr>wDTuU z!3=j;eIr}5f#=T?zOa-NZV}^%UFsga35t(%6SXRW_Q#=IrOflEKzz2Jf6ZQ_KP>A! zbYap@5Q}(vfh`~_m|Oq^LHoYx`F*QJH-#Pn#rviOwva*i3Lck}gCDX|q=&XqCTEd3bugZbwLK1hRlc5E3gK`Kx#*y^K?8aPgkbBtcvd z;<@q&A!$j9cXDL#tCUFL^}>fCZHGZ!vMgp}X8So5cHoX>5wy1=0N=N(+g>?)(tiBI z@7eJqhkbXU!^u~fG=lj;ElxWL7^QrqGp^qK#rt;QgHP?oXy3KN zcB9JP=J>G_K=c!D3-2i6IDd&x_dr46?kxy0PJ$2)br zrFUN=(4YO-{+E{f_3PJtExvQ-P7aqnWxICm3R>j!QQAaI8jfIWR!=&AsXyN%cp_bu zM{uX67hQqP&voM?fSb7?Ez5)GN=d%b+qkc!Sfv%A%y4eS`D3z`jO*k{rpxlFG;lL) z%NGo>POJ3*JQi#L3jiJVx|J7Zl+a7-Wh}s3FURA?r<<+b&(vi&TL4pEzStM`p#^$= z^YfHw!Z~eWmd(0-_T9U;Gt)Dlk){$1ZKptlUwU5;--@7pJ<3$#D-@_u;JH&EGFy5{ z>Pxx=?mB2if>UX?fB4~tcJ10Vf3XU=nBSQ>X2BRfdT@{ZAOHLRW@iquCADhSYB_il zl@bK)4K`o%>`lj%5>Aseyg=S*;$B#UL7tknE7#ag%fjR0m)C6oLGd((v{%?Nn`s7j zgzYVzY;)YUlLJyYvHDMo(?N8o7Ntg$$%rDYk+$4rm(+w^e1&2XAzjrDOf*$1=rc4szc zy)#QT#mA{7GHcw(KIISI`GMPG@7cG{c4D8hp|Re#Cx_MwGqn2YC&xlK`}j&~k7FRB z8IgL-yVqIKXn#!VRf;`33NSK@<^$EF(HftUay2LE$zxkC#}mcHXRj=fbfp{NShjEy znSzn83s{c=&OxN$cwxzY!F8;evJ_(&8J$*%Uhsck!Z2n2{M9mx;(B`~1>1yToqJ8@C_W@XVZL z*_l^|z`cnBQd`;4+1QTV_LeTIs>kLZJ36zN#dATsgxVY|ir76=BG^fFVf2gF3UPt| zg|qQzguCYrx$=BgF{&Oav>-xGXWB&2?pehbhN~JOd)3M^rV{6DZseZL4P%O9qR+Cd zN%rjQveU$kwWLFtRg~g1p+SmEq;SAhA@@LUI4V%YiwktnuAY` zotv19#1hd&uGXfiGqyN4YrD30*y)o;?X5RoM>F-1?cBkb63^=gWJ&;w_!SpAo+$AKmP@-p`IS65i`t+2~OWC>K&dE= zFXb1Drm$SRm-;=iPGSg^%lgc?;~h%lGW+vOoI$-$Cp8sO{R(WexSU2-*ww z6Jss$E)*nSm!N%_9Rd@Rb9O`8>>pmRFE3uS;ekH4MX3W&&o?4$Z(g%q*s09O9=Z1c z*lJOzrUEovk#bG}r%6mxy<|`M+uCiX|H zQ<@ekC8lu>+AbhqpXWXU_dbrc*vMkmdY7v0!D1D*Dc4Y-T5+3+vPao-sK?%Z`%UY? zCi}MbHeYb)5U8|M%iTUD6}qt=aTRj0|C68-Dx^I2ueYfpXn$<_RSG^U3dCnOKHI8C zem!;TxtP~Sbt+SQVA4^gc~WWXdA*2WZMAHfdeg8=!Q`Lwl1!!f(#a21Q5vDbqS;13 z(g3&OFRg?5E8_lCCZz~J;vV}v#%~43jq*e|z?UH3agT8-hdtcvYotp_U~y3Xu1A_Xp&hEekm1 zIaN3AqNIMPt%7p}U`u`ZfIpgy)zWdoSo>|5f3 z=bhjq&O$A={hQjXv$@_*up{<$b_$%6Cc6|%8tRk7KLZ@M*Q{F0jMs=?0aGeYxk!bg z@s~%rV8-usFlfBfhe7nV{$@v)!c*x3k< z(qjJg`hBzV>!%lw6vx>yT))KDQ=TR4Oa^FRM{`?vr0f3P=SJ8X>$eYQG`&BED9Uc@g>&@MbRSvwQL zEbhD=Gr4eIAv`iBo9z$mqfbBQkkp%Y^IpGA%yH6tZ8P>OyD%XG6VBp8HZ1F#u;GZX z-C&;Aw3XHu)?#zD$;oRWPInkoZenx;tE!lSQx3Vv!29dkGw6rZ1V&!an&eizGhq>c z$LmKC5nAy1!AV-|xCRn>`fJNpmtC}hyVqUNF0(ORO|`a-!=Mha3*le?=^tCq!F|@+ z48u&hI^XUUmrnVL+~aKnw3n_UsKZ=GP3oX?2@JWwv2(YpnIvb^_?XDJN)kykkXc&J=DL&~4_dj53AbYj|{ z%99s9C@vMB&Yt(Hf;>|B*t{ne_f=`kS}s2sW8Qq>l*i|WRQMt9Mui{B{1_3joe}pK zehg4vB!#a!*Xfgrdt9)k<(zJUukj-IDZITYu|1^)*9#}*od?kSU;KcKqCF~{_25_H zzbX{S3)6}wW;=Oox3!_Er)OJiPvi}{xnDpdud|NV4wZwt-E%SbBccT(Z@D8F=bQmFmnh{>zg|evUj4@ zz8yuAogS{mT>7=SI~4-@@}1{*)!m<-#FkqqPJghZ^s(J!u?6E|tV_ zOQ!_|5}q}lxp)9-$RD3+_`k%gjm!|#EYI26+@vi}4B6oQ8<W|1>jQc@ZUw@f5!*epZ5Zr@e!V zBMb@=7N~fMssVKDGwz;A;YiWI^JJ* zP3g6Ej4O9n*{$X+SN>7s^jxP|5)TVV(m`A8(?Wl4wZx-fT7Vu(J576r`I`g*#&vTD;a^LFjVEi~KF@VRu=?sJgmG}|JVs~XV6$F6ug2hL!-vZ-ww z2Sv459Rl}EW2@Vs%W^_c4rW@6WSsod3klhf6k{G)+xS9pZ4q%LUMk=d{KPqjO`)(# zNl2ZPe1F(+gr10EgS|F7%~bwh(Il|_QB_1y=}^&xR|DJEG3_(0W8F)h3kc! z6bboU&>ljrbLHVsr^Ba6gcLDQyhCF3qOG{g2vBq_@o{AmyQQPqYF}jZPR-fS{0aj1 zoXtxs42}KPj&0U+pvTUhJ!i++;c?)=ers=SvU+w2I2~hS6Z}FKtF}^?${3SUQ7Las z-O}A_stDS*M5{`s=SKmbXSAfRVy?1f<{d4M{V6O$!pFT2;xG$t{W+jeGFKJ>EF16& zNJ&A@mnF^T?Q}u%g~=_H@rOE9R$0AFgqtcG%RL0s3k4E*9@U$ai)B(^ioL44r2gUz zPY^1B>k^cbxJQDnM#YAypxUXvFL9f;xg@`XOu<$8d>ssX=@+aD#@WPB8_^XI}8e30E=E8Km^14R5Y&cVw+F3}K z@&zK{_|EV&keeH|#nJmVGkDugCN9s8T61mAPI6|>cfR$Oz5eQ}cI?<;tIyQJqZgog zUErWL0fkGy)WCva6`^^S?VLAm+_VcQmi*&C{gbVX4_m|XjCEA4*oo#^JJFW0BW(>< zkGaVVb4(3H&mw3Ka0IHjt{74+X}4K?%&UCCbWC_>3Ts{BU9-tu6w-7TX4U{X;iSET z=s~MNkY3AtuHCvT(0LgE%d|lz5+^xxXmD{A4fZTMH*+>2yZ`KFon`&g$d2Egd-mGV z9M`or*CY^~Z=3nbY}pMgg!U7UNp;r2A@_^QGdh1SEpn0ikyq_I%yO2>0)`qK(m1np0Y zk`*`=3REbtWeTJxJxz9ti;FHemylhiVkBgjJ$BiFlOSGp;dHWjTU(pI*rnxu=gysc zeLC^{=+UG08^7@z_S2vK)V}|{Z(CEtBI>?3(P+PwXtZM|@dcTV5u$OLm#jo{ew2eK zUf~sl?L)((cKgmfKP2_$?K^h2e-uq0Y&&xLPc_;a4J{okIxwrk;-jIJgMA3gZeZSAm-(W^{MtX^nL^sZ@==B-t)m|!v9s^4=G4kZ-9l^`idX{Y>ohF!iQ0Z<~K zP+129W@xnAGTUe8C(*hYve8}+gc=*N94CAqJ+Rw;@a;EQbi8T1F&Wd{*=Eg6^?uTQ zEgC+-PP^*&mN+I}9WlaVnT5yoyS?_w#Y=YO;}31<)(u<1Bu#hqvK?fh(ZhA1HDjF! z&l<7QFDFQHf+`oovB_bn5Nizgm^YLNzbY4+snn1o(4~;uv35ENjuwGj`Y7VHda9FJ zON+pchXo1&*I>`mX{&rCS;F?@Jd2PS78N78IveKT(?Lwc+{fnW(Ayy7Au!22X5MzD?=$7@6RZPa<3zl~0pLiO)&k8{4dEy`A!uIL}iO zmk*|CN#uI8+7Lz_Si!R%E=hc(Y`%cvw@`;K5XqYtQXzz@azT3&<AFJu|a5FgW7E_NzB;+jS00 z9h#W688q{AwT)JTDUe2ZT`8F~wsyF3Np+?fGcpZ6{sm80H9T-oVo;Te5f>Nuy_iRL z<<37h9xna~yk&t0D^692Hb@Z6rAJlG6Wp*rGK;V|aF2SItYz6nJKb;dLkQUi&}N?= zV^`;r?dWK+S21bw_8V{7nNufi*X|w8=azf)<60@2In>96<>ghIbfqo}E)$UBzj<>hi;nqfWb8-kExYdB5gy2!o?)a8e7Q0Dlaxol2<$u$8+)v@K z>Imx%l@hhH5LK6`8rB>UUd&BCFUx_2{OMzf3{5WKUtovk0(RMFd7q7Pm~P*~5`uQL z+3DI@)=aDPd#0(y4)*lek)uakvE<01L$;&4i=DBJtRLaDBck5$Soia}t4dvQG%hf% z`$iV*!e>J^%OS2BBN;;}s4HU!_iVF+dv{oK19ZT&(97WB_!BOrg2|Xx8vioj{UkW3 zzn+#W*NaaJ{#O;YXj=~Vr$zIZ4NgVS{<8H*1)mB9z9AHl=@*%Zk&`X?Fo2;RkMMtL&i^7H_3y>N#e5&hoP%8EWc}l2S$?$ zDeVkrtXgsy`6Wt{^92TRrGoYZJSj0)DwA_<_WcOicQ$9N6+wH3rABdkl4j*wC%P3x zYswq1LVIJGJf*^ih6vb&bA{Zoe6Z23wy;2h_@Q)6RXr-h<%2_gr2|iE&|v3c!7-1Z zeJWdJ=T3p3!9LHkx4@Igb|UHGx!^<- zPQm$fmjuIOv&DxeKI4f_UjgC1a7dTGRa5Dj_;_ z&nr_&foH2h7>ho%pW73}nwqoYyd7}Ra~GaHl}Y18R$O6TSE{fp=aj&5glB@8#C?10tv6n?SI?cZ!-slMAi@TH;!1^<;bSj} zJmdN}p|hP9(CohVpx562;6uA`;bXgX`?hs0kK4ZLdFyG++0o8zwy&wly6gA=NB*E` zE{*o2{oeHA_Qz0cwZbtj;~vw+^BVrpQfsGX(WEtG}_hb!rB!&ZuV|cfv4S_Hr-~g4nxv@0t!fm9Sl=Vs67Yo;Y#B z1?&>E|KJBd@KeoIMu(yP{ont+z4zXG`4|7|ufJ}8@+W^{fBL6?ig0ni$<$$W4nh0) z4cBPTp-E!0(O%Q|LJmVscZb%}&b-7ojjuRhfJqP&o#mQG!@rM($LE)?a$Un_d#?>k z%ZKffSv1!gJGNUxThMB6YH7Fn#x|?Nh9!GzQ5r(KT^jBPXkGrHH!qjllT7MNzl>eb zPDW4SCoewMs>21sY3!8?hM4>X82GE4jaCYOu#}{Wx!1~|8i9FjcFE?k$38bch$efl ztxOMLJF*J%KHKe;GbikO-_oMv6m2*94ttWd)Fb4fjpLOpSZE21q?6?K& z)aszsuYw6J5~kE)s3~es0#T$bw2U0&RjRgDdw(b={WrJ9B4e%2rn5CRjW*aATV;o} z&_F9@7+aAP;!8B{v&>`D z9O5}VI)QC@@x9mV%8k2ryLZ@TQ7jPWR)xU5wSz-aJ9c1F1`Y5g%*t>MO|1^MMq(QvN^W-1=l6Zf96C6@wL_Ar+Z9&kkxmM4rKddS&-cob&s@1{s+R~ye z&rHGd-nH40TUd~}3s0Q&U7J#b_};hQwzDTs+MeAz;djNW7Z51o*MRJ61JW@7iLz0S z!(?ad(&a1mOLq2t`srsjF*#uea+7v6vtTD%&GvJiQ+Iv6wE|M;1sr{f%+Fqh+6t{s z`@CE_LU2mL>0sb#l}GPUrHDTCi)i9pt&rhT8u!2tlLAomM_9KYIH&)X*|oVuN9%Z}YdtNoVcrpICaUhHA0vH5`sO}(tN*id4^Xp6;{=KlQr zg7puL*iB5ye9D1QH!+X$U})UNWw<@lV%6AZuWM?z=C%%NLFle~Ep{!d&~9I=$p8}_ z_QV!AoGt&lydp;>Vi4>0q?kn*Ia8co^eczwa#W+RK=*>_m}GH7TdKLLBspJQ#^mw5 zO^*(s%|6IsP=i=z7-y?wo1Hp-n8n61d-eQDJ9e~(9S+iBuX16#kaU#wBP2uB?v;FL zbtP+a92k4$CLd`oT(plq`oz|T`>YkMp`Fz$cC@Y54kKaT*;r%sn2gC_pS?C=@I%|f zuj)xV#m1}9;&hJaCpE!IC44RCNwIXu7h#B;o;~SjrK+#B6p*caEz{U|>#EA9pk6Ek;pu?yL+KXsX3A|_u@C-AtRI!X-s|vz)7ue{D z^uz56_@y70w7-y}jL!$Xe)K6#^+-q~VFVC(KI3zhpK(2cG=FCG+{PSuJt({sM_E2- z%DI3>@PHl4$)C6+uZNO4LrMy+$`$1ke(Cc00Fn4(P+1%dKgm4}HG%LHZ%(}wyaX3j z&xd=*%jr;z;zKy6AQZe2bB%`>8+s)ljM3}d^JGbIh%|}Vq~XN8Ax^*f5wH$)WuX+v zh4%;Zx&}mbMbN%J!M^?}FQ=eAO?Sq&4{trIj8_T6Jy~H6yTlC0{Nj>Lq1}G{)?K@F z^(F%M8#aJu`xrYq=Qx9=4$bz4HniH?5l%NFbZ>39rsig=%V;-eP%e=$TF<|D()ffF z1nnU%RGaYK35w#+3QkW}QA8ohQ&fk9`$X#^ZxARWO66UVL9t|w9h?i}BQ}G8eRljl zyEzAqbLf4y;hV3Xw>MvZ#SU{oeHVwK#%Ur|Ns(7rYl_dpWX{davkn@zPd*9eHLqX0 zZY!AJIm8a$)0oRV-%)Mbp-WqBoz+t&pvbS|DNMr^D_Fmk`68Y*DISYGbQk?-9u925 zQ*St#*O4h5Dfxu7SS(^eJ^*W9^9p&FxE8c~lWQ75`zVK;-X5K`QH1R?D3&a8xbHk` zBWtL$?mfHg*zu$Ay~kY8zI{8UVp6sS-D3dl^1Y_TsaEV$;nOutAg z{pUabxs8pDSvTALWNTf*a@kt{&Ue0pt?2{S(b3`bQ=SJ89@yo}m+f!=_HSL#F6Qa? ze((3}5C8BF?RS3XcifJ9J(?U6v?FEb|3(nB&rHDAzc|w|=>ZTH@97tnxWJG@H>E38 z3KgJT#^I=!?b^*dcH_9a zzUxB^bMN&Wlf+%R0 z&fL6*T`;aWE#=~)67Q*`@?IbC`U#h20T&hX%=1ucLJCRg(*EU+8Z;3`5e9e&LbWC` zpTm;5T*74~$dNw?+|$oG@t)sv1el)RXQ3FG+ygF-qww?kRbF{Ri(MNv&LydMN5YFo zWD=0iw#AKb0D#ALM17#meZwLjU(n86#DL6?!{j*%AIgx;>mnZ*hNBokz@&qSOJ^+kDi#(P#NObH? zQ2|fZ+#Ce$^(%AOW*@P+p&?Vj_nhN|^3BcL>;V42uCNvwWaq19fRi;dcD{MZUTv?k7Wn^0%<9zTr)<3w zLM??>g%+m6X*`rYDdN#-e>z|E2lF&40~I7_r$XVZo@LKXc!MQKNDv?CDDy81T#MwG z<9#!Se-bi|tyb9(XAs>SnsiO}CDuE&tZy=nXtH;8*kKNkJ%8?uoj};GbBO9#Ge}8C zRS35CwUFcer1zn}6BXXfsqkiv-3&%5-EkqTuAo`=RkP8aYD&fXji-P{@mI;|L4Jx4 z^J6x>B4~e1!c~e@C{Uq5fdX21>vD!U@hdelI7%BH9(F;wG}0wtm#LVKKmOQF$DCvf zrR=L8Jb2I#HI+?v3E3MPb(l@EI0eSQz<~YBzx<2+&ENcu{qmQ;bS>S#`m4XP-~avJ zx7S{KEz#N)r}gp*+C>-9Bi_>tp!`bGrDn^N%pzMQr#Seip976RD0sNw!nENDe$O4U^PxuQ9CmnQ}WktA*Hr5im5Ej`Yy}}}7iJbuR z2-Bz68qsF2v;OHd8{uH!3FtWs=p6RgcOYOta{QQ`J#o@b96oIO_UuNBJ%e@^3l5py zQB7=NR!@g*w56>{!s;_&s^Au!a!0qtA~AdZ?l3BX_B=f*o|k|EVNim|EYCtp(C*Ld z!wZa}u}|5eaGB;5JvTlNsSu_3$maJ5L1qWsMTp9yiw|#0kbDa>(XT}r#kp^n3%1P=+*_;IT zlyg4B>8SzFfd|MoXMkuGOJNEsB3JuhL%p}d7IkdA)DL$9HT0kVv(?&Kj$GGc!2J_nPU;^ zj0lNkD>$Bi%@v9BXE@a;roHP50fj>4{-mo}XfO=c3hN z7V)RQ`6K)7-};Fi>Dh11I;^zJp_k4lY7SE0&<@T0Qp%75#`PPw*uD9&n@Sw&>$j!Z zIZ?yD-C1L=x31c$`UR_p@2_L77G)hrr>>}6a6&&^>DWTLV$&&Ue<4@Fmlw2yv-7p! zEAEq?aHSg=kx@G&e9yu2=6LUE2dB;XZkL?Q}0jSVQ4B>fe&*$bE@KJTxGVjqs!YQBd{mW_#Y zrZ+2s_OcYJM1FNBpi%r)a;3A_i^07jXn!$uuhd$hz}Jof&alH=MTSQW6caj!0QB0m zYj)?(9n8LE>l*GUn~K-*&-#WO^T4(EgN}tcZ8%Jx!z1v=~-fgpLF#s~r9_F*##{ zXtUhD_rR{*dSKV@_1i6MSS~KD!hlPV0MjlFcNQGYX!_JOVyh4Vd>xk-C2O+Z4kNn? zLmEF`mVRFc7SEj9T zZQjmv2y zo+a@UpQmFIuRd3*78*K~N{c3p>bPKik%flLz${~jbOE`}976UfOb1P_)L|y3${vif z8-xn0n;Wfp+cpjb>#&|9huJ!N%nt3_XM1*ZTSt2pNALzcnewxkg#Nq$1*_0-CVXPHBou%KOBm^a#lF zk}e^bE){2YjNU~=@Hl2dR_2#AnFd3+uL$i3$is3Np$+cc>QAx6YfGh^US3tw?u2&! z!2p~*T|#oFLkTTn4f$vR3Lll%L~jR4Sk9|Qdv$L`r=?^TR?i23pZ=>K+3)<;kF5t2e+?OS8B%e4 zALNk{rmDc}@SE>&T!t>P%`R>BU%mHhn}jwwb~@HGUwv;!y}i+%vy-*+yhoT561;R% z+te<(cvr~V;i;Zf^b^VyMXi%Ft}=l^W!dqlrenknMYk1( zEarWjI}B;Mx-^JTHNPb|EJDkf*?AkEoU*>bF@($a?c(L@);}<8<5P1maJ&R-(Q21~ zy{XOWn>i#EZTAMYTh_N=ey0v|GHk7d3rBV$Jrf*4hyo^5s7S9@?07&R{wgNoEE>mj z2b0!l_Y{OiEIKeAX)E)yn2Z^+v3?2Khuv&U6PrcPpFCvm`~X4wx88C=yS9ExgWneh zR9e*kv0|?brj_vM*rZ)WyXW8k$N$GQ+7}rQyU-dsNE45=AZXuKYx^>*)>h4e3@sTo z$6-=IT9%{w(%?fCp{;7WuHa%Q6{EsQ>0qZ`IRmr;{t0wwrtP$=tZ-RVu*lH0hG2aS zEp=_1&Da9{H&1wm1;+%7jmec78(TEA*>h-awOIGAowg6Vp1XGMutPoAW9RDZXtmbn z2Fq|Ln6Gnyua64ef<%z!YY%Tp#68}HFaC5;Q5(24tsbFR5k!YkBxoN*&^`_R6+wFu zp(=srM*$5=JwUF_j-Xw(+O<6PxsH3{@?$=E5c1)e;h}pnmpW_`DJLO$6#|6tzRDp` zn)hoFA%pDNdY&j4QvE6`T$n#})cC@UCPBiw*+>37>CVYLg%!#FXH8Cdej9 zAzp|mKHN25D5$#h{+3WZ)4+~0@KJbaah_d6vxIAH+xFd*V}3{Yu6KxQz6(+SkksNx z;TIzD*K6}|`JV(IPn5sZ1z3U-1Zb&rHI@3cD{58qJ$`+>tz#!wjRbDYiHh^907k7Y z1|rC`S?`z?+N`oQe&8Y>`}CnfFytIY1QeqDmvrR_Dd}{@Y9DcYA;>@C2c;1X`wqs7Oo^xw5m`|zYLwyxHI?e63%Z59EljoBOIC*{ow&53AsB&FJ zj?|FBaaF1W_W^Z1e@YC3cFl)1ODMpM-L{F|EAYM(vYW{{K~>hs2hyMZ<~#P=2-|yl zcB6T&4*_!2>%ctl(2vlOg3L1W&!tNU+TVNM-hcl?n;yd?CMFa!q<^=&4ne!2(ax?X zhbS-sN7WJL8TEB|m&vCq)i4#vyYeZ(6Yw+xos>{ijLxzi$Z{@{Ru>YmSHs_O@{+C4 z7b}?dVc#lR>Ku5ADWGXyBNJ;|ak9f*0Hx}bznIHx2cly8a<7KztuYC7ZA^A(p`Hx&CqRF|NA9_GJ) zc)>1wHe|EQ@afqV%kW`;4>m3j?%8Gs_wKOf29%A;>~vVSl1f5_0?&m48qHrdr_tXXa3ZW27l|a{x-{ee;UE6NqyF+Q|I)T^-;RlyCTDu35$NS}Y;Dht zuWO^d_2BE)(76x(8==1AoG@asqGvrfKg7tVDqg2sGl9F%&4gHo?ty@5T; zJ`Rl<$8I|s(%P(v_PPY^8SJ$;NZ^jfPo_yW+*=URG{EphI^m-}r?XaGFu&TO8V-~S zG;wsCNe!&I78E(@*4$Zn|V?)EXGq+?1GF8^oSdD#l zvxCi5)=`V#2t2f|R9BadDMd!mp*{&P^cSiuq&b8XB4H7uGLR#MpOB@rDvQzbtN);} zY_V&R!MeicP-~xIp)`p-%E?@fO>oUg@J<7#IpAuR{#>FjF+$4XVy7MIIfO>faof9R zyY1PvgO5|%2_Q^GGZr_f64f%MYh)&f`sgXr)E7dJ#ZH1#Kv>8ntqiCVvAI);=pLb1 zEaG>E;ez(Tltz0+&|XBOO5piYK!Z{fP)g9Q=Sp!da4*G1S(7*)&!y@4uyVzmcvS~i zmG3aZyRu*-Bcs;K`6IV(-}aA!5;94vGtPwpKAMs|*Yyqc*31EbdWY`bv&Y)n+kl>6 zpy%74afOq(JRT{J@^~^ongf_~^)WK*mk#2d^AFRTZXHpvgG~Z>}`86~&;AX@` zy9PeycXoDheo0%%sEV9Kq5WZ&CoYeGCwe%G0AvPbfearr8u;KKE!liKlWL1^32y4& zywf{F;TWfIAtYbE?>t3637mYmj3=RG5R_?N2QCL^TU860`JnD^yE5e}QD0jMY$#}N zS+fH>TkPaf3ED9y$Z*tLRG?iNF4YlTYZUouQ`~Cmy zy?JmQS$5ueu!C4g09?Tp;7%4z?rC213`wDOYvF|(P_nn*fAptxrWN`tj zUIO_t^XARFoXos=?sw1qP7=k_A#e~twi~}h*U<6Kp1)|HojPk5E;j;Lwp(-JC>3Pg zifI?iFt{nlXHi+A|K>xfm{(keg?pK_Bwpdrn!EGVpcQ5cq<7I}p?BEd|hyytOo*uvHMfSr-X}bCL~ep&M$P#QEt*A0BX^y#xPEBfYSjGZ^vM!ZF*uXv}t^_v$jO zy4dSP8X*hK?g{OyAn?$BD9+SHVH3k+NVYbMxQP<%dZ%WQvP#lE2sjoj*$4AWuwXB? zo>8pW`PQ`ZU1{zgvE~tg_Mt*%Zw^{(7c*Y@rd3oev}!EYYgaDEg1sI;PU~%5Vo+5| zAIAGFlri*QlEV6ZQ~i=-uRtvK#M*>NS$-3lXE}3QLGfOwR1s)z1ZY1v320xnq{P+= zXh*lt0qwUX>fA*+3Cv3gTv!1hVd4A~7AuKSC z)A_yOj!p#*$jRx34Ok|?$F6np;>FIzu4~mf))MyxoCifVja^0T$3$&{`lf{@#5A--eRg>7IaBCgL(x(e* zktR4SFI{f1Q*c;*cKV!M!^)=9UnW z9kUGJc{LUx8x|G=wijCsK>OGLeD+w`6oNRXpQljR(9uv0!=etK7sL-0u2nJ#d)jJI zCrjH9SNox;@p|v#5RLd+S)7j&>#A<7LItSz3<9WAmkz94T9}d0(9!E4{4n6w2=oj? zY>T;HH7jc2Vc%ezH*AELvL2e43Z~31;MoV{VrV6Fp7_NwNYjQ@Fujl7rKC`*q5pYB zywF}A0w->h!*cOtfephB~Ik@~SuRj_%G;$K0NHb64Gt z1pMXI%aTyXIE4(~qxc@hG?Nz~{p=?}F-Df{cx=6gp-ljMVBmDHugk8&wR`mFC-@zC z8_V$l=+^oGmH@j4W#Nhczmj|aZa{WGUkxfR0*H9x$!F}L9Xs6-TtNX=gRy&rGi zC>3Sb;=lS)*7^}T;pYfc!zJ*EvS=Vz*6U48H>?%skne%MuSJZw1!SPJ4QMXH?X%#GPcTva8%$ydGhH z0B6ykoj7LKuU|us{kD|B$@R3ED{5D|TwHgVaxH0iT1k3rG_cUs*iJ>Ga;XWqZg=ua&otNk1eB^^ITWMU`%)H&-$Bmke|XWCu!>f1NsS#X4`EwRUElj=(owO!*73@_y;Lr|i|2o`Y+gS-16*6rm`)X-)ZQdb{BF-a`|06+jqL_t)v zpe|k~ubZd@)yHxP@GHI4E2W&KEU|s^>pd04XKPu4zsb5IGx=q^Z(>Gp?L~tsj7H^!VuVaXG_kL9ht&+N)&pvd00qq|j z<=zd5Hg1U74&AnDaj66CYX!7pC{#G@=nIMDmYf7~5_n)FkOSHum|K-AXift2M*!~)6=I<`@Wo@iXuiF>{=gw_+gZ&WzNOEWXX~VmGX{o z5~6*jomRX>JJZ^VV@)Vzq)cwyxY3oaSRMx(xL%<8MCzDU0+~{tS8BaQ%dKMVV-BF#L!4SoFxkeF0NzD*z5kE1;GEASuLQY5>*?us{)rpy{>jqcm#`Qqiwe z?VzA*J8sdgb9DGUVkn`66uKc~4$v-s%F(`dYrQ6Cs8?;Qr`-yN;Zk3@%yvDz)2U-N z)~~iDHCP>zgeT=cN{L0uYE8mqJlRKwOUn?QtB>{{w2u!SwiCyWSzpU_D}#Py37~yl zX`yY!DrPy`!l7>B(X6LNep2{RV`|%BkZ$v7>G`or^K*Es$+F4m(YsOD= zbBmojcg~J}@(G|e^kC2p+`xLXvGE#~nWYXoR4)eX<(nsHbvprwt>vYcU&FUH?JA&FvA!Xx0dkMPPslCGD29%2V~Z5pDTNbP-+Nk3wF7Sd z=f}x8&Ul*o(dzXWKc_uW@O<$8d&upI4;ZXjv(C0|-EOOxITz@(6w7lW4-)ZvOZ%Nc zYE<4aW5#kk?r#G`cd@bpf9J{>pi>zxQo*v6xHUR&u^y?q!az|npUe)5Z# z8iUS@{(HUoCV+dp_4N0lq7~6TVTb^@UbJv2lrl@Lr~+rHv{i)+SZWrIbbryxjG^;p zmgId+ng)cVQY88m`=LgJ`HtEu>B!+P4i3r#Pr(SzPj z?G(P@)xlkAdu>W%~`KAaA<^*9nx zqVFb`5;wGs8Wb6zNgBf7Wr*?)jub$7!>lOQj?p44*x_QwioI(HN+7K9+v%kAqEqM7 zH{k|Rq%qptt+ru(Jr?Y%;bmWmF;=xzR^V?+qt2l+Uivs5;+S+c;dwQuoQOrf>)W(E zbr1E9M(UUYN3S{1E7jIl<|=>F+u*{VyJYm9zQd$E{t zzo%~q1-#2npS@_GeEOLk|Llz2Y;Cu8fZIN-rt|4ki~_{SxnxQCLY!$Xb_YWXuy7v{ zFd*l4P>w_{%TYQXqL=Y5gv)~aC54@w$AR{66f9d}iDL1&7g)8J?!#~&WaJ&z-P~y1 zEsfR(jf{Zrg@DDi%a_;_dv@DXdw1E6t((xHl_N`9{;`rt($ev@NZ%d?I&_X)1wmog_tFWxeClfrlNidzg;J2v$6FyV&O#3-)&SDX%fh;0(Mm zH<>0Y&iyWcb~(8km9-W3qJZhdl~}P09ID$;XPdWdqEoijI~sDHRiIvl7d9;zsqtC> z%>=Y(ik^<6^Qwu~_&dH;aON_d579jCo&Ir2InaL1hOY-_sH1SS3tS68yDZw}3^fAn z;qHWTjMw2#mn)avmskS+s_-5~pdDwZ{vt(MlqsT#FG%_wi(%==lg}#-&ol3_K-!^! zegOATcm6lPz-c#aLK9A}WkG)M(0;3`s-g|pYW3^aJJ25A%f$@1mE#Cb7U+X;0IMz1 z;Ip@(?CV>o{kZ6xskp;9oEAll>L!r994kS+UHX2?n*OuTPS_8B@FSd#zh!^)N55~6 zKly~MTD98aU$}4{EBgW4w(TJ=e*mj_n@Lw~jvyTA171Vwr{Z9g?rXP`(}cw5I~Vy#`(nSxl;+UKA_=HM=X+PW4e;`{1~L44DcU7sb_d$|emi{(+wg(-T)E^fey}7k8_+K5n9UoOVHM0bm8$7^jn8ND8f7XR!!rT5 zyc1K5+qov7oM+BGzDa7rT3Wm9O5+Xm-P6qKJPq)Eky$8BPBk+``yhw&qon}s3zu1G z)pA=3lmXazO6 zVFPV8)ZJtqP;PZKH(7663+Qt%)F4Z2=e7;D_p#mdi8fnp?Q+NHX*&F#cw(Mj*zgv~q5;?sI4kR9cl! zwNQDLnCh44v+OAkX_91-#6yoy>Prw|im!Q+3@Iv+2}_WbWY>$or9SfSr{B>dgA!(D zb-<_J)Q2^9*N`>!Vo*T>qDa)&qO`P_*++cODlrIx8ts{9pS7JkcUXPhTJ&8qN#*6u zo`MMTU==nLI0VG~31z#x2g-8l5<B#yuPEW$DLwy|7v-6~G!v6j+P9Pb#8h%eISJ$>FuMeDK>O@6%Eib@ASZ!I5>SU- zJnXVAKX~wlW>@$P1dNlnykysH4m~9V9AkNf8q*SIVXo zV|6O}WZmA{19eXuGYgvGFK=+?QJ1bXS`$_wwEkmYHb4g-)G3g=PDG zd+(!t(COT?e5RkS9LcvGRm*HW&c7BH^w`qkK`Sp5fTJp*{%Y%gNmhOwIw2u@Iupt_ zlRq62z@T73NU*1)jttXrS!K;QOvgpA`_Nc{^#Qc&c^kxfy%!G69<0}!v0A?}T4Hxud%ifc6_F+@gIH%ibK&en-WeOYBx8;O{!EX$EL# zfG~pW-u_HZEWTXv-HYdAcs!2hwbePjqpa*YWFd+z+Ko{Gw+s%_a=JD9$g`bLY|O=)c2ywzTR{nxP?T;sFSE?l@^@4fpDK2_cW=)Yor=kI>c9^Lh* zQ?IBE?#EiR3`c`owr+*5z0o>ksi|6!RtHoo4ObeVj5`b}o+NxD+pq5+Yv^3Qb$-V8Uf~ofr8k&PTqPEZsP}uOaR*XUc-BwmnWcI^f3b3U23P0&+b0%$+MjN0ZFX1x-2v!$JRNeckm@lR9^bt3xJf(ilcl~Bu6GNTjU3(zRa z;Kr#G(Rs&szcss4?XZO8Tiz$e*2pvD8}vr~62*0K?b9f+O1CVsJ}VgR_L-cWEjO(F z=5=Uf(0idatSlO{jq7UdH@@+@J-l-}K>IRJCtXuDcWDWzu3A+jZM&KEbo$g8+NqCd z?+)7)+P@`(9k#Zx-!@d{TOEcPE6Wzx5)3n>Q%N_~l4$Inw#x04Qyv=bl&Ye*A%4(> z^Ysn%YZ+M3j92zY2=i1asAT2vy|(&}5ut26emohOL8Dmh0_M#Iz0-;OvwE zP2@a=&k=p!7B4EdJ-c_>_N`kO&|K?2HT113E5n(sm&uFZKQ0HACnX~HlZAj zIY+y!+_fKp_S>z51E5^2bhJMuO-(%?!BJ4l85_BI&PKbTj=@o8cA#CQNWhP%Io$&# zEvUA)E&&x$3cnYTA011%6_4W})*}P`IB~;Dx&aEA^Ovq*<#WX@H#B15-ew&r==}gX z7`bCXjrAj3mc>xYlw#$sjz@_)9{}-%fEEQfy%VRUfCX6tX4G`@j&?C}3>8)Lw6d#E zw`k`+Xu53SNDotKan{=2WIfH-Y^b9d9?JnMg??Za!19w=v_JjCV{jC%aL~fDBaO^L z-7=c9c3EPFU=*NQK+7jM-+dd}fKyl_cDJ?JYPvfc7c8>+vJzWUK5VP7_Nj27T?yzJ z3~5F=DoySCu?|!r<*R7wYtVVn8mM*@$SESr5v;f<)$tg_>63uTZv}8~!trS@Y(Xh&uvE>I$43ji z2&o^HX}t8Q6Ep87Rh%5jZ|&s3J9Hd?_713HuxNLny~%Pw`yCQ)E}7etfWPa!=oz40 z7VR8+czEAK!tou8Tb+xmV#M$eJNznLy=Xd@d~0-#w?S%L0CzxgWN2LgoxzQ!W;=P} zr0skE9l+;8w`hMBD?bgy$s)ZAhjFJ*p9EOC-~hVXzX2@cA!E+6Q`xJcwe@3g@4ofv8Z3OW(C~yTcHowOnnzR5FSJtC~gMb>Yu?? zsBO-kIfHX_s1tA;y>Q_oUymL8#5w`}7cXAQAi~$NjAQ_pwzZME9XRlj*T0YQ`JlXR z34gV{|%^P&e${0JZdk${5+iaPrH1(yL+hjdE|fAeb4mu z^&sPX@?Pkac=h#llzp4k)z!H*f4IkbKEfifD?BeTWc*wVi7_W0$0MF0eT)2?DB6oO z&@Qk&2ed~?eVMki0qtv+m)oZG%dHBF_FDzoCC6;7+U)XG+jcuk%q{(Hgs=erhBUGF zaqIOyEV_GW)8rpY6kLthuA~26wactcor73TGuW6fy*938=)CZKV^~s*WqUDgQ!%qW z3q*tEvp>V^Ld~)n2i(bDx-dnO{;fs7YQm+ByFTgdxqx#iu;4lsjB4zy1kKZ&8! zA$#w=eOA`rZcFnpFj+8an=md}&upi)(2nJyo4Nu^8|~#(f-C`O*SBcAMUpNXlwHqJ z(L#ng0h){(Cf6x*YGvcgF#6zVSO0B z3^K#B59tgSmNMW`Zi|;Jc0-cdWi|H5j_uIJ)VU6<5=#ayl0+C@1j2mL0pZE1AfU`a z66YRlCX{JPe&K93puO=X7VSr-2inVv^L(&+N|Lh%D9@Qo6_Sv!?t{Q)Eq^XTP6A&% z3FLtGFWx=P)hH){yCMNiPw(vPbWro^)vI)HFW9G_e(H`%6VjabK>J)3qFB?(+n^}9ToMI6s#iKQg!OuBTfbZM zTxUQ;K>N817p>vi4QuJ_cIQz&SeOiBp;AyHOLhSF1r-486%M$UGR0QMg>pP3E=#v? z4^}?n93Lf5S0Fv_FwhYOJHmYk9S`n{fOhC(ipSv19O$;e&K3vS`=O5+mIX6Cr3ygg zy}NeWb5HHH9ox3xe2%gd2}saQWt~n`K?Ke%d=oz7GgudXaNvL)IC|I`0e@Cu-B*iZ zU$>yhwk|2MwPi!Ls3>s;MW-Xm%kxlL?D!^gh8jAOP7%B;lu7j#*q;3P;0D1191jp@ z0ARfrAiWD`v~5_lx6=DX?j>ay$1{0(!4#7c5URE3~FL+I2E6NyC#Ij<*@CJk16&o`HS_~nysuxs(RS?IX`44~2KZh=oj$WehYv#a^%2(J>wSisoU4xVy}E)m z{CPmKZ4Ye%oPWf2KKzj9D_R$X#G=87G3)B+qW%qb{KRK~=4Yu>qf^;bSJ&7O;LhR0 zA3LDGm^Sp+e(l#CXcw6O=9|C7AmF%L?#q&26fgQ_^}_3Z9RD7x;d6iDiKl4d$FR6R zW&00&h(-JR_WbkD*vqfH#DK%2K8x?-#fx@e{{elvFdh)NzLY@@z&vIcbai(CkmO?p z|GdxU3$yp)GoWo4q7IF?j`a*o_uNc;&J;T=gy(?vD2&`Tk-$tqdkq}zYnGM4(Y_)8 z?OdbpyT4ZKPxl0-g&X6h!)D(Py7}z!W{VMX4_kk0l0r*=p-J-rNI5YUjirG0OAYi< zE?st?MNQBuw)YHR1OXV#IzoG^*_*}8;*>MzQrCMcTo29zcpnp`468WY{atfm$)ANR z#A&;|04ht+!UR{lFq2{mdM>~xRQ^c64fJ$a2UhKE4B!p6UA1BW@v7oc1{7;)Zy4m< z{itol;b#Hu>U4{;ixTi^Cjsa2%OoE~Km6g3Y^1Z<$^iFkipOj-ROj0&N^A?dv}PBn z#wf~cMR!A5o`}-)qf{%T?^I}`6vbC68$u`_)Q3ap#6w&+OdG^pRlbs}e7pLXjn#_< zPd7A{ZOH2yI&UL}J(_LH2nPS9^d~f!0m#lEhh}MR*idhE>(<(;+7-4Ey|zuW>4ZE`1xH%v zu|@k_6{4vUL44jx3W|~doAD){({=!Ww;v1YZmddfHn(}FbW2xERZNb3 z!w*?R5m+x)hS#p%0BGND`}TiiXZ2iSL9-BE$kkYf>|BO*d*zrxgNQX3&!1cOgzF_M zH&9Z2l#l;L^_WaJDXJVFT)?7fltBjp?CQ3t577;<)x%&77qX#kcOCsb^3=mTbI8$A<$lsm%`g$xXYi$KU`)YXEWnCpI8Gmmmr#f*0Z!!z{ z1dxuRu`gig^S(cswC~Z51MMRM+OJ~KE@!A%wD$?z9L>VfuIb956YBRIIffg5j|!X1 z=F1@gz5HpQJ+DVEn6L5s5(F{z`3o&aXg#tEO8|z_(tE6xG#u?vIIDnmp7Ake!H7bp z3F@yiXU+i{A9B9$y81eM>ZxaNf?5tQaSN8&`|ald+}+G9d;a+s0W3E9pq=R48XB(v zax-fPVEolre$6f21+vTXd;zm#G>|7Js>6WWqFXq5@`P=NUZn=w6>*kpF#U};er4~z z`>y@o@BN+w#`?Zrym;Q;eCrJ?%muXnp#%5(_kV~5{Lit(4>UASKl7ZIMV9UdI42)1 zn%%Yr+v~sn3Uz%9fF4?fm8;yM zAK|bBi}nTvjoZTb)b#?VVs3{6OS-`&et6wlcQ0kz(20gpGyX@4NllIe}`~Z;sReSBVuVQVv5!tu8 zCI68lhpEp>>b4qyXqEN!_Au~p7HXQKb_0j-0{CD1>aTH6Xv@9PiqD21E8TA$$FR6n z9n;Iy=PaDnv%@o_XVagXoJD(DYG2mT|tUzH{U> zRXpvoY}bs=VgUC73``0Z1X`JV1_2A9meI^k&Fajf?ThWVXjJrSkGK8o`MWMSd)NwT z*YVC{0~nNax5=vgn)TnjWCh(ftaPLcW0C^el~?SA7oG=b-%LBFeo~NCvhjl`!E~4^ zE#33Nh0FHo(PQ@h2Orv1W^(qmw^%7OhMNnAY)3_*Jyca@WhD$M@U6+0(aRK|J>(}D zY7M`keNsy`LVph@Xm*vq+Y^$P#uu#Sb~dArUwPNA8=TpJDf3q>ZO)X z2g9v?=zJ8b;~_d3tWnhYkcFVY;EaCSGXjL^g-(*V zCKaYy1b|zzRT1ReR8wRJeJ#YQM^k0 zKgrX)!%^(c$hKn1vts#Dz#yC-tyu%;UIkE8;q(LQ&?#Sko?W8q;|ZJ_U&4DNfl%DA z89(^|>$0ZsB>SUC99L{?c;nAiG+f0JPIkU~vx6exoG-?S~FJ&`?)jk45{l z4z!CNVc+}v?598dk%Q>p_{O(v zyBbjYYYbT8@UXbpda?HZE zhabEL&|YFYsl&tgl<9+u{@C$P?a%-G-#cjjRq_yzeH)ZynjLTs882E?MZVQeS0eyl zgA1QRTO+>YZ~VqL?dxCv4IlgnPVM|b;yy>9oezgEGd(j?pR;fc;W?l^kzZ~TB`_1v zUIWm+3ZQ)(Kzr3fsAIS&enDq?0%O|R#`x*5+4tv~`fMp>&s{ohT+({bkf=&Dix8Si z`BRWDhX%m*hU-n%c%#{Fv~*anC`|x|u|>fELO?n*H_>kk<*Nv=y+{To0^kL_qr1t_ zL|pCy+eIluK=AiN0R#s7J4v|w_~g^p%a~(qWXMLLNbG0euD89}`kKyRg>eaXvKzFS zBeZjS?a3z|r`?esi6u}4mc{C1wyL66GgVjBTZirV$hdN)k(tHE?SuE;vrDu~1?0Q2 zV8FIwtFmnoPDUA6sgU}qJ`r~@N>bbOQP3%a35N_xWVJp(UHZ|z2Khb>0<>$!W<=&bVfRE=)GnAw?27FSyh#wBY7urt`Z zba9m}WY$#$vpPjN>ZRc(#`_rR%x@};NVm0kTDNuO=ea24%9G&tN?-XL(EfSknY%V8 zfd^9pIiUT)yl=Tu=Ol1fB_IG@K>Bs2mS1G5v}j`F^z@TYKA{uaRJb@AehFVb;; zjE?gbFOw9uptMOx3Tj;hz!k3j7=9-!5z|(hW6+h%Z;o~;VRKRc(rR&bX=ysWmLS)O zaniXAq7e6pD;z-jnmQcJN)TvpgZtUi-f3-}y>v`^tq;Im0J6a4d^wA94og}4l(WCU zX-`VvvJ^!?bZjdiSO9yTKx{yGw*cZk4*~oLY*#G`2`@$AU%-^wmWGSg*>u&x_I@}l z%joCG3DB!AJ_q&C!?t$a8m#C6SRH7m4^${eOyhM^N5d0k6QwA+1l8l+ci*$O--cG< z9}12bpK zluvQ41Fm;rDL;VadjBv^PN9iuC*M|q?R47uhw`kuANmtC>M=TJ`Oqnq(vheDM6aTg zQC+>rmM*EXEt}w?#K~#ZqJAM(>}Rh@nHGvR0QyOlci!0hIL_6O!x zeR&GX`*u%&c7dcma74r6K)XO!Q4(mhk3lxtmzxRDE^s)H_;u^o+q2I;Z)LP4;^uw- zgMIdspZv%=0n=Z2@f8N^*11KuzT4trZ)mvU*4qzl-{D}!z`%f=Iem(-b_dO$gl{~b zwpuNY_{HViRA9K;@XxR~fA`(Dpi}wOUjN$HnWeVdXWo21V5Y<4cfcCfF zdfWc`ul^E%eVaY<=#H#FyS{bj8BG2D_y3DqsXqGXWA^v|`+q>WWnId^CcxS+-}nXo zW11XLU$bVd4| zCVCPeosSXv!$pp6C(2fk%WRA8PWUEFjH!=;o)x930h*je`$YMCIgj*2F~)D5gJX8& z7<&7aZuAz6CC0iKPq+P8{2CIQ+dB|TkwisrIpdlKhz-Q9}gkAEt0FJDr~__isI z{5N#*e#)oR6>+!I)?B@Q({8roXQ~aox1$Fhab_K&w~1CJpSG+3qY~$DcS@N`bW!wR z!i&&*3!qXIg-pKaP|(?=w`s;q9>-XrNLlqZTW#^s5EL>7)&{ zUZkBL!|~@jduaPZ(8ugyD?_El6Yfd8H(sCQU~;{Cn9V6aOn(7=%mHX*2BH62m)B<- ziid4u1>X*QWz;aMvuun$(WLey^ur`HwI^zwSUDV~o$Z&Q2s&>UI&U{?4?1rTPE6&0 zs1HEB6L38O?bmw;(RT}NgvL&}lpw!ybl*kz*jQ1!#8#u*uUfgxmS9-28lOzd7T4gs zS~F;+_a<$b6kW=v`uQ$LcWOyQcc+q@V>%(%9MC>Tapj`rB=7~5Kn`gCg5KC%wQ>^p zJQ7gH{3y;PkHKB4?MEMdDm$I7xvD zibo9lJmt%FtTX&g+fV-Ez%(;c6d%Te66OkwwtOY^-1H7CsL@ zvNJqWfbE(}Dq~PBv2LnMroI{R0E*KA*ni+4pv}8jwI8$*I$7mIJ+`>B(H>u2ZS~bS z9fdxjlvqw( zg?a(m<}BLp+U>|C93|inrW(_Pqg_r>J#2j7I7FTNQie7pM2?9~-YQ)Z(~Kd3q%#2R zW3)3(aI~K}EvKRTe0EU%`i=I?v(Gv0$vDvd7dXQ^=1#_oXoCgzsBIs@mx=}*b%eX=|B6Qtgf!!Ez3n$BcT1=ciyqT{_CIEHUOtb9tlAEO039Lw{Rb5 zmHB=hJNl{p%YXU5IY;`l&%X@N{tx-EsW!$pt=HbbqFomJvRq%guFf`X-0X${rx|G2 zx9?rs55M}SM{$zQEg9lFIDm82F|0kGd3KL|^P69HN3U`=D~|R*`?LQD$o>tJMSCqg z_3iCYuwB4f|ImI01>R=X!9|*9+ItNs^9=)QV#dHy`|aQU9c2G4_gfPz+R4l-;e=!C z=YV$IuiSFyBrqe;?i}sqwq+yEP``jc`y>^KHg;UDYLA8iywxs>FT9HxoHv_kU(a8( z({P+i=WTA6-=bdl#Rt)Q11+Ec^L(fjrToAbtTD#O%EGV#rP|8F_ zIwVJ8(swDR)}ZfetC^Z`ts|=rQ1ccn|2xokJD_2_*~83Nl3`vdaiFGTaAAPiuY(10 zBFlFTT|K|J&?=G3#= z?&K2cdnZ$zOIjh<9MC=&S>@v7B=E(RKn`gC;@;a_&2kdBB?(9&)fDI}SFlE-ldO)l z)-z|$xaG3|b}5BVKJ_HlYdf9ew4$QIJFx;;wJ41Y*e#7ISz=f`zT4X`6VUF8sRWuR zr{n6K6!PRA0PtjPhYUziY(+ER);?JEHMg|dwHr6>`pp(=YH9Or16Dts@GbV>+(^@G zc--2+U^UBFaNf$a;Ndl5<*SDfW6s?a$t3+QkRYagqYLO_-RQPJdMT}2s-hx=@( z|!zGrZ!YDK2dQS>#XW4 zOm#eaPO~o#0}8$EgF_>otyb05WIL8DwDnA5T@GzP1?4RyvS?%UYz}ZOjLgonuCCSq zph^GmAfP!;PC?tnci%%#wg(Ws4@-7Aei{T28^Yp8wvpXfHp&@lIhN~-moBp!I!ueI zDy^F7u}j&ng(hYde3Ugzp)Erm;^%a0D6Z8K2NJwKv6G<+X`eOjD(-{6s4o6ojCt?aw@)p^o|BgZJ&nKmH*W?H%^g%U?}Ei&Q&7o2FSu;%=8S zavzr*>JluFhKFAwPI-SS?84UatXsDti5`q2-awnmOi zmoHx%2AxT77(U?>$B$6H752glU$Ix=WADMD{lLfjp^o`aE`wKIe$5s$^GJgVM~)nF zr?5pu6?_9L0o<7B#eiyCTPrgF8@aaKe(SgXw*AI$d@GAZyXH*kerug=NgDqt(UND# zKj=A&_9^1|k_OBQv}4h}Wy3ho9@?x~Tdj;VWBg3O{obLul^)^cn%wkyAU{c=)h|&y zqkus`cNv*nZ)(oaDPCj0;o41WLjP@}P1S6bJ_g{1q~o#XV|iVKmA0(iWw|c>Ru=Cv zDsii9+QdTq7!?-N7RWdN%XS%^$O1l3%C;JH^xnL#25Y-~)Y=V4_GvY3oan7y zhBk5I#(FREgV@%c^ZnWvMMG;oIWh zs4#<5k{bjp9|TbE$4XtZGXz32sbRKeE!OKx(Xm%UBf17I_Hw9eDi_gDtSECZUAH9MmH@P8KAY(I9TBO8k$p)sUfp?E|kA7|q zXpgF&5a^_UcUaMzT5V+%Gn;yLJR~XGOi?G7Rhb7n=AT4lO3UogU7p@$qwlcj|lq`J!?%kR$3iw`#WqTphXA80PDJ#S3hs1_7jh+sN zoEqiR!5CC0WFeF@aOD=O6H-XWgv^UaxPGwP`r6=!zi|bCwcW-B`k;v!gg1T2_CB`9 zo_p>Yd-CbW1Bih|d=!<7fodd=Tt*?!)RdhTtd&lmIcvXq>n%G0wLvS-bS1p-b#w&Q zEUd6v=vt~Y2!M1n>q1K(*LAUWa@ad2=cQ2WV1YEiG;9o^eC?-`F#@no&%$}zL08<; zNrMYgp!0C#w3Mm8nhv~jjX?E9wrcfqxPYs%AZ1_zYn~!aIhLgqa=_ln^H$v^+`{yM z_F0KCF;2Mhf&5in)Zxo>j`l_yjzGI}wC60^AIO{fMJTi$Oo1Y|1+?qpxh#62`OY}l zu4^LbO1mPUowjb2K|BHNXU|@+4?cX?fp!7rPXn~ek*7G?KY*kC$3OlHKmNVn`y(Ip z6s3#WVezhut6Wy?)zvi_D|hkkmSW{ynpj~r0EVCV>^N5Q@7wzN^$yCftE=})9Q^oW zJMzgP`_?zV<2>gPXn*64Us9d|`@=u@$95jeZh`3npEoK#!0FubH4WL-?VRh3!~nFtoBu>K6G~Rs`o%w){eDFm%w#o(+w43A9WoZEpTHJ zqM-BAiZR2r06kZ;j7rKFY+z79miE>)T5jM)&eYO3b1n5 zcSCuTl$SS;^x`ezlfjv=r0bOgeeO+6`*SCBO9_NrrvutQK62f92B|HBFr|6DR=c>^ z)~&2&U5*3WJS&ue(Jc!@dCsM_O8Ax&zopveBIhKKlR%I_4rtFk2{{RT$t56gUGy+- zzWJtiP|u$~Pv`l(1Lr$->~L^hAp4p%YfuPR*~*nG-Fb~VwrP48i7^}4em}&U9cX9j zC|1?Ig)6LL?OrRbS?yMD0rW@|59uiPME|%&g=i+-DOFzYWKac9U7!(rQes`Db#Ny{ zmSR4NLM^HR=jtU`VX|-$*e=jr9gS8Tr{2WEy$Oq-HfUyU-fXq2SReMuc`BBHvWS

4 zM(J$qvL~N>0tZnK+42?39BfyGRHyX4@neOtWcJzVVQTQzYuD@$14eJ{+h^xbpRr2n zRRfSxjU{;%N`D3WMXt!w4N|9q>$*w2OC2v{A>y1a!1iG*eMabn3_}w`6_F9(IvuPc zroW2!cOjs?96hbT8gfM~)?!r)>2Tm6uc`u2tAPDQJ`kaMpg{)FJGjF`%A>FX%8{;< zSHuAnDiv;ArhY{K!YpoCC7`_zp#6p{+M$jC+!7d-qmKE)+~x_A3Eshimw~ z_n=w%s~!fsQvLD|2rJ_9kuU#_Zzl**B&3R zS37qD?&M$m%^UWg|NIB`t#ALDJ^LK(|4!O}c+oQ!?R*_ZKzuHozkt)!zqAV%FVW_% z!Q%XNtns(g)E>ORv(FFUG;^ek||bwzuB=h5f-F{*Qd8 zo}_Mz@Ojb*EzhU+G3PJh)8^}6{}$_S2A~~E1r2(Kfp0x40@($N&bH{;iqBa(E@3&K zJuQ&jJ`xZ&Hq3Szp#4HaH~LH9Xs-rnUz-5!)hX&232v?}SGFfn*WZ`L3!SCp1PROy z`fe!&BPTp0Pr7U-=+n#wL06N;Z^zjPH>^ zcA13)T{X}B3@u;2gc+JEaB#ZB7BiSz!;GgI{0}W*2Ims2+DrIm>1zhSgo9aVVx(&) z3(28JCm=ifs{h?y(qg;Yd5xzZa@EtQJ=Hr}v|nxNwU0jmXdmDlv}FR?S0+IFT7dR) zIQ0vV;pFFbJniZBl+#>lE1};5!B1DrTzF0bUm^+Qfc7uZ&Hl1hRUN;$%oiXymgjzL zo12@xQ!3fW!Rdz|erWH&kt)k}EusaHb2N3b)tS_k@P$kVbh;4E$@)vOoUgK-0{bzZ#Xr6Jn3|DIFC260_h^A!;*Gm zw8O^wt|k`k;%LtS?P-bS_V2L-^oY(GXjj={gQTwXTo=U@ilVJ&$c8PzsWx(um&ZU} z3l^4V86Z4>Lr#Gdb#?1A7VT<_&zwGKZ(xNjYwYdNxvgDW=ig@m?Z`cT&8a&~^0C_))ijU$b^C!1`DHJ0(Z2|KA_~D|?i3Kl|+SZh^1Cg~Nvq zGT`tx?j%(pei@dVax#1Q(j}})Px%1GQ%^r{FTVJy>rG{4%;drfR1`pY&XX*w_8ibY z*Ec2?Z*CHZKzqg+DnR>C0<_n-MSF#Fv{yqTlD24{Tk0W}TCBM&b8ipll3MmSi3*iD z>1Fe_GzKNwRV++WcyD@%;_WRz(pRMmOW&2TNIx@W1~DS(M#pWzU(pSmPq#4Jx2?V1 zsb$3R-h-h@FROg_^f7a$gSfJA7pJ=bcX6|$S~`f28fYbOCYBcETWLO^K2A{wSk;(~ zF%w4L9F_EmC-!1wvfF+6tg2n?dZcO+i?98({9{#BAH``$Pd|6zvc3P&K|6Z*uwAEJ z8|m+}g+RPjv^|yRp`(0D9B9|z0t2rC+GTG)#GpVwMkL~1A11*91`0%#BZ|lp=pi)| zs;sma-$Dyq&s|2}a0PUT8r-bF;G_bl&$7fX$N$j+Eax3$SAkXHIBK8*D?|lORV3aI zKY5paQrX>=9I~gM)EAj*F9PkF89M=JmqmMi0NU5qV$sg5fU?^L+V4vB=4qnYr9QQ= z={IQV*?S-IpqBgIOX|+$czLvJJ~`hg9UtZOS9d8Zl;@Ot6$dcSj&jZaS#g`S;T-JxuPjR zUzRbl>@EO&mIZqrlreZMWyP5s8v4>D(68V)@1cjb!`1$T)z{bayiFBFEN3WrIIr^4 zm!QmpaB#M`W7GrtKekT}e?s~UDv)oX=g%}&A_wXix;g3$u*!LBKA=b*of1v2T|mb{ zmZGxgtb|Xv3d^0vHH+PneNklvU^~D&+>@1+@Kgf6YapQrt9bz{WaSn;lBmibs-WMn z7s^e6vF?dWwt8mH#hrP-)tyP-9ThlzETEkrEZWEVb3nVKlUwG21pKk3vC3Gq1D*(l z;o0@)b=o4{D$vgRo_^8&)nHn_+9TR14eqsKQF-C)IcAz20T3C+N$F~PI}qY6uUP5d@S(v0 z>tS&HD_?oZx!Bj>!0t1+*?;ompW4rU_A}bw#|hu%mhNgh4;}g#Yt3T&`@i!K?ZUaU zSeKu}x#|t8h2lk4_ZtA*B`o=QaiIOu1qMEcYze^3o;{D*C613X5O5q|yOM!Q0spG^ zRUC1jJ$(V4q%{ET&pid;^bn5p1hhlZpvIJv3%u%NrqxA&`FG!a567*itQ&x7^_qIx zX&@!QqbpY~`<+^WOrC!F8GC5QPXB)Wn?L@4oOVY}QdeWyFaI3c7ah-W9KUuT(}hqT zXcoZo<;%GTE%xvJ0h|KRR1A%R0Q|nbe&=a#X>MY` zqTY7x+UxmO;S9S3+AvWr3wf%V?YvJVIIVfZxcZ%O_~rd`vC21XJ-#a zCEc#?wqw;UTCR>xIZnl|5wkrzF*NDmd^1KSPOSpOJgk{FB%;2SEaeNaDwnQ{eF-ZA zs)UaK&Wkaf1HLhu;UdS>D}5H{v(G$@kx3oYg9|6fFe#$PRhd;*593Fzqf!y&LtVFp?2KblxJ=(72B=jAm=n7FIzST0{G_ zFwu3Z;9A$9slux`FA5p8&uagQ7=SHAZOJqVYx!q{>A{r`1MQ^u zE!`3&0n@WX9p{#J;s?pR_fame48s{=)=&?l%yhX%AI|mbd*McdWshD{R_v*4K_k=Y zU&rQF(3y`9p815maEfm;`^?H6Nb8s{&$n9`r_Jez(gB|88$7`wqdb6hB!?5Cq$~t=E-P)re}RI17ekdyWI6JO0vd4TmM27_ z95fzhKl^3iiikn#F?jKKr#h;^%6ILSJZDFa(-;ych7mKA?Gd<-5T|(}1~Q0nWgtRw z6eGcl%aa(e)di(1T=%uM*Qq=QS^L0PH^W z4z2&85ApZfn(##EWANZ{K9c2H(1eO_0KJm1g}w`dVQ$06>0YghL^iZ zC)w_(Ut})VP)-{2=a#5limc@CKQHpzl8|1;o`u{o^yhB4a`tdh_M;yp@aJ0)0O^=V zu-;Efy)FBd0@D9CY_MB=&+_)Q2?p`b`UR|7r4v%5zx^URrJQx10@)v+fTd9_H)s2u zqD~!)zP8zn|B+c%eu}5guWH{1Yj8^4a_xox2hL}|$WQADn17esT?8aJED#AI2M``w zEsVQLYb<^@&QlM+N%NuemU7=hr+$74Wk}V!9|7p~>cR(n>by~rH zN^MOY-55~yu=4)Em7cwT#(z3lD3Sct0mqVxdRz{)3^!_}ifJC3lJy!!J;av}TM$}A ziwJVQmO6^rFJE^*OZ?S_apSs{SEJMxxnCdcyHHkF0I2f2DY?=(+@x1oxo|IPW`@Q9!;f6PXldQ)5MGT3OX zX`cB(<#iP|tw9$4br*)3Z6fL+A9}9{(^5zdI?b?hfbt5}tZ^)D zRK8*~>>TWgE;yazaeg>!y8PyP+E6TPthWmd_o53?gJ7KLir|`oAMJoF_#`boj5;KU z!D}@MEgN}WEflZTI2t18@ZZ>jW4IPe*kc#S50`CTHB!NF>!29Uu^2tUqzh2;Z12qO zXk0>R?sVr?h)8E-d$@`7pzeC;o|she@b_@N*DYpF%AuV#2!y_F1F;9tnNpm#uH;>{ zyA(s(x$ATkB1!O3bc6gL?wR+;cqO3=B&sY0xL0F^qtFoX$*-#6Hg|U)bz-29ppDA_ z?w6}}J1@&Twi_w@U-_}yV+i*K7jY;w#%~OU&W(+C=abLf0))5vB&09Y-gNSgbkS^` zARo|%qJ0psprYhvmYyhH5x*KWqk3HVC$qV@4B<->n{W)cfy^h(`g1l;olrXZ7V0oFIh7q4LdeETjg(; zwUglgWVgq*xj3PxjesQrO3S}TPLn=Pb3e-U8r@Bz8Rg8F&R1&PX-dKT$CvCo-P};a zkirIIg=5_~cg3#6b7~}?{-X5h1vBzlzip|GjV&ipQEwh>AkqprB#nrXPZj@XyVU8s z060nI*`4X8EtM0Z6O-DRq)--j{>$5IJoy*jS%Jp@LI~y{7uwJSjlA~9rTT9z-l#;; zhK!$Hk^+g>hTDVUcQ4TdE;8SyI>H?pkbrh!zJ(CA1};D6nZ|6;ZcD#^Rr+P; z3^5yC=FhUrBnaW>Z~kXj;^PkF&Mu$6=nF&B3f{8#eT{i6A#|O5>k2fANjMe4cKy1I z&!~iHtqt%_%P|7Vx0G$&hb>5w3O;nd+MV%2t}mHeB`*kp2q0M(`b10CH61@9%q4?@ zbnk)5uC7QN;omLx*N|Gt^p`KVCfmyc1zIraEBAh8X-}LbT>10ld5h%5!jWr~G~6OG zHm9-yd%i|qJ3;KhD$=biM{tNTc4}NnBH`#z0Sh5qk8~hNDQSv@inw}v%XF!eJ7CUT zran{_Dn0mj1~efOXj?cbexOLy?zCR+#F-F&LB!M|CbBiS&Lx4{^xrXjJ(J_@-$wFX z#b(GCtiVw5L2F8XG~4sT@FMb6`V}vdz}cVASZHWJhnGZeG+re3g)bg>{7RWEeQNnF zAI2-V7r4FWr0IG1WbiP0l5xI*o3xurIRT=QgP6DabQM{bq?%hkgC4=ZSKd_ z@;WN{Cn^kA+DS0y7nJQGmI2weD)i+ilo;7{gtIyEQg$>yL?w9MNj;rHy>Rp1O(bxn zkR>6ix-<>IK~0g5$P=@!P_9wNs{ZW>?ly`}SvLAqf-9{piH^6r!HmZVbN4T5o%~z5 zXd$UA03mC??`*U?c(P`3YZ<-(GHYqLzi@1{KjCOzs{UbaKx}5FAy5QStI%=J9egLA>4_$lW;}nfIt3Ili}1mwsDm2@MTU zAnJ0%l&E-z7akrN@dM2Ts&vg9CP`JKrzZbvvu>=Y*G&DWUjo4h~Wp9VS^L*#-Bbp_W$0iJUzJ0S;Q`n zXP67yhFg2s!HWRrE~PdPJ_Nx4^lu9C4B5v70a*o+d@!}AvHowS@UyT*m1=ZxzF@`2 z$f;dAFCl3r_EPiL5$gLsyu^5wn*sN9A+EcQoNlWHNrFzEFqxz*92fIblLXhR|Ju}@czNj zsPcti3|&%zOv80MC(%KEXg%uuXPV>v_@6zJLb%wi-GXU5z13CcC9veYzYnRpcSug_ zg5sYk%;bH44_#aV0A|{i|J&Jj_4#`3FDpg=j5sAV1(VLA$_B{JUrfr3IiuBLeXE?M zim7WMbR3z(sNxaPuYM>_~H`z;?Jg8vyiAeQLM^@(@~!l`U$nzN|7%NR4QQz#w)oi zib1^z$Y!Hj*oe!MRJP&|#j9IB+76QnBFIM_Hb=s#jC);+=-zAOJp z8ahg7w45Q&V=+^PS?_=akbr5QZ;H%F9HQREw%D`GF>e0U5Bd$$M=D9*Pw=m5WJKr! z5VLhW5b40p1Mhwp>wHwpXm3GkSsMKA$Kz44hWDFoQ~vCv6!?@ zV`@soM;v!3RY^6l_1D@$PpSy+PE>BRRuOaBZJdHUlP7xemVr)xs&(hRJ9}bW#aW_X zKPJ92@(H`Bz!jK`L=`1kAP97WdpP>)8X?(%n1K!sQI|^+eexSAyx1Upy*RnlvIL*J z8DH?&|EM}MgZsZ@zn?Hxn<{wh-#}NU(d8t8k|n^$-}Mx-wr88t#bg6pr(MjfH=1py z2be2xb?PIzrBW_b&x-89*@^aGx7J?&Z_$qa(Axq@Z--ENJMmfv)nR}l#^cGl=uC0K z-O)ff|5P(f-j?ZEU|1KPTM&Qxo0H&$aS&rWG*hH?xkYW}G?+ArYQ-``!;aGZBT1$P zss|*w7XO18WFUkO!DK%2pGcXyWD)g=gJL(=qh6smB(tai=c>Rlkjt{bw>EGy4rQod zM^xnSE=B&Tr-%zt3^c}eZ75i3hu}Ry&^+=%o6XNoW1xA{cOvwb{*ARC5NYI&Bm$+D zFtiW`@9sem&?%5*DX-YCkV0FoU0MHi7UdyG4=|B{8*}<+C`GHOkA4N%PltnD4F#1Q zOf#-x6;n#EFk|bC{-lpS3w_or2C(eG%F9+Xg26D+<1_eKBG?X7w2jdt4-8$`=+(0& z!laH_FTUaayEWkZ(vyCe)&z1KP*`)~>xX}&SPL~WusKN{EJ^Bs+MyMxwBrDJc9aRL4>GaunX%{cH?a+P2T&?|TYgMZ~& zdrTU_NB=U(r{Q-#?F3_1A|sacOY{Vn%*If{DD`Ms<(qz-6?L?Cd*QfzO&p@AHi~6W zsr$azC?hg}1k$o6K=Sn)Cl#8dQDf&kx9yijw)lNT`@cDLhg@m(8TFo-Y^pE6nx%Ps zKT<#s%%Lf=8wd*NExw4^CCuMZ@NL34fVCF++~gV_y*8<_J#H^}J^b8gH?E7l8@q8X zdgc}pkwT|`pV^?DC4wIyd_cy^306JgO&-N}X(8&i=R9@}y0zLc*_y&KfSbugAuJjV zN>m__$RUDYPT)~|t?aP|v$TYr6rqvLOb`l{cTZS!beV{oz<3BWPkEVCyH*;mf%+AguCVZ7&p@7FJM6_P29uoEvlO~ zuvt~2&KCk04FMzpdmZ{V(aqBoN!o zxSAUjV|o&kt%-!%T=w(uLVddDFirlnXhFdYBnni7S)bu^jp`4D1>jWo7WiiIOUX82 z=I0$tx+*OppDjE+-bEN&qvY}o>GcRN)A^b)YVk9k>JR2knw7U+RB(L5I=JtKlFp-X z&`7kA&JVpg83zqD3Y^W@xZqRKL%WK%ryJ^h*=4eG(OC;K%=?zdB~o7#J~Y-IZ6+Uq zE5{!-y_uXUy;UNT1{>}fj)r- zTUd8b#h>H42UU!*kmd2MCg!;-w&88+G z?d9WzTiFnR7Q(5KLkfS6`88Xf$|dEm3z7_GM7pj9M_TaB@@SxxO86FKS_VAqj=W~m z7;IkbXBq`e=R>Z>JStXbd@)!--)K7dSy^cW4PkTytZ%VmhMAXNS0|AVBeK<4Imc(H z@*3JVa}%Wfj#Pd4WEMVs0Q5&cd;YeO`!{Vldo?E2;&Bm^N6)99ya68CIi}FpO~wz; z zrQZ%>KD>k%Qj{!Qcl6Oenw%H9=3 z3%abD=xC<`x8>|?!+{9-pACe|Nxkju{3j+m;7Z4=S~-J243H(>xPd%F@*8vqLBOLq zffb((1rID>fG5&PAj`<4OER#q3t+C%KPS8mOe#k9hi$ z@6=2OLd!BV)I?q{Ma56L8r(CcZ#q*cAB&f(MJ_Z%URG+7IW8|Tgi>t5F**rF6YU#P z@EO0K*2f?KAaH90b48DFxXzMSWz~i)tYk4*jVIuQ;}kwg4=GgkkyD(Ne@5Pfa6>ko z5w@*R&4$jRUgA6I)i>A+R-b@`bg(EwE#_5U>WMPazBf}`?J^+GXMJEP9q~9*HJY(W zq*bj29f(LqB((Xxuw1>^}cGEa=}M%3z{ls?PqwSGaY4LMRKOj30-P{=mG z29U};_%a6jhJsB;Nypsr~x ze@f>KJ_>k@;&c)agR=TBnP%UT1b@KsNV{bziGUQWLpVvvMyb-AGHHPCmva6Vr- z?s*enxV>i-DSUwr2l$M6Qn9v`kXg5qyhN|qRJOKr&Tf|ZE<~xFb}UX%P{*%&yx|Vt zxI~tw^Yc9?Xsb(xpX_sEq`=6BS6+`{ElN7d&|nTw+tV0UbO1rH7uzfKO6b(^vY^`a7NRwRAsLUqeKJsolW;x|Lc!=mG|&U znbJvAV*+oP-v{Umu_K8KF?%4>O0RPI?ti4^v;_78bpV2M`{q4rxPJZ&hp2VQr#fh$ z=Tboo+H4JEDxs@9`QYZUoop|O%6bJ@l2;HLjtv~=^mL;+Bq6agpwQzQ8k>icZlx0QO=~-yqUsim@=vw7kntoN6{X$2_-FHTfh@CN~RHgD#ypnBDoT8 zuKo-f0zrQ(9wdKKgi)G4CGxpi_M^sR@ZALoA^iAjA-5eFN0qR{GNy&*gbiH#4l?`d z{4G|i#Kw3sW)$x%*^a<1uWQ1Z{`NO8B1E&rt(<8P+cQ;loVDo@)R^TTe-aD?YE*C-R zk53}vy#e~QExo=QlP-lqT*7@r@%-3#3mSuIbxb9#qevUU)HZIoqGtY71+3`Y3>QN- z`P32LBdpZ)Td)mKub5~-r8S1*bV_-~1>bo~YmIWj1#iK1Av~?+P-Kuk?_Jk9m+1Mv z{o%fHf(^!1KDOGh9U`u4czKbz{uXxjWsqP595j&$voDtb)c?8w=G(Gy{X|;4$oJLQ z)cB4~*DUC-e1zTqhx0tSYm8^mQ-u0q%sxvTQs7Ws5Ec*ndUG(69r^zDd^hdR#NZBj zp(OGS82bZ`bY#$~af!g?8>WMqd?RPFmgUG*w=@C6dk)c@fX8?-f++?--yccMX6sBW zmI5^vWu8X)mnSp+rwGS4@KhPYy{dF}24sWG-@ekPw4~YL(~Y#WiSVz9-lTqtXa@x@ z2}=j`{>coXrR{Qv8Fe1!7~+>#VvNQ~a#cYUi}t2LK<;^;A&ab4V^m2Z8I_R>uyRX+ zBu_}&p@Lff3Pe`o?QfGh@s30Z>F??>bL)YU%^zC*R{^9rWTCubnapUi%IPEnT}>PU zNcPd+KVqANC%}@t@@JG5#AC^@s~p7Sq0WfG>3?$hymTuvq#y?jemuu@817^M2z zs``phFt!>3SKoG#uoa#<6~ApD>a~S=qc+ zo0%ZSybHbt_#2NYevGp;IS3#{A(bW=jTGFn>D7A#R@WH(#4_u{JHvG$w~mo&6f)5{ zB-i*Aqw-#Sqs1o2@6Jf;InyPREm6R(ljf&lHL!mZ#!rks6Ab+Iz?7qL#`ae}u_%Bx zOy1L!F&nAv7u-{l)EVdBe8Ten!Mk+ZsH8)z!WWz%Xr20zp{3C=;6ZS($>c8rjDuPC zG1K;!(pq&D9|Z%FnZIrfeB}0KwXM4QT~VGPqMz9hG$r|AiIr(|QvCB(bkoH70l`Z_ zjOuVj)jk}a#mri1+l^$)!rh(<)xM8wD4+q*^ukm{M5-(cJ2)@ z_rWvG|3YoDl_GOOe=Ch0vQLjRC@~)dIr;q0=^#luq12jYsfL*s?Rab|YowROg}fl~ ze{&3_rq->GboK=kbRYGO<$ZeZ{`KfxNX{XdEHp9 z;qBqhRqXzYuNL2MsspBK8g2!WtDDK&4ezN?arJ?6=zY504yvblKuF$Fq7%9z_Khc! z9xAD_5TvLZp9wuvql&p@RPPCc-}u`g-$L2^t<%elEtah;a$%@aLd_ckG!=4}L4?_*lGz&6|06{^7eFj=8rq7GgnSSu{8 zAQ8hVgrQlnvS@)H_kmbhjz4!2dH!g4yCVg7lSF6a{ZaWZN4Y6Sho*yZhiUz&j+cw{ z_$tO}?91-97JKRejuO;I+Whorf`M_zjr^JI-BsV=SxHV80)Q>?KtXu=c9R;|f0%}m zb0z;OvNx3BHI^kYf3zZ5e!y4CruJQ@(WV&}x)iXL!9>|hlVS+;FKZ6K&i>KeLQET% zjVDE{x6^Xd@NBhi0m>w6!=TBDwqn?u{E(NFpB}PT<)!3d&VhiNB8#R|Da%dWKq{U0 zC{QbyBK~HB({i8%^Bg{*BkGOzOhqa%;{M?mbCS7{nTtNV(wM6yP6(8a-RgxD6n*_7 z>TQ^tjE$@_1T~P+1r`yT$0<_h`Ks4$FG@4mz&;oj?F?1LC-h$brq0+UT*#&C3O~6Q zR!OOw%jB96H=rB1xJinVlbV<55?5nUv`!g!FZi`s(wb3#JI<>k(O!hJA%d#q&7GsZ z8oQFH_U+gM<`L6Eyd#-P(UOR!1UU7Zy4a;8y|-Kd-0dJ~A!3Nt;>SD@n;W}QGJ|pK z^rOF%_;j$fey@Qv==XyXP3pGNN&2+c8$*1|`!fi(?lmJx+cQ)zpT9^h&$Ao?*y-Gv zv%Do@GBwrZ@UU=&M_`f$7|~>A8Yv*k+bTD8P|R$!%sqmW0dv`2H;?$+70womcZsQb!9&6wL@bwW@}XpWvkOp_)3b=BQI zkp;$7T1DtncLXlA1gk53jC2iD;SDhPArK?kgv!(XJ4>;~*$f8bj1p>SgbZH9iZ$Ny zbm?>Y%a9(f@n6R%MN&JeaQWcWXIQH1;`7A_`bz_{c(G>bFk@f7XvV6@E+jiPUn`ef z)Kd=2N6$ChnNXWO$St60j4Zl#=VqOJ?`&z8zcHa7r#ZwrL?6In>56hRdh70pqU?)n zZpN5b-1@wK0NMD9`%-Gx+Ildn(}XJZPC0%@Qq~lu83={sq;g&gdI}0zN-@%~z_KB3 z7KC4ijJbsb{+SIM@jgeoInmil{By*OS^)E=Qhb*(;$zoK*9fT@^WGMTYE+e$<5caZ zvN|Q0$EMh9+sW)Yy@M9xO1~gWd2-N}riAWe!IN{d*eRk#ZFeG#=wtDm5`iuYe7e4l zBS643ZX88_c6F~9G)riIC{?V5l zP-Y6}vFL@K_kMds93U9*_$JofYCZA7L~=3+rB}b;nCDBGi${Iq%&)fO>GJTs_yN2c z`nwu&P&+3dZ@;JSQITviOLOd0z7DD7Xc0}Q24X1tt?Jann}sCv1NShueAUCiK%5v$ zW=PINZ@(RNWe#QjDMTsK+}^8$wcJ6U@P#rQB`v1VIU;9FbV%iAf5rKJ{112=zx2vsj2!csrBRs^@rYjq z*#e!T1zllWrf~hf*S|Sivwq<=NG>m01iPjcw4z*abU&f=ZyFAMZP(ysz;>Oi_yRcR z8)M@5LHffj^vhWJGxZ33(`KWb*T?@QXzoB`qsfdkkf{OuS*kfOHIb19=l=A3EVm7r z0@EhtC5&j?YAO_>T>hg_>hq`FuV3A=zckFS5PxYbBke9l;!H$`5!@JVKaE5aKrzfQ z-*HyN6#IzW^%TO^`l=O*c5tps*Pc$|0T%`k4kxVof8q_T{OP3^!>zV%oS+Bl0?PQ3 zzVxLrU0#rj>O!-kc+!6&%#{ciXvszVhB$} zk7!l%BGuImebO4iHhxpe_JX}ZGi1E{wwH>2;0qj!1zQDE5|0}o8NXC5Mm{oxB;)@? z;AWZuS+V5y3e*U&%Md285Gc-|vH+1N6!+!2$_ zbK`QUaIR0MfQ|Wj$-g;ntuJ0yrj2z|_SLu8lZ3d+kniM5VMe$nu|p!*2J%KxU*4EP z8G(^SJwJ2QNR+4E%mkco8%E}nX)*L_Y<)iSaIm={HeDs3G((jM)k6qH$rIDg%tKmx z-o|0w&lZag2e6S*VJYJ*nt~Wbn8C(>s5QuS4p=d2_Dh^SrO}=rE|jaE?JP=c31+a{ z1-}43)W1fK&Q)IQm~soX**!hs8C)x3u}VcIuq4`@tQdP(SX_*D5%OnQQm0P7_)~lr zSEh1DtKqb;YCk&v4(kJ%Tx_8I(*unO1Ao|t0y|nK&Av&A4y|^sc!lnEU0Y6eyKJeA)!VJPbvp-TWuZ&sZ@w%VRZ{{R)_Cj{8@vfh6%Wdw z=&RRxe5)`Uyeuy(0|)-eOfCmO0Zm#}VnbzXHZw(*G}={re}pM8R?KB9^%<<7Xs*&-Be~| zdU^i*qr~H;N-Os!qOO`YkQbMYi)8DtUh&J*^0%c!eF3E9OzGsOIOc&bmTWFU^!#1<_$RViO00ov z*%*30N&?&0=Nr-pcmw);`3~&nshlXITf9{i1qk<=5G$;29rPy<6kiR#aesp2mpt9i z?pxjBIITdqJ+*ki-CtV9bH!Zx@*T^evbecJPq*FUBO1k+6RC|ZmPbtiC_tkOVgzjJ z{KsT|r%<_Pa-B%SD+b>hKrru?*FgXYlT0*0xyhOtmp-c&!($tX0qycN%B@XlF<#)s zp}e(N4_x#k(bT;84mlX%b8#<^A7bn{AJyA;nuUK35{B{BLGpcr1`^aQ?9*$pz|Sh9 zXz^z^ODNPDc3Hz`cfXufUOucCxd#9Vf2}VsA2*tb1ummj30!aml~Tk*?b5XC<@o6o=u=&HPKP zV?0lx$VzJj0~L7a{8+JW|Yf(hRWB5Qzi{9_ZE3$Tz{Q# zAtx*~p+!U?upZU^)Yw^Qi?ngFhK3BEhOlyrd4Rbz0=ewMu1g_!I~Y^)nQq~jA7e2Y;(Dyj~YA5Q@ z>+NEHFJepT1mc=cna{}lgZc993xa6JHh(m9&<`y zua_Ob-UV=lKpOUI43WTvbUKN7fU93oo5RwpDG@B+qGn?JbK&)1RVGQ#{=6ywZxvB5 z*<;N#HRE&P(jaaN^OCLA)wG-Av*d}(#W4(QVNS|B!Bl2?gY}22jw#@Fqn4-IWs07? z^G1g|sSJUV7HEWCo15VQDwx;*F{;C1uagOew0|yj(R+ufr7gR|O#oYk5rTd(WVEc~ zk`KR4yk{y2$~W0e0W_0?j9n*QaFmcbzt_fDrQhw&JZTNja4SeJxD!mTaW1a2dNzR` zJAEU5GGpYr5?abtU`CB5aFJHU+K3f};h*nT zpr(pBjS{x+Zr^xa0my#z-P4HnnJKilv+~LTRx>F^R>D={uo-oRw zb_EM=o0G<({+O4<3cr-C{o3hpuT2j_a8xM?z7=0JISPG>_C$pubvJk%C5pXJomM)Z z-*fXC-uBY$fGKHm^>uRUM-CrJJ8Wa@s6Uy>cC}E#OO~^uNQMib}mF`A{f&Zr+C=k_el&BLVyt33WF^+Oi+oPN+*!2Tg6}I%LBf2)4 z2E1Rw(5Ix)N6tc)84n3*eQ^3KB1ycKWfNU#zBquZXS#kx+velGAdCtcOBESqiLbgb zH-*8pyy{?{;*a>v-E%S_u>Pm@y5dmu)ICfp1xc^!hC!wSH`>wz_sK?qM|XJY`qirt zmz9f)D&YOkYh}+%1Ox~YG-dB+Ao^;!vb|ifW%9cl#0+2+d`%S&P6$nNNJav=V1G~< za02_aKLOeqN4Lp^8q8Iz1tu5sx^Y7;N4MyD%$@q$@v0Y_Mx|y+R7f+itEt@9bunjr_;Kj_@Ze>K-7khTH6Tv2G@2bcV2& z{{#r&c4LF*hKD!F^L4&=-W+%B4TOl2^5-2ur8}0Trl#J^wC}dkz1W=l!|U=dET9+6^AD#z>dj|e zA!0;}*)Yl18}htVY2xzT(fx5!$NgqMpo5(3slQkyGp~s9aB-P(tIK_7kJ$6x_tG(N z(|rpRuu)&Rl8Oc^93-O49ku9OhWxH}5kzkJW3?4<#)3LpQu6Zle3Ij8f9iL3NCz6$ zv)BSq%Lz0C+Cf4ud9Tq*{_9s+N-`C&Vu(lW%;?Hx_jbWC(*6%;OpF3we@qRSK zqlSDx*I{PF??HL%hQ1Y4^<9a&Dz@#g3YJ6idd;oQ+#|AG6!Y`4fA1&+4PGESpJaz$ ziyC@Iz;wN1#mYtTDaSzb9CQqc_TafpEcr7H{6d$-&juebIDr2{r4d)&JNVU;aels0 z39YhmCoqNW9WUVl00!SE&?4(qZO^$d$Vha{-ZD#Z1gq`L#(W#@(%0q`eqvC-nI8d7 zjYAStza$P};JFD(xh_j^`b0?M=+n-?KLL{T65PkLl6^!ds4{qBh}~xd?-IPvSM@SR zx;A|O-GFS|fB!wk^()<0HLFT(EqiJ*JiAw1F>Sk1(d`*!!1EPiN)L@d)pJr#R*lLv zMHwX2z9I|@e06J~A;SQATYC=vGVd=QX^3nq*YG&48V@ zxel{z=B0vF(9B;S#;@EzOCn4-_8;nJ6*}5*u$}tnKHY-zq~)wjo$j-pQJ^cW(3~> z1jM;@B{?pt);_1m-6YYPxFF>(KW;?N$Piig{exg5<%X0 zcSOeUdh04Hmfr~jzNf)ONIefLOz4>vVK(K%6I7t6TfvlDJ}~1)A}eFnFfU;yWx#+-n97eaSjW(&9TJNB39Q)%<}E`OZZKA zk$cD%iNA)+%ho43yhJa*)Y!TZ@jKT23TNzx(<-4-h84p2lwJS3e=YTL(5$lYnTTI~ z2|PQuBTP0p-|gVFj~S$K-(!g$5wCyJ~A^9v&at zgWyru^GlxyTtsP}3l9+Hi+^UCM3J3-r^NQ?Hv%W0Tq3c3$KmiQdBsKZ91!aMkpo z^_6=YNzs!ArUdn?eq4Flz@_)jdyMzdk=7=x5Nfo(GvOZs!s~rQ$T#qvQ|gFCycY48 z5vu8+F`*IGJ&g-7`eCZBMtIHI8T)e|y^#|75NW(&80l zwHFVi4{^l33?5=W7M%=q9fOn~$>Mh%_dOuknZ2x!WGB1Rx?I+?pSl_?9Pb?6+lu8T z>)d^G94(~~4whaR{z!w)OoiS9hHpdj^luC}UqjbXBoEuqPwhc2M7ZGRZOw>1ebn1L z#|YTDgEpO8P=dCp&4_`!8?4MxS;%U8Eu{s1?5!0Iool!a!}fa>xVRP(U?ji`p7ARG z6+t-Ez>I$NEEuY$^yf6X*x@D2+kw=Bo{e#PX#E|`antDr%n)FLcsfcoV#i<$0463T z)>Kzd0lKzdw?XY2_B~sUt5)vrE$9FKu@V3$nuMd86xh1s-YE-z74s!1&a@%ipnk+e zMYTr;;cTg-|K#&Itn)tq$F}y1r1^Y&Np6|unhvdAAguF{&D|cS7QDyty>!lX&3&G< z*gS|8u|pyZ1Wnv5F9Z@JG0o#A96xVvRz0x5Z{#GlWk~!*u@N}sxD2PsaY$u0Vppl8 z9fvdO-}0KMz6AMQfi_=7uKnCkh}_$!ZL{<7BX=Yoht#SBOGuH#JFn}U_%$*qScNt# zoAVhgwRa`kZp71S;$SL{Phv$MgR!#^OCo+CF~+U*ARYD_u+>NM)io0u6V|u|NWwo@ zTQ{vcX{jwwO&s`}Vo+bz?GnMRv;F-m-#Dw$-*UD))$azjuEX0!L3i@$Gb*KaOMayH zNLsSIWenp3O(ql^M&D0ehO>pdr!lR!dA-z~J2c%_4BXq^U#|dLf@5V+(+Xt+>+y_4 zDmKz>^t9FZzd;c{D^oct{&+i5n4qY0fj^dA{g-C_->8uz&FElve#BA;KFQss9MeUg z@EulD+P1wpuDUdFFXwSS4dM!P=WuXr4Y{zv2- z$!%QDhBu6yUg>%f{5Uf+)i!p+<}M{DIa@zs-K|fvnb~N=5p`0FiERe0NuZ@S)i6X(eOp%&;g1LiaCZ zL{6^^L^1aapm{l#^wW&E6ny;VLhE4uZF;>oqnG(q7=VAT8<&flE0YE+$w_9TPkV9+ zYbaZChmP^cR6)mlXbq*Wv0G~`r9D?^2#II4i}#i6Ys!g_wy{C$hJX$f-XZymdwkW> zWM8Z86(&3)v?CT4sr_hA#6?OmKb*&tuT(uL+`5(k_P!4re9DRF)7fD(BJ=33nT#p~ z;B`kI6(G0Vl=Qr_2is=%wkOr|hsQ8zoDMUUbU7499+n+yeI{GvB**uW&tN9w?PHYU ziX-~*+P11Q)N$N(B9H)L-70bF6`PZ}lh1|&8z(M?#030Z^U(VbQDHR@nUfW{_p958A%3add zw&v>QmH~X|@&>iPUiIwcPsK>N`ucWl;km0w>*yEn&2g&uH^q_!Jkmh|aR5y3tMypRLW>MAQQujMYkI4HB?0DvOPUJdfGfNdAElhE#w{G01{D%W#D z45kL%N3vhHG^3Nv4DwYcN~#3K%Jh%;mQ}`8L%$QK;p0>gDPZ)EZ%KSOu%w!Egx+N0 z^*VWs@l4(=Dm~tul;Q@uZbENBZg@f>PL~>8YkPzVvB57VK>yqf>C>hI#<6TNOlf7* z{HjWovahpnJA(xH-(~J_F0lFE;P~%tKh(JMP3PX&QN8I}<-(Y2=nh+-{&m{-o(ycs zg^seTxsD{L4uoG12Sed(50jozBn#|0{iVIy`)U^E7|o9lmSps~Aa6IBaZ~)S{fBh6o>>sD#Nc1lI%mxw#}2Y#))i#FW;y@*KrYUSM;A23M4rD zn`6VremrWdlK<&;HeaG-D&`dT!f^-eiM^Z_xN>=gDT4xlK%mSv+zbSw8rEs?1?YE= zPLG&hgCo!BIz0T;;H;{RnIFzRqHe272$mwAf6kK#61HB)%B{?P==vKE!^dqPaf#*a z%%55 z~i+|8+d>if_qhv_vhCGa{f1%0dB^Rf{TV1 z#6y`Jpjo~vT*Y~&f79u8USv8QS2C-~TaPjv14W=|P`jD|F?)>_8k7S$^(T{kD znBx?DP?rV`1~w4?0h@3|L{b_V!P%UoYG9Eq`~+g&fMc2rUtJ@nVB=uCNT3@hkxM_8 zj8}FlCz(-OgB(X(bAn6p^Zv<_bHGhPd>rh*$YuVLpZ|lM+rFXf7b!K%t@4A*l+vlh zp4RJ4|3Y3cF)?A2yf9w&P`!|i(#a+yuHkG?q@U6;*+sQiN=RI0L4d$D^&9=ed_+7Xn*{cRj^ee-(HW_1%%M*(QrkW?kT4&{HbIJv{|>ro-9BeFZMp7@ko|Ftt-FU+2M zRnV!0H{N0L^XTAUHVs;1Byh+ubcx%g`ZUDryU}#;GYk>(&*LLE<~WNE_*Okoto}iXYUy)ES=27d%>^iL zhBHXxytIaR`f9&{j-4Pnd?2dRzIq-+^K9PDh+O6P+{!?Eqjh?DdC5D!|3?d;3SI|T z@j9$p+1gfHDg0#vFOhLx*aS!19rH$WpadWkoSR3>Ry>h>hMhn5ApQ!s_}kOC z;GQ4J;SdSn`dzti@m-W+Gx3t(LBOBmKY_2jtn7mfS~0-4rvI1bqt`RW z(U6I2L~~`ry$b)~)Xdj{zGI7(i-jJK;rFu;9EH=fgWRX!4gX!m?4G8riMN#_?JLMY zf%C2$o*q9L0#3if)kRwVFlPJ0x68kwL;TYcQ|ljn_+y=m7Ukzz26A zn?zY&!WbV$1cy5f^6`sBCF9S=03Spo7hHuWHaw`h?b%sl5`!EWq*cUO{PDf%kS;ss zd1qRR4~R*VkxU29e2EW;<={uyEi31R_|S7Asw~C{>a(C^ITPN;%%yoI$sP5OtNan78w?-X!wAD+}H( z-4b~}@OK~C@tTNMl+UOm2tFi5A!7k=ZiE;P| z^9aWb;%WaMCn3n;M!s-hbk`G2xfu>peG9_N{V3p3!c< z0XUrN`RHd2toEKSj+T>wY0xSt*N?$GVb|A${ZB8jA_AaJ<_;p~S_YhT z1DRrR-OIinZQ-ZBrnDkn9-gZlkNp$=)YJb%(^vR4^}c^^Oh6$W}L>l=$Xj_R{| zb4-Fk+{M?xCh{ff$`w1t66uA}2tSD>AA>S*MgY-ov-O7|BQ@br8Zsw_^%l9smRwvk z8;}Rs1ylz91##0I0ZSv4oLoM^(?N^jtUm$eLG~@KOq4H-o%y1>Tb_I3rf#w2=0j8 z6a0~@H!vvNs^7_v?uFw-4F_1&P zctdnT0cbi+zFB|R>*<2s*0sGQIjDC<*0OG*nZvQu(G`DIQ2?|CB%C7Qq|IbTQmYgn zWO^nS#J15XuVKamRAjrYKU-M3YxBJ*ufIK;nH3C6W@^0GHqKCXe{|O%bfo`hI_!#} zuJjLeP7OnI8Q+2P+de9BbvuMnO0Fy}Vlv3Bcx{H_8(BJmZXbu6>#;jU07qQeRhu{0 zy88fRBDTUc2(#_N+ct*ez6B4H)_p=8?Q7vS1e5&w-Tdv3LsWk+kd%+(QaVIr#|lzZ zg8t*P>qd=Xo}FyIa~a*e!J;=Bj?cHZVVxrXVPPza+#hmSEOkQdShZ;y{*=N0MqBearU zT2n1C*R2#%E0xnB%3-EI8mWUp?M)VPA81%!Gzc@^h)d=Ko24EkydRNG*2}JfMhP?i zZ-j02Qz1Zs;J9Q09$lua2|qa$06a_t6rB3p$pe5@#Iio%H#X7k$Hc@0!PI(zP-L<& zz(xPPfBI3`z8G!Tk^>tVW zHbsailq<(3@g(Q~N-J}rJIj{Qs71A0V?QjZXET?1!VseWQBf!cUrn)7?uTB%4V0<_ z!b0xB?xt>-b3=m4+{!wU7XI?LS!+(vOaH^q51MX6vhsLjH0t^YL34dh!{_!TO*c`V zR~Blu8)-frjqufgnbEo3y`~M$^F>d3UP$t)enP6kqo<}z+kURiGd9z8?aiH+Wfm*h za*N1Uj&7;rvQHr|ygKE?tCnM1Mqe88k3OlPl$nT79n27BFJFGKPyWbEEfJ<*8~I0@f`#8&>?OhPB~fyY>kcNmQNbGU-RFQUwKC{ zd8(983)o;>@^vxGJV*noJrCCl9d%;80=CTEu&crlZwIT11khPH=XH3AIi!e5%`B|m zJ%)|Vw@5?Q4^AS33vI?!&Cu||cK_Q@YaB>o6uEN-GXgTK$oESoKP=? z0C#EfsBa^ko?onv%1h@@^3DmE31n%sJOpq*{f|y6ewi! zXF5ct$9(pZ{J{8YJcVN^DTzvdFkCghfS?{mQR0A9`}y1Vkj6pzzq@rO7L-f^J(u>s zhsh!racb6=j^j2zZfQ7_g6Yn4cZnrAnqEMuOCdbB(3l zfyQejECZ(-y9^OQ3ugOsz@%>8Io-<%9JdKC zhG*Fxe8VNWIUr37YGU9#G1;UZ2@JVIh9mwQ&>#fS<|BdS((c-&cLDYz?+hL?vtP)# zhx*wM`z|pWu%@!~Zyyv6dR4C_w}HM~)=#~sSJ|2q_FPAa-CVsm4@tl8Yh)J--f-r& z3=7yimvnC4U0K*5nfI;+90nAY6uJ;s9k&toS5~r45_AOqW01n< zuCA=!LQF7?Yoc4;3_xBMysMY}MYZ^dN(8*Tvt(ksyN`1zy3j@RBvm$Xh27ItF$9-8aJpbv{A}!n^Twm{e+oie_&3+J6Z?<-57vqQCCgu8Xz_W5?#_FaYlU6oKffAC0kZKuJ%fT()B>smZS4 z(|shl4n1qE#97K{RbPNxt7~h`bJ7g@CD~7=870AlUd;5DTUnQvBE2hqt|g}kj`0?N3xfJ_Gux!Dj!TW^?CHhtg>4@Q^!ape4t=Xr6nts>8`GuigF-YA(?BkI>3Vs zH~wzP`Yi-zkBgi=Vi>cyPkGv*p5<`aByhLF<}yz^i;AF`lK_6o(TeNaYjs%Mci5=X0fFl&mTrq zog(^F01!~p*~v+bgeSniI;o2H955x<8$j3M0Z<0r;^Mr$u$1H5*6fL3*utry@_Co> zS60}$)@>c6s^^AB(=o^h*uo)}JYWt_x0hcKw?qx5N$kvzyojt3+pCfJHX(To(jS$B zLa2$4=jvVcW*vRs({I;lp(DdRj2b=0|7-7y?+%UL6Y^OR`a}12rzr+6gbvZ&89`s& z^fvkSmpmOSv_-x*H&k7fKZQ2~_?~|JJG0H=i>+F>ss*J}c_c*+fgPpTiIk3gX9TV5 z!d?0T9Gj-#Xo>Z*tO=9BXPOSiQCSTAwB8)dydGCFFSrwft;hNz=BW&!ri# z!?oUXueOtRtm@xyLYtr8KL$zRpzt4j@;alc*0)jH5RL_d? z{W-S{2NFLuBSRhYwW;E`*oHVb^ae#5t#oV2xZVEpIOJNnHvkXT+RM`aG3DE`QXch`jl+) z$4Xf^)r=ReZKiOY=aXD$H4`%vt`f29Be?y$+9yR419^NeSFHOX4u0MM=K?{H}B!p zCvjpQzwVKOubpOjG9&XdvcP`OGxO_5e$qhMbbqPU4a#PNE0e=3@{z!s7v41#Z#1I7 zJnY$ic&E#%&t3KNyS8O+7ocL9&fn6t{0#Yx@}**)jX06=1EwptXv!wn1HlxG?!SjF z>%dC7)^ucD<739f{Nm5{f8=aA<33{nf9z`r_Qr+(a7hRRJ_1-rguj^L6BFA|O_k)L z^B?4|m%u^){Q-8uty4ru>1RiD9MaVP57xxP7Ze{FAXR>~Q)Wsh zdTR_0M7I7}3*{0$*)wCXiViAoSi3U$43tWp%HfnA9b4{%tNbmo9a@_ zGPUC5oqTJ{c>}X;vYtF#-$ZDRGARd~kRfm}0RQ3J-t=}{)Esc(vpS^0lU4q64u*{a z3{@vN+iN~=+^-$wT{)~B^d9ITtP+)(%jlN%*v4leZR!8o>IcFv9)(7%6Ph{X^&xl;&57R>}*tLo2 zKB1!**0>^dapyYMEOD6ac^j)^;AE0of8XRe_c8*jUbq>KsG*gZD}IYOZe`Kz~unYw1=DIrK3gK@vxqi$XN#rfuVcSGm8?$i|j*wLSO94?T>|h%dmM? z6V8Av4->hlO3|#hP60#UX1^I`qD*B@9|b=J*!fp@46CvGkkKW6)14lE)J0z|=MUo8 zdoeE_7zBO9w$O4$_NYiU>ia9Z1%qc_&Z?Q7X|#o^-7L`>KOrp<=``&Ni=c5jMhD0K z*>WtRy)DiKkMby5h0rNV3-*?HzP5c0W6Pk(%l{AMx)z&k1YlT{ys&II_vfvW`>T?< zqUw2%RJm(0owk})ERNd>^ci^B9A>!PrzHAQ4DQv}=x*I7an*z=1|d^VLTVr#|N0J) zsGQG?A8-|a{9J35`NqJQw5f#l`bsVz^TVQqmBx|Xhja}Ra<=@Cke>tMo0*BM{Cl@b zzF|jr#47pbD@BiAT=8#0hb2}0vB3(3);PxxNq?JZh%byse?Dmy%=yge zq>y&u@B-gDg>k(n@DNX_*4zSs#?OA92>w3Cver*qtP1gbFQ4YfiDfu{H|wK?+5g+6 zPy79dNl{##hWs%=D`3KKHr{IcF5V&sgpUF#0NM9GpR-_K)$NA5fSv;%JdOZqtvwpd zVKCPcOFGFp4B%MD;ig)4@4%&s36>Hk*GUTErdfKynKa*d)r_LIf6j3yH1F1SA+6hT zTBK*%Y>=xj{KxY83{$m;xJ&^k%fr4q;@G75hvdEt6~4l;r$?p+Phu-X9P}2AdHkCI z2@jO<5Au}J#Gia%SefdlLEWkOM$a(qO)0SQd(iEWD_~yS9y2pHXLD-t zXK21VSV2fs(9(o^Hya^{Z(AM-yhYNg>D7F?`CIl|Mx0{HpTo0ntl?&)7t6yK@ep4D zQ21$@M*415K?RrO?_gFLc;FD#CN*y-D{0(09|KZrX~J;W7qH@hTtZP3#OO-@bw$X8JPtqiv=i~-iGkdfMeFjI81DvS5<`gBnoRtrVATX z7Q``n%w>m3;)V9w6K{^%KMT@gS*Y989mmydlg@C;q3|drB2=@J_v3i|H5v%&#|`Jv z^H(%6@e5H~32nTzP6sXEN%SAuDL>jC|JmNz3>KX?{@rdGXX?_*KLy7o6^B`Gs)G6m z_n+EP1maU1uHe2Ke1B=Gx`%ld(TzKDH zfPxUU{d#h8{L)|@ML;!1SdB2e^UF;#FIW2-Os0k-g>#^GgnM~PG-v;7{^lmQ#__WF zTt3F-{Wh8!1GY=+$nDhmT@;vct#%aEA+zog9;*~30ZS|75!b?mB@J0F@nq^*7r z8^&%g=d$Jh{{C<9(uQ_$;d^l-bSZy?s)cyZa*I6jVm0%D9-fTOqh~qz0_Hc~PW=4>* z-qo4w+}_z4Mu05wWVlLphpdOd?A;FSG9Za({5W;rtCPQ+rvgU;V$1Xu(DxtVa-F(x zX;AS(ijAD%gi^c{s61*1SlLyEjNW!Lr#s7&(En|#3n{Y>5B$hZy{ zkxu(y_vhx$4j&p7a>O$UlHxhVAwI(Psb*=bSr@kHAzWMYd$H+Hnpni}wy!6E4t2!>6P}nVtWO5>3mR~{CNi@`T`$*Q1cRDgo7B*c#)99fJHd)WM z=?w?NW_xIqRT=8%K9c+vce9+UGK{yhj7Jp_1RZ%2!y1nps&Yj$?SAkNIqeD#3-fau z8oNs)8}T=B(aD;I)H6PB9wgX#`BTOke$a+cj%6{5fnX+q-av4@g z@2H!SocP>f@;j&Hu!+8SzKe>@jDe>Pwn&K-pWAbu8g@0ZxveUt+xXPPo5=g#rb@CW zuQHGlZJ&BVbgxA9WK;bUGVDIpxdVRfv{G5R-YO=Zfk_Ew3_BZM@sPJb@nrS8*fh(K z8zau%myc_`c)G;e?rTEA-UDok@Yn)}85z8DPALg*)u=5nbL+%r-!#&6w$s$O(?I$l ztxGH~1V7SA`1Chk^dQL%ZFOvZy5l%$zt;E~^CLm*;!@_$lhrIBU<5O!I+Q9_U1wv! zp}o}JlpFa-2S)XdfBRixw5F5o1v;VL&0#1eR$Xg*YkEnv3M%9d+JJrLF>6L&vZOFa-t zFP~&pR=jiRaFf4s;k)mt{v|4#TFJ*RNcH$SehuRDp8a{Updq73Ue2)3?i6K?LJbFP zQE_#iQiA`w-!J~PhPCD1z}Q~up!WYPD^0@c&mi?egOSgK*GXB{DF4zWuOjLwxE?7- z%UC@}#uX|_wLq;v_D7-X_Br_0jEKda+aH|IEE3<`XcEwJJ)FDPpg=qah(pb?4hM17 zcYEJIdcVgTW{)s}n4!ZVcxs>nIxvGYdDe{|2?f>sNq6&2Z*z@BntKOo{c$l;Kv2+J zcLgy!710S66C)hbmgh@tfVyB4@%{I7ny+Hl^3p%k5V*A55W=T`V_POiO_%G*xo;yD zaX%4v^-B{nh#_tVeeaz3O#I!E#^3YgTFfnU@^-MNQ5P|nUmzk`rAatwV*he@E7;(o)7B1Qbn- zfx>*iVSwp$-#hn;!GYxmaI{baA!Ara^F?rN0x*mX%#h~34m-EIKeOB0)a$HNcWk~s z2%>W(ZMp`!E*67$smE3tqk1Nn?j4&}~KNe>5&@bieOI&Z4oW26U6?hBKQ+r)LNRC0d; zT=dHc*q5yBTlB*c6!6a=bB|Q?_bsJ&e}n|x!hA@l@I~uDcVHU+%R&16^ADH&a`H9< zRuu9J21@d6%E!s9c=1sCHG$@$IaC%z%m|MVm+9yFXwXsH-D38#%jO@Es870kX9#&! zGfgSImQsL(9-{SqP`chfJD_C*YATNzWwI7EKP`g!ls`=JtICk0>I8O_)1A3i)|VMo z((KER_Nrho5^tG!NOAwXv_zI%Og*#;Pu}3<_TN#&o&ucbQ}l&NT9?GCJM&(Xx0SXd zR5v3`J#H&uwkDZYWGR=)nZ+`<-Q{d{%d(Q~pV$>w`s4kt#SqW32M%sn{mB|4Xa$o~ z^5d!h2x*_28|MJ`D(d%E!tXFRmr2L0UW(^`a5h%qkv?YM57k`IV=k%FAthC;&~^-F z6)DxD5@F|(S6n~D4`D23v{SSk+es`?fzG4)G3eQML5J!9fh-j3;@N zXWztdVWwWw#fG9tlx=dmfJS>kdcZ67Xb`dWBQHBl(fQpdXKR}*ZDfc4y8%9$5Q9@E z1P_And@({&ZLsf=uW%L%5Tl3I-yh%{g<7Prul+FM?AN$lsrheBoFK(7z=7h^5Cd4( zCAdRyxCsw}<#-qzOPfjF6a65t?{1IqR8c9i(bSWgJ35;P2v!C7EzwIWa##9SiBSNk z8rrgz2E*xQfB?vVv@D=jiCOtWX}B=w6%N^b`u%0PiW4=2rr&XM5s}vrYu|*F6AP-8d1MPxZLEob{y!SoR zhXF%*x5^}xY*Ws@7fV4lI{(ysj>zjlK3M|33ytSnh<^XLGwjFL&+lePo;VO=f4DqU?4lRrK$W=8CXXbUmS3qK)#+X%nSUhlwj~HE@mMG zQvdvwVR#`uaC*A(o8Wcfau$aN3ROocepgdWS_8V?=T}Jt)4q?kPqKM9o0=SR`J2t3 z_byYmPLzZ5c|0792wDzjRF_lv>(pL*V+ZM#y#DcO=S}ra)p#gW zOEyM3DAU8(fH5kY17uri9Bm9#2b2VEs;B%x{Sjg3{}TNicjZx(ua+`7Z6Gs|aomL} z)v+emKWUz4f5 z(568_fAOF2{QU|LAS5lIAjHot8ccQk9dYz2^+6^`u27kD86?W*$C!@Jo&Lnh#-NSg z*ji8HiZX+DQ0w6E^Z)TsvGxpJ?PP^a=1zN4 zTZMaF$^N;U(fm228m49wHY5H0s=X0^zKiQ;T}CMHmJw=}>uNl7_S6eme-T!gr^ zBLf3PNy(G>Ua3+{ly-i6lm+jLis>}@x-yd3!uk{ny;~9Rb(Oy1Gw8th{CqZl)B<6^ zx33{3q<@=;HL5-&hK21iow|@9u6M2FoVcG#zshQ*uaEp%QEZ4GR%Nwet>_|iv-U{TKmE&l*OUG% zZ9H*wvv2busg3o;KSm(t?_bZ|vI;hkq`f+Z{^l=zf(R`?nnwUsN;;(KEf{}nayF%B zS0__K@5t43@a?)5PD4au7-K)TBzf{HqVBxmym4>Q0Kfgb=|))AUcL=J->(*414F=p z*jGU1k)^qT$AL=x-?Zvow+$-YY#;|vx5ZwXYUlIm#vf~CwNSOL4k0QbQHI)&geoJg z-Tj0Rip6wt`<>Su0S?3C?_TE^JnxPZ1Vv%>HT|Rp4*6Gde*1TgWs-zZu?m($3__$o zBO^P^TErn@d`}_vbGKr-A+9QbS`a67XeXkz#jgK9nz%d1ta_cABdizhN{!pkr`3(Zbv8lu<%rro>ryKBp z402ly0pkxV1)+$;JPyv9(`*; zf6(}7f%D?mQ@bdyg_-IhZXqd&b*AqFU51Ph&oGkL=q0M`;k1HbO0x2d1j@w7tqk`s zdj%msAAAZ5#|(YAds>e?sn6*1(7+jCy=_o_)~^N~vrh*DzceP7d-=0sCcP)DOo%aT9aR&mv5?9mm1n*|)r$L{e zYZA!In=-k#mfJR7sk(N>1nX8i_np0R4F?65B#4`g0x&w+<38OkS=>37zwl@H_6nYQ z6cZcq)dr!HB}o$8fT06Ge2zc{Q$UG-~I1_rI=A{PTn6jXZXzbrQJg z@2|A=bgd|q507mqti%!GO1#@1r|kbLj87CuWGY^%Jw35CG(#T8=jpI6N82;X&N}bf@?d^@%$H)(O0(u1Matx%O-rgRGt!8?p z@r(LP0O36POBxP-8xCHJ7{nxAxf}4X%|!XYcsa1hBjhlKw+3hEPVN3g&HQXthW;uN z1_h#-B+NACuXrM!VG3PDt^Zj3kjhT0pob+Y3F#jsX8XLxD+3dDLj1Z(LuU z*K*z8#dF;EmNZyH#Nd0tL)I)^TJd@x>leZsf9%q)s+s4o?LIr4RzeTFG9&J9eQzSn z&7svDtlqD1qQ1RSryk9toBin!`O?z)FZ|^hX1WTIvD}|ZaDh56RaVg29AwUHxc`QpuRol zEl%UK+9WucY3{%HV2AjLYpatY*`~h-1#kD?D;m2>@8c15TTb@RPW?#61~%e7U*HJ2 z8{4A&Lv9p>mW_<0Prk0u!GC~Kqxvz=9xWx1DrQQ+yfmU4kUWvi&R5b7TL?F0Iozxj=%uYLAv zc1!^)2G?};oxO041OaeN+ZBNm-B%6~`0;@n-=j()FCzGNDF_3LvittQ{xoZbTzU;OaR`tnB%f9z+qZtun(KmUyQDv6@#zm!Q|{@g7owHn1V3DVy+TZEP;m)#QDl@) zPLUU1@Z8YNPHd{M2$`Ax$mRVDYt4sAKYA{pF_APT{jYS@BS*#@4;tSPHKLzc`L^c+ zuUbV`y=Ky#3NHt1x#EhR(pFia90|9f{Sw`ccu+6m>?ICbKy7>b$xssrX>cr)bGY(y zHC&$XCIov6TduZz$EHAymsSu%LUMT^oJqroW<-)cmfxHt&Gxyt_`>0E)3V&t9{Z{Y z-Pz&~1<5@3!kS3Aw@22L@Gidg1X#Qy=dT9}OmiSqPK@Q46bYsHYce5X_`!E)cK21D zC8+S>M|oVIS^hSiE!@s6)T((cljE6>1_34zn;iWd<^{OM)C@Faskl#-dyvFHDDh@Q zGuFA-WBLoxroP}ZQ$K66@7o7{I0TUwqoqo4U&1LRamnFKc#*+LWBwB?vO+YJ44?It z5**%-YpLl)N&LpwJ!V&JA>}{uy;-5BW>K2~{KZP+iVS1?-09FJx)sYji;`c)2-Q=A zSy5y}Tp|1HZl#|BD&%3`Im;DADJ2Y(yzKT!Qm; z|AlEZL<3f1$_z*;c|-g5KEkW1w?rBKn8e@y@YNSsO@59y8msB%r6Ow+FG zJBbNkCq*5d9@>nYD=^p*BWjK^B&4K7a?T!(JyT4LeIG$U(KD9U*HiMVNg>H z-seR)W1VArzFtUa8B6!c)Xqv_)}EJ?UAkO)A=jIhrfG zR`|cH-^tJNAPVKbSs$s^>mQ)@r{|FFvDq{*I4O~R$3$eGr{M>Zm~rRPz^`5KX*=e@ z>=>r+L7n`~U*yf+Wu1GH@WHrKEJV z7$E7|H#ijA`Qm9hDA?^dQ&rh*>lL#8o**`)-?iI$VkC4Uzch7E9jv@m z50+Ot4UefYOHKt*KY^0AJYsmg_zKC!AZE-CU_<{)I02jx!zjq-K||e;PwXlJq){#O z=pS%yDRQP)@71{(R2S}%xAgq8z!aW2oIy}mI9$wJr8V4-Wl)-O7BqAhaeonkXM8_Q zfBWl{LU$*|cW?Id`D(OUUGwcsvjFmGkpo!eTNqsV-fIy=&yBHDE)qW-)5NPXS;xBq z+)YVa01;P!maGpX55wg|ba%#{*}(hi0N?M|?e1~|O)Qy&5%Aq~nP%}JpXU0FJ40f2xjU^ofv;xuj7 zPZ_9?2GS_NRGltDAJ_@NP|Qbys}N_VK@c<@5HpgAXB>OvuFc@7eb!{)p+Slh2Gqta z&E4K{9$F8D30>cf)RMjtYTu(&q0{2w6NviND2Xr~fevKe_#7(Ge<^$k@RZ2|7d}`w z&r#uHUK9yaaieWYicE~oCYk;7OX7fP&S_*M?y>Ul$n|ut=%bba%QEw`p4ai}G!2nG zrN%~kl{i(O+0{iVaC(Dsa-yN?)I9B(ZU!_Y$uaH;rtpp&@)1SLZI`e{QD$TK`zmbw zR>XiL;6QDx-dYh-1*VI#&id$?>vYP=L45JfpTA}%J4dn@)0w5~ycnrDL9X?H>V54W zG#6E3K;IU>LYBe0Qxq?4RxB~BS4qYo_tOw!gz$^F^wU6jVekto`2KL_+oJ7nlus(( z5)!h%M-~NCNy4O!+S){04kzF%Ybfx{&}_*Eqwz`srL4wLw*6=PD1n=%HTmYbWKW=SyDQc-F>>tgXqs|`10cq;mS zvN})i$RibTN!h=ol{fnv_;DUpCvL`C8hfP}_tw_^%T23s-iTmgcE;n%{CH*6)!L2wUib zW^7y*UH}d%QzX>J3ZQ^WVsii{@Yv@>5q(T!I>^%J3kKZ;?nBekV+0R>357p*o1L7r zSl3$=GZ+0fcLoV+(8sPJ>Ug_%(NdS>JA42rjWM5Kzmgvup~YkcIEs+EtC=<+Ow8x)`ih;F`~+t;Ng0F5zAoh`wr1;;4k*`KQ8<%V(pC1*NL5R-1B zKS-CcC=*i?b;ElY0hjO!vMn7Bm%BCxqT7U*2d)Q~sl1Pce2<091s`!d>pLqYJIq(} z?(sg!q8B)Rd!o_>lA69^9k(;!!{#ZEw5sxVtJd>ZnvGH~QaHSMvG|F*3>L$j9lOY* zX~+H``VDM1ln_z!>&!6~EZ4^=x*W4j*doD}!^ZcnJ7Bj!41*;A)2APE@V+t=YHCsuTyKOWzcW`PB%r|bn7u2kni;qK zCFl9=i1X2`BG&OFmiK^t!?e>dx*$%D;1^%{N447ri_APW z{#&%LI}5V{<`C_h6#ly%{ujfH?=s`=4&V#Z3XxBnqnGL7(;^SRMGojdg0!S!8*tq4 zfFF^Vc(@+4lw3`0sn5Ps$>LBR z==rDG-+(R|=^&rcpV{-&*TkA11v1!iFb~I*6-r4U*D#@c1vV-S&rtCTvU-<3pig4k zE4O@0oKx#uS9exJb~*|WCghkYJXpk@PlT-LD`5Tu@^%pjLlHvlEKe3nLj0$c20@sp z!f#v8`O$iMmZn!+%r<8Vu6sAnuzWz?i({Uc#Du)Dt-jRk(44&2Vg_~Wqr4-foAYI( z@5+aV9Rdkb;zN7K8IZL0G)Qkn-lcp^5FR`W(_|sUL?|)jbG9p+HOG`_b6us%^|P?< zSR?d#4I;72-ERd8E$vr|Y{VeofK!ofco9c`(x^Mq+tgG!X-`LGAgg%lYx54I8gLTR z*WYJ3SsGC|e1j~L+^Mp$i6KhRPVKCOFuW%1&ek&nTMX`jg?L!W^C+0-BB4DK8Hh7$ zBGf`3ut60TbpB>GpXqM%83?n3I$pMHr*WeeDgELHhsd`mpu!J92VaXp+-*4j}`u|{{H?|EoY4hP+zrXzd()~Pksq)ze2Vt_(=z>eI7e~nSje^aK{saPEX|34b~BNZ(te8ovzU-R@y6M#*C^mzp8nsRBbgk%*CJ&bM7+J#_t*ESM&@% z#fvrS{Tt6$-p^UTBLZ6%izS9~itCzn@rUw@J31v2%J+R$AlIMhpbJhG z)}rPW&iCJ~Er?JhX4UQ3MpZ|?+-FWmN0JAZA4iFNpKm7??yXK2?iJs95<~6!Kp202 zKAd4Q(e-an*&abWBU;v&KxmP^JM0U6?nKcS_%*qqNJWtty(Y}{*~;2Wo4>ej>$Bgf zXf?h&KDW14uAY5YEpb%am8oUULsWXaax6J547DGZ!u*+VlqYXcKaxFe6qrw&n>vqv z6j|c0mc#D2-scWnbJ8e<#lXEvo?2Np$khWbP+9|edO)<9s2qllj&i(V>1X%%6uE*qKESVlX1=l4;-K(bl-Bx8-r&YZ5q|?CgkU*;0s%4JA!aCe~VcE7Z$AH&I6>yX7 zxpIMAZ6lb}$KG-iWy!m0ZY8a$>njn4*kP#~Pj+@T0c0jzx`cp3p7JLE8Gu5=+;Y*h z##q;Zp_n?Z)8lax;kd0{0RrC00-_uiDTTJc2_a)1ss*eMQ4;8ZjcuscJDX#~XdzTc zS!9m^EGDAg@2)GPuK7UeWkn>2;B^nIy~zGIOYU1F=~T~i#2z-;Z1d{s>dzmG|IBJf z+iZI`wa0t&*L#&HD9U6aPz>R*FfS>@u}H3WJcQfQu{z{Ae@v(M3bFp0wt%2U;tjB< zsIgz-WJsp!As{k>4IkyZA+}H^sxH-6i_8e8byMD*#R^vUuqtw%FlXg`z+zhklV9=a z6H!+3eit}&)^*=|@7U;~A-3&8E;-es)d)<|bP&k(X)fa}jTtUd0&1_f{^q*PEoN+Vdum{Ot#qfVv zWR%hs7eM2=|Lhk3|5*SJg;OI1Nxsxx!f5{#$Ozy%X06Q*y&!hR=&OJA>&bjw3a;O+ zfTENh$sDH<5Ren9O~*s7u%N~%9de6gNHSGZ#HN1sOmB~TfUvYk;a{vKCkLNktw#V&V^8h7eJF`}I zeN|*nBG#`jv5rl{HB&PD;Vw;Rgzw4pfKQnz1{pMuv<&9Ym8-mDFd}?7vMoesS;p`(>^>Cr zEA-`oR`)Q=QOHYsg@jv9{eyy#o^_lpeQBS=JvqCTsfL5d4 z@3vb?H7MYs!pPvEn5|B4hy990B|ZkFDe^UGW2M2iw-e?wb>22$oO733ZpEtkb zT&qnAm2Bn;;np8#9{jT^!!aDR6j!z^%X}7griy?ocYflKv2iIe>=eU~_|skG|8Cv= z`#?h2*%px?+639?;n_^3i;Z`*nhwF9iMZKN7v zPVeBaBR4x0pv;pSjWa6H{9!g_RffFv)l+^!Z0t!LUb~9IhrQMO<6Ik(p(Y()qliYZ^9L%>Pw z8j=1Ve@%*sxv-e2#asW&<3I1MCG^)UIF?O>#pJ8PlwReqk5qm%$NVdO(Z_CCZC;2t zOWP|-@~u?xDf!U!`TRx+6lEc2Ak*KlqkT2y97^n`a?ISIv!vQ~C||-d)MS%PvKPCR zP&eh=mrME5LB@on#g7<-;&Z^VqU4VOm4GNf17dfo1rLJz9yjz~#uwW9Sf>`yE2WK> z#9kz@;Q>jk5Xf&7N{FlsV+Di7`?Q_YXtsb#z)>tjCv|@;Ro%4GqS)6ANRz?>29t^5 zZ%1kS?KiV{NPhI=_G7#Lux4gs+ViW7N#f8P{k|Y>$)Rs@S+pE3%GLHr7TsNh+ZgUK z8)6nP0sL*A@`3KOwMvvp;Tw!1Ns|P6KY!k2aq35c6h-+SMW-k9yCdvTQi}v=Mra4$ zW%eF)WRwKr(jkDp9U{H?`W6t)I~G`Hl9lEPMA9K?sfL)mgwnj{4CTYv%F$ICvn*eiZ#aH34){6(3N|L1`ZaDK+l9RjH*0X|zyt#y<2uwOAipfK-8mho&fQjA?PgZ>Mr*X2fw+Su{seke)rV|wk zIClp)12N@a(vv%UYQeZs%c)>Ml*`!m53I1kB`K9)BsU0_u$sTWIrdd9 z9X*|M#*E8UXjhyT)1CYQhH~{l(uSSY8E2*P{2+9_*Rt_-KgU)e#I5BnevfYD zK0zAX#^38;yz;Ajis#R;0)E{y8|(z}TF69~2mj3mBK{k(P!kDsq3Pk!o&Y*oz!!_- z=hb4HU_=O?`+lTaZqrcQ=5J}pq2%K($~BX;|MKq8-&XY}Maot*7Ly>}Eisx9XX+aS zPF-KYDIZ4E#%tycPS2*bsQ?#$UCU*!IvBs=|)1O6cvz`8r?Z!fQbHSX^DZ9NW*AH zh)8#j7~Ny!V2pU?bI$YJ_nW=hcFuk~-?*;pQ&}^hDkEIcm~dVQvh7`cv!<_hYolIl zYyLnww^lrURIt%iYRR2C`c4pTwxvpi4 z5GMN1)Kq{}igHwsl&joEn5cs)k!|^OCKNS8Nv2Vj%CU8*PCd%pkv@cI#(SLu_+Fln zjD8HDex5`6CYh7KLqSSPcx5*`{Ld_RPcUT%Ux#={z$6e>kVBP0{p03~e(-NRLm}&( z__CBWqz8F}X))ojJt<0%mDNB+$XYwqnsX|=HV*RZ{Y`6ZsikoHXOd|gmtfo>e(=*DkKsx{$^ z_x;F7`2b=A(mYa_*2~7ifd9kglzK@#%&o+`#lofUsUURb#`VGNMZ_=kbEkoW)&J@iF zC$gbjcTLN>e}9x@9|b`fM&mWX4W&KxXS;{Jh5P0D14`IlS;q_tK-vx?UmWI5GLfzn9~UNkI4 zJu_YO5^qm7nCtsQFaL)Qf9kO+@yhtnC9+kUWAQwgv$MRH?zL?~Ou!pZ^4{1IN-lHl z`40G@6jt(kYWF+2gwuqF#xTw*$5R2hytd0fGR0NA zS$sD)g%p~=?{o2|U5Zo6Lr zmvsb)9wJ!5SZHJ8SQ`N3An3~5LlEP~Ng3T`khPGe$UMT#Fx|X+!U#g@tXV&TJtaZR z)TZN+PoZX}iU07nM)(~b&9{b%0l_pqVa8gHUU412`qmi$o1-8~%^lNvhijQ?3Ba%I7&=P8h8`YDU9Js*;qJcwY~<>_t<-@iKq_FL zkdP4X)hCumH9t4I^_P+m@&Yj36kUdp_pF$YPJF#fVEILT9@xR0$7YZ$1FIaPBz;C& zs9DB>a+d5ZpsrJfbQP*k1Y5Qb2KTl}S&5$lz9+za2l2JUW5S1owresfDOZ3EPz<3G zG>unr(;2W@%HpfKmeZy6Tnh`Bfh_)$p87z>0b8KY$+=?0qtv>r)-Wzm1-`#wafR)c zN>c-})n7LM;IR4HrGJ#n4q%H8@&7BNqF|R8UxPp*9qerZd##1$@(-z!tn5G4#1*hZ zjxtp9QHR-b-plTQc$&2#j z>VegZ2HuXj4!loqY_q_p{Y+;jIVu=_tirI~NEmLe`Y%toGiK&xNiJ=13I1pPo*v+u!dU5__d{S-kYeU{95JmO*2;}kEN$ppLx`a8zEsp-j?kPA4!9O8(XpEkMEj6b2iA+kN z$0VK00)$Rfd}ryD?Xi_I6%n$FNgZaVxcCa$l)eW zM_40@JUZX0^DmL(N5^`h+lqdgpZx9Qpb-rh*ogGD=$p)VNBj(fAALc!sE~(wk=>@0 z$~`~n_`g^YD+2GtMuqM8QcB<3uKhAn!5x^7gWQu?`3bg$9ks9>Z-=x#3F46kP3EQN zndv|fG;NL^KaDgPxdU>a1|AQhc5NSeygA_n1bi{@A}2)PFb85$TzJo2@jOMLX7)G? z0G6PgzZu&X!TPbKs(nVMCvPkin0H;S)1y81{ndXD0jQ^6SzZ~-HIj{ns-EbzP0hE+ z5qG#Je+qhi(g}dkFpdhV&hiv}t}F2`D}o0&zIkEy#E@}*oXb#7QP=Imi#yioyoRB-VqykDY-I9`oz@KBUPbrTOR;Qf;y zu+AE&$XoFsh9MPz>W~oja>1!@mH*|Mkj4Qh`M2)=zEA{^ZT{w32B_7|L*&10KyR7TZTx#h%%bx63K<21Pu@_|ADU~x$7H2ZUaHW8!Y5_~o^=G0eH`PT zf0t*Ch8#w6z{=X& zk@Ro2%a-$)iVW|D8{pDhJ@eaY3xsri2oY13h=5myC6U7TvQ@Vf>eOOBfx!z!eaj#p z95V?IeTX*p1zI(5FqKfR9RD24|!4->Dc8|%-_i&Nv7(oSIz%)Pmi z+(b6*ImxPfiIuOa!fqB<;zja34N9W8CVbMLXU5VeY}zqM2mz$aA~ozXo?$nAC6oXD z0^FEsT2<}7ZZwTfb}Hf&IFXz?DkG>MhMl-&?qtlHy>RUdu#GW50; zt37{o*Jgu?ie6QIQAhMCP((Ky6c5_0wK?(3*kjw!&CwWw>rMO zm%J&Oqq&%+*8cy&^1 z4xPxaf9?pI>8}jZby)HltS@sT$=W-6uK-%&(GAPIb}aLatCyR7r-Hlsd|aB1XrPwU z-lwP8re(|fmIa*(BH>`26L|}ttIYnI7N&OnwXg5S;RU{Mfl2#Yn<|kYD40>+c$grc z2`>PD;Fb3{T@c!NTPz4YKoXa zv~96DTwd4o`a8sJQ;E!;^%DZw-s1w(@AnzRyOR%T%57R)UJ}8amAZh%d_=HEv>%Wy zRaHi$UwId~i*1BGAUnj;0&~^RYrg|gUwNts5pSg?TDYFPF&pKo>P;{wK!E-GHNpB7 z)NaHe=$lp&TXps*KxTZB+Cbzv^215HVM%m7M0CX-M$6*re`;m?OnX4bMzhxH#c`AI zqX{wHz&MOwk;Kvb0q@5&>bQ$k;SKG#3b@RCDzsW7X&mM~zN6Z4fv|P@#QufE(Y|C_ z8ucP9Ff)EzE#UTSFkH7QoC*jdECwum?~Dzx*NL=BXEtPFovnQZ{ClR<{{lE_VEK`U zDD80~xpCa5OGn2H8)sHi#6MZ!(2a~dbwng@o~Pr@-4VqUihy4kk91*IAf?}5X2N7| zA2qxQj7hz>9ew!`tj)37b@JgnQDm}nroy-i6fDc!eR{~s<+hUGzT+*+%)%qsPjMyE zcJUo|ln~}JW9kmK8@j-UsMQ(2tUD5V)U0(WIgl@sjR|Hrc}q?=OiDK2SXStgd!nUeBe+P2R1w)j4-qK_7f^8;Wk6 zk!|&Z;v-h3%u6m!-y*TaXB8{vNIZr;5;R?x{UqOZvPAiM$Ld_3<#%Vap8SQ&7B(C= zK@6)Rgq3B^&%v7XK2bQ|~+;#dYikxOz&ttIna=rhBnQ^NNaA8WZ-c?*q!SpQa_Z$EGQmZ{9X9a?4 zUD8rDw)bE`-j@ilpzVgkyAWSHlkG7gdGo)mUlr<`lf^_wRbD$t_b0$88}9D=9T}4H zzZV~Z{{^Ut==@yz(pNn-T(Jk-?)mTo1V7g+P}cAH*(NgrAgd#~#Kx)+*NZ&Lk}{ zp6O>t5Jy46uv+O%`sadYl%bqRjbV#75t{cSuDcHVo){=QW6W$rID!6E?MIt-mr+Aj zFiROrQN$D|eW#K#Z@DR^FgM$f1K#($*i=kDfPurC>}$6yx58QUOypq{>>>8aqbI%S zBk_+piSa8<_^E4$o)*Rj4g`o$+yo^yk|aLM&SupUfqO)3@$bY5^hy)#yQ_VeLws;$ zzgBR_R-^AE)EWs9!R!6U`<@ip=skLANPyBG$+|sA$L%Y+Ki zxGlZ#8_{QbJAI71eO#6@^MZm^nu3)g&)iDd*<66@Xf;OUlVr3Nm?<}#n1ECMAvPFJ z+dJ4(JD2MCN^{c?dih4X_lJP+yiCtduo4GH(okp7m04RNbf+yBy%iF_h3#5p?zy0e zNuLOw3@DywI`+=l@!{B#!OEgr0~dujz_&kC6Rs9K7fc%!Kn3gZoHz#jxPSDof6ZFD zMbMM$b^ROL%Y6rBmPpqZn?BKcIMyX+e`x{`a`V_t6fxtDyh92PyKBW<9pb(sC&)C* zACl|{ia4haq+qB`5sN>fFi2J9F&T{D5Fa>iI4F)gliyYpCb*0*d<8hDDfLczTA{(} z1GjD+03jDGs6YA991B(oj8dewNy#v?(E!87_NJ9$V)$ojhd=yiJ%hzy{C)2RGB8cC zSzA@7X#yYuI%5xFD+w8^M3zVlmelV!a8l`I>rK_rmPS0&q3B=@lF4f*_Xh+s&fx@y z5s(~n080B$qNd0``sS7G8(zH!2(+S)AjYbmFdI!EH`6E$OwM`0*`bTAQ6B*u3#t>K zM2AU#91ZgidhIo{ycQ5gvw8d=dvl@)uwyGq%~UI~P{<+HJO@^sZ+mFWkEsrz11l>d z-3YY>`ylS+RYm5jKb_t0g4`S3JoU`h&VGATiQnCGu#MIz%lLYKTq0z)Os?ogLCTPn z!?Z9IwyvdD7*ub(|Fd0fZU!WBAa86yp(!7;jd^vhL;~0zMai#0I>X!UEWY6R!m3U7 zoT(SLJ>mY4O~Q+MC&Q5mML9`CHtko%vC_)Rf1-2c=nRwKtZ!~eYKR!KAV7^gn@CFy zU=Tda8xC;5=)3p)B0|W|_pRLrp&PUVZ)^nfz zui{=|yuq!U`eGEc4}0-3(E)87qF#LF%@IBn#H{L-n}R#L=!#m*%v<^=4?xgdX1;b= zl|u`ASgrPxphIc5h35pQ$cs*KG|xgQ9vZb2{B-9L)WM^E{P^enT#A)Oy)Ho|UnhQD zT?{Z+`bRRwkJ<)m2~kq~{v;4o_6|x3X5Kj)7&QARxgxl)OW))!b}|9{$SXnL$9&wY z$Gq!aoIJrZdSkn^w3h62liJ2Hn#+XZ84V3azyuu~!+Wg5Z3tmu_^hhO{62)4Ij(sm&9Q#rn2C~+Q9Ti2&fURCJ;#J$A8)0cod6+A z>B@6Cw7)WRV3LW?Qo?P^Q^_B?2DVhuBOP(h^^az4#9c-X>-M0m_k$-yLk6t2`+Hp_Bk|6_B^kZBx4cFEbmT1SPDDiStNpZD;a=-j4Kq)aHwq2k zsE%u50%?4=Jw1&~ZbesZ#tbviFMh*jTb~BDz2>Q64YMK|Wn%%h3EYbmL%8_xujv5x zSv$>fv()LjRw48LF@|Vw^J!d?YBNK_8)k zssrtW8PqXfS}>jQFBF|;_w5lj_G(c+4UK_*&eFOavtE$ja+2@12VX(2C!tdJ@l@&1 zkKHyRqtv}e&m3!jx8;`Stzg?Z=$9BKP&$5@DjAC-pkMri1da}jJKS5Z;?DC}uf2T0 zmuloN|HkL|7t=z8F!6s^Uz6Cm;3xjk&>(x!xXC-;2^5Gryny?yT*&sY8%TmZ9G zJG_pjjMa;Tn3ah+&vK+iiMyq(jnJFTMEUo{g_WEqf%r3d4pk2{O6^%`K5f{g57)h> z=H{30A#1jhQgXe%S5m)^kKeU~I0#+7H5BxbQ&eQNo8~oL56gmKGFM6~%>1|3`@~2n zn0H9sg$;c!i8srBeW1CK-~%_6Q}aJ&lO@A`h(EPR8B?0TSIz0#GrHKev4|468ustCJft&NYetk zy4T&I? zb35uNVuq19`uwqIM`~r^nB8j`=1N_Vn zqpgJ=G{4_@75|vzt90vjxgopi4!;!`GC``(*hj}Gs3OHP{r)pJZAz}MmVpwjKCY2y zp7iazTk%|?;|M|dE6wp&`L7dmBOXKoQuvmvbNPSi0=!jy5F@az(0fp?S6cz`{U2Fr z_Pv-k5xsZOt&w_4bTohMjt4P=e%mtW&qkAV0lXi?ACIb~FExzuPKyP(PRD2%+o(i| ziv?R9pv)dO5|ZRfJRUVPiSiAL?2MI8T$&>=a#;Q-u2-|{#F10SOL;>Q!`%AVwTwnK zr-q_5>{5e7DEn9sJ7t{Ouj|;TPn?U5a05>~VY52|Noxz~#)qFE`^^2XmcHGYUGvLue zOLDwJvW>mw_({6n_bx?t_QEggr;n0{mCxa0Or;7+ZuEz6&y%{81c_1MS9_4L;Xymn z*kG!CI9<&goQFnBxxhUhfmLwqV)oBaU0K31HP9tKNTf^`4H;<(T0_s0d^r;!G&Rjgk1*af=~_ z2)Ssfr8PqAsT;;X<;G%o-p9bwtlEEgDw(<5^ z00b@?@N{az93)6DF%DsSl@?k7*Oa_6Y0mQE}#WLsgQ0FeBMt;40md{Jy_ znizqizi_Ftf(>4nL;P&*nO_=BTvCfmMamqGgxz;&-V=+I*^>vPx@Q#v$R+%f$S}%Xequ1*_-aa4xYw>n@ zokV^9g#pE20v^eVxJDg=r%4dVQ27%N2eRVU92hlAhWonfAHO-l->Q$zmcgtm>}}Bv z2Zd)m^bO{j4vLF$k^o!?(GbRBcj~o1$0u;)d2xwUu9L(FuokNMn$(1i5v8#h6DyCz zMG8XaA|F98C)z!eSBj(C)UO}h$}w+b)@z#7;7`X9f^Pq{E@<=COVr93vYU}-bjfx9 ze=4`dZ}`g1#x*a5C{J;rszG_(v&oT;uT@(%PD{x8hIgD#QM+(&rMGSmQINZNym9fW zEt;+tmwDx~)pj@t#5OlI{bEzW<+Sdt6j2i5cUeX2s59I6-(AEz<{whylg5@U9`*`& zMSJ0x^)#Cki_q>;W`NSL=Fry0O=dNu3Oauc@q3D}g9+Sw|F6(YPEUO-bf`@)L$A^b zSO~k+za@{Wmj}*T{0b0j#&2N4M7)nLV|E{TDz4EL2*e<9aOBG{{4yDy?5f)-Q93c) zVWn8G)dZ7dda?9@M9FgR&sfX0(>vbzbE((V`!ncTr2Wb(XeEl_ z!(B~-cZoMLQCHLsVAi)7m%4%jwi4&_va%Uhu-%7js+I3OyLIv&YpW&y2B#CGN{8Wz zF>;=(e^gUBZ0jPmJxBc_3D$>Ia88{dBRP8zrK{KJ63)7wG>^)-|IxV*iAQ2x!b0FR zd-vDF%DUE2TDrVyJC~WKclK(yA_q~-f7G$;jcc`Gi1U!bwT6;tH``9Rgr-+mztAJd z$ks1J!Y>}S)n`(HNWFRS2cM3AuaPr97O&Gm-3>JTA=7I#m(_0S34bsWG#^eh@1u-z zsVaU-pS@_>oEzj%|GJ{NZ<$P}&zpKMkMSFZUmdbX>u7tav&&(<@)ouy06OBBjarAM zj?_&D1}sy#S8sOoZ@_p8;KBvh8m*VrUIBsaMfkVS@rVyyK{d;S8kyHLAnaK zF^2-$h}(s4>AQoMOoxy69UD|`Hn&L-$~Sjn{R(YtVFK9uNLDsW4y>qhm^+(%)&05? z7~9yE%>emgR!2Az;fqbu8#?GvT$5QaId0Z}mylANboFL;u|+7)JTP812B2^{$Xlb^UCW}Vs3^i5`?EPx5-W1QkCdx{J7d76c%uF; ze;44q3YL+nul>xl{Xxez@`5Go5jmta!_J}CbzQ=Z02OiIMzHhZb5r&1Kj}XJW*L)u zKx|>xINX z>7f{hFe$|4V5WrNC&@rjvNdlkTR#pr!{4gp@it84w`Z|$ib?nsJUFd} za9$og*Dva%P4_sp`wz(?C(nY_d&N4CRMphJRd_mREZ^|YWZ@`{T?|Fq8|&p?DI?H-p3_hQs_ zzNF_(WG6^usrc*IjgF+Z$rnCbV0#n$2Ds)z39J?spw*X#Uu9UitH=XW(toRrovub9 zU{@%yT{fNoplVd+OxTv};6n#$f zIm!9TXWuolLWn+B6?gfM>k;95<9~aAq*5`mT5soGPa(?JtYI;O9>fO9I=ppN;Umq!yRWkda# zF*ADVN9*1P@CU)lyWv-PV05E;3J+hJ2>TK(qtI*lSVLCd!m)U7W6StezxXcN=!E2e zqz^`J`iHPOdJO>vU3=NtD?K@vYd`ESwa?0b97mPpUk)l54>Qb7C@JcQRMw2{c8K;> zyOhJFxFhc5Ek@5Rbi2RBT_o+^y3O}`DHkt)Xc>xoV;LmjN&%Z8Mp%-7IN~W8+sKk- znx>=Ti-#=$%Gm7Ksz$0ho<77 zCfx*X5?vgnK@WGZo@6JJ4EnU&B~1vbD&9G2layVE@v#aBi$25157nuw zD^xyA+fgW@KV0+_2*;Gb!uvm@(g!36dXz)_!m7ho7(%%q@9LXc)k$37H-(`KttWyb zNGIUDH5e>^9TRpW64C9J)u%9`(i$^tOR7WP8e=|faukw4%zUEu^A>%3-F~{6<<2V) z>hEomjaf-GvUnbb6}jE8s%ho4pBr|szx8Zh1%H^A|M9)}mZANkJCW7PpquFq^m^Z6 z!V)VG##4HP2E0rq{&MWF;1>pVg_`G)0#G(}%Y{s!5jVs6Z#mQw8%kt3GjPTnDiJ@V zOaR_|u)nA2@ejG}>JoMIubwD*ll>?DkipyBwPEho6W8?m6ECf!7(V#2X5r^8=rHNA z-PZNE2Cv0X`OE#Y0h;EsH?kab3UvuWcx0COY|5crTn!+o5*GyP1<+MD{1E3Q3SKgj~~Rz5d? zHClG2Cn?R**nWZzbUu;U=~rbEWmb}1^7|AZ|mDJGvoUB$fV+(otGK1< z65JJB^Z+NOA8uIRke;4C(T z$lDLF(1tNucFe;q8qg;4RQ@Y^zAbOMQS>p~Jdh*yjw!;Ch3$mElx0X1+?kb2AY1QUxe;PL#-6V*V-ykE$>+ za{af`8S94vZTCtm8!rUxSr&YFG&Gs4A+}anwt($xN*{O!%f*@`1gtKnk+L~@Y^Pqt zT( zMrrGx4I{99gIQZSPltW`XHco@aa~$B7?jS$7CYVG3F=Rn!Ta-8|MpYwkQ494Eo@M; z2tr%_@}S9IAlxt3;L|t(+MD86i3+X&VbOuNM_LPGWk$W|3C6Q`DTmN**o;P+Hbp1$ z{(uB0;MoN6kU7~|`_0VlH$A9Q&dm}M2i{rjjsbp~*Nixl^Cmdn^=J+FdAWeZ4*N$e z?ms0pO8K1Bx1ZNh5?o)cT3f){H zTMlklWJN<6%BE!mQbaoAlm89(tLw#wY6sxNWFo1}ul$GyNYc+2fGSB6vKn=(KkHk# zw#HW4vt1jECdYDE*%FCs;7q~ExL#GY-O&x{_=52F)(+^xL(HnxSf9aVVncB2 z%i*h>A2yvmU;l~eI_Q7U_#Y7sqyB#@bSt77Bi`THS=3FzLhh)6{R5WR|E^a9m!ipX zH`iACSCGGYomySWiB#PXZ{?4Jg|}B|Sv4Y}jSyqh1@wR#tJdE+74&ET+6Zv__bu(? zr7S;o4Lyyg3B!k?RhU=nb~&p#F3QY)yRrS(xTvn*o6%^7lRmSAD~Zt?P3;~!6#cAtXp4b3C;)jb4VAe*20OS=FnL-YOwNw9fCpLQFX1E=i#(Uj^Ryyyt9pq#;1a zzs$YfUqy5+DZd`Mu>jv$29DlTYspK5h$Pg7KaPy9d4-8wi?1~)ir+rknQV0iud#_G z+^qYRJh|K2`jR6etV{iAF8Vo3mgy-4|KRGuOLcWZQY0V;yBXU8J!gvC7__TjT+3EI zkdJhf`dl5&4)1v&#|?KqMkv({`Zt_MGR`<~IOd6*cB8jGa1^?#X=MkV*0}2`gFn7aBkp5_m3{&nCpKB>32GU9r0yl+}sE|pu(wkApU%@ zj}vFZ@0B@7+W>*y60iybyj1NOn(N{1ms3^6?jd`o`SZIE8%+5BcDtFcH+TaV4}6v^ zYU;8`19F&9djOQb+jporRbGh4u8-5(I}Xwv6Oq(JZZL==q&@;!SQH-wuPA71iya@R zv~($bon_56NLwl{IrZw-L$n#eV#y~?IR;jd;~YPTQ%qDSv7@tkmt!Imi>}h6;wNQr zs|Fl*!yhq>8CcRpvWZ~6{X%b}ja*ZZJ+1%)1?wSZyuy!_dfa>Jkv@mU@!lR>TEmXM zOCYV{efJPS%f1nCZqFOhX-~yd#~)C=>c|>{tPN^o-XXPabH-s&z`&DfIN!Iy4+J(+a^P`5oZV zmBOriop$_%=NNt;6edz(xp^JhpyCH4GBav4-61uiAI~yk81J!cPShKsEPh3=j-tFw z)o3~oa>xcJcn4Q4t>q|)LDz)ZhTz0_zualw2EQ|T=b0Rj27@L4CFR|3j^q_TuPu6% z&CJYn%bZUiZPVt+X&`~fGsIadSE`(t66IK|lDpRTMLU!CW-kTGSnm2_#`pK%Ftf1z zeOq3rgribm#MalCwUWpRRqdSx4QN=-NcjO540rb`#?Lz(HjtZ}dhad7Q9;b?tlDV~ zE`$0iw5%n}{dcuWDEj@I9{L#zeNwIjg{L;4r&!!L8EsX@A_WLS09RR9;RHfDT zK1d|!`TK(HXa#4#np`{lSR}Neqm=;GZb(Scf3qrb^8w5tD#-pb=9k5Do)!GRUq|t8CSiZd^};TU41qNG&-{O&nEro)a@; z)(Zj@=f?e#Tc< zJ1OXgCeh0)T1rniBu)ITc}N355I{D*8r9R{9XgO;E49-OHySIM@wL0v?+*PqT2X*u zn)rAzW6tEL`;TjE*xyZ+FR&;m$sA=QqBlbBl{PtC1r$HB@Z73!toN0r86OzQRAD{o z88(Hik!IE#I-e6L#86wDUuW+SVrFfeZ6r_+H6;73%tX+-2AVp%oXwGu7>(fqAs3^@ zNHvb7t;Z1w4NMy-0XBKJJBX}%oM6Dg{@$6Q%7ze$u17icK-{HVxI`D>9Gyww?J&}9 z^VA(0vtOd^zM4j~1iR&wjFBQAzQb^HRd9eo*ga$3YzZt7`= z939JCs)pANesP>B9QTqRCnmEhE-t!{k}m1^9|!|ds{VGTD+h4B-HG{ixtrza6vUsC zkqR98_6jv9_f@tx)YFr&Z)yY91WP3H;w#|=&TEaUC|k)xn&6bs5noRv=G`MIcz;gL zwNFSWTV}Fi?w$h)*7nd>N~&>U^*6JGt3M$K`i(U_Rgs9XsvSF>IKbrAcE(*d`}y0+ z6nl-Q5V*o!cPGGN2j;1y1VEHsQ+}gEWip|rYw=I$V47YeEOhAiuj|1mUr#7g0p3mT zC0x%Y5Wl=cy=jQWtqXDjOrp)fC!0e6#O>DY6|~csUeZWT^YG2xC1O20QHll@qdv+a zdm;wnjZ|WA3C7srO;6{Fgp2v;s!GV^o82EDJ8~8H z049S*^8A0|1*%dWOFz5rY)agpvF@VSb|VyaFRug$>lcU42yPQv*)K*|wQHHt?ok&n z-lNv@URrSGVBe2(`!$@~7ru9(+wUvtvD}hrhxwnis! zF^+1#x}R<#M{?LD1F;R-WqaI#>e?Ud85N#Xol}sJ`N9|-*0gjsy8;i66mZQ`L}aY} z9e#(fvmg13&}3$1fBv*V3E_~iC!aC}4FA%cTMTQRtnREwKA$;Ku%gdo>Tbcfh{~0wCA&~h@13fP(Se+?S zRB$zJZMBCzvjlU7_du5OjzwroVMY{3^ZoS-O!$)L7!tx~-ddm1(BPL8&7{qzH(0omWO22lc7zq}pNNO8(n84`zpPjnzgT2=6J*(lYJDH5dRkv!KWbtmw~3Eg zf7y;}ZD$#@-3T3qws(--1XnNERe>#Y4w{>rC7(WhAgBN7KZR>LT+8g}A-Ger1>%QW@9mq{PHqb?;x+^zKUvD<4fKU( zw;nlIJcoAyFb^Q7^vB|00T*ZOfgi{raJj%8(0e9U-PE@5!#Al4uM*5h7w1^0Ad|&C zPtR7dtcPaZRD83X6CpI5{?0avt^^Cz39-eh4M1*(prA3oa|wdP_r97Cc31g~ww)Hu zh;lTDV`Rv*N>;7r+~UC#4nI<(tU)1PDYY@-lxSEg?)h6EZg6?b6(dyH$(tT97(znH znmEw>pfs6bpGBTDe9rl0e`+Kl=>wBpM8Z`TzolKJ$rQm z?bIQm^=p)VtPh0Y+@772U|AAe&f7XyKICypTf7+x)|sVk03hajJcqt2-x$o|i8vhX zb^~P`X_ve`1)lrufxu{nHunII zfQJ{lmmlG-6^Dy(63^50Lo_E~yC4ci9_sXpUxDfByQ0eC?=B}x`z=a)hkDHUTFeTE zW^Qp~qrM!N*dT_&<`&tsIq$FpvNBzf3q?`yOdr9|Ontp$ZGs!$S15N_yG}422h!ep za0D_qEbK=946~?Cim4^zM6XhO!*oFQ`1?4dk*k@B(Ub$;_ab)JxSeIV9>~9VrDo!UEot|s3FIAqg+Fr)dfi%cMg}5v^0gb zQfe`9TUTE>EUZc|I0X6q9fmYT2v+`f6rV{P^xk6Wg|xfKSB&rm3!oet5u(UwXJ#_@ zpHf%vp%pVnq-4YZqEH14iww+itFboaan=Sy=ISH4v?ggcmKI=?r(%aDrejbqcjDl` z7ux>QlaO<^F+RmyRf?@4=6`>@OHb`&5ixrsaXj1T4a3cEOKlEpuNHwV9_X*Y=&^0} zxaNt&wdy+fV_$cAGc>-T)*RXq3E6qM^0>6BGVo6GdoQN8w>QfD1imp>VQi$kr@D#-JPB z@WztbPr_O>^5SH2*^iL4;S2lu=%40E>7e_ZA=wU|ucfWvRYD$3Yj-%F?tA6$tuEc0ur^vpWDa{%9fhg7}&0?RZj8b(Yz2zYy6m6xR7mJ612s2 zkPsV3*pJaFDT*&p{H<1-8tIsul5kPmKGW+Q0ha6bH9pEJa~3@Ysy}}zf5KtaC>{5k zvQg;!^uodi6;&yW(lQKy=G@N`Q$h6~zCmxXCjCDzfEs{H?*S{~^Q87Ge_Fm);@)`P z8>!DRX)Px9Vgz&2ohLM`yiqA87gA z%qDX}tH6=JpibGrPI)Ksb0k4GCt<8NJF~3kosLiuS0N!yxv@Vul0ig8{S?gaT&m}Y_W@6_m14ex<%;?K z^MX2W$3zoqMe1PCGUGxG!F1l*!k*_rJs<7Emx#8M_&{-tkfD%}2dm(}S#^GDzqnEi z{h<*OX$_qBWke}M#IFBNVNb`5go_R9A|0FlqQj2b5BXxlIMo06-s}(bw!!aow0{13 zAudemOuVu;>7*`NQ!=s7+Qu&-j$T*<=m^^j>Z?iJy-VF7wa)*m{t%wR+w4n0t~q8C zu})4Qe#c~Wy-&8m`U zW7phxZeWaKiZnarBQQfy9rrtmwiHUNL^b_Vq<6?BrkaNgUYqQ;(8P2-i|xLA+0w9$5*CW*IN^gI`Tm6 ztenDN?>dAPXNCLZ1pk?(J;{*;1obChFXWU*^GKuTP>~H}{NAEK_g%!>cKxt&=vB|( z8r*`r@;$g5qcn9QWxvm0mRPtJc)>PHhF%xF@#n6-y0u79{0!S|Y6Y}}$jJL5&Cc=tbE z70f>dFqTOwj&H0j+Kq)!3JB|>q|UphHx#7U$p9AGP(%E(10K>-3sKw9)QaXZRMLg* zZP$t5$3M4vPRlI)V{YR$j0AM3iWqN9t~&x$hhuJx9^urRZOM=7RmWYe{KZ)9G8wKA$Jux&cZH?q8-0; zSjdOmp;w?_>E0sEV^Rqr1%wfH1P9o+Tx8$#_b1LXPxG7CZcvRvPpc}$yqN6eoT;gr z5t?Doxx3a7p)pBArX(6Ae7(&Yc*N$S&lB-w$LY0uq4&3W0Y`@;dqfv|LrAjE(CD_` z_`cPoM@zIGlt^m8_OdFgPG+nj!H6u&r;ivA%$>n->|{7m`HY#|sj+ zvrLn6GbzfA0z`C>dTGas@{}aDd5gsQI7f*ATke5Jqe`JS_c`Ut!TSjAwqtdisp!=F zY$IlFaZWEz>G3m|tFKQ)JQ-&310J#?mTs@+*r*Rtm(w);Ft(I`&tIAJs$n5J;a>KYk!QS5c{||NU#iNg*x$H4>buljm02dT1CA(SAneW-o+)iExu3#xn zWu43>cAQ8nO|=?{Pe&|qojKYAp*wRDeAZxwa*QGbgT*RdK5Ya}8WpsIFDG3f<9K>8 zvDM!a=aFETFbU~HO<eWOE=lvC^yQ>(d>cZRIrZ`LFjJ|9@7c*#jlBs+L9bHan8tV5mZ8+B!U{#n=pXFM- znENbj)Q7{rn(5dc!R~&P8E`f=F#Ek?Oi9a<1P=>HL^f0#8DFe)gJ;_woDV1$5#zN6 zVHB(^dDs8Y#F6wfr^_PC%OU_m8emQoK)hwE*_tB*?Cnm+iw|Onj}xHE!4b=H_itwV zKQL(5OZZ~;=Rg!%4YwQZSLr+Fq3HA9V@z+C2zq)k_uss|)DrSzA`yo0_Z~dR_WU60*@%`-KfkUWK}VkrxfXi!P^|r9b6);tXuFG!Ja;*VUVMRm9y!6I zS05ln6MESHL(^HfHNn4Kd>h>e(kUq2ARrA&NLzGDmxy!>Mu|u(os$-j9Npaw0wacW zjnOsY-SfMy_fKH3FZX?)b3W&K%n7w|H30bwq^tqU?aLgvWs7iMXO_t`kiT#2k>k7 z#=oyt-%p3|*gcxig@%$zS0rtSI$$SG-K;H*J&hPyM^bDLxq^RtB1Pu93oQb3Fo2oj z&j#QD4zU_+-mrJBwKY--^*C+tvyR$%(ft)8MfLraTD|gt%!4&w{;4R#oA@-!lTQ__ z9jV|>S*gEjtlQM#3{1gX>}3HyLvN*zLC)yY;?0qd^3L8CoC-HmtmqZo)|znGiy)l4 zlb9KED+@(8HE9CCv158a6b=}BSkU+#Au@P`*pil`)qt$s2|ZjUTW%kLYwG*gG$l{L zA)Bz_x@a#&2j@u!7oo?ib>g1KlVEt~zSmHRhe)Ec!=VTRMCv+wu-uyi;_2Oyr@Zjp zyAdO0Y5o4_j?^_@&MzbWZ81#faMt5tyH}~oFumZxT1dumE9XKT`V5wbumO7(>X#(yyB3$@X^FHWEJMlXFtUfpq5aaIt-B{z$u?v^@q--Rt z2^2v%8TvdVE;a{&B`#O{mQe4rN=HUl{U1aDm;3STER)P$R_I4YIqBF_4V`ICzmP_n=`*wiiLKxHFj8#0Qse1c6Bc8afUc!ocZ)u5G z&iRRIO+&-07pX7QnhNtuamh6Y{sx~UBp6*yySDg-J~kGH z3M(TlKzja6CqopW^y=HMnuV?O;sev@K=9;^DSYr_yCp)HD~JaL%qBX>k&|UYzEM4~ zjl3{1H+C(W)-k$*UyU&^G;but$NtXWty1^<2hzNXR3f}8Zp*LpNe@M7t?*$CQAh-} zy`Av;^V4lwO|D?CKkxn%Gg*ijd7;a;*SFj9IdT}h>DRL!OdEB&fO#9Ee1||b_u}%d z1{v1wEk%$)=H)o=XAdnFTlS!USp)qz(|A)(wbt_}8o{qyO~3E=D()TC!try1uDV%b z{Xxgu7ze5(&8wiqI>}i17FFYmJI`}M?V>0|AkxWP10!4pJ&s!Csrr>UF@AqAUTA*X zYfh{y$_Q>XRSIM|X=}I{yWcy*-@mDc1OH1Q8fViJuLc8Jkf!*s<~OVg7i+2e%($gl z!)Om&@lRh>(9C1+$wt-#X%|Ait4|NCl~=fQS>uiL4witzLZK%uC~5e2z@R61T9R{51p`&*FAiIYGpV4@E45-s zKL`y+PJ_N7%v(bF)oN(GCg+KrZ|VYNe4XE#EiAKFo=aGgz8ICX9n~ER^c=JFokJ~Y zFV1sf9eq$Z7h*EIr5<6Ej%CkV7jCUn>W8{|@gSGmhDIPRLqi>Sm!g$W|DP~>r&C*ng0ahg)J(TY(pa%{zc$HvlpCd#T}xa72wd(vnM6f??NNBAXIw9+o=%a)0V zBAr#W#hWxtc9GL!Nn~&e)ZYWbWP~*7OZc`#?SMfcBsYo-&412XCAOz85iJ>V#|at^ z0oaX{s9lLVcK94UL-^gFd`(r|4D?0TxkcpoxZs-hdk|wzYLDGUΝ~zbhl6Onf9- zEg)`x&K1z*3Ibeq5@OEe#@&DTZGnVguE!$|w&qf$Z&;Kc-mrbu+?V#=wp7KEny&En z+V-?I8OiJ0={QXp!?SP3V{Q3%8##i)KS1gaWt)d(3dd-Up3PuSh23mdcBduLhGH}N zYnghm%({#&_B2?hV!u{XxO0pj!2TAr@sq}4jBM>CD!<}x_k#k4ESiYC^|kd>+920$ z3)tkbxVZ+jy3Ka;o0}M@&soM~O!BqmL0c};RsHO6+W#K?)2{?N1e_XUNL^zpO?}+B zG+wzmUkJIG>;jzFC2~^u%kQ>X|4I&6gc4SwCh?ALuC7=czU}irX?6D}0<3h#gT*E- zf7HyE%pq36(9eMFmkt-$JrV}@i&rI4L{~Xue7zA&g|aw1DOI~;7k=q^LBgb!t`FJH zmFIrWg{Wv8Bu{ZmH7FQAN549DN{$k;``7)^-R11_0i`owpCfv=AWDr?OPFCA_-N1c zjJ->&e=W|{e1)&FA5XzQV=}PX8s?NPl1S}iZn$ayM8mH2BgoZ^tQXpB77bn)x&Ou8gbH1;>std0eje ztjAdJWaNkvI@8!u4QPLsTCKPps_0oO5}Cu%v#B<3`22+SU>#r_8eN?cr~PKo2<6Xb-RVA2Zu&FiR<< zO_qBQPqSdqLA#Tb4CytQpcScv5l0^s}0x?xM}pXPHBKOaLEB)4|PB$Y7;p ziO>)*(jONmuC@N#2>x4EzE@ALjFj*5I5DhC=U`)i<3c~E^5wPw_KqI__U;n@BKq^( zUZr0h;D-}r7;CSxdxIK)=v74E7Bk^C9IpG3-K1(U!a0}-{0Tm!a#PvHzqfc)%cW{X zB`%pWtd;NVm-Z1(7S)`?T?s;hy0zvNU+y)zw-R6##b$G?NGX$heElazd>S#PuT#+~ z;@SI}O#FI=P~?y}zcZ%^SFx^;-|(*qK?kkv)}91{vc%#UEJYiCuHePun>f&&S+oU!}dPIqX{>{C&GgC!_I`b zgyp#|M}bwJfQfYn-k*20FO6YoOmqeAJc+G%Swqw!vZM-P@v{q7i{ZlZZZ`pY1*h+e zy7la;mQCmPV($Nm`8v|0k5)caxWxg1cpp=LG|LBIj!Zcb*X9Ey*Wz?1E83~Q?&^Av z*Y7FiLoq62!>Cc=e=4Kle=6e#_oQ&}SH4wLt1&Lz91Fwx+xMQrd1{E!zOKOGG^+<% zYbSPIwydcuS+@277^10_)PP8m*k`Y7vyqaLycFQH=3jUyxBxI|4&Ofh_FlIa4b^QA@5i!sy zsJ7^+v#&4WbCG|DjXdDW>>baeOLxk;Gr~Y5oA1a-M`AWJ-ecE}Oxma&Lw=7d*|2_ED(6J;dy9UO?Qwkdc%`{O#*zA)>pW5TdzILNZoBFfO&)FAo$ z4&`o_GsG>zMd&c6<>)|;i}5FI`!N2AGPv~##L@s3mo#J z`)F4cnSc7pkKLP#9Z+I`@pgwKhoTc^IGDsC#^r9A{y)tr2`83n;xGjzf6e*u6kr;( z;kklyViI=BA-|<9>JBqtMXj?u_zb+mzwwIjK6!RuJWekd(SIB|nP#SasfhMYxAT^j z_1=S1z$f(S{^|RhW}uzE5Q>M0r_`2T7~>i~EXbqnI{hBfa<0?PFyQw+g(%r^DIu** z<`YnAmS;fGW>CD#kbm49C<|#jRQ)W`_enrC#%rY8% zPL=s@;;zL(=J4WjdIwh@xAHNB;cp{75`=ux{A9H`?j?c3Qog%x#aiNJT+t*!>N7{H z(n;oVnw)(-E2^z4Q|ec(Uu`8rm1hYQKGQCj2RBKOsRdv`vv6cRVTQLbyw)K-275Bw z8VX?{k4!mfNxTMzxfm3Y~u0EteY<{ck05F1&CV?}i%>mKO{1#s(MUD{s}W>{VE1~1i&5@8vfKh-&{qSh;5M2aUy|M);k%9n{T?~b70!6 zy`rA`80%3|;1Kq}%HE?_cq2B16+|iJ`h^4A*J9CO(M@TjCQmnPpcC(sOXqiN;ihK9 zwtiHyH*&UQLQ9Vv&MdrrmVdWlRgQ~I(<}HR9#e=7{p~nH;C@>HX0G%Lv{5?N#EJOm z;*_BhUU!Sl-+&bSHQkgSC>Qa&@N~z$XK}MqIo=B9v z*1X>i@rg_e5!$20i*DXw#^ON~A|%xp9Z5(bYs@DUK;+fxGAP|LE1lLi*76uj;W3}O zQA=xY6;o}C@5Ae`D>^>Rq-6;g8O2Omeg92b&gmt5JEFG12WUcAGwt4`A@TWm&}ZJP z4o*6H-FE5F^s%2k6054{H5|j$?n{H**ov#I&FcwU{c3B{zvsU(=mm0exbS6aS_3S4 zgt={WMGkP`^$g;rxL;!zulXWe8?8;5eBo6&o%KsnSoqZg`48NCJ8X((uzwDYvi_PO zczuw7dcm4W@R^2n9%_v&R#?N$o_2!TI)LQJB*t6OCT%+-qq%Be8@YJedBRLb2VzYj z$OepG0@E`9=hMPhmEje2(PU+2zCJ2F2@CwXG6OdE1)qJCBVWD84QTDem2?r-xQ_A{^h}nSGW(mfele|1l{=2$PteHQvVnFuaea(OqA+s=`^!Ey=CIyc!`gBlGr? zDNW5&>JkP^UQ8g}ASZq>qKED=PxB8&W6F2lB?hSzwP5rpj3wT9FXw(b zhx=q!CJI)>-Jy4A zWBFM>hIP*`2ogsAGtub{QUTu^H{)o8&9H&1cs`oLrQeLas3s!T*m$k z#D(9Ie&Ih6rdh@<?fo{^ap3M?eJIl*g(am055U|>IetiL_VPn6 zxFHv0xD(n{_{ys3O2#8t@mWjR21n~})%#_HPm>8!FtJB!%+6>vscG{hN0F#UN9g>d zUeXB`ggRdYAg@G65*J^7(MCW;1FpKa6P(lbT3)eKX1872RdiFB6M;V$DB-}#0KQBF zKPDqm7~0woPY3-v0Oc9 z{xEu)2XOLg;I}~}&iubq2x9D$^D0gAN*%93c0oRk;k)WGcb@LutWz-N}MBjkoC zr2S~ggIK|&EjsLpMVp9FxN}U@N|!F4y?4B#YZaNE*E<%>yr}t2{YElsm-LsuU`3x$ z`;waer}Bcil@=|jyUv{yq&WcTnZ2tqt{ez<$f2tv!X#xw&(KqTe#bH{GP3HvsoZ|V zp(vO8$D0@&iu_j+L+VCYhgDsND8|6Sp8tOE_BJ5;p0K6;dMhJ(;_zr)lnT;Je;8gi z^1GX5C4zREWk;1j2Sj@?cKK#_>TccJ22x^%4GkH#;Ph9uaL z;X{e?hm3@FWC-f+PXr%MUIt$rU^9J)J#0$c*2%$7A)*I7Q^ z0TPL%6c~To;Rqfg?NTKwPC&sHh9y~nXrzNDfF-lQlHopG&XNTo6;#yZd*`isq~YGu zZKPN1TznIxd977`luT}LWhnUI{T|D9AZDQ1mVVvmSs?zyZ(9HWjRip@ESkpqL&_Z4 z_wt&KcI9%?4DhKcO#vYTr7d=M0&?9%lx7(IFRw;1a+k)yeL}Ni)o^xVYoW zVS>A))3)Mke)Nc|6m34`lrV!6q)EUztXuoq>vJEI+Di>w3uv2LU~ zi&tdmOuyxcrJ}1tq$g=iCUtO5NPJ=mvBRTJU7;7b*qf=pYBLaoT$r{?SGpA7DvWgf zKF1bavW)oax97msnEPah98jlk!E-)PqQ98nci5GVh$wI=QeKSKy)dIgI_6CKl4D3k zt?rZ4mNqtp2}l3TtlXZs#H;-LJ(M>lp85i>*}U}&3?s|`h>a-U5+x*SW`uGR>t)Mx7-*=~$I+7IMIi zMlOEW8HlEF#;6$p2I>|Pl+HcqezJ5ntp1YdKQ`ob7ZGDK0V+JA99hou8b=lFP zTBG(lr7;TuTRn=ehxp9kDb?utu^Y`xm%`@LkI&TmXNaJ8Y_H;tT>X&eHnax=yYc;v z?(S-Pk{T8fQbe$BHM{fzYw}II^z%_M-1WOWmbTQd7_TQx`c+krLiY#A1*+YRx8v>& zF1yNczeL)zy^-0fgq5?U)A?|_Js?c9Mo~pt!CzhhO|;E19htUH1hWe92?~frxrKOK^&XEt237bmCp ztA=Z{9v7p{qzRuM1|AkmUTUD;RCsT@&A7*7&DGND&VmABxNo(0w;jR<+37hvvk+H?N%BH8@8tDX!Y2A zd$SmXb}iDu^eg|G4mx?7zOs;4=y%=f>+PsslpE*F2fN=e_lSF4F@K$nT$b0W9IKh<^w-1NQcXK7FOj#GlYpk9CLBCar9V5O0a~h><$)B2HOe&UXRXbGEur1F6amu||?DYnE~0{vdly@qk&> zl|Rv`LmUc3cj2f(I-YF_u%HmNpz$1hDS*Qnkb1!=i!~nzipV6~wJDj*j*m5LPrgVg zFUs;g$jl?qJ3fg9m9M7=z!*Nc4A%OE7^1UiEYKm1s?*KmggaF;l!kySePymN-#y?i>Pc z`n@4}nRJkYDZTU2M&OK@eqPpdpqFJ4>cIKeWMHrav5NGRu+xYVt%8xg{aas#d`FXc zkCbp*nom|iuzd%OX-1i0S=i!be8d9o0ZVElb{-S7wG#?aK##qJxBHUBXVO?Z5|Gh#*jh;i*vcuH)-qD0N#x3yVSl_#$ zfSVm&nrSg28>N*%4O-eAg4gk53?O9vr(YSdj8P(7KWw(NH4D=g+!S_!w+~WN0vV8+ zC~}e1g?at%?R|{$YtaONJ3$ay9e$fe@xh(jNGn_fZ-t3MGlLNAoWFl5kg}Q735?n9 z(5Y5Pxu*2P)-vCxP#L+{SHxxey#=FyDk9{?iorK`pVWnP!10ABuBAR1apgS)#S0A$ z>D`MzIN63AF_wU1y0vvQdpLzDg>!yu$G-21vZ3LI`)k~Lwzm>L_+jj|xpM34R!?+z z8&EGLb_9(%bJ~6Wnap!CubL>_an!KcOqY%elrDe6nTU-e90-z!nnHr`a!jf3@yujM zoJ>#RrUU@nM8-4Vtj@3J0F;v&?;fI=^-mz0+(z0zS@~@!PTaC(G4Id3vvKljNkNnJ z?`hbGpsY4*ql1^Q^+tD2EPHc2`*tv%miMhaS{^Ij*@WCXuJ#-5&4hhW_CniwH{hu3 z=c{^5nt0`7)zZF1a1|0R|KS7U#~?h0gE9Pi8fWU)uY_ys>I}T58qy4qgPX~{iF0+nN-b)K& z*Vl&)S#C`z-<9i3tVf{FxH;~p>HY;~iJ@-sT~?tN6N*24Z!zq{wbbaI84((>bJdxB zcz;v6O5JQ82$}HudK*I>K}||&pZ;f_Ec(xZxoeEL(G!wl+<42el@hp{5;7XNH}kvL zHSi%oUK%mU=^E{iDbJ!sepopT1WYPE)$lXGPSTNMFr#exD%H^f_W(%wu`hk;oc>E4 z6_DFYy1)o!its!TQ;;P7B?}m*@)*>oQKB!wOjtk$UWzk-RZ9~TKw#LO<%!vYT(sF6zZ50UE5*{|DJS$$*wK~%nken)oLE?~tc zU&~33S#;4ht z)_~FDhC&l98o-J5))k*pYgT;2ih^pkcnz>eH0I}kJW-#O1Sf| zsAf*LG+U~{zN8K&%Z+VgdBf{z-&ICWpRENJg)Fjr-1`CGu0fnr6>ObT5}w&OZ!HtL z%P@jr2-54j_;$14*;<-cGm%r<8*ht`@pB+1O~92S$!b<`;!PJ7uJ-NNQi1y*A8^l= z(=JNc0q?6pCShGu)Bc1XV66V*R@YU*HiidKhvV!$Vf9&am$t)$_T8wdfu+Xj3|;dC z_b!WtMQZQxTPwC^zOAmon{TJChcM z|HkU>zTrCri+48Eivz!ajUE4;e(ZF%gMQvkqvi5C38-cn-ZFf??~Qe)M|#}VIDPhD zXZXIh3zQSSXuygcK6+-Zr$3u$ZtEoxH6dE_)}It(4Q%)<*WqgQ_c#uf`|}gRun>)@ zKmn{B&mJ=&-HD13Hhrz*QVdHtMzX$K6WX`obukB=gJC%t%F-B6`l7d271dM5fWXDR zUd!{{Io2^gc2j#6jpdu^q9Qu6olpgRJ1FoY-tn_P4LduhDYhV!_S-EA$PG0X#htLb zg*|@btJG_6nxn=iz;ngFk9zFV1)T`_r@bDQSJVi}T{ggR=a!|g29~(Ol&nSKba9mdWgp`-Q4i90Qg9|yOIern6P zd|@UhkJ%{(E}O=ir+4JW$2VIKJf2w)hpdat)kefZGUVssqgF17K+pYhlW1bx+Lc>j zFP(D~!4|5}Bf9QB$^1I0^7Kv&j`D4gc~OU)acx}x-&pS*22q$C4SE9Hij{|?Jq z0N`ja5fJ-t2f+7J?t13ea&z&X+|By8rg)VqTF3AgZD`4+-jBt14w+@87hSA*LllKO=8*@sv?be;qji{ex7U;nm6XHlZBH}SDb_B$Fd*4)X^%E-7D$4 z6=xDn+ZS2n^*?h`KP>=^y}BD6dM||voBlQG84vtP2otD1Hr?@ZWtlJ~$P2C# zbMxZC#rlgfDP*!t(2`B*vlWa#r1!0;g7RgRXN)96k?Av~u`MG#gDF1!m=?J)6mrb! zt>04TxHbVy{!?l4ZW6Vm+5eWjSu-1l93~>``VUaB3+6C2q~y0=qJR$fcpI6D1|TtV zNc*NhF$U^|JKqLK_S=ozG@q^k)?XEA@xP{M*U^zbAU(f zyw>pZ&P*yUTE3sA@+9U_fyLxlY4eoas6H)?z*!FeN?wO4tyK+(9M5?rYTlS` zisARhv7ZK}E5BuWe{{pqb}JC}I49va=t4|E+OrYtPp5SkbF`QxE2PB?H_P(AgwMiC zg;bK$Uhk*B2E+2|m|iKlr6_-%+iACVr+nd^ywIBObe;T+O3{q&>*Ref%{cp`o`V_8 z;(>>Iiwhq5WNM$e|FK{GoLr9w-SbEN zk{d7*h~?QCcBN;pV*s}B3bOAT84{tcv9`$K0^ zC4vCW5{ge0*(BB*#yc!8S46g*E_vH+1~N8>`_uSQD=dl?3@0mo1i9Y0%is1T%JHn0 z_vLsi4|9`5W@o+KD?3GuU1^%q!swv&3AxZ5&%C2$;J@0ETDcbK=l}i`t^@BDa86aL^3N8 z_vERk9a@M@NK%@lI0|E33z02^9(EUha?vg1XS7%FyV0s_Hw<$mD#|?NK@cP*Ojn}D zu`v`$qIL#u?<%N$mCp~q3$%v5MS0%4*9#>=FjIrqTNfSV;;MM99|}w$N7S&f%bL)@ zz{@kDl4)Uwx7o67HFZ0w+|Q;pOkqhjm1X`SUy3tqD$A3VlBM4fOif7IFowh+$RuO) zM-P|hit9Cx%-STF6wb4#4^&E5?67jB^lf8N+WGts2n8M}PXD6|R={m?$r;SlQEGQ08w*GwB&otGgmG<1g+!@i7fh_O`2rO*Bgdi_on5MpeolJR!#u~X=R9JZxKOe5x->+)*^hp4x8ONsATNptT~_36<@Y{r&G4;+qm%FtQ~pRpO^SQ z_yk)$BBlPFzNtqdIo=Aa5tQzpB=JttNSM2YQsDxv8#7pEyX5lRWK&nKz!xdVcc!ld zTfbM_ONj_v463GrUl0>5fyzXT75c7ltK+Nx;+)|0i3(T@BJ+rTlzu=#`Y{;}=C(rd zS^4K=cRF{P&)8cz?9JI*Yd=_1OU$v$q8%K^84w-^K@Fcv{PwZV9$63b%3HzjMph4c zyj)WBERRj;On$pqnDA<9CW)1!>u_9os~oQ>i!>u;FeduA<#I zD(WN)vGB)I>y;(am{zg2-fao#y<=Y-8CT?L*eCw!V9Vo)9=j5@2JTSC-_+C(zblp% zjW)#r!c8$D7f(Bk(l$)PYh$e=;mbWKE>qZi72Ws?0L(wOm~pKaS0hAX+Sx~9yOuf*t5a{ol{S9R9@74fL@yQnz#JPf`w9fbU@&P(B zn~fY_#2LH+hcp)GJX02P&z?dn;hm4aATzSLSNJ8xIO*-v(Z#kcBEp5d?}FyG7Zod; za)4bNSyY>L2NS)ydWqvu{*s;WiyB(T$~l*C>XD4iQsP(62~FYrQnu>N6TPS0;_WGU z;>1v>6=7ar1Onf489{%QReT|;23W_VW1+_qtzzXaV?kO^Fyr`)N7{rGupD?VM*2LN z?cR3CYsD{>%EyFcyi1H;Zi6$G-}=|>&W{z%7G&g0q<#fX_H+K$S5}c_GJ}bxq#3TE z`T#^n)T}Ljm!zK!N%uV){D<94d|HBXZ!mr(pBSS;JtGX&>p#DeVQ5k>*p_cquzm53 z0(!Te0OpkFN&VQ=%r@pp;L_8tM+y0v89fYv#cp;7cz%!CW z*;h}`%c7#9H`?G%&V;=#o3)kT&`-u2RGmR&|2EhcvT)rTH5vDu1aFf4trRLR|Qe(kl0mVuLl`(>I<0TCxZ87vZxN_?5Ea6lBA+!{23|M>!rMbV zi0?vMXdQ#NncPi`>iFz12>g%1mrN6wsHZ$f$W-qZtW?STW>f+}3{fqt?+-!Ut4W5B zvgil-V9SqX%Q9Fr%hQJJe+oev)|;>zSDK{}$F*+Pe8Rn?>yU`uzPA{v77WC`bHRc* zgzhsl$j~riK#2T5nP_uPWmtyiy#bvpQm2nLQfezm?=%Ek6aVA>aAjS^yYqO2CB>l;x&``hgP1EAf+Ag*F8s-^9%uJ$qX zzoMWkvIon7zMb1^Guh`)AYMQ#Mj1LJM*OpI7QvM76fx5w>3m$~=pHxWu}aHu@pkn$ z;P`iwEK{^-X1Sn5i~F`m$Ac@S)C5??W6L`N1J2w!m#_{9c~sK_{;p9#>sIWljtYEJ zUkiWU1P9vzOb|)P?dLWA(0e@KZ>I-*xZ252R$Kb{2L$Bvo=8! zq!u}}_vDVM+ky-Ww{KJ+XOg@xI zYq9qvEjYM^RD9f5WkL?#v2EE_I{usFgk2>H%3q7KYt@e5Gwp@y4T<1J%t?=!G zgK9sO#Kk(1@!ZE-wvv4B-0poIjF7aMmQ{amruGNeh28TyiL2ZNi{x;zzFUAvbn5t& z%{CGLE$AyQ|K-k_U5-WCr$FI2)ppY)upnaS)!B$Hy>!SVvkvpI`@yqKE0e4Dl|~P0 z7mZ_4))a%-V`4Behk4a6x-{=9m+i62!r#qStYvRsxZuoRz81~D98mb`qo~OaUOTtV zNfb>xqIhFHwr^&{dPDW;H#24#7@zg~>x>Zh%{@nTvHp zudnhBwB|;yK9bc%B-k{Q2`$!cb=4$xQaJM3*zmM4+^LPGs`&ULrKEjw6H1rnWJi(q zba7hta|QPCKDDHf3oS9Y`P~@RN>Lzg4#)H$<;X_?jQL<1W}~PMi z_8`7he8i|{2WNS`X*=VU@~5NgbaAHdUYJhA<+NH6mu-lR?{dF zYkL_@nVmeoMUQT=;Pr2}&Rv{nqd8ve&#J%rv~#iuPncJxKU`p=2>N0zSchUUaSTHA zU@G3wlk8?Ab!p|QKKk}^9P9(|b_b0YsTJ?ar351Tr zaR!9E1LY{b!@ht?wYF=v{;f3C#EC6#?l@ch+$BYZeXQ(O1!wENS8jewFEPD!w?BD- z6j8}OK1p+Z70 zFa;Px<^}!Zn0}7}>W*bD+W>XM-qNI>nEl81vxyQJbSxIFfPS?H#Dy6_nlj>GI@BS~ z;eF7>3hz+)dK0>=4J^Hl4^5!A0EsH|=o060^B4?PI~!J8`z71iF060Tphq0*UZ(q5%gYhb@rD%h zz=doqevVt3pktc4tKYUd_7e#yecDf}6$tw&`&#Z6Yn%=C*nsRP4QrN@$Mq9|@kaFUN#y{c=&+ zTK>#fe~R;ye%3~=QLVubDbn*_=TYzK%A*Q?01gze6IBUwMO3c&)2#-Zux;7f6(XMM zd}DHxGF<^}8mfMq=A$BdpGU9mdjKta+pBzBa3UoHq|GT%q;#@-T;ah>UBRnYK2x1! zuj&RjJpNXwd`g*+T#z~*qO2R4y~jmlUA@RL_T8Q~OCfJ2xA^mbiHg%tZKOD+s$J`c ztrAB<$1FE+m)MAG=RXg!bNs#Q!-Z?sU$@C7g#uS9ttb}rEPky9?WdKsPg$207r#V# zk-_Sp`(cplge`eA?{!Ja5OyqH!3RmFIO=c)vYSXHT^x;VOv%bikJmW_Wj&{1k~XA! zWwFZAnJIIWYe_oDsOidv9o6gi`o7mb*-5b}6Xs94f83OX^lB#8J?;JoPmg8G#v)^5 ziJc|=eWw9`rx#S*UG6Gri85q!kCY&NFOJ(G(`zx%LaiyW zeg8@hBWRK84CAQc_`boJ(D9rj7{f!}x60MBs0oS1`K;kKK^>b^=w3iXOyeV9A?plE z!ja=KRqR)%v}ca>WDYqAmkLq#FV?XDS8~yq1FiL&qq9cRJG{dS=}&g)CiTzNFWnjh>t6Au0FZn;VxN=kLg?55ND?=w zsd~K0m(;Xag^%*x>@w{u-@E0d@43GlZJT37Y4K|ij}wyB=vOATJ=O65G1Wk~=$<21 zav5YR%)*JX@_I|C<33{J#A@)0M+H2Z?5p6*QP#2L7|L6x0B?SqocKLN;8TB+zY8w9 z^$RlcNVM%}iY3siC+*?Q(Bk~?2H|B6Ix-k!Akixb1R)rsF9cF`}Xwmk6rt-T)}ETF*x}8 zWQbSo7%!>QP-N(kU@a<*A^ZIdu$DF0&cB*8s)qQCYZ|yYHRiFuCa*-hL5IDS2Xb$k$KAMyh_2@KlnGvtA;o24mh^z6*2X=8K;lec15^cZ9_Z97dR)C2c$t8g1_&Il~i@DypeSw`6}0JNYQCqJMqgp+2hVD6w6 z;`906P|VvS_;;V14{fTHPC3ZRM)%`AhuN?QeFm*%z23*kwnz#sHOz;8^WTTAk9e*j z*(UxJifXG%;)fd=I}=O@B>k%Pf04-p65! zy!}0Hmx9cL(adb@^`z{(-L@*nvclr!5?jiv6!KXR&iMXXm3-5ecC#N*=QvO>F7&RJ z79*@c!IP@ZH{Qokx!$dB9NN!cXg`ftTSX>y)ZxOP`GFa`R5|W{;k*4i*^#*yp7i}j z>7GTR3AQ-KUB)-58-*ONkg-UPbv2$p&o4n%nYWIt$M zKL)vOx>WX%+$Ulo1%YLUP*W&QuQo=s^SVh{sO z$lBQ8@?BNAlSik+_lMrCi|1z-iHG(4zF8#XV@@*@06d`X*66(quR6|b|;cGAAa zt8B2+CJ93`tg?8u6yw@Y7GI#~7SY}z1%l`*&>KE6rHu8nSC89~)g2NGgGt1@7oWI= zDQ8)bGVE-|-wpImo7mPwDz}bm!ur2BCOahEDCe~>ZvSu^G>x57E{)F4Dt~WqO{Ek_ z>LUE^B)P+Dc=hy^C^qd%IMs4!uJ5BJ;c5($Qe|QNHO((_9zfwxy~mzO~gmxs64rvg>>?M4;WU6->QK=5TPKOX!tHSXe>g8yq%1H+fPWo^5; zoaa0nQ`eisdai~z$CB$se0Ohk{%HMD{1u#{?i`g|v*q@r^*bXy9X*qsR1g0aMwG^Z zq0ffEsgi$2F_fckCGbaMq3{Zy-tg0tWG=Ai|FQLzQBl5Mv=fxH2t!FIQqm;|0s{)D zv~(jmv~&zHh`>)8X^@g`gh2*|6r?+)K{^JcV~9Kc@4Daar(w-}VXgOl&U5zJ`|K^B z!&p?1mC<%4F|zo;07;l*(%e_jK2Vyh$Zq=?5BE==QvLn`MOPXF((0xmfPEiB)XzsQ z66$CD?37lC08GENdtKL7I?`X)j;EpCy7niLtul!+A<1ugv9y>8useOsRrHJ*Gm z!q?2VE9cQJd`9D%9m-pVtSK+Q>n(%P802;e(`ZdrBvy5HDUg3uiB`*rfxH?J*A%{;Qhj;X+#42^T{+tCV?lZ z85!xW$0X5}P6vaPg)Pr59=|X#LagwxCFdu<0vWvq9Re5LI&RN2oos43K*C1OfL#1lo5Yna zu3YoVl$%z>Jzuo0z+brP^o{Q0ANeO&YMtm_G82=0674_1XHoUABC{ts%`SQwW$m6S zBWvPm(WgS0YyT?{5wBT+v%ZgZ^6tw#ECZYCtu-1aCE?L?K(RW$m%3Jd_V#_zF)@w7 z!NBv2)mZdFzybV6@yzWFb|KSyaeKe@F7Uh!Oo0l(o~5y4lY;_@0Y4iI&NDh>-4i-C zO>FfDjZz%87uRtKJwOahJ~CqI8zz{Vtrlj+GvfTpr&WW$?Xwrs-UZ68i|dge3o%Er z$`S+E8K80YdNoK$k*=@fa4!B5aS)xh^jTIfjo;Hpz})g4@$D~VK#Uk-PsYsnJw@Fs z(nJZ8&DoUA&qXGC`UjbmKW}Ik6&?jHz}ZSzP!S@!+<^-;jHU`#xDXka}|kC8gN+6*noX0J^AYIfoa zO8NO{zN!-t%2$$aT{>GZLT){^^he_evrzTqJkoUy{_Jq7i@S4GK+!tWPW%12e3XCF z6t1A8ytbbH?$I|=&t-yzvMOqMBvt|bRH_EKd20>+0Tj6PA%iJPY3>2BrKZwI{HGeR zDl)TX@S7*Q_W?-nA3$V1dX~W-nV{SCROrp?f0f-Z5eh;c%O|?AP+tQkj3a5WZuQ(f zg1}jU`g{SFn-639gPiKGxc4knVy~9SUk@1M#B%9r~PY5tX!O& z_@rN^#G<3MOna;czT9*#-J~;0dXHfa4!ozAd_r~?1KJQ?gd?Un_@eUU&)dWp+9bB2 zk7DrGaZNqdD!#&x&%n|!L*}3s`TZJ#E`%4)x1aI$4__~LSv`_kC4LT3Hcj=OtYhGM zEj1Y?8;P& z2b;cmDHDH$W)B5n4|}YwRzK4|p9)}*_X+AgSdII!AJ7EMt=9P!+spTg1N)Xr@ID6= z&VKmh@H5^I1l}TZj!9%Lf%iu_qKu-kAq)<3cKGrm5?Hpiz2r*`l*{xHW1lL z-gyQ4LZ+*z2;%~u7tcqCTyuRmYL{(nk5P()fSip{yG#dIv2~eyU7eUVm7DH{OC9wj z{f-IWf$kfMBSQgMy~a#-&&&uNoOqt=V8yLwIK*_*O?ZcU*`_`{kgToY%H9=p--N8I zCu#rTdGGvu6H`4BS#4udVUW}v`PxQ~eEsk(TA%3hR|s<+HBJPOvYR?>Mmu8a1jX*R zke3;GhF>u|)0+O3!&Ux{>)*vrhH6~B-1-FcU zc%pG(df_1uL&gkiE#`PaAOBuc+q8rDV{L#+^wa)*E%_Dw7WVa|Aqe8&KgBmvwSW9v z_)zl~&j~2_QPapz-JITjx(ORqN1?IxgcUnsTlO3e}X`Uqp|68qi zGK^m19d-RE{5w_j z+rzTM2BvWgGp;Gd_-rRUGZUl2{aLp0jy;NlO1}s%Kg`bPKJ38Gts>eG%f1%zK<}&k z$bjzHnt#mO)?oSHdVREiUaCq`Sj!trWTy|H+S|FkuO_Pdt!zyKUM9`em33f#k4Cqv zKk&sVbsjy=)Fhr9%h1Kt|HF;^- z>|j5!{I<^Xy~;H8y`Bg+eltAt;fBLQA@LV4tQ@9Jaab+pOm{zR);h`8S$CPeG{_*B z>+xS_W${re(hUJ(WWN%;xQuG>iA+57aj=6D2-ls1XIEurt1^}S*A1xv#W*zMCcLzl z?mxzYcCa!3t%IK-K|grZEPF`A{u!a3=OCP)%WZBnoC=K4VMd^Gf4xvME$zv4FE&(yk5|E(VAlj zy*EJAwWnHHm^)bDkTFmnC>O~FMv8lQSzt_UNm?P+`^-@How00hht=3OQ9hI|vqZX_ zq-{#^6;B7|>b!g+saUFJ04;-0E%L9`wBJ5LwotdrX=}Z(SM5IBWv;AmB~N)fs%P|B zvEV{X2t6n~BaQ3N=k`iD2b&w8P`13GU6nlJL+SshLH@0b!onyjEpatp_&s~kXFUE8 zynF{c9>UoJ3FP$YsVE2u4{)-ZTxT#;NqNkD+okdLZ#4wnos|26&L)GuFP<2 ze8Qz(%=6TK`*4*VzfVoRrLF!8P0^sd2j#431jY8=%b9AucRjR!e)@9RJeA~JG5jRl z=Yp|j+0iy63eFnpw+nmmXz}d&zbxZ|*ORoWWo%Y9EU>3R*ZKz3MU<7HkEv-d$hY6S zq&@Flk8rm5*5=9b9$`J?>Gh*ACWd4Bx4r|?BZvnt@CblOzY%;cgi+My5IH#8U+Cv8 zRh<7?m~zN2vx?DR1XD~A1Ujm>P_m>r+$WeQ6n!ma3F05#;G0!XQ-FKhM$U~-Z&T$k zwLf_j-}dawzxzg4*A{97Lb~h?QDm0l8r;-}OG9J$8*{4a>Sz*Lew1x?z!X#9el>jM z7wvp+0;h?YSvH^FRS#P%%E-Cl7iO_}t}t-7kq0mC7_)X~;h8NH(A9jln=5+)JlNS&SzK?n76DZp5*FZDxz_1)ItY;*L z9A~oVUzPj|o-aLjs?A`21F{~_c>T1{@9CPRNOZ182#>B-r6IIMQZmczJAa_(hGpUs zA$wBz(Tnx%q@j+RqLW{ZcAA|^1#V@(!p{wSTizb7Uw&~9!tS)FLtd)xhvAw@9gyqq za;jLK=3hMPCQ%dzeRwdl#5Zngmg)BLWx~Mkf$Elb=s7YUoL=>Ty*tf5l`D;KWTjJ+!o*_*?Nd>) z6?x4|$}ZA<+lc!DeRg&2>22>A^32N2l*Zzc^dwtQRf=~`faO7(;~$|>Vki;2w!TJ& z$M5oJwir;pN7lk$(u^gkfa*0Zv6ke8Rabqy+25f7tE=O>N@B0(W;0yVK4O(pDOtMM zWyc2Dm5&u-zP>%AEU8GUbQYT8?G{7N7V5=I-go)cb~s8?6Esa%a+>p4@s`tNpzjO1>V_N6+`k9zS{CfL0k@6wNRO ze}2WGwbp36(DR>-unM@Q9+kEKYhWY_%^SEe~0MZ8Ovwf+1VNtc)rttn=UdYtd>daX0 z^Qo$!)w46qhiuWD8(=LA*FxY+kQe^S+>0eNG06ktiW3X*Vuk1db2_?E`UcO``0}9NGDqA ztHWNqrVZNj;fO5XjQ5+SPWiK9?KhPx#@M45hsa2#aO^OwtzO=TcBYs8R{NVK_bpXf zLt*50%Ui^m!xa^0G*j0$sNq& z5s^sQj_=>U0+U}EaK-86IH-GD;t@Si4PJ@&6&G8bru&lA_z|#kc=#s62@Q~tlor{Y zoilW$AID8AZ2*hZ%f4Zr1zjt0=HIV4_ErS&4SDV`QhvMic(3UJ@Z0OA4BL^mdFBWg z59>O0m*?PGyMd3;!(vqe5O}$?S*+Z5VtnCGVd089v2>=yX%GW&28}i{VFMG2jebk1 zb;lPE8|dmP%q?#Z^L<0UyOXJ?sb_EqV^vG4x)BvfS{m zF=+T(=SLwdya;q{>G0yQ4-XTr_(TQx*RV_B+qd1wJz@jrkQV^YQLzc}gk-NY->JBd;`j?Bzpnvt z(}0+w2FX;G_XRQ(2!8rE$p!>$#FUe#rQJJCx!=3?Nd`%?GE6>f4h_3eM7dE6qPhwh zD&=S~4#5Ya{MN!=CZ4TUwHF7Qi(g3b(uduuV1uR7a6jNIaI~RdVR2 zImIE4Q+4^r!I-DPc(Bc1FcwC5!|r7EC*>rl#xts%n|JINXUPfg#3d!|llT5*cg;r% zw7>#q7#SHC!euTVoiAgVMYH$P1N9=isHx3OyhAI9kq&>M7+hHH=7N^&Z7%k#^@e2m zq#V6^w!6S7dvnhpDZ6}CDfLMK%TKMqTdOIddM}BXn@pQnitt?wM*A?7o3|s}Ql~N&vimPy)CPFCOlE4R~&kgKXtz{JUJk`ov<}#h8nZhmwq`7O`P{= zB$wSmOl~ujvsEvqeHBiBm;Or=7rs~a9!=G;Zhau@zil4QWSM_m;) za6-LG?yEOg*i2^zbxm?Co5Pwk)-LJPpBfP2CJguOsZ>B`_OE$o6VSM30+Nhq0hQqg zTwYJR)P3bC;Dln|zI*crH-!qk_gZRNmmIl-TYh!VgrZT>-p&Kfo)(m+_baqtqwNZ2 z^M>tT)?@beJxlEal*pFyK0$fP+Fa!xrmE*C(rQ=&(AzSZGHd`i*H+DN}NEY zQIlwyOPx<2fqSNH)_+L-9K{fhBvkzS)| zDd6=&jN>~33kMEFl-I;mdOB#jbnx`#85p4_gkX)lAqC&pdN@3m-Ihvd@x>v43E}S$ z;-DzA!)RTrv%i-n1P#1;LUKI9v+UALmXjGA-9=Eo5biXp6@21*B~z*%@<8<@d?P-0 zKP`mNt8rt4!D09J1qiHY+4Iov#JWjzV)p6mQbd#yDh#!3B?ztMQdHsu%!)DUAIUQ# z%V-QuNL5Ze#2O$`qdW8i?;Z07JXJu*jFB(duRwF!I50HCI3DyuEaIsI&%KnVz+O$3 zUK}3MzSk14Uc+U3)E;>8_x<^VmU;ur-9~EpPZqJPe9$d!%GngU=efIF6>jOYD5@7n;0@yy^uU_lMvJ-uHUQXEtP}LUr zdUtmh=xO9yGN#yIa3!eqLrkkRDww*kuuxS%r&S@~dLdvCQB1bqlVR!Xfd^#?kT@~X zQEci*y$<*mAFl~+*!@qunqgyeQv}e+{DCGQcmw3VDQF+R@_FZXy?1y+*!=@=$OA;L z)|7y=?$T#r;r#dvnshumQhgqc`sVl-hKvpxR`-}ED4KfvjF}Q3HpD&RzML7*v+v*O zFFOB*2P*L`w<5MnO5X7P5}^|Gm@|PZNrjM*J^LUiBLmczwiH7O10LOS76AsgJBl-z z)}%+4@bA)vc=-JRSTFkEAxi^DUgmo!BCX+7;h^VRz8v)Y%^K|G6u_Cxzj#!kf9;q`y^*c<;omTaOiXZ zxYIxE=iopBriotDn#Bk24#Ms|pBSqjyBYmYN+tNh7oyR;5+;-2Z6k9)5N<{K z+((x_-RHRyN!Qc}$<^jL-I4i{?LAq7?JqytX7l~Z7O9*X`-hM^QRojC%Dfwp8{o^nLtm^fAHf$@dcc# zBH90F>pZ2{bejJlF9Mc>3Fo_IZ(WUE7t*&qGu~_~N{p#s@DLy;Bb)hFd3PLi+e&~G zM}Ng0-yMtW-@=y$<=;vz#F$*9A1vG(Sq%BJRWUuu%ySj2&`gxbPpq=?4Mb2s;zNbI2T@`bg94I)B#oEY3dpVv`K!PyHTG9K#I008 zON^)*ar8C$z=wffp|-{LhEUhl#Ej!sS&zz3GPRGkCp7A1PW_@#tym%a2FQ zR;2;HSw6GBVmxKTDEEII!A0|{Y|Z{nKTby$`F$~CPav4NbvI5-(^K{jcDQTwV8Q1& ziJw)`&l7~~W>0v?NriHwiu20nBS*4ycne0r+iXvx8wDRwcD><~wPvb>l@Zd~U9?9*)^(XWXG ze=SVA--uS{m&ZGz1vC<_I6>O94;sGhE-giqr0JfI@e~!moLZ{+aaL)XZeUzTQlEMZ z_zu!jQtBS{E&Kk#Ijq&IPtRap5DX-KI{it^lLB(tC-wZZChltHnmu#dMC6c*_O*@OuJ9QH{6) z^|6T4=4WIvYw^7e?wd{@6e}&#jTq?YN{XDXTu_G(89V6i8Hz8U!e`K=yehW(;f|lM z+zvGpyusAT7xYuV(tj$b5M*E3UD*Ry#Bm*i={bW~ zo-vvE9`m(NDiOFSf)VCc_kaA=oZi0+m_(CB%87>?GIu_uAJpGG7N?J_GIP@_{8Sk$ z4`6#)(b3Vd!LgCCbX^F??Hr_Kc~2$Q8o4x22At%vh%N15&(AadP-VrtF$7QP&V<7? zZ#ULKN|3A8i|1e>B~wp6F2%cx`n!7gMK0lhfUk*3NLfd?FIh6ngAOh;8~hlBSE|hp zFnlg?mfb*NN0^!O^%MT-;RbEz&h>8Vk`B?4XNh6}%;UG_z{r%x<5p!>4QdRtbj~)Z zizOxTdv+WWa4E*)Jbqb3vk42*b<=PXI(1^d(5w>JGGPGG*!JEEP>X!GkRSD&j z1w&`-<~w`dvQ#rik{L{Hra6}=L_ntwv1)TY8K6|!$5|{tt%rUCt~He4tz`xvq_UJc z;_O3}<7RWS8&yt#)Dq~;TzwPXGZxtNxwzvPJ?^{yCA@nf)5UoCrw*25`58Y2PBS>e z7Br1pjf3JsA7$YCll)aMV+*;(lfbQ?5Bq#->t1`Db91uIeZHY-WAv`Dq5_hGX69M< zD@g&Q8+fk~g|X$-=xjCFK|X6Q)Fe;k7}1)0+7^|EHU~;bn{+x6C9k5^VcpYSWFq3- z5|H2g-rQ?$;>Oc*(w+n-F;OcA4@vf2=c@-Sk^*i#r7Kc@!VSQvH-L58 zl8gEhNcbWdozUL?T%^%XAvVeEK&xm7n6m-+x*k)|joE6KY^m!)oVssr0=A@!=i19h znf-^nfrZ45GM;|_)x0cJug^R7u4T0q;P+AN-f+Dyf`4b(=~-K+p-$#Gba-nCdAjWA z?G0XbA~um-Rr{J)<=XHb8RVUl9SHPYjKXbk#wZeyO1>RSDLC!bD*x5FjHoO&p7;$7 zO_kS$e~=yTM<|hyw8TXD)JxE&Ch;<Qgx&FE6!w^_%@-K)!_$Db#R+n5~yx5c_M6~Y{9r4VJw z1oI~Ywa?oAzMiVod;k`#fut}#x~$JGYGp6G0N*&xGwOd@tqpou&!5L8(lb$o&k8Wj zsGKG`O1hSG#h)0}R7aPhT6}j3mfl*z;pntS2!TKXs?Ot1t5N9ba~pmln3?`-%U&4@ zS;QKtP4Q3wHkC=GxlzsSR75EF@c#9vs|a)Lz@qh6yv9HG=~q)sZjkr(CoT9_XMJNN z({x5BG&b$ySSE2?na9!-H12$x;Ldjz0F!Y>iuXZ_t-B`f78eX*o;UOVL>?C!KMYKa znDQ4ygB|7MbC1g$;uPBH!B1pxBn0-CK;TNt?P*nBoN@KG7a{q>5C3T5g_ji4R*~6Z zb}2^HZ+L2`_Z9dyt~yx$q}^Ae|qnEV5nD>f!0A%+_lXpQWcxHPZP}nSw*5}8?$^sW%NLa|)L&pMx*Mk+eezaD-9EZ~ca{Xx zj%ZDktUMLQk=8jkhOGl{u$A`rcw1xz7Na7Ya`U{KlQ#7aUf+bCyW(C)A~5-9DenD<74F-nC#gUUUKuGKEpJ6 zsFDF-RPkKf8oFCnMZPi%&V1Jiki)0~d^4ZboT)z`F(&rciFOkc5wACg9GnhRQ}^&> zuRZF?T*=LlG{(j4PVD5ad}REo+D8XjuSJPA9fp}68{Br`ETaqz28s@WEsSORlJn8# zN$Qy(X-<9A@pY(y_r{*Vj%}_osoqeQRJiQ%!zNJ;8(KsF7_zc;uqNy2Hf|z8*F*Uh|7e(5{?jzOvMnwi;p#6X7z-08 znSJ)sAn8A1tU+Z8;tYtuDL)kFD_hjoro!Oq_PkBN@$hv4=6bQ?RsBx!#t_mCQ8$-? zA?k$@bAlO@YB-eNKvYUDvgs{9cln|BUR<5TIlxP@wl-a}O}-Z8Kia6}bfP6n$>uG^ zc9EJLvchb0ypzt=O5mdgMmlJCA7se@4h`p*1;L=~qdYcWh^DnJ@D}TW3ZwvoCJ_fc z*#-^i?IUw@osLd?g=I2Akxgp5fdhtSZ_Kez_MO(cr4!N$T*^a@8DTH^eiMK>+(jy% z)h##D!M5<0V4^upw3$815RAy@UAhHHoa&&uf*r@T`QKD%wdp<4-*w)VvH(X@0JL#@ z5cEI2oMK*vrn~n0?)Q&>k_ez|vwXX5_H1Qe2E#gI7s&Qa4*XKkcemI~#1MafTP}GnU7lI;uGKE@x2)=(w+3u@&)-lib$hfv6AxH<2t~JjQ0*P~ zOWsCB7+OQ@kSRK~Rmr@JZkU^_I|H#|?YK_!BCAIL`*xu!+* zk!xE$R{C52g(^GDHNx~nu7v`;{pf;@i}Y7dzY@;Ie=a}Tj5y^tid?#w%B(Dij!A>) z$e%-cOjF0q!H}Ct-nEGqikyI|;Jv9ldB{#8UXB7&u#X^p7n=nCuvW71p*Bv~A|J3~ zLj6a;`hN&Oxn$K)z%qpc$NZo6e?_{WmD`v-7MJ}#A4~H8Q8Iv(jFp_KsX<;Y?2Er1 zyRBCS$w_^Yc}8!5Y<1oHxciIYIazT_oMqt?MAg*v=yAG5d@p0w5?S0fSzg~|@~@-M z4^{zr&1)rucuBs5l8;gkw|((pE1JTc z_W)L>5KIWpP_HAwMvOn_CXCUGZsg|rxO)(14zRz!fRp*ax@$7@Vz+Z^VB$GUg1P|@ zFVB+8?q5=$L$PWA%j>@G;IrdZoI;Js;XKP3VG1>=(}JQQpD^3;BnJ^C^IKE5*G;pCG|5FC~r)g zOuOuR8dk%m1M+g7;v-|t)A(61VA`&2Mz6;%yt7jJ7u13QKChutw_CNV`e<>~4HjO) zshV!QWmVl1i|``gw#t4$3~`_f-b)Y7ap@JTjS-_8 zpCcI=+9NteD;j8=4s6$Y-R;fQ6V8kegNTM#v;tp2u?_EyxXv3x;M-te)@rhig+(Ip zBc$>TNiC2epn0uZi_~}P!6R~d4!fyPV|rDKL>>LMt1K)sUA0M@#)gUD>H_9sB{!iq z9mSZ-0DuSYf#x3Mn0TvE;c&bQ4#!IgCTvOt{h;ew zG~0ed$8efa(zGdjFi{P-d%g(Ay|6gNfp~;U5jP}vZ?ZJVNR2%&@F|RV0MkUN17YF`^pZ4hd*0W@ba*DpE^-4-YxFefJp{&QOYQ$2O#fIa zFnA$4`Du=}+z2nnA$W`z4CdZR3iW#`yI+G?RDj)EPFXs|KcY@8)W`o%NFb-Vg*L}u z4-ZM92$fSYYw!1`lM5;Z@Ni*c<;r18%cqU~lZ{>1Q(LAmh3vc4 zZ<%y=;yNTl^Gb@XFh6gc1^NXarE!rVsVC%Rtf;R`%RSmhm{S6OVi*e$#=^p6{TCNW z=!ZCqu{pt7vgZWE;?zQbdf}Wy|9i034|2M{H%ngH4gTP&HIAnniK#kjY2lzq*V>pU zp+{Wa1I)VuPWi#J>xFptfe;D{dUfpJmR`p&7Tdhz|bEG8l!ahkVNNxF|iT>n7 zgCiW=S-HNgTQERQA(W260PSX{n~JF^mLauxFktkG3Q^=L~H&fBdj}KSp3x-PZO?Q1|Be*~qxvG+s`C3gC`D!S(L88D}t# z)DwzhO%WrlF(0kO*QH?Y{FdoT48-6lm`tV$+}niAZQozP8FbrR+tm8Es%YyM)ux1E zNs0WkZuPSMdoiscq4Y?6kbw}NaryV4^aMxtAu2ETwZ&*9mgC+(0V87OQ~fmr5~e67 zdv`g^7#?()612VFbgU-h%%kpLq%QJPNdfM3Z={8Jn{SwLE$yGWw>HVbBQx-_->fnF z?t1gb-x7#i(qj&@&}{7d<~)4ynAv+=RlMOg@Y1^b<8xwQC+Vh?gpg29q$YK7Oh zR4wFVqGs*HgAtj?-Ncnuu6C4GiRGh-Mw|H_W2mxagiWx*tM83~2PvP4NMffNEWF6s zsl>(f6ZE{_-#ArTrZz^R(|OZjVcVHU@HF{t72uDMz>KOB(dirpk~k0)3nIP(MgFyl zBm?X)RkqZ1AMp=FuSnW-Qt#VCM3Q1X4Un|eF!fR2Qru*KF@X9NL^x9w-L)VNMtYAK z+wJNz51QYXy@e!WY>gwhQ@DBm9P`$sb8DmJ`67S((Q9FjJQIz~w?8olP77VS`Xh${ z8{&M8G529EqPb<*0Y9P%6+UGUcfY)EmNos;SNhVLhA5>Dbg_KAn1UXTs}59sRd2wt z0FwCrYBbgBa@5i}hJ5H+KF?vU|3*9x#mJ{e60EzpT59 zfaOYTW89u|PUAKa0_%(iJ`Fplg5;*DC}o0^jz<$Z_J8+2@(u{f-fjDcuIxGwTK}f8 zFM{_;TvT}XyW^uF))Wz2#reb4kOAj%@JOfk^W-_cL4AmpS5zpU+2yIx1uTWR`1ErV z4`h5)D=8C{gBq0It?E~es00YA3m@9en6SIHQ0pSbr=2Vu; zY`xh5QUWznki7imw_#W7m5K*;y{~Q>!8h1# ztYAhmzMQSijWny|x1wJbMq6x?AYGo<91P-<7R7E9B7%UCA!uhyK&F13yK35`258om zDZwZ%_RR01d;Q72ZlP;k;L6VzP#jM9?!Q6;OR1CCRX)s&Ydvmh@v0<2i0crKq)axp zFxIfTxVUucsDt^9kC1l1XY=UsGnr08P?K+=Qi@twG8pXvH$;_YB*x|9xbe(=Ly{os zp|@adB7I@B{5DD zS&g^|$FbXd$DQuAcFoci*sdV&3QDElLsN1hGD{kK|TrJTbQ=rgml%>H*V(b1%Vri}2GB|c1I328$ z-(iA{*&J1MibP{Av#X59iqRLj>^PTIyX#r6zp74Med<#fPW{yDfBsUAl-IZ|xySqW zDn(dLufhQ|WGDRyo4f;zgVENTU8;NK>bQCm0miswGPu?=&xZGtlt(f)Zxonm%T;aa zmVzv7hiX!Hglvqyq5IT*_4LpUl=r!$gZNl^YWNl z_fgL61$`I!1Zzi#4EGILV+WtQzm+4$0_Uu5H(b9Cr!u@j#m~}{j+aM3ZQL#629)mP zBgX#}(9YK-wt!XvI>1~gNvsJ998c2(VV15Ez5Yx=PG%rmRA1BqowIbwv}yk4xF%^s zOH$ld5aoS(aUEGi3Zvy1A>6qUOX&ZMJXPFvz_eh#4 zJ_qAq%hs7&q+359c0d>&;}ZoE zkF7{FqK8kJA*@dLJy~hofY-4zpxiIEd?MPDDdTWmXEA)_LHD=jGLpqK9h|6#^Z-^R z;!urrv1Pl4uRgX6V>z|Pt(txdK+FI)T`OvXf@r6i>m>mgx9`HDdwjF*m-jBZ?Qh%2 zjS@uxm?E{zKX46Ok_z9rH+1M!>XcUPNdLoIMuwfH-S)m zaQ?<>G-fpZswi`M@E+PESR~8BVI-EjVSimyG-s%N!N3z*F~NNgqk`LN ztei-S)!NiOSGs17Kf0PSa%m6M8;EbwC)|im$37kvX^hlsn1M)*si!K z%bn*)o*aqa#ok@S>MuU@CcMHf*veuJyjddA%#D|d)H`Y?=f1|ZDyW(E`-w*7EP(Re zMx14;CK8yh+R-gzjH;L4-X3@F(WUFizWn{hKPlTyL_dW#-OoVZgEsl7xaGKmU)F2L zn#0zF8Tvv;Yxr>y${2WIYQ8d#&l_Ox+VQSp2IQgZcHwN6lkgaAstQ^U&vDS}te2eH zdmp>SWe4Z{dpw`E#$+s%e17T=#*Ao9eQfNE`cfq;quD5&v}7Y@7;^I(n`fbmf*NCbgNz z#)dGpJ)D+`Ixr3X00)d1e(3&SkKa+hlKNG?SFQYlx+s9sGY@0ApO z24`>%x(jD>Ulg{05kD})?Iaf{23Ob)k=Af+8q_E&sR9wt&_*uX;()7xnMVg%c*@IN zg%Ict6SF8G^)y;OfUKDWub4+gO%?b9B+(I+k}Y!5{*Qq<2kkpLhg3?JM- zaOr_&H-#h`4hb6kw+W~TRiwoMh&~mqzP-+%>!D1HzKuAF1bn<9X+@Wg##&((K`i+5 zgAcpyWx$A8M7$=;C2jDTS@VaVV9Zu6dk)jCUGLwMZMoXGXVXGQqvRjT1s}6uP<8RK zXG|BKDR4;eEEpU@@WJ7cYH!JXTCSQYnW2wJ(D0-w@Q4stAeOPb_5E0}im~#?qj{*9_y?{>{gbgs?}kS0*TB?zi;?kgk_QN;>j?F>P2bhrvN95lM)2JcDgW}( zE2l-YOO-+9uu$!JL5lisl_v)>#j^{6Qmiik9xrgHz=Jv`;KOWYM}V4a2pE25{&_KC zm(CwaK|a_xUZnVaqWc?@_%p&QZy{9t21Eb1fEavbb>We=pSdW<66?af&d!JCSEOAU z?!2Y_dqm|ebF=BdqaxH0>C}+QhbmE5X(?c*R5|%&diK|^$Y9c7j3;hj*m-)AMg&`` z&w!WQU)l%Fu8*5dn?d1SCfydrlaqEkR#V59B)XOOX}!@yAm?YcLRMeqpX5niK~GP< zhlQurDa%%T|4!~L*7IEpEP=EuT^`DmQOkB5L!3$T7S9dUYIK;t`6I~@xcLOPP4%N5 zk18j#D%BHmAy`2J(+dohKo|rva;v|NWl7mI+BOE1K7vya8E z(;4oij=~qoHnm8 znVyXNQEE%BZ9pWINhC)^oLg)0mQR?+ChSm)Kk_W0{6)6AuWG`tUr~iCg-80~R<;Yq z%t0a13mYWO!FH*?xUY-Vqd}>w4@68N`#tz%*kwOn7=J3vay5wAmDX+(f6uIu^}t=4 zP0&(qY8|PS$>_v=k-YA!$~3j9ayMX3V`dcx6&(}vbS5Xc0`*xM28wT=6syRXc^r%Q zP9tks9DIXMkSgOhww%>%ENw?NUu!1y+d2r(<;crAd3D)mcp=ZLKOWP&2Pc621(x?l z$`^pM4rubmbaGs%q)%^jUzCR?Jmme8U%x2V8tC$jQy?A`;gpM^|DQRcE0cSL*+zcA zoF;DiFqzWZiVj&UrMDh_af5{Kloah@CkasnGj4_l>t?s>X4S}t9zi$LK~76MIORWG z5C5(=U)!xz>#-E#3GbN6W_uZiYbt;6Gu|^Tke`gxDkm!D9?sN0RRNp6^C=8*CLWvl zqb1~o@6t1+?mJ?@z{6-;slo|^^Lm`xtvIn3K@=t=GK#Sp_*I&nOaOZ}Mm?=bzj(pV zJs5G$!%5;fCY3T)j&55V6v%#;ddS4XF8e@7N9tWq#Mv&k+I+G7J8$N9j_wE}neO#z zbW3pEf4?_2NdR*wF1et^W+fTr@2LMrDlz}s+c9^K@iB$89<&E&qeMG3{C44!%S zx;596QKH`1OM=6|Hjf0R*_)*+{zhpM_wDxdkg{U&L~ksLYZ#`bT!~1$2WR6=m&PJo zNkhnLM z_wfj3q)gevZ|3Hvpw&whwq|({(Q_2D3S8s7e(9z6Ec4|pLdUy1|MP_E$59J#u_b%NYajppa z4rbW&y7M1%&K>XWz*&zzQZR>G__uDB7uGCWHWJnF2cur=L4<2%tA%YM%B{?SBh;+5o{WS9CI7^WI ze(3i$WRHh56z&8b&NUuwqd1+2SMn^b{nER3SiiVFMqu+Ft5r#vAP>}}@5#QcXixZ< zQCmRN^-tT}&}r|Kr-DwN!A$_H@1oYXl>IH+IMB3ECj2oj`9VrWv1wPLho34p{X1{s zra^M9{43OO(!>3Q3wMp&-=(AfI7+jm|TI+Yz zJ2J}bQ)VIt)p}!g-nYNIx*s2eOB#b5^%PupeliYGeQEiy|ArrW{H)F4P*aqazj5mF zh1<(#&CQwmVIp8JwU*({_}#ePvgQS&N(aO%VMazvFCnm)ug^Pyw>O-@8($i(YwPPi z2TfhIr8L=)7037zcMrB0OPR>jjI`CV&k&>!tR8`nO>zClOxMv_lniwliuN@t(WEQqY>j# zoA-P>0_*%e*d=Qb18fzPKIubnN2Ap-r1E*;tT#hdG6zG}Z_ zh-7H-^nW^(lE1Y7$?j>TZbwaMwn?}=F5U^KM6J{_MM_f#sn*kaF8v>l&MK_UZVSRV z#jUsm+Tw04PVnLscP;Mj5Q|<2q$B=(N@ePy|0svU4ZaiZJ%%8+E0w8 z-5p(~Vp0|JinX6Qn54)$-j}O%VX&;Hn;Dx0cw}{lv{zvRAh(%UQ*6HsGA4c9`~J1Q z$lN|<@-gAidJGe2@*5pxVL|(tq}bE-|MMnBTp(v=w(!vaR2v0;v9s$elS?wpy3m^*Dy%Zn0*IvKyG2;lW~=P zLc}ll8*NhzA?TF~7=Zf@qLPU|OyJnKT^QKElboegF6PDw>}lvK_e!{9rEaGLTwO6& z`Js~y{<2HfS`1z9)ckFvW7{Z&(Zh5uCssG~9ZYRC-sJ?py*V|6J^G0DYF@fx5{;U{B}p9W-e}f4onT20yhC3pCVQkv_=0kx%@?cTk|1F@+8huApaR_TpD*rx3l|_H|EN^n#9Sjj*C31rPaBtL~d|&t?n+SH1 zo26mWLSNvt7Jx@sbIuMT2w;-7>uehlpRswyw7|7O%tvKKZ)FH(D%%t;pb?gQBOxqs0H zV!3_$RbHdQIBGoi6Im|EP&T(?V6KMR#=cm8;G&8tn|!X@Nh7;v_9!M6O> zpLynD1HHX7v8Dy-R4uLPr;dS&>`zGqty-kh41_nIxBV&Sz~07t8PR9F=&Hbx8`B_2 zY!gpL=JkB=Bavkq;T(u&$gpC~eC%}v@LJP){`z#UZ|(K@PWVTWi2wf?7RE0yV{)+~ z&}}u(0NBd1ynqNk@eO#yJj+@a*jX0boz5qqZtN@n-Jc$)X)bJ7`D%T$YO|jYGC-c1 zv^Zw*WsIo%`?qaZD_$XtG*es}O*euI%ZD*}WEj7=11bd9OjKVX1<+{w0lLK`+Atlw z@xbp{k@Vlwz0uP75dK_;Pt5wTIBr`6 zgjXB{57WJMF3PK=z}1p&W!6;ep} z-$=lNb9OdC$A=7BM_Hq>P0$+7uq_XXS8jFUN5?Kx9>iuUj&&6H&4pE;C=_!ZGaXD)|~P$^5s-Iky~XCI*2{(t0(f(5X1q9 z*dZE_sZU-Pg&F|7ck!;pHdaQ&C4A^=z_@%rV-bLYRc4r03#KIs&MfedVHqN8iFoNx zdvk!Ravr~I+uU!bMhdpqOf3^z)u6mvg?cn#>QQr5titys#jb{TwIIBIi|?BJ(Hfk@ zy}w0enNgB?Gd3{{Axuj(0>|zuqS>d+9QVWn`dsZqr9sCb<1*e-8`By;?WPq-Lm2ky z3<7p}s?3T=0bTfLq8W?=LX3=CRtbF-V1wk`UX}3b!M`G(iA=bDWeROe6iCi!{lxSe9*A_y%+R2@>;I%YFz-{$z|J zfaY^fFrLM~W9YXf1&wv|n-PAAE?%o`{JGMqqjq!4+Th3u2=6fPKg;r5-w}DejBAG0 zX+J22J4AJm;%+@{Z9u37IeQ*u4O?lyeL{^y(o6)+a@eavhJ)@p+z}vo&ikX@7Wsdi z_wy+hXec3-wC>7nhnGAWU&^$POSgN>%B?sHv_cOV9T}CAWDWH8W=bLaxVVmP`FxZa zE#%3yG2h5q`=}AVy|XDDP6-DxXAvFacvt$Vd-RzVejBus3S|)#U0$i(Mx6LYRZcIb zzJ!aw9+YLiRV+#W{W~B^R!J;Cj%|vWSv@Ll>Rq@rGcIQQWxG{8)r6|FNLH&`#q;Io zqs6aNfOy_k3+aMGwSq%4q}QJH2+8D-7Ij0ON(}Wf^Go1^oSqx?Ly1C8xmd7J%6*4J z^H@y9TXJL<#Fodc8vXYdppoA+DuG>o%Utjb@W&-=YxA*hjLYjn8VT%44-~|g{Vy6y z|KG*ap4r?`kDsr78bS@H){$dQD8$8OYFspo{yg8K^j~i^rgm!eP%tVEmtw^nQ28Ng z<^!YdJ2~o{ZDc2#>QYYx0mAP?ug}*Lt=TZ2Tnd}*4z%q+_}*;A?d0Ff`>R@gO};zf1tyk9 z8l<-SLR(-ct_j$awLLb}?xLL1nu4hucU-H=`Q%@ekv+l^Y%KF&)L2VLqLf#4zWPA5 z0&lfGf1R6I>y5fIa63cxGs9wIcGK_tt}_)7cED+1aB?gM^riHk{PPKYrr*yOIq9Q0 zz}j?sV3*ciu8hPwA)h#xy}-!)x-{DPgIR3>$tEjVRMg=iA83!LI-5aThw=n?D}`6+ zRah!*Ut6=wQ>HbfS$rJ(V>v`G(==e1H6|MtTEiDO=TalM`twe&z^vOy(xQ}X{#S|F z)GUgh)MwAu<05SBgqV-(G4vW0_Rf|=B6N4;$&q~(w;ZdD!+!C=Dxm2&yt*G=>;Nh^I6W zq|(-n(u~K;Zz5B0f@O*Oa5nSiTdNcA^nPVv@bBbrLG3`qB5NdL=fGQd60)q^2zUid25o% z&!6xYHUC?~tpA3u(ZjOR5`jOy@_Zr6j4&JcN!mqktYf`wn@bOW`k&=v%sups4nF8g z#(Q@VuU<2iw*}rdhULX4hMch7b2;{VICDG&t6UY&&ma0Z16ap-F>eBkw$Kr_%=ew@fL47o=7Qlv-mJg-xZgVZDG6b4cZrI7Zg%6yPPkb?2v`ov}1GP1U|_-p?l( zo=6y)4|o|wDTWd7ZK+#XmgdF{T0NG8ODu;F_q0tBKaG?La|>fniU4JRBFlo8Fn^Aw zhVTNp28)#*gS=|N_t4_2A~&?v6mx-$?c{9Pgj4U-i<3Y%;5*&lqTIsMNj!*)`TyX` zP$%`hEAvz$+UrsVbm~5sq4hU%rE2JVw0u=D@ADN3{vHxd4!j#3Z5kO5&l8q$YHz`Q-gq{xl%e9OkHJzN(PDz*J>nyY6d>OR68nR$05eTr@c zX3R?`rr$cYPXeAk#8I-DSq(io=^UrT{$dm4658&7q1w*0K&R~OHwnIH7p~f@He)z| zv*stN8OOrbfOn0YPtbEu-UhzOhE(anzNhmtFXSpWylV9R;GD!4UMBdpwB-~;$kQK| zWj&oi7uIg8oX42$pDu20AyTwD)Je!<4Jp4ZN|FpUrt))I11pt5!))HCW|*Y04fs*X zD~BetF$w6}k)d*z$;UWu%!R1~)yc1_E%FlxV};<9tWY85vz^`fZ+23;gda5`KWpGt zf8R+?WjLhUv4~bP>cJkGUtnGvl~%rB_lb37?oWn?x5{#1@&1)a_j=p1a^;BQ) z0kXrkj9))FL1h1XLFA&q8b8fwC%tAAR#;e=a0Q>)LkAlfJhJ?T0qbqT&oQu9?%7N2!ewq9 zNjIqfz#}L=&|<`6b^RYAPiFlsVr8yz7*;j5!Ot=)Vyu zMYdq}yVXDPTQ2k&-R6V=pZ5?s$9|L_`S`8Z(|>%pJ$s)?jf(fvimkj+H3Z2FQ;IYu z4Lxn=f$4js3^_BNXl@DQ_H`ksQSwqq2ANf0m}2kp2(wNdVVSv>BK|T-qNpa0TQ{KM zhdg?!<>K_g`~z$$$?6}AzrT)+COHvsn8|KNBXoV*yHzJd_+kD^_uJI%bft1!8<7NzSl_3_UC$zoA|ryiz}zOSlzJ3 zOt?|QGR(Ze(Vg6+0HX+0=pnRlH}nPFH7a4X3OX19Caa=&X{6ZH4h{}}$M=j{uV&fY zfgkJkJln<_DsQ6dz3@J1H#3O)E%QHJNLC&YQu}1!$qAuaFyR^~V6SQpYDeAqM@}D+ zVH2Hb3txXA7PztiUS35H2!jb-HeL+sO^G?!Mkt#-nvaSy{^$>^`dyD%EWHE+p1ay#mru^Z$Q_+JZ}mFOyNbG0 zbXsiTHQYHI+AgK*xrnp_|Fi2R8+Dp?te8VSp6FjvLjgul%L|xYskWF8%S1Kow%$5d zQ3G*-&pZ2x0x%bO>4BSK?38d`H$`(aEDPUh+p)BFZe$Dwda&}{O-kS_DWF$kP=gHM zo^81K=hYtw$3J!Kb;t(4>wMm0w^u}L(3|Jgh0~bWfYAydq+GGWRwo)Rlxo=EdXh4h zWh|>yjnANJklT@~rqb(O8(~PP7lMKLSXEZE^)5ncgHG9v9-v1=pur%ia@T}5>o4O# z8IK(^-urXB>?sFMErx?MNd#~N-|{gkLy{5=GkxGyys|e-Tk=G-cBBbLl7>SAb<5tK zCUgByH{0~(9t-YwU@h;RRmuH!rZBHUXFDju)nxA8LDyNVQ+r?IG)p||ANPySr%sB0`eZekY7Enp57i?k z%w5lV9;FSKjlZ*U)XA4>r9wMl)@#kt_K|kmyfu@rt9L5kf}OEC z)92qznt5Uf4@nILa>?1{7li1vSv$`fB`cPA2g~9m>Q0=VgWk3Nv`oazJIxo*hYK?i zZ(-9X1sz{ma2I#m5By3gw93T&suQ8fgLbC+%~m{)ws`-&h+sAo%9({sZLnkBDuF8O zJfi&nJOb6I?&~z`th8DxERn$&DsPQ}PhTqfq0Kmcn~3}PQXNakzcFqStF0dN-(V3B zTcUlYVm`>;wv^@>dYW5$?a$&m7BkqWz>Z;^#X`$FmxF@4k+(LK_dI-rCE<#>uVP0N^Bb!F^=qov*eY5yX

BNvAE=jlE!DGpAT`xVM)=Do%iA$ z<~;w(s)(WC)j>hQ9Qhz{-b3kvYe9l)oD{Fh-2ja;TEQ0!|8!w_Z8z^`DUF(IF`fpz zn1X;j*Jypnz(TEVRb{$EoD58)nj1;HaF?RR&GOAUaN(BE;t?M{vaF{P_d_#kh%>_j`doK zr8sfXKNI-eW2E{yzDwX!&Wes6%(rd6z{!+bb0c=~dHPUJg!7I(E)t;D7=Lvm-kGnT z9f$WJuw-Q*jO$V;!@mtIy>X0tu+rv6Eq2RnSUbPWl@%+lk4dxUW;@{@F|EV0OrP?C zVmO?a`lr8K?Z>5Jx7?K;#+Zs2zrC_(frDS?S0nw({xlc%ltnK{hO!C&^&f%q zVz?qv1H$0mzLe(0l@43rq6_>-pE?U-6^87yVc6IFT;yR$d6`ED9`g2({bs!`&f z5Iz{s=7#cg8^jJrrLd%!ua!g008iSm|NKbC;rjPX1CE%;(q6}5nq^jP8qR+pt~JLN z&)tB-Zd3qREUTu(fx)xkbZ-8>zVtvb<@7&)fz3on7Hfk>l{46@CX0M;frxMzM>)>Kk5{N8g zN={ZJ;PX(bERo<6uOD5yJXljjc|w2u&lb^6;oYA`GZy} zs?@w4t7)XsKSHHixXueRmJ>Ph3#Bk7gZv0GM6~rj%!dk(An~l|58h=YH(=Ycrml)A zZw7Xhk!p=UM^OXBw$^>(dURqRes#W;ZG%VRs9asuxE%s=ry3ybOLMbdWcM%d>bp37cX$_(cK3TJ}W7#p+`KQXp!awL}J^eVLS!(-&l!zaRwC;fx z(m3!4vy&}JM}H98uzeeq#hEig&-CC-5|;UX+uV*`uwXcOprso5Y&(_8@uC^dnV>0B zrm&a%NzvECVtmYOvS>J6FI_)#-d9@&cMY@NX?DT!yKwn(%W?u|#xbL3oLUZuVqcq_ z!M4uCu>z%E{NOV8lB4z(;U`Am;^=6rk$)A*hn}KLG;S5r8d%>odjPaZ1dd zG;Kb{CVGOv)lgHgs`d;kG~bi?pw7H)`^8JMza&YkV}s}hXNE~K z8OP<-)t<1xE=RPP&Q_V(6|4psU=hj!<-Xdg@~hLwdHvfL_Zc~;B5!GR^;G0CQaK59 zcY&vtl`Ik!)k#4EqnJ~u8WdPZjck|dc#b3(U>w@eg`7>z6f3ue0|FL-9`FzW2YdV2 zLLdv(@;NWJj=&vrO9$Cgi z>LqZwQ9@eC(0c^2iyxZQltTR}IbI@>GYF!?K8PHwvtWKUKQPGhFvq|_1=rw+;AafpyOK8I$%M<2_M0#2yWX4bv z?|@tGXhnZ zu^(rz;H|RY%saDNO~r?Sm`bq_HFj>=dQm9nW^T5rWcHZyqlabCznM1h%h~Z%ETfX z%h8eN_R&gIZtkxt?v~1l+>v9TJ_5M&Wr2E&8U{-GzaQm?kvh@M(hZHD!cCBYHiI_3 z7b!km>EL8aUTYM=tB8%Qr``R*N;b9$}B~ zFP&#D=eeQgy9m;-J`F8&t5kL`|0ctLJ#&^HSv(kC@b*D6I?J|OjC*tHtFTtS0hR*^ zDmDD?&awttA7Ij7@~w9oJNcbnsD?#(c2F<>@XtSRg$e&2sl^kv=lj1n}Z*`H81?Vw1zWzwwv!C zDdp=vnny`WIyrugY>>>DK0Szs7p?qj{K%>Vy4}_@6tq`+uRl*{!Pc}iR4-JmR@Gc7 z#V1IKaM0gn*ZSz-hBZbhEkV|-1CqBTI<|c*e32ZGUW!QljxRj&t^7lO2{i{p7Hfo( zWO-7_wcJq(Ij#OR2Aa7h>g9|+ zV`hfxXWBZPy3dXI0aRz$Mj9%VIQdj(x_z26vz%trO12HJxx}z7m?jwAX2t4HWb0!F z-a{j&6+N8A{>8}};(y?0k8Jf(@{;@|2GiVywOF=puH?F?-U+`SDX(Q{m%kZJ4JFJQ zcF|vEbg$|fDx8XvV>L-mM0mW$tQVR1BXR_5=o!%2uv+!M`3P`dFbK>%IX&LbBx@8h zh|K^B4_mVT#;R>?b1E_QmSds2Xja|-Rdh;Y@Z?1CF_D4}ziAYIa;-$M?08pyic*;W z6ijkl_-IAkT2v;c5oeU+s5#U!5Xo?4FkF%2$K01HivNKQUzPJ^t8PGA=XZ$JEt4|J z$O(po83}Qwi6->-m{Qw`(!BrT(uqBJl63>z)Yg`>r-||4qq6Xta1u1*#$&@UqT~wq z{e<%(3!@y4J(kO_Q&u+B)@0UUn>{Jjqw8y(F9M(U!bo_2r)6^Hyv*xWSx)9GUCD~h zbtee;Cru?TR>y>IqWd!4bUG+o+|8+0Cw|G{zqr z8np-ax3?wV3HtVgla5aM0}!e4FQV42GcHy}7g9;&gbz~DV(%HP`>4MqXw(_(F?H4! z5I>6Q?`03O&Fm$-^jN6pNq#eZFB@N{Q1v@S-vNn;G`M^BPeArWv+~5M_XQ>gBIfj& z{pNVPa`;T~1jP6J$T3^wW!$ra`w;D~?NL6V3-c>ugKppxdz)}dIocmvQg*KrWzQgw z%7xB{F~|O`{*)irExEM;LEe>Xw}{mzB&@&JjCmVJsw_I-d~Fu`*UD7jA&qi%dPf$X zoGsMT?5)12ha&s`A_=z2^*uS2<`=c9>bOa4v-=;(9|>ht z@{5^gFPO)O9A8oM&<6Z&jKknw0w5%-dMQ6FFH8y}8yIA8Y z=74>YAZd%=$y``ebg`d^$}n55rzh;+CEFPRU% z)M;y~l-F;HTzzfPoK0LM#hdhteIWIC;d=I1hyUT zl#BExhcq@=G)5eASxi3iRd4>ab?^vt{IVfImm5dbj*}VUX(zZ5s(qAbTRlYc);8}= ztWzyjWU`zRwoAc39p$>m&vtNWmk#9!92rf-VJlaW-TW*^4V}+GUJf?TGC!&?!Nr>& zk+gU;JmmOPQ4z}$y8867W$L5Zx-O}*-c^Ps(~hlF&f1qeZ{%h6SS5~e5n^C#t)t&g z`AmFoMG|9j;^<#^@l-a&?JV~s&c0@zQIejkfuEG$HR$GCwNu@FNqRc+nquhN{}@(% z8BQo!{U9=vXQ$a)X#TjmiVu2oYZ3ZP^rTa=L>0K%0S16tTU%M984ef0CH4Km^nvp9 zBl3nLZNKSJN6Mv@6(@=hvO00w+&0;YvtKr_PtQ?qj1(*(&R}mK!Pl=i@NzRjcGBCMHIBM{Ko_8A{y(Y&D6&*@r2^gytKU zKRq{7uRK4#&X%gx>J*amKi2vj=AwT2?DU?GxWGlx|u*Uccvy~;` zXs9(+IQMF>rmbB}^L&wDMT{l217Eoa2B!(Xs=-5iStjiVml`{s*3QESTT|AIp0|m6 zg=5HrULUJPr8m5#?7B`uM%#&oUo_SsBUQ^zJ6q?0Z%;?u*$)ar7)Abv5&&5AtJ?e4 zc6zWo{z5T(#A_V9?Tt%<6MfeQ=F5-sU`a-_8jyLqFk!;ClGzy{W4aAf)v8{oWQ#{8 z{)CnsWnRwAJW{*M4YFcQ)B0*eA|HLNHP{#-<;xBfJSWpHt*CY{-XDL_mNqLyz^y#L z(C9kSIDG$i(WRXk>;tL}Pa-2TNIaOrPvJ_?d2i_=o@j^l=J>?Er_^_+h9@^|^ zp;|5L6zn-m1{y$@!Lxykb`DnSr;k>z5c3#!KQz#S4*DK`Fa)NdY-MLef8O~J=Er*? zSxKTroN7v|^v!atGyi$T5Oj}KBTDwkI5s0q3C_-nG0>pBB0)>{fy&`Z?y0mI*^{08 z^{m};a2@M@o`IO=!*w8>bDyxw%`%-__;?p`ld6ZBI?uyat&W9@b=vfH*OJHNg+*Z;YZAezdYePW(?G&hhs za=I@t!#u37*zm_tiPh*p$d4RYM+sSyR(2n7C&$Zb=D+U z@TWX%txHWCNS&)5xb3;qJKRqac|T7P$5soUw6Hp}7k*y5DGk3|t*)pjq}Bh+lE<7r zp#`$k0Afx4iLiB)X?zc%3vjl^5@^5x>?9ngM~OHWISy>j%~8JUUy zNR|=bA<2J;L9r0NzK#uN=f>SrD9?TL+{_GuSWZuF!U3ONZ@OMk5ua}f%?*$PhfOE} z`{g8KEMXlwe0UXmxwn~=_Riq^#)G=!+CDrh&(!a5J}|f#1D*Cuoc9xM)qgdj;i+JEW8Gcx;J2U6D^<)n zFAl9A2}P5U&i)`V0%gb*Em-f|yT2h*SSnd;loh6L9gaTScg&z{>XHsEO zIh=;*<5XPHmyWI2qeFk02fixgi|PrRllx@oi=5BRZCqGGYm^))`Xbw3V1;PMrL7Yx zpbmU8lm~MPYjHl`8ojwc-Vca&zzf(ey}&M)>`Pw^&~i6k^}MUeT|KUA@AiB;{MiC7 zf&u@yi^?hJ%iSh!1_GZ4wm$DK)|y>n?z%j%up+i+b!s6(Dj6;z{s<76!K9!&hV5Sb zVUw+?0%;j8+k3-@9lIIobV@q*ps z+3&i)v(RhSwo#6F5*rUL@bu9(U7~~jk$La)5!w2xNcK->vn|gct`R}0j6sd#-v=Ih z#M3iLEN8}!R@3=>jat&)+gqYJV6d4wHQ@kutRJ`#F|Gb0fE(}JT$M?I<6Im%*8O?@ z46NfnKaP~nE{}d1EE9e=*;aTlRW%AaS6hKQ!{JN6Z0*GE>fjI@^G`RCJrh4Z0sND~ zg?R2vSkRI8xW~lSIDK`LI4vwnW^1Q!cv6jO*J8_$gw3CJmsTbb$7UqIeVEAF=I!_7 z#m94?jS9rGi$fi_A6xCyU?Z3Paxe2Tkr%MyV({f_nHZ-marIxa-)tjNq49zphKH3( zC1E3Ag0CZt{7OoDWIkIXjgDJ#I7j?QH&`m zVo>L$^pjKTC)}5`;p3n?86)>V0lyrzl{LJ{{cnaJVdo0`bx;X;Jqg;~?ngJ=*@Q&Vz&kVV8L2o#;?_~FC zZ_e#*m1KZF@o$J$=kZsc!+&3euJiL@S5xJh<9%eWQ)L+(9L_tcpVnM}6BZdX7KFM^ zC+Xg7`OtNooy&a?F_sbb89+e>8>_pQx{a{9lXmy^9;#dvSt?}}pTSjir_R378OTRT zW-T*eC*4v0-`pCz4zQC$MP7z_a;4bH5wllr?wd2MP7SNHsScWvkS(L)t|Kx`7)m^6 zrRf9{5nY*)BykKG`%hnIn?)h^K3&L)hO*zKF`VxPowJ|MybJSTj-lk)=W6O)7!2~) zp8vA&U0u7yv2B4BT_Vek<|axjrl7mK>f+@!F5mW zR#cqrE$}&`&1DZA03!OVKpHXjwZUt_KjsqQPv^@@Cnb-Jj7)Fd%fmr-9O*$YY8uUf zS(!ZP%qsZm{&EMttTi|P%pB?9cIxcxps4+}(lOTOW}<2&hJaovM2|E`D)>yi;N!); zZRee>$yzxxnZJwRNajlN3MpWv=$U_{a<$bJmWR${Ibq!MJq&r1HO+x)?JY-?(UrmugM<32LLZvJNPMfa|Kf!falaB~!o1)9 z!Jw_@*#ut`k4Q@b+*V7tUu~$HkK(#Wl1BXkbdCI-fqowT6HU1#M@tD(9^m&2wDMm9 z9Q5Ezd&Mbi6V2f~f*dNlF$6kB(4$l5tIlTUmD{zyv%{lIWDlrj%u<+kA>_|9zhI*X z+8Zc{Xwxh|4GS^DtBkX%QM7%*OPznLY_na4OQy7{urB1`$2MvUhHKK(j%w}i>W&2M zkq+no3%4bUkjzejKbhMe3Xu1;a!NnQZ29Uts<(bWw@^=XT-mnMf=!9i>!56_z`+t@ zC?~JP0oPKV)o4=4mQydpohjf45N{1d3!$r8uzEuWw$5v_f=(;#{0bXhu7u__Y{xFz zadeal8$wBakh(hai65o7jlH#}2EP1w;s&upMb?IHXg*d{79HWtHiB+7w9erMjBSuZ z9BrIGYJ@c4CFRg$M;qzA?ORf3Hx{i!I>jYnSMtVFKej2Mmu6yyCh^}xH|BEc|c%; ztuL;9>+@8%WA%IF(J(i5p=4kichvJK+!ZEDIt_yIJl)^Mm9Tn`cQtY?bNCmv*SIp7 z{W4E8_f~;tvsOMg@i30gX)fZV;n_)9``tE0o=~74Eh{`YyPYpHOVpoM(U#_C)j~`F z^I}I^31<%(5u~DSSEtY9eah_a&<*u!>^eV>`u(FctGre}9sG}}%bMwNW@7&oKX$O` zgTreuYB=1o;D?tUspHJ7*ypM<7B4eyWw-N5_gHG7=L^oy=ch8LhVlpO#z?_IUr{oy zefzJ0fm)#Bsz(DIYq>-MH8=?U%xi9k+s$By+nYa$%4`UpyV%P0bB~SB>!*ItR5mje z&hXaco*dcKNN$pGOq@Hjpmixf)PONx=ZQLy?*g;6-H%9A_pdkJjHNR+v(rJZK28Oq z%gvw|_Baz3u14JR>G=5E+3-Do*K4vw%$bT)gLm>b+nK>$@#W$3*DwACaNAA5kVl@) zI|c`<6rQ$k8+2@)j&tXNrpYX9R1H7rzn!?wP&!iZaZs4Wjwo3D_5=wRVV?qw#dAm> z6pCgn>88RlM*nezW(@rx4tmt;aQS`bY3kpZ9`L+tex_5K4%EFe2_J#xCTi`8(Bb{0 zqA*SfOD?QXjpYn_o?W(x_hp1#XxiNxnGBiHR&~+TVeGN1XI1FOUlM-chj>)103h;o z{cQ{I02bzL{H6(1n>2tD!TNE&0$wk|KPqw`fpiS(D_*2iJsM>0{mlsNAgcx!)Zle^l8TN@#v;S#)x>n z!`^Rljf4wz#l2kAkZ>}q(BJjIuX0c;!j$o|{|GdeyN z8bx)OzWLN5b?-5DtpP+Ib_&XA=`;S^yYz)q`+86Oux%tIoR|{NgsC_j0yRQs6g~8w z+LQ-->mpx5Qz+$_9%jE{q|$@>n%?VV@+HzOwpqD1qy+^zD8tEJz;|@~1wl#R-j^|h zJV2TiC8@PGX=%o;>V7?qP^=<4(8iG({S1DhjpiISE*r<64N;RN#V15e3pfG??M*Xe zSiTrJjmsZZ8g5lEf0QeOvGM~s>#|-=0sB49+-DTAF@~wiOwh1IZmXhadVnbpzOZF&7`W&B6Ay;s4KsZ@RG4(GldNWekBW_x7Q+tS5LW8ZJv{QLc z6inTW&Dks6D>72x>)erNmMb;+kO{fBNRBgRMScbB-U=1gIqmE3tYf8`- z-6&^J^FP74%>r?Z+u@aCd}g%46X^os@R}c}d`6!5JHsS?W&7#!IqianqxAr3!7GB_ zjzuq32-?AMbIw=2p7lhKePlPItnklDK*7iG5>)w0+GC^ik7(&E*Y@353Qf;JM&{Gg z(Newu#5xB}`U*~dr#%Fsr$p<*WMKH@Xa zF9I`&1M!RyE~_Q}%2j=;vBYP{atTuJT0jQfC8o~Q!?xl^{z9>s?u8B@r3)*BN31pC zTP#ny(CXW~K!TyrGT47me7W+%0(@b4%tgV=JXEAS^uE3)&d#2*r((NaMhf6O>!OT$ z%sqSFpOVMw1uY{q&-40tV=mCDk&GGRnn*$@IpeVD;OtgSDwcW6@K`#!%3R=GcLYmk zYAerWuWjJZ7H6C`rapq^4LGShgVh1@*1s1dboUo(3dj+o^LIT(bC;GF^=m}3v1>@J zw80w#VP#2sfo;izGeQLDJBji~vly=0DH9wMjVK(Q>~5`a%TroUPN8{5*Yhd2JTXSs z&Tw}J%CR(YcO3UtGH=O;_+U4GGu**52m~FE?}0;9MzHi5ZvL{xVd^E;&20_ejL3>X z5B?l^dRHZt_vJ+xew7*4zJ#{>>8lakYLxZ@cT0@5X@W|PfzCMmv2V5e$q$R~-u3q%%noVkq#-h5?unOob_6>uGw z#qM-(so1JqoFRg627+!Ywr%vX71;$vdgMT+b=|(-BSi4Dp!3=2R-KJ!T7CAkL3)fq z=&-(^Y|)O6*=ne%XYaQl*OwAojg#42=U(k=0CyTEe5b8&#rI&^ zTv4GdGIRN8h#~StiR&ok=sye1X<|;{u-?XF$_?PPH}LB~93T#@*tYRo-x#8X4u=`* zlT~MgUCmh+eyi)d^4*JkNS8JUj$=uT>j)mri`fR6TPmCLVyc_QhdkK<1LwloCImM* ziNV{aTNrm=DP`@rCvC$m*H&F>w)lbJmc!u_8xbG~vp@DLh0gIxPR^3F3~NipykC;V2a4Ej_NdM?Qf4EgiNv10SG!7n zU;u3)V;G+fTQR*Hp3$jW$o-;{{zAOfwJ*CuAHHSSWg7F8H zBjOe@fe*@A07YfdK(w3}B%*%?hgFAshrS~6Y)xvcC#REn`t1u;28W#~*{CI=!GP-n zqo((pf2mt{4C1US{ti@+adCR#g`@;{4@Az$dFrOTw0bZD?(tsz90XaoCUBgNgct_r@IlYv)dkju-oD zUqf%)w{2>9)ghOcIxG`w*Y6hC2g{04C2+mm%;xzuHUD0iiEdtV8Mk%JHVC8!R(6cQ zwLMU-@RX0Z97ch0o76-%G34)*MO|sX?+l0Z@qwcM1b_lIGNlHE4mO~}%?Qiq$$}b}FwuNoJ_lj>0q&k_ zg56E@-3szG9|7BD<(rx4J^y{Y2a3Tjos&Bg7U>rkv;x~uyR_50ZmuotA6)YXTaK2i z?Vq!6G*~Lsr22RQZHH{BPE!85qc3L2XmMvDudNl#0q2*!>kU#mlXDT49hF+vuPLtD zxz2{@vlad$E>KiO!{n;-&}bTeDp)Dn*cnRu9YONsAFBQ%n^G+5-L z)q0G(e0?I%EGwU|>%N=ziB;&#&#Q7j*3O7R1!m1P`!-9YLoAc2pP}CM{&9Y`phYF5 zkXt`Ei1w~Zr{-0Q+#%WFfV+~Bb}I9Z#ub|~cWIZfwG3V6;K~Z`K#nmoMk!ktM6+VD z;g^hxHFD>@Jhv9yb#bq|l6>VlM=SczAI$uSzl^@RHr?19y#8%5VZ3cXh^pp%r`z{q zs3TWClW2Dn!xgQ(f;R=v6Pp4KG=MdZ?iZIyBg*F2f~xj3X@a7RnO9U*kjzYMjg@ls z&$c;Rdy2#LGSrE3=ChM%TPECZVygjF#z$rNT`R@+SgV^2mr^@l-1D`MNH-WNIUy@} zwhQH;yA_(FvY)=n2nZ0}4_8XN8SjCD3*^c*6F=F-#IasuPud^zgBot4$?n3AQOqk^m0=byNsag=ql&pS9$ykrbb4hD%VTLV8 zTFNbtmw=~Q$f9CdAiiW539b?)eR?a|DA!`k2}Ezf*;?M46pN9l`E6uqsBE^Qt(4vV zyNctp3USAIN4`2U$d6_i4cuB<;wb2je|zCdGR&{(j>$S%<=zH-dT^b9GezvECp~_V ziJLDX{o(E=>}{Mlc^P{1FV3B``H#S4CRD;`b4j3(eUVats-LQ5E-fofeg+OA(Te~f z>7KL*I|e(3IST>>_f|(rqhobYACbXJ+3%QLdxH>zy}q%0W+g|MFDWnU)+TIRItD=SU#JZJ7)$t;4eZawy5I|=`r zLHcFQM&Hq2J;eKDld1z>PL9ssUe9~$o_2>4P5LU!N&N3mMEVHvn%Q@+vdH_AXU>aG zR$oW!AptPp(e!^L$}r?k0?qK+fZ8=j?-9Mvnhx6Iy^%%IH1F;3Z!!&Wz+W&{nGOi) zrUz@+LmFh6M_Az(^;QIGkI%XX9w+InV%Hn_`~}A1L{tAq)muk3{r_SA8{Me1q!@H7 zNP`H7v~(j#Bi*nuP(m6hkrn|ZMvWTX-O}ATnh|5;x6k)??sM+@|DB!focHVXe#Uh@ zE?eOI%#1s3&9RNc$=D#S{gk(wG5$q1oJcDuM4qe-PAkBfF&KUA)+Jm(NNT?{^%9p; zGdqAKp!=B-0I_YOa`e~|yTMG|{mhw@1sI0EaUgIu@5BiLI;Aj75Gqk9B^Bh!D)A*4 zYh!9W1hxr+3~2Os;3h&<(Qy2EI^cB;+sscBIL^KCP`RM^E*=CtkyXFP9)DN9E5=M3 z$bo;+54~*G7o9M0pQ$pfF~ss;%q)_7h=(E+rIRAzFo#~8;;H^<3bAPGn**j2z>D4r zJXTeN+A}XehpH#|O&XtZH7kh`7oEgQ%oK3Gh#ycJU%6JF zuHt^j;ZnNgEd9F-GG>tOl#BY7E-Gq-ujcCVQRVE~zYSgRPsmHE=D3ly^|C&tz3hQP z_-o7D)mV!e(%1<4SgQh?pnTZDl*hqDG_<|h(C+)rK(!jdaABBU>1teal#E%a@rewb z>55s?io{>tWFBJ95FC3-9%RKQ!Y)o+gzZ`-vg{!pX1TM1is{a_IJ%)L}K|GX`q}|h8li2RJ~Oa<%6?l;|MFT4FN4T)HDl;eh))zxf2~4Oy@K!?gPk&TejO zu}n;O5A;W;cAcfo>R}{f;3u(bFO;J9QSnQ3xBJ)(DQnYQ;0IX(UZEC9IFHqmfw~y4 z8GYg+M=pyT>MgOoEJP8d%{wnv_!v^j@N_IYyL{M3X^S$Z!XQCT z61j zcv^TMT*!?37ZMdwmQHxss3eDK^J8sEno)wewnx-FZ9!3U=|A_%6SI|o<_^YL15t!@$R)7S% zL3h`uPWlxFSID0!hw@ep=tEJpRclu2vy?+?ZAlOOzF%Ta%Iahr0Jr#n@sR%XZ zzjZ0a3WN$Ilg+0jt^SVjMG06@|A8Qx`^yHr4xT4?TL6y_^Ub1>Po1m2d32L>&jIF{ z`SPCf)Q-N|zyfyKx17gXC7PCQ`r zV3Ar(r(nh*QhF{E=n^WON|Fnz?(Uuq1d#5CNd=Itwg4^#d+GBU>yOy zS9%$YpS*YbhyeE?WUzw|o?#OFR!`!N@J~SZXeOqc>#}s+i55Z^l*V>1km;QQ66MF}r?cz(nsJ*a^d~_P7tE>#1&%v>;tET6qv)1ItpSQSt zkL2wrYV2njl@j^MUupDNwZnVpTj$WJ6RSjQ@i8NV2PUhn4sT8o zYh*E8gz}$v6Ow|-86K=agW^X02W`H{eUY6bk(qQ!uu;~g8Ebhe^f{wHa4WB4R|WuA zy}|0PA47GpuU8b?QehJ|8B3M*x{dIpTI_4eSM2mfHE(tCPCZDn(+1&`1oo<^Zp{k8aF>nruu!s>)FyGAhtyGE&(^rOm+G9;C&MRImc9k zPba*lDK&5YXPy+YOPW;lTBB%dO6KmX><=XKL;E7$fs0#V3}eyA?>VlCG!7lvsJg39 z{&^Ml$K8D2@kIJ!A)*@Sd57D4`44$Ys3)4&sf;WZ!DX z)D)-dBTsb*=lt2 zy&(`*9#gm#Evv-a2fJ$dM*vy=C-v{n;lo-G-Db^7o5%czv>)7XjqsFj|aQwig8-g(#jzLMf224ZI%MCHR` z%Rrre?-;~t$Ry3)^P6FGk|Z(UjhcFpf{tD15({f^D)u}v>)p_;tTdYgC z?Jt^o`IFj$Dd}EA`EMoh`lU_ejx^xGG`GnQ0E9K5sGdRmbwc>5T^yWHFj^7S{hYVM zNe=Y{f_$n~lqrXzdKHaiBkI;lQK7OAzVN+W5U5Nn7jkv*;6?07Zv#+yQGiHuFseaC=ZHrf5W-LswT@R-mE5m^3;nu#oZ5w*L z3MVj4+Ut9=tbKCT$-$2|Tdvs1?-L$D`rl*VKwM2HGo9rDu-yN$gEIwh?*jsF-dQ_C=M^K)VInMNk(y zY+ThyTz=Ib>r%4|URYR8HAhyZh2gtH-35-V3;iWW(p?X#WSyRuxgtk{G3R>%n00}P z^HJIOGqFtY(GHj&jXA!T$>3mCk>(5&-?U@Dhsu^*`2YDDt|+N`Nq0&NjrZZJSa2_x zcojpMihaYF=Cc3d?G66}DL>6<{a88D_DLHXv4lPBGxW(9`9m!AtXEGsVUPyn_W~Lg zZ%>V3- zR>{peYf)_h^h&G-Z4o^77Ef6Z^-Qwk24F2rXUq&!Q|xX zs4&OVZuG0k434-<2pqiizaT(`8W(c_AR}0@MQ@)q?TG}T6j`B zpQBWnkvu4VeDSI-RLMXNmDNJ2hxX0K!<%2iOCg8NWis}KUEu}VCmU_u%X1q7SJY)o&z2t(cX7~9V6Trko&3Eb^GiTWx6lBfG)@Y$#@(3UFzyJy5I!?u zp+)S#>{)SNBRb1eEC2{&So{VDdZIfF$DVZ$i>Z&!2kciL&^y!%*%1aTIv*<34!p?7 z+FOgDENTZMiP#%gD_yLitBocGiExm+)XRvL;@grZ{cUmrN7ezr22!5ub2uN$FjYw;%G~ zHr&Ks?n59C4?8GYQ-iOQm7jdB)6Oj+zm;J|(C{LD55;`t2P?zPkN$W8zSzUcQbqEQ)~ zbt8DaB$kq1xfb`^DncQw8myU$_+aegq_OET=RyR_ztE;wl?NAwsVo;4 zULxO~j4i*--n)1y7l?Q5cK5-Oe6e$c*7WM)Y0*)IZe2!9UpOzaz!$h zZS!+McLl?A+>ogsw{qY_^Zw>6Xn*tX1>!hJ5`=KFAa(NLgCDovV=me$!Gg^@(#OO( zhc_}y{1_y>IXxTE_xa(c88H-P@O9@!8a6Lz&oc*Q%IkTDHP7B$EMK*Vy~bh-sP!#yUXsudKFDTuc(c=y({N-# za77BUmgdKvwCoasKBYarhpwiUUT5!_$ z0tg8XYQ}ZJ${_gSwi*~jb+!R!&W$oPuXnEAjyMmphO?Q)+pHO<*M?)7@LCp5K+A>4o^1%4yWiz- z25ww7G3}}OrgUWaTB8U4jL=~8*p7u{l#k>~SWr$*hXtG#0aAAB3^iReOlheS4P>Dc zV!-A+WuexB?~F~DaqaIP-Yjw=0XGx{`n>r+=Yf50Jk=gYFF*hIHRNdQ_zQ9E?%LZL z7|1$(nC0R;=tyfO3|;I`(?(ZCx@B>+0+ShEpHZFxo$~pJLc&N`M$+DB`(|!$VJzb z!)2KlSF!@!X{;lIPTTo))x7tsL_bbEf?8t}fpdWN$3Xj;&qEI^OOTWs8$8Yd5^4Oa z@gVvc{-+U@ezK%#*B=0cu%aBvOqi#Z&VQ- z;dZc2P;_fSDHe9JzbvPqfCA*DbMD&r3=iQPSt}V`M#Yh?D95vWI}anp>EpTPJnobp zdM6<@5dvK#TW$K$f@;v9j+U1ey7#b#9>O#IZwABNX`YRZ3;@YAz4EJFiRz>} zKdZeMT7{o`^i|@^82_kni&={TD*iJ0X{}7SS|E8la_*cN5GI|HoSJ%ccGPS0&^LX5 z)&+_xHelk1_@Efkdkm)Z#4yPhfx96OZ#QH%(?fjt_KuNSQj(XZ`f`EIZ;Mw_@XX z28QIlBcyS`+pUw1Fw(UQG}b^be+s8||58umzjR=pW_~kZVCC;7=+|U&z5H3SZZPLB(enGomNP=hsyhk8($o_E+n9iFOO&h!DaAy+dt$X$j(hJAVS9A zAoTE+jpK&Um-&6_=^?{!nwd5X+w?Na41&3S6oA@;nMHM01MQB=GNmVo$XKW6JJmw5 zI14lJjXCDLGr*MI3MLD{O9Oe9NA|ssn;Cq0N+6e$YuMbWtdK~V`HTvESAwt8Gy}XD z;_BaJzBZ;)P=ERg>>JsB57>7xo{tFp@nW%yS7(RJ@?2uI2{VlXOq*!6q*WN_w7=4( zOkIbUIP}Q=ro9ihNxnPP;lQtcgFXf|h-$v#KX?eioaIUi+l+kH45-=3P4Q{IL#?3dXJT4Y!w}`7u)=f?DETNo=nn+iBMQ(OCvY={$ zn=_65_}V6Df;$%-w-ON*(x{Dt?FX*yb~3s~7*DBP-3F~ep2tz-?-$GuX?2%VwahwH zmwq+>{iZVg;_5M1S>&Lw;|0m6!&JlfHkS9;b_lCb@10n~UHV(zDERDKP>s-^TQ3mZ ztG|Hx-q{l`YQ{v&Y`v#nJ>dzQOFg&5tm6@yDWiY__#=*Kzt@|LNNVlS$h7xv*VNR> zt18$pGAySgIlV1*@a3)LdqPS?FO3=_OyIXok1TMvBP_S!7Qvo-w>6kH$sUjmwy<2w^^=BZfG#+ps$=B%*A{+jOg6N@pN&@M zx_iX19PwC1$0X5F>zwUvA&K_u4K^2tpMcbz)wPb@ z*Kj0>2SSa|zGwrommX#%GI{wNVtco0{Scb*-l4zRy5(VvgBNLjrgyqXJea?&Irv^M zAkYMIxM4too}MBoD+8?1-}rSI;5^RS-B8#?4ouSE8edB$j=u-%IfDAits0;s2h8B> zk61+QeDHNX>7V>xDv(TosO7<_{1_|;6e!MMkG_~jBU z_~_`TY)$1yW?7msbB=_4J8WH3fvszp!`N|CW^fOVKFKyrNs(y$?ISwjCgcmZK9`fJ zYD^hy#(~WY!Z24F$5*kb3vn$Mx=q_!$uO&{lV$pqxUi~JCY+-z&Yb0pW@xZv%j51H zxcb6pS%uO09=m2k_cSsDP@!=Xx{T{^C5R4t{MTI41oX;J1SR z8Q>CffFBZUdVV47FcyL@eerL?z|K3Y6R-D-dK7r`S7e^pO-3`={lUyPN&2*j?+NfV zC-1U~($nnPnvG>eIaaHd@?>>F%SI`_wcw;Dq#hD|UkRJagvABH1V$SZ_IknR(tnS~ zu<}pN=7FyRTa#++mf~SU1`-s%r$N2Id3T}7Fej!L64wfhp@`RXxDku2PaV^OACpV} zw!^M#%)YO59xhK0`~p$p8z%-lRLP~V_Z89QMb%2ROUbt6i>|N)uG|IE*{`twWu%U& zYL-}xR3kyDuJPPhtxNt_yL>ORa;d{RTi9^SMYjOvQDP9}@Q%ZI@o#N8qA!j?MHcNu zyTYlxpwfSbo$oWIg0Zg?piF%1Frc=2;JeVk7zRvnAs-oQmaWcV(FS5A3E4)JkE|Fv|pZ@83E9A2jh1E(} zNWu@ZLL<>?$XASpF5ZookIT3(Ry&kFu9x)WVr&r}#^)v3Ky zTxv;_kLo6Srm70Q@Rjude4+C~rO(;yj>NWNr>Z|q*vX=zr1f6-+_v{@V zMP6$_kbSD#cG=Q|V>022s1Fj@O_NqJ;r!Ec^*gTDjl?)JyvDo8OCxLpWX?Wy{2oWZ z466+e#K@g^H^>s&8@C41g`z z+7#QaJ`!6n5ZE|#Eq@xUPHW@;ZZLtS?z%n4BirM~qs4<|Fy&y#%OeP5X7QqTCP$=I z99*>JfjP+X%%IMXPrPs~q}U@acIw9TYl4M&=L&oeXN5#%(R;JkdQKQdQb7hsOLBV) zlMb_JnR$UOG@U&qD}tC!jCb~P!h2nrD!6UV>1wu9SnNcTMBqcWt2aOKuRoKhKBP7( zEev!MnwWU`PKIEKwvOKN(ij^rQlaEvdtPJ(T%z(szQY4^ZjmUD6+g3wxO-pe~8?+48~zw!L=L~8Mag~*PmtbVi*iG za@y;Nu)c2M2&o8Xq~@Ez|63z7^QK3%d@a@Xq2PikG7xw+t<`l2{2NXEVOuGdtJPpOKu`PEzI@jF0=s~Nbc znAjXnX;u>MdNmh|614kuqYg1Pv&_K-W zi`p*R)ny94{sT3u=C6vu^g3(R+46=?98`=>eJ4?Jk{K#O{gw0HoHc}FVEU5aw6<+9 z)$oolu-C0JIu|zhF=^Yj)c^lhqle4CkzbP0iVYd4dOfi|N&)b_e zp2opJ>yG{a+1VzqSRx^U_cAcG6%6HiJ+l5zW7<$5oRU%wb$m5T$0Pu&B(Y3r&P`65 zKHZqG5zzw%F-mrEk6RtaA6bZGx|3D8R`7fhmxwBmLcoRxUN0Kk-X_bs-)Ysi8`*kn zhUvt_3huirhMeLc+lg*QGnvU(&6!V6+CT1A8}VL^fvq6_)FYa6E2XJqBn=|4lH31h zP?C6Ny%yml_9X4}@MA)_vW5s$8-BW_HDVDrIy0jxwxV(NDPZdkXT$iRY18gmqg7!O z-Qdhq-Z?6_mCyAHAwD!reAm)s+-BUSmuDion!>f=8cDjBT*m zSq3|OY&5rT14aqm`#OyQo+-@h&iAhGrAW>MXT-1U;T9u}!I=hUO!H(lEV`C%G%jc> zVc~l)_HJ1*QYz$mDi(y!XuZj}IE@dMD%EB2-%PyN7Hbu6#$1+b%3kWoc2A7vU;g&F zHeqmMla(hQD!{eRA&y3-o{TTQdf727N37e357?&YNtZSGBAlA}TNjxDfQi#XM6m?VyM*WQfEKq9k=sU4)jCXbA0FuUo0+QtZ)r z69v5+2m#EDOXqR0PSnZ}JbXwpJ;c2CE(1vL}FPE8VCWHGbwT4Xb$0@Jkv3nL?PrJ}xPzX};DXMt7 z(G1&YG^QQ`YtKK=pW&U~QM*>&`nE0CAbRAs4rW?U8S25)X4`$o;uam|y{d&iE^oPa zMjgakTL)*vvu63kK8j%G4Qc}Jd{RP?hY~%0o#f;EQTo9=#E1Gg4G|@0YSqTadr4_Y z8F?*7iPn2WGV>_-x#zzh9!F63@Njs_Z6J#n^^$ScAdDT9_0F4<@(WvoGDWIhgm7?T z>Sg_{)bQq)@Ra1U@Q(yxo-UV~!8Bgc*a4w@Ue!nHb;WjyBAnmII_>Evfq7zQCXTny ze1o4WtLSfg;9D(O7>jf(`%{qPPon*E??tEixWkarxa|Jq z|NU-mdImxI^`rFukS=u3*eoFJ8k%Opuj@Veix_eyn?;k)X@t60m{{M-^X0fV1l_>3 z8$1?kpo149S&|X0aJmU>>Wg)unJN-B%e1{E5bW=4>d7Y&JAtQG6L-HMi`iH;Nn;Hy zK>c{$n$#}JW3co&Q#w#ID7SI*q^2D7Spgu%^U|1=Gyl~6PRO&Yy9;=?ce&xxiAp@y zBZ#eb{#>%hO(k;sji8<`W?DLO8i4<2w%%esOILz7=Zly0z~yE?fJ5v>h3VMiMN|=f z{hjzXw`MKqMu5L3oJu6WUaE4XFaFGLw>_fcL&wUQKOfvkY5UYzm1GZ%{c+Z}>vXL@ zTCn8Ph|-lysBf5s4{Efp@10?TX}r(&>3;R-pSD+WjWYA6y{|#1IMeLchew?>qhmmq zA7|WhNCd>^_#K4kv=60xzsXW;fY}C+QK%xjq7p9GS$@26LMuSxKPN{13Gv7tjt_t; zHICCco`%h9WS1V|e*{NJSR|8!>to(Kd7+I2+l`?63WYk*2&u&)B5%&OWWFB8Cr&bP zeFpi7C39?L^JOndmYXTEJ>WND^E~2@?hw!3jVXftaUdnJ2?ukLeRR+M6-U0<3EHaf zb9~Dsv_Ek6Tv3qOSHieKfUoMSFYP^IG6{wwdwgx}ieTx{lm;UkD?f3oOWE+(jxEPD zjp%K2*d_JeT4pPqUf#GIAMetp#3L7YE{bad-{RCgvM&#|d-+J^v?bEOG=DQAasfH% zL-kTD`c?+XXr^|UA9A{IET3=5h#v8)%{16L&bPS(dCxYRM!~U_`~uml#oj)(wLoflX1; z!^2`zheGXWojOjA=Wi>GjlPS9 z`g;i8*me+%l1ILk-WqtkIVV~Sv}RQAk1gfNjDA@xTx8UB@#EPVlaj<+(-P*?IS}Ve zJ!)bh&0ehzXTC1YFy({FYQc*TI=-=NS#W4esGmy({opT0UqjXzoI?J1ZWAJbbxFTR z!S35>;nRcs%7ai{(~%diISn)Rh%~nowoS8Hv&rYuXh@{b77<3x{Q=BlSW1Bi9jP6eKxWW2Ht95{hd8Pl z4vcL8gy{XQ<<>C?HqsFqTVZNrwBsib#5odb6N552?(a->{gWUT&(l(fmWa$>Qhe+k zF8*z=$3zp9Zp{3f`bpYwt907==2_3qfpI|QolbsY((ro=Vu|dhEyx8{b5W97>wG?2 z&WAC=69ewq(vDqk<=FdIYF(vYP6Nyp2~C|fBt!H2n)Rh!;V9|T@*vG*N0=6CQZmQr|n z>jaSwd_IHYRiXIeXtZ`I6Ai@uUlPo#%<4tf(XW&OHom)b2IR$|=>3lN^9obpW?p7hC*WfqIiKsg(S|Tw;2`{CT-)fY~<5r3uL3W#k5kd zh`h2Tyt(68?^X%NN5q=<)ERF!Ild%Le@tjmCWt7zSH=qZ2I#QH!B6GgZe=mO_w;Os5i%Ef7qxZGe4jv1VaTeOBvPGgx}ZA?7R`ZSv%@T+v8y^z zA#VvUN4qyFO#fCRVN>O?*uD_wWYCE4Xsa}7Xz+Q)N=!dh*)T$N*|i;MTD0{$={RId zP2^MdI$^K}2s3h1R8%y1nl_*R)UyYl(~F6U03*@ZB0nUdS!I_ zMlx^dPYXMg#l979X&Nx!7!I@d)x-%wb`&>1WY()ydVf%(+u&5NB{A@_ZdGuHaSOL?i+9K)9Jk# zYhZ0N-s04thi}gG=mc#{aT93Pr6(6?Br4g8Tp0R#O`9uS{$fx-b+p@C=;KJ8C+XPH z)xW?E?Oh|&#ZP~xzVSzVBU8o-&wtC6tOv4%#F~$U$)R-MapL}1yHkjlSEq6yNHJBI zdQ{8Z>|RU<8egZ2Fshf>E1>$~_wOkw@tIh(a5Pf?9s7(sk3HeANq>-SfWUzk77xjp zej1C#9=JySf@4Kx-_zQnAK70)Nr)WF?lxG_uR%9F78)Gx(cjC4nD2-T5AJUeuEBwT zrER)MIzOZ{Sl+K)7pUDnMaUW?*u1Y-PSR!~Mu)SMI%&1k6dGdOYjRAbDfQ4YKlO+q zfhOS&8)!mvgZHb(P1b$=EfY@k1PlyR;|n66n8q;@WrrmCN!c1uFc&p3WJA<=x!lGaqfG=?|>UH7)blu_w21N=gw$Oe9OgdetdY0_vlk{R47}^%ce9WX;~@$0RCp# zAov-`K;m_xbxu{eQ4brly!QfjApf5?h;jN5XLI5TGf?scbUte#b#+DAMz_jFB|MR; zNqKIQ+vc>j)|GhoW7O_#?otah<4K4Q$|4(9HB=J{JNM*{{T~$XJm)^B6jnh=Qnj!X zKgj_iV7%OL8gG?Quc2#2nV9yPzAx*m%r}@3dRmVf%Yi4kyqUw#G%K`@meR!^++VFR zF;3>1oI8T6O&+=UWmhYhMm7ckv zBB__)nNOf944PxA?6|G$@=)}Cdct?Dyvi>~IyrcS+vjRs&!@z%k>3m-miDH&IjP*_ zc-a=KZf#DnQ!M-5*3A1~-E%~^5KD8v#)^3YTBph(N-#~(YSVxi-P5cFHP~vjpi}+ zSgIGx0tUi{IsbiT1zBcV9z+!Bl(#Z97iJQ@wR-^fceiS)4jbFYstn6$1v>D z=!?lGvIcTNn@?F)D6{fB^jx;oAM3r?TZ)^orey0) z{-EeDE`&KjT3>03+ez2XNJ`Q{<>_NdF5k4x%0PWN6jmh4E$Y&Uch{2AIqk~cdFmHG zloTc{GfU(R(iBx#GPY~Ll+9di4;EBtl_Nk_I@Ye#287qKFE@SsMpb3Q}kZqS6a{IsWbq;>e(!~ck11DQ~<96KztL0vnK;9Sh zwG>C9lC|#>9I|UPrd#U}G+$G87=iQER$E=|te7=c0{c?N$01vdK>Mo}E>^Si*OjXz zxC>kfWn{3s5h`xu%Rm9V5q!w`v&iZFfrS)&q!8b9R?|aWx_5Q)L`s3Kcb{+n^E)Ws zf4H44s;Rx2$FNr*KC)I&>=6Y>_J7RzPRQ|X-gseRHszPbaZH<|-4{I6FEEW*3TSoIRBHNO7^N213`b^y^`#>zJwhgq=0E!nIE=CTzt zBP7ozi!4FhniU=xVU_@TD~JDG6;}x*-ghOzm*o?!=(>B+d99IPk(sbZSfQeYiJGbi z75*4S#WG7q9tq4hKkef<)Vxj=U7E;k*yX@z0jOoXdpb(A6{7IA&qmwdVVtWVmS>%` z$FbE@SJ1?Iww|fhsZ)uCKa}vPD7&Y_$fMb~cU%iSHigv-9uMqw(F9A<^|R_C`?GT- zutCyducXzujFW~rv$cg_1^vLORI@W)J71kh7jrCbBEvMc3IxtaV-RAVy42ZY-@2of-dO{_*9J7DQb z7uotZE@gN@+)~KL_G#u9*97qzU;g|`G&=q~`za@@glhUP=dZcwft_Z*p4a{jGkNmp zKr_X$Mw+JM@bL@>yOWWek{|R;G^}jeujB7>0(e>J0e{j~quwO}E2W zA3&&`sgtRPriBevt$;ef_vkv(IMrT1V4%G7ATcLNAxQ#h0$jY%^3U`hgZ<3F4Ay0g z@BF}iM!KhQ`4W0jEsLstSl-v#PS0H3wL$CcRHX0amm{sAV>E0fefwGbYBO7{SLUAwOm+7vov2-O>e2mO&b`QO z1=U;sdjJQCbJ~BWH4%)M0rTlwX9i(DmHxxZx)(O^Vse{T8>y6yw^dh!Cp_5uzz9c* zjZK3C@1>Exk|fFh`~#u2Tln*cowKXPR#YP+ig~to0L_c1f29ncxE8qIYVCUamFiKg zg_BQ?LHYSWoasftOV5@byOdY|Smk`g-qP6TY-Njz)d65wgX!2qQ;7ZeQCnt(s`{V* zJ^5b@l%3TRQpaLs12q&KV_V;G_B`xX$}9}{G4e1YWc!17i+-ODnG%3)S8_2-EfcTY zDZ=0JMsz*&tJh%2-L&1GtjBkpzg&>6peZrc@|HVV%mGz7hI!rL-$kEsb<95r;cNc3 z%y;lD+=LSUW)tfue*Mqk0d>ncQROB)A*B{u#B}a~R^A0rMMy=1yu-LgXwNW!k4*A36-7=b8?m&?2&dCZyA6A9DLsIKxeU#Juuw z*S3K61yKciN;f{KWTsjepXa}K*>6(t&sVu?*a~n-HIrF+7npL6Nb|b8KzxeDGigp>HLyu#6_0@5W4|ZX}CNH~f+1P7GyR_`X|% zZ1j6?ArVx#+i7%srT8-i`Ipu0@|meuq32i3%>vC^Wv;{th7Y_B00LF6H~Fvb>}0Ue zsR5;2GjX2$CAZ;m}RE!9%%Pa(Ie=ujF!K_T6dH9=nTD zjLr+=9@3WkqWg=SiPjsj`xod50rUsJWaz)p%WVAGtjz~Qv;exMy5PCGn6&UD9u1fu z-`Mf9Xtt}4yEnJfvLK$L>Z?UPQlu)X^FKSS(!HRDss~5HVaeI~f0>hsS9Rd?x?knk zG%%6z)=YpKe)lM5XtXe-Jp?eH)s|S>{*B?dE~C~sBDWBDRhP6 zx|LVIWz7XK~c{n4vPYoGOuKNCmx4E`S*J;MR*vvIqsQJ%RC4Ey#qv{U4#L+@b=TfPTOe%nD zyMYqHjQCsDEKhFX@TlEO z-HdGVr%YEqj;_A=2eu6p1(eR}tOJ#IsSFBI(OnszOh5JCuq!-dO+Bnxd9}q|e!J-S z&MLc^D82n)oclbWxyj~dBbTo<+?Oq@uoPNmHM{e}iqDM*)vivsYs>W+S;Uky+E}J& zv;y|W{#%!0os`z^ZP5leS7c*Q0q;(Y5TA1rKa#kEM~cy=?T$b>pnAJ2WxL)+jlL++ zYZh6sl-w{Gtz&m-BQ4M{L>W{-dVxi(zsu&EAB0*D&?0(BeTaXPo{+pFdB(yd{$nIl z8q1ayeanVfxkm-F$~AgRa(d>zXghk6W6VAnjhG;hT>Z4IgBcd6;L(J4KZMoA&XB^H zv^8-0L+?`ir>ACkOf*Ju2fMrRkEU3=ySl9FJKyeuU>c||Nm?3GyLDy^4SRp5 zuf%X+Cgn*?@R-w5-psaZ-}|GL?%!cm2@zy!n_wG@LH8}NFWQOb6-C(`U~UGuK$?rj z8P&wzDa;DW);fb7p*?r6NX3s6?=zKG#Y{$-q;6gFV7ciOD4$OG}<7`R-o81V+fJZyK?oH=LlV2e`Na3M3Kym z-Ckq7Y~qL$+vHcq<`;DPJ9Qp1C?)S?O(KCh6k;G~X9nZas5WiB=|27dg1XdYw4`+3{-Ut4*u(*&*-vo3jJVe^uF~ z)x2;XTd;o<*H0c7qqv#1DpFl-V3(24lM~kcyrAm`Ivc7QDSIX{95eDxZ3x}Yg;qX#+A7mPM9-y<{%?H47%~ND`JLKF6P)9mu_1)i1G^ zw`w<9@M=!roBvz_DVm;;^kmkVc=qS5P2W8!Bry0Idj(Z{{>2U%(K*e-({}$^w#xdm zV#b48t3Jdr*!#ZeLRraE>l zqzuQq@{-3KBFQ(wDA#+wPi1-msda3%L5?&6*f7M1^1QJlO)Q+5wIsQw!q^vQiy4B_ z2q)TgDiDY_jxZ?-B-@SZ#@J-wAukzn48&$BP^pM3%3enfr60t#Dd^N|MEgOBHR5pF^-00!e_Y+9JbkB(1i~LoJe7N+mN&tmprQ!-k`2amW2AQ|mj0~1+!QH&Ugk41mH@1!*nn!AIQ||t=w;>kBLy2Q`k>^B; zA5;G=x>8g)ycljDYOPppl!PHC#v2(u3wEq7OytW372eGQng(r!l-$#A2t%AuG!`?O z^&lO`gqOcVmJ-538D~QL?!R9fQc%F41+7SbqLjSb5LtBaFq9y~1;3i*X06(N(03tY z{LJ3R)@DPvL?$vN-KjTpQEUle=qjvRI6?YfVuJ&pTj>`3iTm^?z5$KDJzQ2u(mJZ3 zvY-Xm$r76W&^@vUJuyRdLRbw9}%QL#x_)og#Zn^;w zzfOOSF5zA|V0^|-A``aH_r_A+E`W%hiLv9k`|dX8A^eZAV+Hoh(Ovj6fb zMdDiaGy~Ap*Zwpa^;+1znde(W9-uMcsqzRWhvUJ5d0esnfV-Nrh(#mg+3)#~`LuVH z&?6~v3k?N6`eOJ=qQdcL+ei-j!oQR6wTvOLHX=ov0-F&PRA7D6kqNVP+SrIi)><=sto4>a;q z#r`TSmV&N^3;ZgZfLKODxY+jv_IPjRk`Uo_3icPF=5{i#_p7b< zUrZBLH*|IKII}1_V^`9@iP)+|CKM>prka?Ts?`0`z2TP88TeyjW}sGs;|4ti?e7sD zm($u!{IhZR>KW>ZPPjcAvTp^h12*!w73?Rq-xSuBys2Hx>FfY*X2AYK_|HbX^Q9sA zv_OM+;}A0$S79m~OsXwq{sZsfYaq5mR}UUkSAf-Jf)kl>cyLEeqlksYhyJiSi!juw>~w8mo!cF6|xK z!&ZxY(q5uA!JVax!*6c!Nd)X#fhG>@*~S0w}U$)qKy>~Tza${5~td-jPA$&-x!+}LRDfYOnSAbBtXvk#WO^}efU1qh?}@I-}EV4zrw5cru#tn zvr9WwYSc#KtJGb`KZle~w&L8hChobivZga`KY70Ucl(bY18tw4r1%`cs&!oADUw!U z!^66IFU7J8BN)_nACnW3s8}0%YR6fx$lZTkd&c9(iPvkFoC2Z@i7I^n~Y?1XzlE}CFKIYG2Ml*%<|`%)m&b#e)_V)G%tO98vdo+`On72QTJ2F zzUl_ywRXGqsxoH({nocr=eQ|vXb^~vowPNwvZ6@Bb7c#k47u`jha_1usm7{ToJUnT ziyeA9Isc&7?+A_ccTrw0?=)H2l;Am>=8wHjT$qijnZ7Q@i}}Z4W4V08)g=}Y6!;Lu ze+@qW!lJorO{2QPPWgrr7UnQ;1#4yVB$-8?c99I!MC%cICm}!iIFN@~62ScUqO33< zC=Ha=F-h3>`$?&Vo7{p-WL~NnP$J#wVxBPyO9*%@0hpn2Hb2fMbfj;DY#8p@c5^~2 zV<`Kzxi+Mb6hPFV>f!bP$kP%Q#Evi5ABlkUQ<7ycv$N<|dh$O?Fp9D2*LwPCXK7Ch zN(NnYtP}S6AO9SMMUk+8Rv{)GABZT)z6dukJgS8>!ttP{m2YyC6wlfIIT2Avi#=cN zekwHSGhD8@g*4j{*`3K6v+Cg|YJ6h6)_We4?ySK;O&uMnFWq>YO0d8Evw=*74+r18 zK|zEd>P?{+Mu{ecD?R4E635CRCx$ki=T$driiCCRCZD!G{;Eo;fW6$XyqJ~RWjUIi z_t+?ML-QZ1ED`2Z;2TLS$cj3otk4b@TuF)Z-*i!y+4R zhs_>`FOw4d-sa0cG|%MkiZ?Q5&sf66dh2a6zs}nAV-v*Wo;P!SG%%nd-q@bF@G1*D?q$Zw7WLf_DmHGJqXL64+qVAEfDy}tn2*W62GwX z^q8?wSBl2ys}}IpXkOcLB@1nzJch6CCAQD>{-d4gt@&4u8f|292i{0k@VL@S4murh zUAo6}YrGJZ?hG#i#%eLUo8i!Z=;-%+(L~^zs@Iy`SvT{+Pu;b!W6VN-KR@m%6vqe3)0IV% zFD@Lmg$!3ie_riG-%-*-nwulndq0GzC(is3q!qheeduhidk5Hl?!h0SLIZFViix%2 zbLoMn$$cCHPO+6vH>84MM&f_3FND#>CQS^z+F^3P2(kIgUKG-DRb3#TJmtdqg`H?Y z0@A>9bq$fJd9TT})AbHuy;>O?x9A;vd|uJnnc}7G6dNfDNM8ZOT2}?S+UE1SZSCih z549=W%gWZarQ_Q!VE5qAZnxl1}17My?Ov)Me8S)QJ3d+pwTG+x~&_PGBcm$vn` z6FT9*=ETB`8~pB4@`ug`Je41{kX z(M-L2jW$-oz<*^eo=EE`eJuRLTbUnnb4QOWJ|})i_fag6fE^#14&x$js|fNmTM9hG z2qZk=zp$#@CD82FxcYYTnvxaF8kD~_1pdUm$wJ6}%PP&PP(R-h-Qg$%VW8*}RNGu4 z=pi3NhID(Wq|44>rk2^pi*$w%BrwK}$hy0u532Ou2trd)2FbCujjB!i=>R+Y41L+5 zfAI$7+$U0ali`xFl37r+HOB@(n(N8`P>?Q!D>MM8`Uz@-D$~!9?Yip!<2~)v#@6l| zHdcGlmZXTR#8vf#Tr=4mXI-{__5@y1^M8c)t?( z?0_Zx?bF?O3Y<$Shw6#A{j|Y#;BLT|vuu_Q175@* zA{qh7d+$FI7aPCyaT0|<{L9^2TxN{#1z0qXTD?_LsW{XJLC=6Yz}(V4I_Ex% z@T9yv7pgQwvb5ts2`42fXANCB`_LHoIJtjny+=dajqWwhws?_ zp^;C&aZYL?{2*dh_R2Ule(k@n1%bu0Jw~Sb$-f(GM^NA6J zqd@|9CzPrZdJ|g{6P>x$oT_}c=f0kb0O87M8vl7+DKq^3(i3xl2@X7k2*L>n+VZar z_033nQdCP-zvjLds5!MB?~xzD*ey36$SBcG2bEu?+4{{fJJalvR-BKv0rt?w@+_$z zJg_zDT|AmCLAh?!Z&VLEa~qw?Rij^%8B&Q>yP(;0v+6bimcmJTx=l8}$z}mQk95~K zx{B^||;n1|o6I#Q#a=wY%>+rGOE8}TO@uhpvNqsiWd@Wqa?3!?P3 z;ZaeEJ+n$l+WZI=vN>yQowtcaH>uIXoP^bb=Q~s5!37EeBzWNUlnvMLML2xhFvsp) z3(K?RuKKrpojan|;lj_PW(ngF&s)dsIOOCE9_`zgB#|)G#p=c9XSy`A=6beX-8uz2 zfz6eR!e4B@q+yTVeG~V_Mp7T|-Bpdl=4WTiMGS&-U1bNU${gg(&7JXsuc!l)T`r^z zwDugRceK#$8o_D9jN8}Q>jyHBxI-x3C>?Y@@`-d-*qL5pqG3DC`kfl6-oqPV}ol;`rZ935AP+x1Iw*o?)T}mWyXfg6oX<26gWWXc( zBsrYyzd`eW)1Vx1A4+xcl=7>fL@+8!=0?EhzB?{qBT7IPxEQ6jm@k@{ds8^zpms-E zjFu4I31-1iJ1d;UUs9mdu;~iC@L!2dhWz(|1?Ozq0=Rkr_!oo#ca$WlnDUmAO<4<# zer&t_A5WCwheX#90V$*U_hM8oOGuhB5JC63>sA<5b#zpFdIFyGxbiX)=weP%a?(T~ z!TNmKP0kI6``%pF)EescOm3po3+%+BH(A}Z@8xB?lYHP7b-JwmW%DT1<;Bcc7zYF+ zOX7D)f;=HDMe$#UQLc(IMbYb=q@4iPL2m2&6_8mD4(1S(F1r6EYj_E%@O;M8eH0`> zf)&$e)4&2?C9nqAHv4GJzq#1^+*}rXgOjQ5U&Q_VwDHod+9pk_tyGeS#dJ*skhTs- zxqDquFvo8Lla(lnFCfR9VXp26oS;-jjscim6y99LM&T-yZb?>_dFJKOHC{Kt&erw7r8IrTvWCFx3uGA_U)9xLsJE7O-;h)*{kubei5TK4B11t}A``|`&Gu-cvOnBS|K z$L=lfnN3?1q_mub<)WGguZC&AR=rZ1=VGDWuhED8=j7{X6saQ(Hh zYSRO=Y^nK+H*sXaj0Vz_HV}QGtMb;S?`z6&;<9wF1f+M{+p%aS#(qaxf0eVk_%avh&dNbr z9JAdliC##{-h*{>WcCD;_;;CdG9_&4)k@o=`w9U-m?aC_Rg!xA(rDvRo07X3stS$g zn+0!F7A9Nk|3tlbXGj5t(0IfO!cWB^8&~eX+kJx9bA+&WCbJ+T1g0fa1wnIHc=Oa8 z7Nza@PrArv0k}nTyD4c_^T{K$ja6Pl$fdqjpQf^9vCZeeNJXXI))@3x+`Is{&#CN> z9KdbFcELvh-O-kKst8~NsnZ7ippq4Ox4_QH76A_3$ug*Wrj?`doql{LG(cr$RWl6? zqhZ=;X^oj~>ejTGwDFVV{^7g&#~n@zOVA4t;QuLYHS%5%<((GxAf1SxVxyF~)QA%j zI$vI;mZhp%<}sP|!65ICTmDW~BcK+Y(|VY@&(+^#JWo>K4WW-Aw%oq}<5Hlsu1A`k z<|>|&u*;8S&T{fN@3H0gYz>okujDfE@UH4>nwH1kmUw;J8mOe90IT~T+sU-3)YWIQ z1MjI(+C1d5Wbj0JI+QG~l;S8v!}O044Y~%qt1G7}OKn4yUOLxb05!HTQ6z(HwW=iO z;6C-4QZjkCu$vFMgqpQ{OuG?GY3=SC0;}vN=oFA$(B7^RaK)YP<4bK^bBHFBkf7EM zS=UrDZ%7+{kFq*zb&7CY3`4JB`ixdHnIzL41?|&5_1oBPaQ9WEk~31_o3v}($}6c5 z>~XJ`y*oHP(xJuphxxv}JUQK`)E(f&k}`Y=oIEjFQh+FcwU8tGG^>7?l++ws&b4cn) zE#$kuDJf&OCYvndg0J4VzlHoAgN25veEciE#LUOyBHAENW~KNZ|KAc%u^YJW0EnQe z)b|`XDmf;^Qx6sE!qE(RQ~<$}D17PZPK!n+u${K`5=oHPxSQZ~QG!i6`lZ}-51BQ~G;|m3il`Jaa?160HbZzR3PDGy zc$&zGE?57k6Gvb8U=+MjB$YdRGbuT8l+ivPSd7-tKyeL*CQ|V|!t~7`?~uM`;yOsJ?*!XWmzJFXt%R6O zpg~_g4K%41D}J}vd`K}dcEyn$tnaBB)~$}!Chm}ca@V=dhudh9&STd$5D()G2pHZ> zfQBf_5cm|nX@XNVWd@Dx`8UVKL9VnMps8773}>_7Vc03LfM+t8yZQm3&rBq6Vg7H2 zaSF|~1IH=2e-M#htp&G(rz|@i;Pm_TM!Q3p#8ym^7td;&$*>nG(2lLAI{C^2CRk z%4ymckN2EFi}*H!l~#mY;hN-MR%Kfj4?C?QARLmj)iM<>+R`=HDLzwD!OUr-5RGn^jTd6n!4peHvd+?BLe$VPuG zMol7@pk6L97jTrLhOwqMWA~xwb~}F^urL={KRT*G-4?Q0ZD!>4moq07Y|($`Se4kQ zl>;ytP*7I(pB#`z>5ylrJM$K1`SSc2ey&heKkMP;QQ1vc7xni;5$-3xYAttuXeFe{ z)d(?^3#pkYAjvEJqhG1z;{#Wf&5H_QQ^o8X#$Q@vd<+&8Kv%-)8i6zmv32|1fD(ao zadgZqh26U5!gZ+gVIyLr5%0>gGad`bo^ZSN$*>!yx6S5Df#*_D4!90h!` z&(GO*XYHoEY_7ypi2sE9&0v1EwqIN1sB>j|iB&WYuu?|v63wUnL90p?9}Bc!gRKNm zHA8(tEbL#BVy%T;-=Yil%Gu*0KM}mi5749gk=-hj!hbfXUlp$!J3|dMEhigEtE#Ob z;ZkeTn*b>ZPpHPVZ9O?B9^hMw@b{Em_3AATgxdYd1t1oG#V8~vrS`qk0Cj@E@+CJ7 z&xZ}Te^CFR@S>)EWW^9?xAZ0#%$xEg`h_H-}?aCv72+y=@7_F{p3Z+V)*VeGj-{={1k;e3yY5G6rv8>Zhh z4>aqYk|rVlx|7~^@Ml(qIbcUlPd=>N9l$AT$cA(AGYQLbm@3p)dOeZi`0t+gp^3Bp z-&=PQsxO`w*)B+>^GW|?vRznE2FmmLOTyIZo409LDv|JFMd`hD31Q{T_l0V@1GDU> zK!hhVUh%mSrf1GH5FB`wroVOsvjy2l%;b*I;GX7V;d)GfS@ld5vn%O_|2NsFcEeavQD+D-CASqNLMP-PH8K;t<6bQ}5 zqGu)nyi^4ucUAI%4}?tWzgdLXEg8S_W~P2gj&}MEL6$sqV|+%_QhJjoLhpa6iSrW0 zlK;bkQ)MM+J==zp@`YSAp29`P+2f~^D=wgD+6cajA1(zps zd_Bk$?usGJ`*N!xf@@6^plUlYW7z`l6Ar;l1x2P36;Orr@h6*fo@iUNLy9(Z0odoU zItEr-Sp&`T)SB8^q2OdDF@dT$jX6in4a^A#BMb~n9;K2kA{+FoxY_6kQWE1N&yB`` z?1c#AXIX>iJlGQT2M-6QWWP_ENg2RHMK2d&pFf_gy87Gw`?kWy`Q?GOP}b*?4ug6u zZe8A1R_xr%_NIEZ0FEKq1lG>NV04CncECR$)xJ`}B{pqp2gPb;=0*W()B}ZiJB_zn zzPcM1kGVpjZaNgn(=w+>P~Rox1^b>F3VK`$dw{W=L)#YO{p*uER}@6EQA!$!+Qkf&%47^`ov zW+6L9rqT?yZ7Y!Pe+$Xk_D?pDf>$1+>ohLH^uI;qu-}j+`^Oyl+SODN4kwt5=Sm20 z6|QMF6uPV}&vWj+87bdZEHHF-qNOFrpFYi~5B zBKLdZK5$!G##^xj+yt7owRJrXOCDB5NNbA7(kOGfDoXy83YFA{9S|X|wFrP4;NA*@ zEtIF_-sA4?yMeYc1RZHwTmsY+t~s=+V(t9!M!lV!T37X=+-PxS7+Ql~T!6huf>e{T z-`_mieCq&DPsOiOSc2E7Jnyt@ZIWu8AbPeX8k|5KD_M;TA))kHz7kd03Kf~^rW%>^ z)XvrfQ{KY7pAzF%d3o=$6B)YMmiIZQVowi*sHwF;gB-(NJ@zE%gVg5y)2F|~fbhR< z{rHG;y1M^P537ahzQKPbC6TGJPO^2q_xjty9miyc+9l?-^_cwl-P~m71G6@K#Sqt; zl8Q>-;Cquv_OZsy@ygENI5=ddSvcbAIoS9$P#1IzJW{oh|q0MUCTDuAlAJ;~V{3_vkp?X_CI3+*=M)))F4isSbfH)X3~$nKk< z3_xz1IV0e#F||k*U16BV@xc42nVBHSuUjw`yCT&DQ{b61=s5f&z9!_Sq$cebIqIJ! zC2vk%o+4jH<6^sa(9sEleBQpon$)gProc)xW>Sh8i9jYfHvaf@T(`IE;d|r|iRXG$c~^9ks7K@k;3&a>XLw8MGmj&OOq7eu-b}1(=k+7OjJ+- zdnM;;-v}jrv5qOa$8Lw(!uoA;6#D2l2(D1Yq`fN5zUQ32b!0W)wh9F41@%p-wKpp5 z)R^5>cOLBJaMGTOdX-%X(*-`m*}0pSP!JPtbYS&e^0L|bI!SFvb&2coOlf!U0490O!il;V?n$8pBBOe-yTpumdJY-{TuQHm$765ia zVTWGLQ~scnvRQ72JY68PorQZb}i;F%STzX-X(*T;jZ$(G$-73D0KtFK_Rte@&eS#bmYaL{7J}o)-e&>4Q1s^z3a}3G#IPutK}bR{YEuBV%gmgkR!=m4z-i)7pI(^Vg=! z-g~b=)+3^*_JUu=9Z_WtfcLVz|0Lb{XKb)_gBS%aoB5hMZwDDEX_b8XonmNU2nDML zd2*cm*%##k_F#%#k_f^#-t+yrriu#}9BMY4>trSE>wD%NyEHB5TpCXs5HZgwiXJuI zc)Q8zcT7u5mi*An?`vy{t+H=F%xoTP%JzV%zSw4^CViJW(xeM2J$lDnO$6q0aJF&& zx9o)_j$S(retaj&UTESVt#94kd6mwsELQmFCwdg0M=5}32XGXG6n)8>6N!D~TmS0H zK%B(%qU7>6R7H$un6>N^N0p5_B>@m}x;)3j+op8E;}FKGUyeGN0D=^FU=UnVA;AlM z8R9cjG7`J(O9pI)6_*6~m*Co-YL^VXDy5T%qg;N5A1VRg&xc=ur0=9h5#dT_66CteheFOQ@*$|?+lI{c>SfN2;^ei={#jZLmd5hzT zC`~s2P&&=gOlP)NW}#73=Lbk(ZJe@5U@8n(x)b7`eN9gY<(_u$p3p5b_xRLxRxPX0 zWeMt5Tr6hp8NbS%QsF>_?0CvteU&>6@fmrTP$Y@C|5+Oq>grG6fP(RnCX}IupJXXN zFSVRFk{O#FE^5INU1`9DQwMf4P?b!LiR>;bQ{4z+ew(42z_Q`iK9*8EpXHV{j=$Kp zucrC8aJHU;=%EnDtep;#+RmPIth4Rq)Ml%7*+Fucx%Pmbl4_=i752;*_OnI3lN`BP z3C8*j_0uk{FX>+HAY++(IxD>+p95*^G2euR(&o#0HzwSpT6|p9)MMr`l;6u^G^dpc z7(gCgA-f;rJW=3INKnUwzhu2@FIDwl3c8nF9+i@(DPc1T>A)NtNZ`RlS*7_IJ&b&M z$-$!d(LjM}X|T@`ZJ|6u_)1x4-MhV-jQ)oTF`7ezaA~hpt-NN4=Ja zQJ!!tNG%c-Wk-rM@<43zoh^Wcf|_a$;1juo7tSf$cy17 zMJ$?-fvEqfih!+m2Gxr;#h_nw-SehC*|}8Jjk7?L+_TU@cYSJ1*A{Z$kA06PcJfwl6*nhQpJ8s>n#R9NW1?x} zuXD%!Wj?s&u^O zY$h#4)fbWE=AMrs6Kc42#b01)c4%SqPX@b2Bm@RFC;H$IMOnKLpNw{p+CPa31he}_Gb%-lsHTaLU8fFS!ZOzpSQ|MQe1jNL%+W!$U3or7AAwk~z5@3x2WFZ`Vk zN`p;!3?#MWit&mwx1;3D~)y{U1ysnaqJhWjh;NPz`b{JY@LKZa5tWfPGgZa z$%w*&CD}Y_)$OwdAKboBmO!29h)sS~i zn?nmbd-nD!xASP)A5_mIRug4)0u8$UiFQXz@{3c_Wo%7CVoggWOZXET(jL>+*SFh| z*_O7!o_e4gURi!!*o{2E=4<$00%I1;VnR|p($3)gc%0R=5CMS*+7%CQl&h$yP^;o{ zsbr9*0N_z>zk-ktdeca`&T%^n)NI<+*7CHBfE7RF$=2lZr#W!JLiFcx5v0NaJp(C9 z-Ck$m+Ja8Oc0y{N#ZP?)TBkaiNAFK6?q zsX!M`1=4r5UVDybG7@(CXD<7ab@BG7@7WXueuM@Qut%$5VeO@2clz!egU2-B;y|TK zBNsVlRk^rer>K>Z+J~X_Kcx->aR1WtU~=>Pz*5)r7>ZPwghfQa*(3A{RsITZ@TA4| zlTGq{hG)EGVAh{ZS zR%ZJ$i_7Z`(`_cyINOaBzhX4Vg>g&$_LVR*7RMM%Z~F@gsQMW(DbB53e2pWlT^_!S zz7Hb`JTYgz#RG_+@Ckj`j8kF2BY+Wn*51}dQ)}Fg%MDUXCfP$7XDXLR-(C6m_@+yi0o}TJ!yZS^E!(N zy>lmv>_pt?tr7<^#(P$p^AA>-*jkz*ft0NpqnM~XPJdJ79`Ha&ljJm9=_QPD_J`}Ws|jj)6F?-3%V}L($p*mA6Ph4h`@(a zxa(Yazw6G9{~6ksY+%ZZ0m0p1>vpu_3{uVz} zJj&szd0UqTs=4qHY4;z73E4FK^-tH;hwrE7Q6{H%RGPECx#K&eblE7^hY)EwsMCS1 z|LLN@kqogi8UDGS0E z$(3Ahir9j^&6LX*uUqK_p{A?%>9((I;$&mG7W~DXScw==IIHPDz6XVNY3esTsX-2_ zzihjNIe()*epgiUjFH3>E=5gf_tAOaPjAq*Im_w|0B+{5?N9cb4>_qcUm;Lj!`!K3 zGf3w(zajI3hSUf;aNyCD@TxCm0afMN%Ayqm zzb@TI3JAX8Et?u#>`*0NVv?Hc;E+~6?0;<1Fsqgs5W6MoL|PblgxrM$?Ekz!oz9C) zk4S5|f)~W<_QRPJ&Zj3W)@+8md3!B%A`!{zTSoL`m8vH=vX<=KDQ1I9~Ha%wznuly?no9&vZ4mE8cGhi|> zvYBWTjPY0h)o4P3(vg|3L=-$#_jg{go{dvOhL)Nhe0!(78(#y@L!|-&w+Z|w{Xk~} z@zP`Ow*9B0_vQ`ESl={OR8HF0P2e{l2tH$Zsp8t(=fG$ws{`Y&#zGyCrHZ_4v2`sq zguMH+`}l2E(RN9vxx2w-bxyk%n;%wQoo( zKn3^et$$38FGZESC0?SH?vx&&e?E(BIk#>W6g}1!|beCN@4`uRIFebaYG_cuby$|gCy=}ol>j+(tiJ38|A_wqG{o*6Y>c~cL~ zJKhCC9Z8-aQiQClv?J@hOid#e!XxJg&&D<=M3iv~Lf9jmXMT!D%01X1 zp~|#z*Nr;UTuMfrA96DEyk3#^aeno*9I@P=>72Y&Y;F8yHF{OAcFD3^-d@L)L@d&T zynSK!nx8$)C$Cxuqs$+CZDk1V=qiTmR^eyFJV)LnkpOxa9g;s`l{!mAOD?>_!-X?f z{Ttj@wd>Y$%+ATle3ecVk~jj=z{R8*bWqV=7awjG+A1A z4Y>`OWtRWCl#k+Cm`y40I?k;Fj@t_#XSj6Q)3P1IYvx&D16aTLYCy|PL>{p~gfC`#f~`&W3hZF!uGZwblUw+wAQ{ znE#L{N+7D#`U2fp{Jgz3jN6hvBhk9AQS^%b+oz}y{qRsMa?|=9y5*|oW&@Jn$#?*0u)Z@pvKLUkp+!g&Km5{XrB2a@HV)`_VORIL97B zc*8Xke}nZf69bv&us@m_5e@s-H#)8r*F})8wW0J;`8)X9^POex1)5^~`c^1s@Bzy&v?xh7)3Sy-Bg zpaI+j?p~OGt^CHVDoIET4XV?MAzQy-l!DE`m7ksG=s<)+oGp&qNHackTGABkCSba4(~kd zTB^=#yp-vZ*LnQrDk?($)wx^oWV>@e3POeRObyU8c5`;twp#Q2OTBsAOV9WShq^+8 zZc4Q{C`pTq1B(=1XaDQVwNSwWuXy!ZqZrwOO^{m`Iyew{5P}P?kVUCA-}xjItuncwyy*&5 zz54d8P{Q45X?QBD$$Hhush16&xnD|_;~B?QQ{QX?=zK+v?)05oQt)5HIZaMsd1G_E zYjgknqOD>{P}fPlB$jxdp<(3|+r+ysBx$(kBRlwurLS?%oHv6#b0}K>46kJkqf3RQ z5OBE4ckf`LYY=mB_gO$tK)X07pW0@MG-P<$$~@=>+Kz7uFNf!d2XBO>t-Q-~0ku$K zC-}N(uAY&D3swJzNXLZF-(zT6GG9g zn;LV}G!&SKAznZm5T;wIz$#&K0I{D8Eq?`~*<>Ww8dysEDrN6&D^mapCaSq{L=WEcB86mNL4{iIBR@tC&~JUg@0$-*wuFENT{_Q_rHtW+URJzoYJd7& zUHjwO#*~)lWWiqrq}4gH_wVz;eYC3^9mD$_nAx%o2d&oh8RD1WDJsw za$`W(8D!RVhd;2|EA#*U;#T3%;=-FR{kWSi)86nqY#=vB(XJN+M5NXEGJO=rVjv2S zTcv_Z7RfAjp?_xUrLt9xNgsf7wD3qNH6?h}0qW#e9I-b}M`Ti35_{rI>c5RE!@12J zR4=*gg_c*yZiFIsVm_kG>Z(#wLAiULQNbG{#A+cO>B{fSZvdKm6fp zI>~GT41zT1D@8r&assRCtC^m7r5}zNfAj5}g#9%?>G3Z(T4#i+jnCv#d9olEQZ8I+ zUu7IX%S#9|q<#0OL0M0zuzT$4GP>m>HNtOS8>Z09knah}Z-S-n2^<`Q$)ve|^q>WJ z>V2HCd!x?g4))u%k!${MS0kZsB^T)vl_tpFRVI%-;f2zI{E9*pX*O}2u^#Zkg)&^0 z2?YhCF{cnGj%<;YbRSLRPk-EY3a)mF7^W7Npl1EobQ`&VuKzISCg3$Xvs;bK@?|-f(r2w=)O>n-N|irOrw%q`>f# zs^)pa?_U?>ZW(hPN$-{$+bGR*&4eA!5vdaXNYLsGa=sXEBAV^s#9ERQ>ur)1KZNzM z1pV6=U{7JI)5u#G-||;-%7Z}5@+9B-+CWMSda8fm(;ueE1;&Y89KN3uZJ2K>>F(A& zUj*asU-kg@Mq@?GRj)OE{eXcrbFxi;+(2x_FKB)Axc~D&wihzq2PU ze4-9`uLw&fZX0L%!GZL=r;$~oG>ZZ{qyR+gnrBX4OmKVQtdV_S+Qe0M{4~0hyQz`j z;mabf{8_vSudyu6zinlnwt}aNiWBXEo|P*EaL6eAM{-I~{~o6{ahM?HT%VopiiwD0G;jmFao)Ya!W^(?oIN?jx+EHx?$8LU-f zg%o2MFx%J01(w`U+|VQlpRfebdTAe0x0VgOb#MtKN3jIG!?hNYw%nO3czN9SWVj4? z{#W2t@UXhSitG&K!*WCH3DJ%0nvB|QT73Wjf=Wz+AeH8O$g;qF{_2oMeTQkxrF!Cd zW&eH2*+EPdo)kz{TKerkWezbP3d_BM!HU2)K~P;fU77KV3VFt4Uz zTGKE&uXNS`lSck(xdcv{@Yim#6sY$4ij-Fzl8`gg2S(OFB}4xbArA*Kk62ho?UV+^ zP;XE1RK=!-lZI%~pX`EEJ?shbGXGTAUPtv`ZZ6ZO@F>3UBjHb4EJYBG0nXgBn)(h? zQc?J-w{B=U8ITh`qaf`YS>tFq$8@_sJlj)?6*4wgJodg~N@Gq<+Y$DkKs%%U+!;~8~YMawyKRID}Yb4A#{!zXQ%-vzO_^p^;KnQyggA?EhekfY2Lg5kN=@P~%6-^9rN*^u$72%AehBFe8MWKiqv-= z%5xvL%a#*A&3!`=cuwJXwiy(ZlW6q~CUDS6gEw^Ur3MZ^DmfY6pw$$aIJp*ca(UT# zx%BYbj6fl;_(a$>o`C^xLJFHmO%jM0MdCCFq0d>EU>2VAuiO?NvciG}mZi9!Xwve= zRliR|CHB=7Uy|jt8nD=*?2=1^r?u~hA+;2 zs~RRq;mrQ^4AH8t@PBAJ>#wN4uZs^YB??G~(%s!5DBU0p(jYB4bT>$MrxF4~cb9Yz z-97XS%`>0xTF)OaYt0Yud(XM&?ETuPA2yos;kvX3niC!Q;I`EgZr#{4WS&WubSRHJ z84%VONl_{@nNf)+!Fo)@(?o1`Ie>J$uxQs%0>62PGwHre4iVQ0 zb0>V+Z%VOJ|Dw3!uHHpy0->N5(ZYWPBJe~D59)2HGT+~SER0!|j#;bVZNN{)fd1Y3 z-}0tfrE`9)C-+e;CnvL?L(9!F`={dsJsh;>IFlN6nRjHbz9-agOH%vDF@NK%6yx<) zPC@yjGEH)RcAf8Qn3HUE!K@_tHm!gl(8Y1e`!L2!*K(F>G+DF-Qjod%UZf(rDN6vb~rsUVV*46&6P48X0cp--jcZJh&F z0MwmsYtPhdUvyPjNup)>jPl7bQXy9?dLb#HJsEUF`194Zru`ubcr=U&i8l7>KO;QX z`z^J)2wwJ+dYUi;D>|!@(z02UsIjzJAfZqjU1Wz8SArU zZan;;)-W)gj)rd0o*Mv?2nqW1Ni9=km|`u2ZAEB*{C1+??Y#&S*)yqed7%X0Gtk%C zdYH~1usjVG^L+q~&-h;@<^4SUCN#T9?$pg0L0hFvQM*a~0tiIU3 zbCJuxL%>gh5W%hYrbXg{k)QjgGB88Z|Pz0Bk@<)H!e2~rMKz)hJ_W(88tv0ExG#jqq3+-Zyr1xJ+O8R=yG!y6& zc&?|DYbxyU?PI!K2a=MY4~3xB*lO7iZQ9K62r7jcG4nl{P(Dc}>K_A1zX<*nqEgAm z*aQfuV)>I;TX(CjsqUy3_HC(Yk4erFt8HuAN>wRm5iyh50Z{^W_Xi%+Gq_&v2j=y3 zRvN#6AGY0_COHrt7??8v(Ed+kz`si3sllEZ4n&YratET(6md<-Bk|%e{sjKov34Yi z!L#c)@qA2NW!hPcH%Buz^&4hjns4@9b}nbn=ucyAI$f>5QUGlViUc+ zz@Z|42O?YQm6IF|Gz zwk(6WoqzrJUhb5Xq>UE~z-2%Mp9_H|ZxKP!!XoLtT7Ma{?=eD(Y{~e~=!zp(Kkmhp zTH0qa#ac(k4(^Elna@0!uw$o;-Ln0xy98dK@+h21b{S2C>Uchumur+x-7FAN3A&%J zYuf;U7%k2SYt)6_#0#i-iW6E<6sUT*3`)%hz_7+*t<^JfSj*?3e;2HOGke2zM&1u3H@M;DojT`f8KhH_)}E%oOWnN! z4K9HnE1Jr*m_tELNlz*&?C3OkcmbUsKN^s>+9D#ZyIsA_nFvZQW^ja#bc@P`yO&9V zk66KXpb``#Z#h@)vBvkTJANJbMQt{?GH)RTiz7Bu z5u1g;nG@qM&K~KPcjiIe0SVoY#3^Ag<{C2R^E|OV0$zak#fwVY^Wy`rv{CgVDD`ce z+>YszQY1XS%4iHsU}YeSk5?_CU~HeM#z0WSs88qgE*7j8n5)zP9`BGR?E_iE+(9cc zDQZ>Y@TC$-#IzyGeVEu7m7>xS1yi2R|lRmdiqUv6xDk(LR|?cEliOZ8}HX3|}8WPujKITWDu z1AtB!HmXHfA~=EkzPnMBea!lXlO85S+8qZtVlJ{T9zE=jq3Y4wA|9sr?Qp7_0g~PQ z=st{OBQ?c4SuBGl5sb>4=riuImGP9A;q+NW>0z=7g{GGjbXfmTY9C;>89GCECfkX0 zXeE{WB1Q7Wf<)qtz-5@DqIZbm*QH|AV65CfIkLg;d8C~mB;V|Xvio6NJ~}nRJglTQ z)ytH@K;j^!7zAqnz1eXzb|N(v@)sIxeTr6so zwjdha^pVuwhc*9sUT4EaMdY&h5gu5@z&c>MT=kXiw=;ZN7aV{$oj3x(`lSC}N8WeW zwpzVzE?d~^DrR>GgdmF)j0AyGSxfl@I+RGtPwj$KZe8V>GtU(eXW}Sc3cw^d# zxHPe*jdgkS_cL5>tS!&x+~!OB?zL{G;Oc0+pBIcYWmG(!ONh3U>!#GqAtkBRYlLp? zQ&bU0z;7ne`=w8iTBf)%xzy8$y7LU+eSLa3?TQF&pidl>Attt6q-S1YiWGaYwB}PR|Q!->d07262#0{)PGyO38 ztoS}ZMve^C+<^PDncr3hJs~Jmz80Z+yu1y?*Z^VHSQw*ob3HiOg}N(QnwF~xV%5-M zE7JlE!o9PXXzSHf)B9E&-`w38DHOGS`X)~r6NyLGtmGH1l4*ii#nkXyC18yp`~W`DJ{I6(xNed5L1E@(*tRq}#2Tt8ZQtTHjG_eAcVsLI5{)XeI%YaF=raXV~R2 zl9jOmXrX1EnO@`Zm~TDG|C?t;IN7~ZV-E}HdAnQF3C+B_H`4f$f$KY(<6t5|nq|98 zku_CWX&dJ2H=~4Uo;U6F-BNQXJ?q1{tEEgb0V3y7@%uOc7@cscj;aLvTmPhy{`4le zWO;q9TIoA-iPn(&gFKJZii_hvHQ-_*gVT+>LH-|9L3O6ze{^uj59om7U}FJ7Sicq8n3fXL zhC9}oKm0Jl1DGL#N9dW&z~D`D_Qb1zEd+9x#ILbNvZU#C7=1db&zZ%)^(D|-q+NIe zr0BcRS3Fbdku?LaQXMIM-ynv2PsCHG!lY|m-xm4J{8-$T#KF3J0|`c3J*=f=Y~_m{ zj=slqut?+gOx!Y$M;8ycQ}fwsnF-W>@6f?6@oq0`1Z9lBkxYV`vkOtKUAR*l>%EM_ zI8|$0Ze|i(2Fif2&YcCFXuWiGjOhHDq?tlq{pXwj35@9$SozR)@^My(V|x1_gu1mUZD z$iF+TFeD!Fj$!`AV*YdFM62`}hkx5HOC@h%nE|Pn76s5evCq%6FB4Jc_xA@zQ&HV` z-fRzmk(iCAS;y8D6i|~bw?uSQXT%c&8;^E8r8xW|VDArrzEbUl1?`zsMQvI!@5Qo|Q*Dizb$pBUBEGOQQ(mrD8c?U8L^6 zUUBV30|Pu`Nq5sP(r#mT%ycNY;;dR4^tWeN&%rZ8k%x&dR*#`QT&1Pc)}M3-A7Z&Hm@ER$c;Kp=2tHxJdWA+=rDj2qiPiPzKhMWH zTmR(3C1f>#Qat2v27D)QE0hq+q>Ms2`uh&d?;N&DFLsGO z3$}#8_%4n8Rc|@pd>xSao9kQK#@zBHc#Bu5kpunmkMZ*;=tY-8{@&+Af5XMPj=zAm zj#ZYoKfoPtp6xxAgMjMJ6tSv7imA~Yb5Wl(?$uQ8w2LaT9l(r6gGT&MxWU*2&l6F< zYyMgphhiOe17o(*&7v#upM)u@`vovHkZoJH4ZG0X4<1}6G92()8>PZVv0^> zW6d7G#%Yy*loL@7>~(+t1{XP{mZZqAoD-;eDtB+`e$CDupgg$lyWT|gk6dn`eMc9G zyim1oxw_QSG^Z0mQdGAV0Jltl9{I_cq^{OI&f1i5jp~pOJ$C5cp8kjul3lOCf=_7+Yk~mx}6ad|T537+NzdjeO zt$(?4eNF}#D|$~>d@Jfund6Lw3o_2ZoqUG-q+wDYX(>>2rgdzccVdDCmQ8+o z>pkB5EhxuN0sJW-K03C=BacijFSch>)Sjc&`@m}C42L9?Z~1R@83VCo7&+f_x6(QF zHd#HO+a#nIUdJH8C+|SVKO5;Ntbp3TTNA*XQkxSx?7$2~Gh;&m|7Ycg@H z81wSBl9&=1wy0}`r903Ag-D`F+-=MNzGzHa{nz#m6~&+9O1t#^IO(QFJ1={dN)OKP zLr8}~Up$|CnO^tC`SU&c=wsb>}>!W*_9eySjo3YQwNsrh{9V&L~YL z7Uq7fr7zQr%b_Q;Av}yW>oR{a#Ex}W!o5yG0O_mW(X~XBFoQf?r6*b1lUe)g{6~SvW0EAtyS7940i|amW1b8VvaByjZC+W&m1yK? z;W##wK8z`g3WUD61-f@OKMhd?T_|fhyt#;qx9i)+LcO7zb1EEbucc!V zm{>vlAx+L*z-K+DJ+a|_!dmL=n8yXd|0dQx?Ei-O9Mwu-#?<}N^P)yNY7P1?dpW)f z#}xVTO%mOH`<5;TL6ZYZl&44?Gp`u)9cF=39B$E{Z1B<)e}=y(ChVnTr}drM8(NC$ zNu+a8sAk$H(ff-a`iWn&={Uyj&ip!_hF@<#pn_1&;e(UVUioY~TBn?}?rJ2kt6rg- z>0uC0`6NjKnlbd{`4Ri#^!$WhH9CyEn-Gr#Hnn7YaPF#K_eJ+ZmTH_c@NRVa3e`ls zY|lOUp0#O}>cz)h(2-Y}4-~p=QfHv>JlY^ftpIc_oc;FxdGJYHFY|1MiipzPY}+9( zhZGMV<6WLJ=ILLDnkh#C-Rg1bF_h+O9Y&!HRQumc;JK2LaA3*a`WDFvs3N-Dyq#X; z0p@r_D|~F<0oc55Y`nhhMHpN2>9|xuh#%p{!?^hS3eOhi{74LO_8bCwd&hV@^`KGm zj1nDwpIUfhaVt63^52PEAGL}WFX{b0gJAE^0QV57v~)_6bf^*Go}|4?>hv|0U;K=;`Bn%zph&ioUv#A+MJwTnQj}Hx{eN+x_|3e zjMyNPg=*$Jb+9SI@j@&A0%?Gh(#dq!6oeMOo?;C5li|bzc*;ht*d9VarS$Xx)HE^G zyjUsZf*0_YV8?Ba*srVjt5w+F9JZHvtVXE=zwDWB;c9=aZ&_3^THy*AMgkJCBwklD zBXoEmc>A#<&Ie~}7v%`&0?yhXqIBq;@Xi&=P9RZWKj1poUB{+O|SE&TuC~4SP z)z=^e>$!eZzyXoY>tYNCh{|myF2WR@7W{U?{qT>|;V#r7$`=Wf`3T@e!6RG^d~=Q= z(Z&a+Q&tG4Dk0kkd2J0yJR0p-ckN6_7sgp%`W2#|&-0R;*#$z+pIUgp1#vx9(?cO5 z?~zH);67=otOEI>H9l#j0QVH-@749VODt1pt?_8JvNo|yody+CGRev2Y>SJB%VwI7XHM=U-aSrzdr+KDc1Y(Ji5c)Mg| z;~;8H^0cbsLx!JJWT6QQO#CRaFXhBHxtyN;emRqI#LlKYqhU)}&Ovu`{_LA#FpK zGT(B3L+`?jX7^)ZHRK|Sg>~v3mqRn1p$lO{MNg`0Pyh2fOM|})tTWt0GK1kNWWR98 zjCYx8mqckLe2Z_{X6cN;ui9Fs%NF}|pkJ93n*aN5W9>ln=RjEd8cj(SYoKRdWM0Gb z{#%5zg~6Fg#1K5jO{}ZG)smf2Jm7Kkv#RB!(eL?&dS|GhqTBMJQU@EtI+(=cNeyKR zZm$O9i#YBSTkKpo@_$Yr|6PY>)0#zV!YRmD@0d%}DOJ9&=Urv8C6xFJd}T;ZVNE|S zcH{&?J5C3H${L)H5n%T4z^?V563*7*XLykQ z3TF>kK?frEj|{oS?>Beb9Mc{U$0)zEKQX64K!;1|$G+w$Y%%Uk6XU6{Ax!ng>A_;R z29hG3j6a*qKGi?ch3LHn!5DmcRW*Midtvlaaap$z)>WTPPRf!~PnJiN5?34IOqK)N z6j{Ct(C1908@#76q%^v!q&NOM>_5rDUUt{XEuKO)Cygq1ukG>o@-J#9(4idoE zzhxJf!8<}Lt%hF|$~;%}WoT!uCE8oCakFtHj3I46Z;xJ#u-FzCl73dZ>kRo>`61fu z9cgLl(pq>*lmAA5InN40toY;dBuRwNhA)iRP_ex;R8@MpiZS@YDSYA*h9Cc3^szZB zwp!XKC@X>fv;xPm^S<=42gh&I4_cqM>@k8`?tew^zkNriyZ0_$+>g9>AFKEE zd5#dExUKRTao;LTvuQ>s{pr$em0*S4j>=kDQ#J;l!;7X()vlZxA$!;if8A}`@hc1D zQif=&n{g6zF#JQ)wZr||@Lg+cbc5fuobizBs#`7IC}Xi!j*Qr;LJ2L!gzOgK>is*` zu=emLnV#hj2BAVg6iFH*eqF@&mJeG#6}H&r%!g=qjdO8-#@U!1-B`(ktLuJGbOtG* zW(X+An=Gbudq0;>4#Uq=<-TT7-s1PP?}*@FznOIQBrzo`bLt#K`+$aSX#Lx%>dq;+ z_8b9TUc7G9)Ve=QJf@+5C|9YbIvrn))P|laR6y zEUCucV~Q-guQR9p7x$m#}0o$w@jz&6TVdL z^q?Iq={{YC%b5O{w2$D-=8tkJvLY-CduN~hK4?&mC89wC<3+89QD>dAi$L46oO_SZ zO)jL>o-VcB9`jlq0bV#tU&L=cHbS1RL*P8sHG11_(G{Vfg-m!6 zY2nYGNl8Wx8y>D$Fn&Wrg>(Qg&Ccc&*I!tZYbKwKa4ja}v(T&7c0C3E@iHqbL9+U2 z{#+tUf?;)vC4Bbc4loBTBm7dy6SL13(qw=~5(k{&NEk-X4&13eIWoW}smjJRga_VG zokWUW^BGJw=zo$Lh~q2NF}5scp4MZ{E$#7Gr|THfey#jSuygrCL9Y;&k`}S^z7oi) zvL7Ew!PZaC`kU(4@S#bt2Js(bp_AtWP-ags9;e#)6Zgeb=)CFm?)e!p>?C6|;G$P; zlob-RqCVO5y-7`^)=7$hJ*rVtkIe-iv)svM!*B~aqq9Yg#TI=Y{A`gEJ!9|_s4GdA z%g2I%Z>w>PGrA;x-ah^DLa@sdDjwmC19^b#1inecbf79{>qL@6&uHY4AKwyM+V zatrTS%-}U)%KWprK%Nfmd-!CklPqxqM+V&h*IN9D7kn-lBMYn;S1pPZV6Hk8X4iEo zV2u>-7abZz&0`_pU3@^t{L&JS1R41BVdKE;Q{^_CJd@ijI$kTt?4E@){200Ba9k%K zusvWxc{PGP*K~t$s#fb-I@S0nun=u0`gp6+=#)S-!{a1ZX=45X4-XYU?fW; zV}zUEQ7)0V0$1So|4-_*uEHrWcXe0%8-QM1AV{8&TF#;<;zeQ#VLE}-VuY94_~%>zlwxsp^#|E%!0D-GT=RFb zAD2dPM)Nc|AJ4vie0P!ip*d34SvhOJL05JwKo5@l1wpQ*%(`V^H8F;LO^@ z%bwNVpJ^TX+XbHU?Jy-bZW+-znTAFJJE}xHYTyL+m1x_9}O$W zP&iGRbImN}{Y5969DA|zcv^B^1TWYcoCchFtU8C2l9A1YiILy8?%l7|6c^X5o_nAB ziaw6T{t}WDl-&AEEDF!th75_n)FPb2F}_Xq?;cwweJ464%d_44Ltu>+-DbgPPZ^p+ z`{frnR0N?1oysKLY*p@~H`_J1d3Xs@!Em5RInm#A9t8yE|y$vHgZ(rfs?Z2WM`- zmm2!#z41{x33u+LTCz4hV^SXdK*!`xDlhiVn8b~f3S^&Gwc%;7cPEmBa9tW$Ng$Ct zYk0++U?cVIBhE7!Gm3(*>oh-;Q)~Bh^-o)soJxFhbq1=CbK-X!DEZIiun-O*l{Kgf4hf_D314rCN5e^` zufx_Xj&PY%dBDg#{1%oU6N=E7&Cr6|8rp;)g6%{0?Ziwn10MK~sSC+Q5%dm6L#kWX z)Dta&jCI3>6AXq0*1A7kkG$;sopf|{KZ)H4`8G)^U$}fMs3vq3k!{l!2^sjko3Sid z|9jy#G)xwH7L}1;-hypv)*w5Fg=0?H7K2i^AnFhSbk}A!3;oT{%bPwlFhI-CuOODg z7hFw%9XBW$^`?Rdc7jF`ZQFs|pS{b@>i96i3<#w^L8;62z0leI;oN`9P92ec-WxsW zl4SaU-c-qx)`5@s2YOzbV+!Cb&DcG1627Qz!d>E(0Jd*NOG;ZSE|H}u32tGB>yYxJ z;ZT6goSan2^)oIb2(PV&`Z|oNM}Q1P4M=TOdkGx*D00zKJN-a9c<-*u0Ai|Yb1G2Ls66hCwRNW^e#yYmSj3R|5! zZO+n9Pjr7wzPsj{aWYP|LyhKQiJ#~Zv(+!Q{Q{F;1TV36LXB*iU~*#}N||S|h+EVX zFAT~h>eH^lCgCQBZ4NUX&CNgDBF07X{9n9ayGbg?PuZ6-h#&o*b|{;I<;a>3?RWx^ ze-0Wg@G(wWOkXZ~IyrAvV(acO-`D74 zrI)p&_sbb3@)BgNLlX`i>uoCj?-qNB^~vl9H@}1nF1CDo7x(Alo0H7eei7(%6`m#;Ch2R|-j~dh_v*(>yQW7!h0&shi+>aS{mSH^Q4@ zi*v^T8BbZltro9v6LXf5@|8uP&)4>f2)MEDnHDxHGSz8?ImgLvTPMz1eH#o1B24)e z@qkPIntJ98yubYn|676d`_gKNP_-|DvB&;DhdAf~XG02rvz`W=Pa$|e*x5vK`wc_w zwzr7Slr3!rlvI#>$_$Dm&h;8-0W)T1aEg}M7>0yMZlvWWy=^ZFQ44fMF0)-(yWgQTeJinWfjm^WXb|2upwsO-(R~c1|61# zuk|O#9lb|@aI@97f6Tykn)ArJGk2ZS!e&ZKtFJC?H_CbhwKURst_YWGt$*t7&>~G) zkjKMxLi3QY!*z86?S7vRzKT1iik!c+lZ+}#`(Sr|ui|9q*ieakl{{kRa|I=z4iJ}~Kraj54e@}_P$8j?UcL(ic6lO5akR33sgr)|ahrdN> zggUfR>~k?!t-M5AmB{-Dh&JJT{J94ZcFP!JF>4Kz0N%Nj+~-y$ufkEPKhg7Z##Q0o zHs?*kSSYQ>RR;hR?P9qLhv@R-fW%+3dBEJ)sG!%$4NLAh$r3{EEYA$)YGmtpou1u? zR#t>#U$r$Hmp_$9epUn>|JkS3yyDz_sb4k>hNPDi)u#I|<+8elx!r9V#LdiXf%u#Y zdmk7PHe%W8o2fW_pia>l33_?{~w0MfT?0rQ?Z?}u%We3Ole!RQG>3* zSHm3j2;4&oESsKlZ@S&^&l;8?(LlRKfgzDA5$f^VU%zbhO&vG=JhDj1bJW-A*XDMU z?ar+|*5swX0E_TPd;|go!y(ZYc__FXOc_}p(i!=w)}hnr0FSC~-?Hl^sWmwm(H#MYZ!oP@lWkPBw2Tgp zL7!};4TDdtQxay^X>GIEbad9fPXfTKF88(M^F`cb#qe|oyw|7qFgW9^nb1h!JDvdi zLuq68*>Z*C0wJ{z!F0e9&u~mUcw!a9D$c?M1spbbd&*AV5HjF_;{RL}FJ?;yJ^ckJ z{~wi?j%Eq);i2^Q?u4Cwo%wp_Bn>C{VNm!Q?Va$4VWcyWzWxmxr;|LIE;)1>TBi!! zh)!zZqj2utLL5or>%E3{K!uClOsK4oJ3H|8 zyfMkh`K=MW%!F7Z^72qo6dPfi!T7u515}3 zuWJlGAW-^Y; z5{tuBd}LI_35UoKjmd1;|HN=Ot>ih{C^IBjfS~uQC|p)Imd@PXg6w#e=SgDSpLFs1 z1*0N3f=0sWqqh(C*`t!|z<(o01g9-x8Lg8v@QlH4iIr-toVz zw;SB!^gxO~9qDsqDNPUruSsDncx1xK%V|niG;ocyKKiMAzHd=lNC3ctN8%$1B;bq; za01T(Xlf!gi76EZpEWd~I0!rqqDd`sPbselamaWfj!L(1b8!_SfD_s{e)iBY0M@Lm ztYU+GO-#Cx&Y1WaJcA@81U^-oG(m)~xFn``rYyV}5%bB**CxPk+!)(72TSI~xWsm4 z-4w@TqKzykSgq2E!{T^)0zC`F`Q&2D&3`j78M;arbwl4eH%7~s)=u);B+ZdrHrDqR zC?d&+Q2W-8L;s%z;Kf_u=;QOx`g^YLzAo(FY}b2UdGHzK(t#g5B*hg+{3-#}g}?me z=aTwog<3zjMl7WJvL|a>h)f-n>+9K>!fh%^jAZ!lzsT(sk3pE*NmWy8jqjNq->05_ zZH`MvrX|B?*K)IdGPysgZ}P?HjJ73!6)-RRc4GyXD>%==fdQcb&r)Eer1R4w2yx2q zl0ST0IXws6jb1%7#7i_qA|YBTcL5qIj0C!_7@sIEVf7n)?(=w^Cil8W*-_$$xR}%I zHZVwLPmh|b;0n9K(Ox{(Ejn-d@1HlihD3|CZ2j-<#gnnfc~qVW8+h{#pQ|mGe29@_ zp<^gu|J_`F2yN0ze%w6)$r;?Z`dioKMKu**>?%-MH1At*u=AK32zRR{3;Ws5thtq| zJnGuuFi$g;&PErG&xv8_-ER*$A^ru&`LUx^Zbm{10RLHQZ(boRM)7CF z)1%G?#6a2&RCHHA31Y?TiU;NWkYWx-isF~;U z^Ndx=Bdr55gSqleX>vZ5&0j_^gov)h1WQsDceqD)k{hzdmE0U&*V%Mf#U4UKE%=#Y z{YHzc8sI{*jXz99e`hm8h7Se*{H-sot4;-d*UE%#;>UWU`AM0nIapbJ4GwE%>WTq8 z`8=|GY2ama?n+ars8Bc4t6J1XL~_MCV{tt5<_&FXc7BU#+&u_sytaXt4l5fvQ(D@; zZ3>&Mh~S;zOpg4F++4no7xOyCyl-K!b>Jj&YI zfm+S~ipeH(moZ>`3er{bRvalp&E_ zFwdux<)JlvG8K=i}Nrm}a~Kwtmuil~R*F_zK@z+T%vI%48T|?n$jn zogrF>=MS%3LImEGIrsGNlfN~j`yUOy(FhURa};fC2zwuBCr%6iEM*A6(W@mk(7lQM<%S94rZ{aNj?^eWdr|Jw?$%> zliDR`?!~A>)V@%=!s)z|e|sW3r*)V4s;&)S8`{IPOTy@TYa8n3s8R&DaN*|?s`(p^ zvZ>SB*L3DVZAQ!(7fY&z9mvhu-A@I60O33#s=}Z*Oxf;g?V6c+pKJ!>V`7%0Yz*$9 zGsO1R(a_xQPa?wnWpYsMQeuG)e3*mIEspj=~*EUy3FS# zw9~bv+9A@#nhUHBPEHbD@;2LMGB1Rn*VXb!RbJkC+eNENd)bUiDGW2#@eden3)pW# zf1Z|o{~Zh;{L>R(PUdS~9uLdxB)*p1t>|C zvquQ+l;VD?JatC^dOErv8VY<(aQ!656!~cM#Kgoq1B!3h!NmY&N3;l{8Is?fgp+nKDK@-8i~^uJ_4wQ)1ithe$KBj_(SY1-ktdIy^?Hy zU)QeN;Rmx0BXnjwJj`Ay9RLLP&}F9iTP|Vjze>=X!PRg5D`FYB?;L@H7PKOg)EaCb zvwOA^L%K2STXjAal&K#uIXCgodwdO+2Jz=~RJT;iWS)U(v`EY2 zHTYh`mjVyNmZfl96*DvObk`~~#(={mmGsfR&NV`i=~GRQ+=H?PWcZiPDqfd&FFq3h zEdKa+(c00$hHG5D)8PDEUE;AbqR5aW|E7hO7i=5{&jZEy0)Ja5z&S36U`PC^m$LU$ zZws6eK`Uc&eq!dd-8y7%J13p)z5}eSxaW#yEXCbjM%R4)E^58`VKlX0Jj*?c=#=)u zXQ}+sSV+{-%xZSf!7fp8`ok`k@v#A*KA$#Als@K6WH4Io%Zlld3)@AYs`Q{>TjfSK7rR)%@v5o1z@=lVJShVhm1 zRcF_RBCZu(r0{sN*^k*6&gOulH^^^p*B_e}>L)v4Ut1HaC4w+dvA>j^x#zkSv5mwHM!3O zX~M=PGEz<`B@UYl_H0tmYPLyjMtWH=ffFOX+WD#{HBfKi9Q*psyQ5~q&=yJAe&-7s zs$b-Rn7tIKL7O`^ws*aI0z;LwuwtH=;cQ7s!Sv+#{7*W^<6)FQ3(@z3lnZjCA~o~Z z{E07NQxr`@Kb=asxYhu(ob%OX(t6-w2ef)}6QGw;1y5tI9MjEekF#oiP9eA9&!!yM`>Qeb z+vS4m+1r!F6Rh`Q;!oqNHo_sT)tlt5@G;+Gv)KfqnJvO|&sIF&SIYrOTH`dySa_mISS@q?A!2{vuy#yGjotJP0@4wsC9fC;q(-9!Mtbp0-Iwl2 z$_^}R8Cf8^L_X^M<}=Q2gO1Ux*oqm&lmqcua`J_@>(?`cv$9Prw^sx&AP#7Od9*vg zn03-|gO1zE6xCE)=;7a-HQF1oH`ZMUvF?ax!e5TC+&HGhfD>3Z!c#+gg@NbzEOFD2 z<-RJ2J?4d>8R7Xde-T^9kIpEP@@c;kWo6^vDHV9v9AZIpwsxdXrVa93<_hW>NwqYL z!>h=E+(c#?BMYlC$rl=wO;7Ib?=ekaea+vrf`aIFU!Ax641Il*L%kF8Yjp@BQ z3p%>V8Z~S|d!ZJ4Nao7r8lYZwA}}6s7j%X3$rovgk~>>puQl0vhzt0MY9k1goVoQF zv$J~hQ@|c|CHK7B_T5G6W>L&JtL7V)yZm;hNj%bYj!!BlOMy68drqhFg(OxYc&GFl zUG?>tA&n&8KFXIWDyJ1P>fWVGRAlgdo&8C5PSn5G(EnT3PXn*mbyL5nsfJX-_pP~U zqH4GiBO}68+$HOdl{rmOjOUycD0CA;BZ5?C?*KU!X;?j!otG(XDsyYXtvBPE4J8>D13!D zono-&8aZ>si5@UnvuqBmFPN9a2UGY}SfO>ZHU1DDCV86<%`-!SP)01@{F`*RZeQC6 zcP)WL2HUF*I;qA@C^!qLe@RV#+Pri7Bn*m_wV;h36eWRoUuI*_hHD>b#s0H3~IcD+h> z3P3|wo1LZo(fnZ^{`6UV_K775Xdqi(jQ5JQn{STt0fr-s1bTEOb|6&|@-t^5cfD+Vdhzg2tmzU9 z>okZLskew`F>J*8cixhShK~00<=1L8 zj+$J$wEXP)8$9r};=0cN)vC@4#`Z6cW~y@#4TJNAwq>oCf;sv4Zcv#nJI_5X*eU}>vrBjoHjVJ znVp;=mYAMhR`xO-R%)MgT$P?$7LlyQJxYu^+f=d9m4+oa*?umYeFq{yEQ1W+-hUXD zX(&&c)c)sPjbxV7y2W^Bk{Y(*UY}S8PiLXU>lThLLC8KRGBiYL1Zq)tpK8m6_iN&k z(YrR!VWATTtvC~T5D-iaX^8~vurYS1z14Q--&IL8pANoviHw1sU}Fqxe5b?ab}Wau z6jfrF-Dr3G7Wmu8{R{r9R9%FCwz}VX70Sq+f|m4$D!L@7^3A&kLyQTA`r$Cd7zvwc z_rvM5)OA&N;i20kIt?j4Kr-*%8L6uFK!eD#%Lg%#z^697N;(~%}yk+;6=d` zN{%jc_f zp7x8#Gc8U57KD#~FPkl1afz%91DUihpvT}Fvv#Nih8 zWDXkJ!RmtMRo6R+w`)YDDtXo2tr-sdl7VichZhgu=!4G8&u}W?zWS=lWr4Wrt({vu zYb*I`galbhaS*A|Nt@o3scle_rjUG9K;Imb&7QM>%2|-RFvCScY@`~i`|rhDQ)6$A z@poKYoT9Ze7^poBi7tPayAtcI*texWM_1~0D8tvS=mCS#77M4khhHsi(P9=W-6RM= zztAi7FKoX_+di+2nB>f@R5viW1!No<|88r2lB#}Lvf9V3l2-}pZ7v)*rAKls6)d)9sK>zuRC zK70R+tY97ny)>5(u|4nddtW~`1q^mOtEIb+$XLqaAZ$h)Ji;3wl#7kt=JEJSeNZ1U z_%$SemJco4Z-ykFnVxo_#o)~5W0!g79+}s>Cb4Uz_3la5u)8Z(7}Jc`2(droB0kQl zY)`b5^6T5JY>T_q%qx2x_<7jGy#1w&$SfOEK@7Z={<;kK>-5Ka;H(_3e7nZYLYXPP z^3`$bsH~Oz72(PH+*&BULm&U$Da{T^E%{B`6AIq*zF~Q#z?mPNpI^p9c(1p*ZoHO- zL6}VdN(Ud^CWM2QRS&@bl;uZD68(q_MxOrDb)JK`>hz=@xp=&lGVG8}k1Y}MAjY_# z6LIY2z)w?SPF^F1=m5@ynM&Hltu!6(Qu2TBdWBDINRmr=T;mdZ9pXRyc}rqgtl0~0 z$jU`_c#)#e+wV{!xI9^K8B6w4G;)FcoG3%nsbo7L&hv z))-i1RH0aqV=TbNPeW{a@(nHQu20ea`7_;H@q|UMB*Uz1e`=bvfs~KjH!#&k>Nu#R z>?6W=H-FWVus;gm%*aCirb+P4vkk2wncn!>%_1||nZI^z`bsi*PEU8=EdM|$ANLIm z0MTxXiLJEIv@~PIvts=o%mv^~a@bv8a!7sc7pbk4kk1Myh^It0pk|}%R)=iO&r6_Y zbElT*$L_f42^B}7h8tWOaQX!I*x6aa!97(k=9hPMjR3RGSU{)H#bNj%G4VJM)$_$g z)84Q$c?J4hMdhm|&tOUz;rT%#nJL4MTEE=gZ$!`x<1NVHus0po^j8M1#T==9tVOhA zfN^z=e4**Tui76>pvb^D+KZ%!DK?Ufr%G^mq?G^xj`u#HQDn{9By^~G$xboUp>V&R zu$n5JgVw#sfxzroVzp*vQ;{N@xYOrV(Q!5|DnncjAfVH1;vmCRj}9dU!grQ+S>in# zDWo?iBqv9;N1!V2*AHoTRq7xkhnFVppB_q>D+Kw+?fF)p5q>mF$eo%Dk?(y}&+I}4 zX~LT;)XRF(>n5)UQN>_>f?{PsdtYYae3i_>J_NfHy4>C7UyP%4SQ<>9Jh*ztXX)Ci zr*HMNXsW;Pe9UmG#yS-L+$}>asL2HjzX~)M^@iaRcVq&3$pYy5Xonv!dxz(|xpdKn);QcKE;Q%I#TOg&|7rFH^8n;zMaOIBD^oL@hm!`Bd%eeK0QDH~Sf!kP{fGx-pY^Kd`P5V!eX*2&=6 zp0R$uN`gAToMp(?5?>rXI?kH*l2r>Z8_l2EKhSuW2U((+Z2(l*v&KsR`U9nU<3~_Dywc(U=|uKe^tQ* znB=y{G>IO~H-In!YsZi9VAfS0#n;gw%<~3jRd!04<0&g$ud^+a6p+!#cxs?6UN)2^ zx64a8^o*`Lcy;`owJIg?8%}s*({k`@bIpk7*zsV%YccO{-IJi(&4xSuLE}VREIIxw z&dL)!4b)?$kB_CK?rCcRuR$Rxgtw?=X>|z+XUk)G$ zi0bNdRDSbNQcKT#oRGEYf##tZ?#%cT`;U~BUfI_Y#xDebP&}cIe0?i5iX{-H?`ZkE z8eq_wq8`_2`K_VC*)uh@Sm5iWh(n2-s>y;u5THK+J|qII@}}uuqs%TnO4GhDhH$M* zrTQQ5aB5|~6Iy-D{yry8*6Hnrzo9R&$-#t;`^2F@QTh2OE0|R@a>c6v;wb9{l(XR;PfetU#$xoPKu+GP5Q4OW+DrbI`_T z#;E0z!C0t-n>4d={}2+-r^#P+bdob@4^VPS3`I0KTZoH^epy97HLfTr1)5>I*#5&~$Tio|pCk8Wvw4RM**4{hK?D<+809?_fqad{HU?rkg2Z-kZg|n! zgp8AYpzXn|SUCls$*3IiH=&%2V`nu)O!7>#|C#5lyuC1F+{fmFLa3PAJV7yc&WUco z%Ne&c(gXWlj_Dp>qa;amcM^n=;G8A%+kaCs@y zDV*6#%c9kBR`jr^JSXC8E1irB(41LzeBz^;&FZdRV_;C%A3OF2u!hse7X6Wt7}=uO zQxFkxVN(E3$38Ks&FjWEb76ymplS;|w3YcdnSXL1VjCT;vodX3*z!?csvGWM*MI2p zGMI>VN%`((&mYU1iqSU=8^S5Qh|KpP;nOLCav(-?(`gsLS;F9(v*o z)D*GiRX_D)o@+H%ADHvxJvFPB_@Uc_DJ5W1@pjSv&2YM^Ch{SCUX!zX$w)7fg_{|> zW(C5mKhS!UeI#xQnB87W-t%co8)J*s2Owo+m{_DJCBO>+%!73sl+suvr9|@Ldp5L{ zWrSeBhx-q-(B$MeOHv*zU%$SQCo021FNTs+U6^>V90DIcAo0KYL)0>fCqw$Gxa!JW zti6irEw_6E)C`a}=b?mDUg2nPJ$(J(K0o*pYclES@yCUbAS7&tcw2}t_}=e>EGXvD zU!oV1G}*Y>xZQ)GzwGEg^|?$0p5=3|HM|ZKJQA;P<_I0U5zmlW#NbZ2(2DcHde)r9 zc|`VMqn5yY@w%rNTC5d!G=m)IAGV0oZ%T$QXhD!p#Y2ubnyzD&%{a#CX?!sm>C6o6 z8VL&9#zC7pZn$>(H4g;^w4TvUCEimMt%H5^;1_uvuH-fcG#5VsNwLw4kN)EJ9RkcU zJT3Y{2D#Qc9aD%BZ{Q4~bvZrlwgt>`bGA!z^~C2S6K_`R1oeG4_<>8j(XX!~i{%el zJ@VchROxxjq65@GB**iWg>$6{iG%`cWcfD?SauwmCH%gytp|}#XpuVHlK9Tk*!OD5 z4)_GBBX6+c>{CnKH6yZ589F@vDV&^w$?{AY6jR(so`0VWEPJVSxy1gbarxhOt4xjl z%Wj>}w9+b`3s?ZmT74r zf924y5+6+#k=eY?C{NX%LEHi+d8uV4gQ1D|Uu%0U6~oLI8(I3*&Qo(o-OiQZt?fkn zc$rTmr>6{JUy`k=$~P;y@oqwCC4DJ}U&vh;obAo9Jy>6VM~)1-`b&z=&3P}&otU)(|d6;{~gLI z9WXj>g}1xQ(&j@waIHe0RZ@~2NTyqGAPYc~$v1h}0)HPD&`eJ!WN`8FjtdHfo;@em z4i%o@R_#Z9jnM#_ZgDY|5EVjM)%4$I^aGWpdTkSuSLSx55ogghsJ~&Fh6D&%D!n`s zoY{*%>*r@4W_KznU;YR)=<8RO34J>`sYH)A#yeH1B*l!w8#hF_ z=iKo%ZcI>A)VDOGByKb#x9Jb#rg2!KHh!h#OiQXFtVNi=H&bz32G2ifC^s>e2-!-+ zUk!_y(tlA&!blFn{Q6~sN(&veGW&3qKwv}J_WGg zRwRusvPDo40q48!Xc6!M*wh<*x3Cp(HmFkq;W?>$u^bQ8e{7Cp zVdQu+SUZ(pR|>Wh+vHtFz(u;@2UJ8ck0rFbB^2DcAE^$D#vkqmdwbW2q2@V}!?iL! zc_dcMimkDDlAR!fp zq0Fb`G7SVdHGLm5v)?P&Gye&ojQp6+PJxSGor^>2{Nt#6Xqs-qEQ_kFoR5S0Zn2GG zhpsJU>>_a7x-($El`}amUwEP~i8H+XtfkDNQI9$Bpfh;Hz)nU($x>3TXl8jqWDl=? zPqH3P?Lpn(M7$NRxfH`@y?t{m>OQo*Uwt=YzTn-CF|S2xga}g~{H;k}JfqXJ!kLvq z(>V9=1@;rveLD#-It)kOR9!jZS&#uR*rK`6Caz$A>JfujMOsfPf0F<4hAN!TQPc~M zkdS?ET+b@rD_jOJGy;Gv5yzex15Zv^hq^r6n#?B4&D|036LBq@Apk0TG~IfJMgkKxN9J&440}hKS#Yb6<cs=&KZv zH@|;DB>g_qe-vbeuHaa(fuF^P)(n#X{?N*W-B>Q6i3M6nI|M|=4}(=BvWY`_e*KDN zO%%1go{cmW1Z;Q<3*fEOiqQ+3(i?s(YHNES@0l9bhZ8XXM0vLioID>FV*Lg>X#HfE z@du}zOXj%u(`Ue`a}l1r6d@Fsic%WcO3o@3x`zkro_Z=_l};|_WSZcwurOl%B<=Tr zVZRVRE1IlPCz1gj;)qlZ5VC`snaw3cB}T8Lr$Zef>O&wzPV$fVh#=Yluxh2V9%p%= zdlHkJ|Issw_Y$j&)xxnhdtDc=@VmzkU*qdh9sKhmzL`Ji*KKrzEC+~U!AC>K&R@Cof3p&hMx)Q-quF`>v8?9BhPWu>FhHDvSM68 z7wkO1wL#o*#OfD02OeyMRAAQB)3N_uQ&5G_Flf~lh>wZ~pv*ZS3eDQ3wl8J+7BP5G|u}kB!IMVUjG~CktQ~_m7dOZ+r&7 zboQ5yMrghjb{y_AUJ3-42fqo+fz?p2%V^&vOT^L znvqDz{|CJsucZuq&t?52e*J(2?Ap^rvHutUt|DZPh4W+mh08%>etVdHiFRKclhm^O z9!hpegPK3lcXz7q_s{4DKAXb*=N1olP3dR9E0oH-_6svtD)DywSA8hI1hz4{3RJ>s z#J74J$j)u&44~D_2J`7_J3^jVvvyEjygl?=5D6Y)*JDx5BL{KCid?u7On-dq)5&=0 zE=Wex1>?snxFK&3dER!jfpe*1X_HYIR`7RS$o8#38(wXUB27{+=sw%U8|Mr zivf?w%ed={_z=a`S^J+<(e{{G!)mWndVoH*c6A9O+#?1SheI#)m+rytG|xaVe%{uK zm@^uyX|kj5A}LvFns0Hy{eq{$r!H*3wWc*w^nY8k+t z0-lHxdjhrEsS@}Vb#a#kFf8RIbWaTwpMggGm^*tQ^4K0vKJyWN8H z%vUVfxRpETyD2uGeg^ci;esc9a62$NU#L|}CZXB)@wX|n2ZnIwn(qO;WY(cJVr;*ey0cqlEs`20A|$`2Y|%c zJU)2+l|RBi%XxQ;4BmH-Iv#)X3$hN~lE-r=W8y|W@D^z4;*E(A;%$6~QMvD~OEtzFqUMka^En79I<9}ip=6~?M_Ue=lM+)kV3T6u zfz3d)O2qTnO^fr>Fr-5%erg6r{%NyQgB0u}ei5wD&tZHH>z8=+e6CIK%ztHCR= z)KrNy(&0C`UdW++TPyEeiANIQd^A*V-M2DA-Z#o0uUOFfobn?sWN+r^pnx2TZG<$7 zhCBCw!RLqxZISG0<&u6>-|=Jdr`BV7E4_G#02dM24>naa(Z|%V5?)l@?4O#e`y_Rf za3*Q0mhUe%uMhuBh?%nB%&>swJ+MV|a!Efq_TF<2yoME=UfKFy4Ce~{MFVxkL% zo2GR6a%$Lb-S6&HNWKW-|K=A_?~n3`r1N!%^T#++EgOG87XcRftsD~!SXu-od^MP? zuzt#q7?pK|CxS49IJ2Yt#H_PVu!W39=vh}(y8*Jby4s*vJBtW;!va9@A0XhVowt;e zs?b7cn0x>O;_QOBq_6#UXLGA(NbxLiWjeyiNv>ej%F-~})IYDkbA)Wb?_i`r{;JzB zAr6SHfJ4<(J8vaFW_}#{c5s_{G$;ze>Um`~nm`?amtAhGYd^23soaAtC zuWAbZhE7C#88>b|@$!KPz89ZeX3cPI?Swo&fwlfuo|AbC37esJ`lgvloRuAPuWHqQ zpp7$w+P(HZ=A=9xNE=GgNZS>_`@yrh134almivvh@E!%HJPWCqtgA92OYRNm&%|>_ zt7MOr^T^Y!w|7Kwp#){Zma>IVFRvKyE%iVG7!3BTMKY?m2pVhA4?14V2KVJJ%{th>Z zysZ9ojnws8r+@5A52$kFhRV|X<$n6e$~tt=zgH}r({=f06hq{oM=43?9Ad*JsSRvL zNHIh0As;~dH!8NowWI6ZpHK52ab5I9^*CJStCkmEFf52TyUe0Bza@4Z@*yzx>o#_I zvh4dI4aTx^@MnBhO@)Xzy1H%HFGXoX1^}limgC5OM1|`hO$BuW6xw!Vs`7UjbXfRU zRNI3@=8~xN^POq=Jpr@8p4AK+{2}mcZPQJbYO~`M{m-kekF<(8!j6CTtl@}C>vq1M zKYykZdMIO4ajYo?~#>O#OMsg1!Y9xy{gZAWU#gE4w zuB>Wh3_kSMx{IvM@D|Ry(>#8#!IwlsY++iF*uxxvHB_K?(58g_?WYHz+DVZ&c!)FK z-N{~Jeh@5A*ivX&J_TvPQg{Q}Rs>=m6s4O=7~XzkK@Y#lXk(_sOeFjjo&{scQ*y%c zQUx{O(oo;ET-@1R0BS!CoX7NWUpsX47VTnT`~=DL9@Z@{o2f+`BAvB$!PXetdrE|tlqH6>r+kab>qdh?U|h|l~9bVYw87L{}t zJ`(g~N_zaj5?x6W#P7)m6igT>)wh;2U3pTHC&*B{z&~c4e-q%NMtZ#g0k$jvKl@%+ zc8G%>OYH*i^yyQekvNEn?9K(8R=-<=-gkLIlK3QV`o~aEmchL;I{@b3YlOz9Y(pg_ zVmtdxpO(ao3?4cgw;qMN8%kMPi&nGn2DM&>;pd%kj!(EgBPsntk^k@x)5Bse3P*XekU%^S0Nh%FFgS? zfBOZCNY4j)IOZvO1+sAlUzZM=vV{~$z*)2oN|?A85E5W`l)7lsYNye6tIt-Vw;l@{ zKuofOuzUbV@FN2*+P36-+T?lDIlkD;`R)m^1XAXcTh!MqC(dBd58k8zVYRC!w3R60#f?w{cF zy^E*p#Zmk8Lxo*KopO4QPBOhhLRUzy22iKeCBShnmR(A5?}eCgXEttHpbj*_1GNkboS^oGp`$Qah3i3_O!#wfP@9^xq>e4FV!_WWwYN zSnN<=eMnAc3#5@uGB`qCM^hA*S@;t%5+r;NDdNN5fG}zIVIlh3!5YX`a15LrhF>5f z{4_Q_v+seak^(5y>?h7F0}$2D-+nV9hio@se`?H&&)NzBpn4QOy%_b^Vge`dYUkt! z6FHWqj%p)se$wQH8~h;geL+j^|8^9Np)0!&x-u#)gDA0g3FBZfrz;DAS*?T1(9l+s zUMR)E*Q9vaYI!MI3=yi5tP?i%u-1S-TEKWQNbmknAm%0g&~pZ1;)BLb0uCH>oIWij z7drTJp*mlRL4Ql*c>YlC+oeGA$F{RT9=}ji*Ju3aR5}Qw0HHPWu`$Z~2K$)z-6Z!_ zdnP*hO=$q0h#oby^c&*k1Ri&rPC!5bkh=%`7EgeDQo_?EY%`X0$fIx;heE=#GYB;G z`1l7a$g#PwEB}?V@J)s<*Sj37Ga)IO8P_ADCo6Mh0JKdIS+Xqc0gKVi?DTQ(mMX>f z5QEunf$!P}xNKy5pTZUN3upR5cs*c-=XF7TcJdkyY^3C=b35Jo zb~=Hl+WgKV`eD>{6lySPFC=VhzVfTH0q^TJ-0Ecj{d>WhQnlK}K7`|PKq?FE))jZ= z(o<74oGcc0tIwn(@(iA0GC}RS)TxCW%;T4jfUX)@@UAnugJ0C(i;35Rz1rH{4axpq zheuOP4)om968XcV($u{k%kT5gq6V@>Q7;=_iw(o3Zm+*#mY7_Plz!CLGNZbI%+C1e zV7wT(dJP>?MhR?9|@D1$c(q4$<)6@c;K$0EO#fuAaal(aX#XtG}U3a+YwFUZs%#kkX9} z`h+S?ANbE^sd`R9Cxy;R^>f>?D0x(i?*kP$-M43gaMeSf3 zZvY7;0e}dA#0?O~*<@on#?Tdvw)xS>4qEFgUqvUxHDb*gWo37$JbsIklA`nrf^Nb3 z>&ABup=X`&hXvT27EBRyHV&BG+`)g_IVM;<-8n(X$Rd{B#Qll`JM5Y?__HQqg1GU! z&E-YAMGM^cfG|S|act<|3$r4gY&oSPuaAHPm6tBh@-)+NNmxkjboJ}lf!dJwEEq3FT-@N3}}KsS)qW!uvij;BAR1@h2mc&X`8ZYCqJ)O^@gWQB_R(T-;$2N93c$Xb7$%1{}YUs|AKMBx81@u zsutmNBvJmYsY#iPQJOU>o-wt+nlXZ7lgocA5x-;jjXLw&TSw|*rL*V0YQA6}(3M#c z{`liQdq=W8yVFnOG~|;_C!eOKqRAXBC;?|YeSN)2Y8OfQb7WOadO~W1Tw5nNbXLW9 z#fkQR#SB7}q{1b7;xgLVevuXW1=Wp2s{pU~+QWKy8Tn@ppw=l$+M@5(n899txVAfik z9wTT;gp#{>oRdEcvdOhYz)xM3p1luBHvvfM>IE0*!oje+1@}9AZE`Fm#(#`BTTdj# zRz^irEGSXwaNN!)l?yg<+~ zrTf~*D$h)ZPu+gGtjF*1QTYe?JX`>g!QxM()^=!8ai=7>peGo39&Y$49(diWC zGpjT-=2j(LN}frJ&nf+RMo7?|a?P%Kv=gV9$xF!dn_6zTfxwEcxmb+FbYo%Er5KD# z4BEt+v-cuA-YmfGE&dyYY1=9rq1DNW$t~Fu%Hl$VjE;;#W&JabMkdWyJ+wXkaUCL4 zVz~?AjalttOsgJQ#K$#Pw{OnJXI!&#tA(;}dx>)sSSDW8AMVX||J@w%u8R}1Dy_wx zZ7dcpf=f{Be41i?ySKN8kPR$F{YkGu{O^%}Y=XrdaQWueiC$)_2V3 zP;3A+2>)wQ5?!#^smjrUr!VmwXr~l!*lm`L&UscTwl3UA{_)oCq`)KtYBQghMEGU{0Ug~q~LRi z5mGKafm_m)3f;%^*7#CU0@;`R{9HHGGaWx(I7nipH}O$J@$r}SHisel3^CVCjvD`{{;pK_T?TILQmCt| z>rQft*&$Zn#!Lm`kR@cVUb^-F$IuUK44vJh|Mm#hcq88oQNk_20%bVm(CU zP^Mzx0PI*xLZwb36y9A^$ps2y1dp0}85{GT41eZd{NSf7-Yu8$I{vXO4;6#g2H(@~ zCo7RaxjB!dSO_yeKgA0<^9p;q<2R=6Mmd|8Kgl1*#Kh{R`)P8Qsq-YdBnUS49|#@F z&4tUpVkMT9IwAEq+j}6Qq1!>k$|TH1^Fum}Bp$R9L(tuePfj7X2AXNMBJV37?piDQ&~$Zo8$EWt^qU$ptvVG9dC+jqx2JT;2{ z^Y}3oQ1`b^_4$x5meRzQBAQ}TC$3@aCuL{H%07;t2*)^t9+Kk75`jly*tZ_72B^vf zIU*B2_VuUj4TAdA2a*OSq+@kjrNt6P0pA#QcGvpX2e7*fJsy0?kB>L`0q9$aj$76z zaulyC%F2?XY52o3tV82mitj&o(1*2t>x}%%xU+2QN?+lGkLTvy=(!qM>^S@VyQ09> zu?@?(6cO&*Iq#LQJ)Y>(ReT^s!?N{FZ7|8QXGqmWwf3!RNVZ3vx!|K^A(viLqNz&j zDRS^X!nUOM#@nQM?83=EoblgjfMPRQ$Q~Vz@`xV+Eb524Ln?5VG%e+OJ76|wOt2Xq z^n`!uLCl$QM!n6KmS?eWeALpn&AA7RT+}vlODCtkMFch>$Q;(Ip9AYc{(8&~Yu({5 z2bvzmGCg{o_I=9WzBK$uAW~?I)GR^h zc;zQi#tAj~C%gS17iHHn!HYWwCWlj%Ql;exmWNgi)I^E*qb@h4(I3Enl{N*N3JUsa zLNM3sCnLCr=h?sS&|KG_qn4PH{aB%?UAD9ZA!RGxdm%=W zk}30RayC*OL}2UH44T-f&Cj1{D`-w#YOGM0G*(>6#He?zFG+Cd-r~$CUUk7Vv5~T$ zb(To&q?#qP)?m^|%{2(Crp5Yb{Gp|cD_~BNz}~wD7a>JIlD_rYzM)5IxLVNm|gv6{+q_wxbS*@6mzNyOVBf^uNaJLFDE^vh!X&# z57v8P=Ssy>Sy5qx3>y2P_Axh+EJ}$<5uFhZ?=SVpNyfpPpZKJtuE@$vgq;2|_QHyP z;I?nBKI+;ttuZtg?Vjoo?=+X8QLnDL#;Ll+GNl~@-ZXH&9`VlRqTrtR^~>qz3EMxp z=ng@>U{?BFWmCG1k-&78B6kzAU5(`hyvdAp4>s?dO;d8dm=RRV#_!*@Sbl>0T7SyZ zeptxajH7*L7_Jz@|BP4v6L#-ZiK}v;F9bNz*9($JnMYLg7-SW_#Ap0nR{&A* zERP&{6N3HULzY0}&r&wP7UvURC6NRM?u4+mhEZ6%nHiQ*X7q9%&^KVx0v4dQO=}^y zVO!E~iZuw7dIp9$+L-Y%FL-%4KXY@8NHJcN6YA{55SucGY98D5rY z<5{(2=94L%WD+JQZ@a)g)=Dh)4)=w5PZbJ&F~0LMH4^ZcYiE%bzT`C<Z}s?9t5l z6dNX|d<;Ft`ry|())THM|FfBy6g^g06$vGL!R)(yqM@x^?@<0bgUy$cEeGA>F&KVP0BRUs1il!?3+TXBt}8ZS=hy{^!r11I9FpzI@SBST(J2 z*cPmwoN;0|(H0BP@gvW!b9ni|p#rpMTxn$p$UXi1<;%xEf86ZLl4f#}k_vL{Kw}fd zORdiJgBemP3Lc;p@6BPua=))578TtUZnYr^hfzpo`a0{hDH1i_gJ2_4@C11Ix*S9~p-;aZg$ zo2IhByNA>7Sys%Qe@CT<{|Mp-<4F5T-db||6@=`hZlrR;R2v&0z z0w5X8acNjuhNy6>0w4YM=7k`bV+}&6!F`#QF4+-JD_z{vH9Yv-hq^(McndlpXA&qc zCAbe4aQXVhys)Jj2xWyRU?$nkeDz6Qlx`@n955BZlPBHZ-hFPBZR}JrXi)d7T(%_&TNK zgCOZ`Q;gFhihw#AC*Hm&15?T?*s@?^zVYgNhvQG?zuNI$4+iH3@SpC-#S4|>7YI9s z?H&BaOFAx))To`hhfiq<3YPPvrSjWSDK9JYDbs&U%^a>Wet$lbJ+h)*Y89I~Jpy=^ z5odEyN8^54Q$)`5IaOcqJ2zL?Bw`xA-fz&JwN}5SqFKle1B6IA$&)g#eUySg+Ds4!!2ooELeZ93+Bss#5D z?$MO?lZ=O@IxapRempNxS9HnL%!BB2P-`Z(lo4k7JxX6nW38$7?s0Q+fu*h$-tV1x z3>4tgwaGX&Z4Z_)`4iud`aJ%)oz=S2aVOE64WV_A!4r)gTH|y$2z3xDQpxjkbB{^H z42UF;%wRqJ!hT^*F;cON>1{=17DAG4KZ=Yg3_fpa-%T~0D;v}_8R|(;=V)hFs!6=6 z7oB4RS+_mch0avlGe`fN4i$5t58KC?>63Q6y*}?e=SlMYw~|;(GR(8gn#V%ic5`Ol zT8xcpC;#ziB!j65@`BgmoOMiV9DA<~Hw-3q3eNr_`4j)&a{jG3D<$IWl)>ozE0hwX zTWEGBbQ{btLXJwqa)a8Am9{HK+w@Xp>MVrDggfkt-ZDw)TG*oh^z?pqAL%d23+4#; z`{#Sl)owK$^UD7)Vsn%{3z$JKfzWt2?giQgh}DYtbvD{^Ij{!5Z=2)$T=pcz>AC(o zOUNbp5&F}`j`VPM)L&WyQRN~KzeU4Csl|C>|Blry8U;xA2#gav^$0kv^4$q#uF-IM z0|kObcK{KrjkiXJ;~gv7FdmZbr>})Cb zim*M6G`0A+~kLsu@Ly;jib5*#^5Oe(5$C)_(aaX2tw3GWshu*%4iBt`&+V+H) zfkr@mV&cn^WG6L%?sTr{$`%ZdYr! z4h{|J;z8&ZN)BHl23`7*6e1=1y38fil10$!ni^lWUM*$uP@n3qzCg|@Eh&oooVz(k zyo~6Oo71VI#en_3w}ez8`}nMRO03!P(xLnDa4 z{Tcex(z!aWXPj(;w%#Rogt)qv^YOccC=_eve2P;yJ;OE`$)VZ;IsRT+?=!G;B(CKV zXLgMo7FF5n1Em|A4vA#o!zUxo1<9nlgO?O*y3crT zcpp6{I+h-AadS)3IA1o_^CI1^*wxdu;=3EM4rEzPnR&V474j@Pq31CV^q8)ZsZ+LQ zWfrR!Qg#LVy%^{0YyaExDqc!nUu7R_mZ$$0*yeGY^)ZP@$&ic zh@5e^sKR>6Q{(>PSO$BJ$EHU|UY+kYM69|t1pH~W6hUXj3Jy`pHc~})4K~~_-J=Yq zl3#wX|D0@?q7Ky{^_e5AQ;O!rI}&Dop`-F7C?Sz;PQ7D~Qnk;{eyxA)yOWTlU*w7J z&;HtvLNmCrXZj^=`p6uTV^L?LryZK|*$7eKUKC5P$-3c_5=E{DR>Ga$Lc@Remnvi2 z!myz*6;ggkm`R1hsj3Z^%GkGyrrKI;^e*{V{f~*@^l_;u!6BXAVN-UORK3MY`o)r7 zYwy&D(2;{Bg=^e#Op`O9b9rO$??_F=&j#+&#!sa*%R zSNl(w-3E%tWOA~EWbJKCXu>Y86FTBa*0=VK!n-m>os)6*5pdChtA9!2-|R<$top`G31&Le zY0V#gsTuf3C|Eu-?ZEE)j!ae*>Y8=LrEKk?zBX%wnt_IJQVDx=rTx`Ud*hjJ6zOK^ zXmKhmn~iec>~PszmXwrm6=Z4$>`f1NNXM)Znyc*83DP2SLIQlYBR0%b92rov&dI;5 z49)R4Kc9|G&bVY3p1~DsD3Ag7MQ;<@(k`B@vJ}7j`9njRv54cDec#)d&y*}F98&N< zApK92WV#%^-LY96^m*V(cuO!Na*)_`eL@er^xvf3LjmKI(8jh`5Yw$>yOq;BtS-GC zMb@6X&~GPlX3l_YB*fli>pr|cnTyDW3c(4@W|cBs^MR-vU0}V?e6@1Uuy-8S!H^Jb z9zfc3lT$kz?UTIXf6$398WMJJ-Jy_>Cx7)%#K~DQjo;d6Ih%#3_d^KQ|MoGb6#lSH z=KXocMx5o0+)y$@LgYxcq<&?VX3$2b^Fsn1>g!Zq^R(6->?B)CKgf z{HV}Yx|6KUPneFa^ATqv9NAgTkdtJN9eE~_|+?wQKiDPhO#EQ z)exjUxOK7(&cv-E8$begJyX7QK1S^(>c?2ej7|oj4tpv$_#FQ|)to&R4qD>VX!dgJ z2jRJtjO$mUw_R!&2KUrcblIYV?s~3P=1bItgoPiJa)2}UU}1xvfKLTL`SHC%tdX@7CFZiY8=jz;RQ9!};ys_DU8)pPrll!x7%SAbtiyw~>|k6pYF;+^|EGp65lxz}tODXfY4I zjNXP`yG_V9Ct^n=ZEy_z%1Nam0t_Nq4Y;zMY9?JNZDaOr1 zgaCyz;5 z#YCL@D`QKay~8X1Y8(DY+5LA%&HYa?>+s4LU2cXzR;MuLUlTI9nc<1eEPpkwG;*Q} z+nYG&Ksbj3_b`hHQ8QQE8DDfC$2|PGf3}biW^7^%P=3b!`Aa2sP4|@(czSUZ2$x#3 zOHY-VLu@o}fZYQ8B0(6Z_ZQWxGLo!T3S$0!E_5-(fx`io%md$WDvHD6{>yV za2_9W4dsod|0DJyGIH-|>3T!FKe$Abq!S2Q!(cE+gTf;)+2n>5&;CIQ13AC5Y?m3V zkkpRdpm4CRZestSW=6~v;!;3>G$-!}D;s6SK!>5>w@99CGP^;@JIIdINE2(eod1rl ze)WsnzG<9}8`I&9b(F~l&titWo&Wn?zpF*Kj!bJ1JhZkfb?2n-f%7mmojiY89vVc% zS3tN{JO(u9VXX91J^ZP6u`k!cwiN8G_{kQs;f{ zEKI2ip?F|SJeINiMj58u>>GJGYz0FtHE`@=FOKhU38kFitDO8#AqZ{74i9YzhYeA^ zCyg2F`D1eHiw;;6VGEP`%S^3X(MR`lH*AZbRsPoal!&d~M%4X6786?`0Q@pPQ{vk} zTipOMn*6T8A7E(W;Fb92 zEiNcrpIpE(>K!E~&WzmEp71XoP6-WDs<3Ys*d5dHtWFSSFlvkoe*JR~)!D_e^qPbV z?K10~364*gSuD!LlqbYG!9J&W!Rn?u6<&FJ%S>8 zz`&NUop{;HQqXB~+{@hSW%;uv+}Y1_+D_D1HItuI$P!C}H^L!d)9tsXmA~BVQ2LpX z%d#1p6S{da&UJS7j!vxvsBuC}hOp!P6OP?nd70fGkQ%Gxclp_*;DP0_iHX88-<`_w znH{Xk5^=yw350h`+F7oO3Qz#B`X_?M3Vqf82D{8o-_4GFT93~EZKJV_y^p*$bG36s zDC;J+yPKn3X7nQ4?qqo~=Rsn~;`Iz*Hc1JL@rX1t9W5LaY`+@0J99!+g3eKl+j{J& z!!HQOFAAaeVJdl=p;&0Y(z0IJD)1hbvxf!pSHO4>Lx=ZkQ4_y-AM#T0rI$eItwOar z4z;k3gNYz|i8IK-43MkQ>=TshvOiPYJ$IO_O-GCJvKr(4;L_!;K>XMy z*6;SlS)w>##puRiP^kEUZ-(T*DiMyQj@;B`%|DR%h|9C3PLWOwK5Zr3Va5W*vKMPq zzt}jBvvMB3s!nRu8uA1+Pdu#$&)JxEa%k6wHHXG=F$^ed5@bWS4?E84DySut%khbu z)ziAWAx`@)VI(AgzswK~+;&S-TlA~_A(5Cf9MztL(Og31D_fyimi-=B{g_}&>ZeZ+ zalhh&FgVS9h!R(VSKfI{&%*xLT^wf;dSFRfR_i9c|89_kps_+V`ly~>2&bx6H(u!L z;24|SWDhnaY|mg#uG%A@6HKs-55%2Kq@lx*VELF-zuIr++6|SZMCYD9eQF4ajC&zD zfXLiS{+>Ut1BHfTO*ms?%~&SavD&5}K$SMTZ?#ZOVf7cij6c4$zO#o5O}<~TixWb~ z(cyStSxr*h=-l%E^#cvKE+K1m08B!;v&&wxEdUd8e&dX0z9mAw;q2HiS$|)WT2P+D zyS)vVJ!CV-s^;`RqSaKEItQh!4`FwhqQ+QY)}Q6Cs$$>(%>JK+@c3hPBGer~{)z`5 zRiLwtI3u|8SN1toCjC8w14&L@OhWcl7g&pHSLuJKG6JB%Gvs#=gA=4DD{?(}UA_pKvQ|xGUEw8{?fYZ4xk{aVteRpxMD{Rrnt6yZogtJ4tBTtVH zr^RVMR9@=%>L-72evTd%;`7zc8t>fB{N?-)FFAIUG38&JIzPveh~!Nhchq*q|GRW| zv*fD`k|ROi<96gt=+y2h_lZCUBDVu|E=M8`h3;?OOHtlCMKJ!4$eyq}y_zVPHyxEb zP87`3to~`Oj|8EfM0lSRNC^W~r^n@TLbN7bu92#F=p!HBR%P*NoaUCa2<0t{;bpPh zuZPhbIGBeVGB~+nzs-HeDTMXO0ui1_!Q#}lx~~ww?DMBH^!o{*tzFDcn;kv`mgR&f zOj3Ruzc5h?SN$(kQCCWB)DTjn*ntt6pjv5ScM!4J$@gB3iXv;-?;R9W)6_rml$7PM zEG@|kJHM%sXATuLK4!e1F+!}PI%j?*lp*C;g$U7F$G+k~fG!N$nj*=;6Ms~V+SBU+ zO?~+@6T%(`-fouopHjfXSR!OA$@?1ne5N z*`C|r7fRrAgBGO)z_bIinQ(x4d=w8g7>^~R?SHR7V8o_RjB%+P?t$9Mw3#}m@AIsExV>i4BT5~Seh=ZjDG$OFh$wQe&OfUe)p z$3Zw4=JAl{j4%4ev&Oc>LM-n=iyPuSG-I#JQ|DB1zlM$gv3V!LB(p(?v881aOA?Ek zXR7R;YQ)Le$KJ=a-Qn#mU0eLVm`F7_@P1!%KqhjhU^Rgte5_T`G|I!%tKi8^)~mfm z7Z~~B@=DR)k!o!hJzepoi#iL4nDB&$QInEz2}OI^V>WeCaNzqV$jnKciqw=iB8jgf zLRl|9VchSV_W>NYezUBGq4ai2LD%~$lE5<(5t;dDjwsO5YCMNopc{Q3<)tANOR(t4 zpT2X>5O{5RKX9}+adzV>_-Lc#3unikGg!V&oKU+>L&YL~HSqY0P<MGS!B0&Z`pA`K*;F zC0Oy}oP!)xUe2Ep=53Cuy-eRjf&Lz+oyz9rLmBwZ&1|OT_x!z$f}-NYMN*+TdB~#& z5H$-g*FC=e&g zGz*W6e51$sApExl$}U+N-l0q}rj^wI_qX@B3s)-OZah@A0%O(xgDq8~I&?90+cM)* z%H~li=kDTb?_o3$g0Qpdq|R*R0q52ArMDSka&Q`x0HTL4n|l<}BGwPAp1;(hVICqf zMKmvVssb@Ak!|I#zmP-QygRtM;8m$b4Ha(yI08`)P7Wn`HBOBe?S*=bF%$oX0~zJ7 zw4dhf^?@c-3La@$KbC=*Cr%~h=Z}%s;ZB+dlE%mrzheT{R$Kj2u#v~R)AQWRJqn|~ zkiI>h{-A#|Ze%oPr?Bq`o%4S0iZd^JLR2}9vM5|{@3+*YW8n)^`5Ey(Df_E`mPgd8 zl9QhYG3jxHg<7ZyfdHb~sqy5K@D5L%P#%?6w_l1BoWi+1SYImoXZnQXO%EPYLQz4R z7AK4rC}ytX5s2t$;=hnb!yr^+?J~)NKWkimxbvk7zo|K{|I@mD`V(vf0inlD2Q{0$ zpJRA_PfGZl7ar6mimS$@l{*gRjGwUt1Kzx1a^h!(xH1h%CWi`YqQNi|A<+h8YY|Du z4`uy9^=MP&_B}hTNO3LC;Eqz8Q-uhVJPTxrJtC55#J&k3E3rrpY6=P(Ynefpa2o$S zhi6D&*{Kq9?ghr8Ipr(2fobOPfX5A=WDv`j@@K(k0t2m=!Drb~c-VaFg_ptT#Dn=^ zB*BQzQVx(vDWM)G-pA6X(O80McV@mUTCpAniUDfoSC5G_Pj9LH_oP+9m(y=|Tfj7d zMvjgpTF--+2h?`UE!)P@cx0^1zh3}3blBZ)z+C_-*sFL`9svoO6mBk3J6jq(aJVjy zoHFMBu>;$3V2XvH;TrR}j(#|n5WD>;>M-PA_#HSl217IMaopk$FGyETAM&L{rD3m- z>kG`mMR|NbpXlUw=2d#f)HMaqNdbxN2J{crttu(hc*j^CJLGf=YjeUTHUr! z^4t*2`Z}6!d&bKV4`SOcY&rO%S$!^d6bu!pkBehHwz(Fh(7h^@P(+BRNNW+`oDwSz zL^*nW6&ac>-p*f*4(Jn=@LXMmDgTykO!WHerkKSxeXLIbkdPJ}Uy6B@``@&X?hCPg zAlp?V_h-!U%=&Id&m|Ab#)v(gp?c)C3Q)B+=snztBlZDGszi+Cd@uklJ;}%UOIAB8M5qCWdn{Ed>_;C? zE@rde`tVtv|615P;!TvWtz#Ylm=hiQbN$%zT|%tUX0E_OFDfaYP9(rLfk=q#bB}dn z$TUeLml7MozE{w!rElsw{acdm{Wshz7ff3ggPsIv8Se2+28hSN2>U@pIxqVZlZ2eFCpQe$Cc|&=36uHg$#N+HA;6ndivFLkPYprT3k-IAaYgM z(MReM2W&*QfEVi$3;V;N0D0$-7w0;9YKSbAhWulN>WFFviS)-5b><%^o42k(-J(O* zR4vtnD)Nt8`~05&tA`=U^O z{(c<jka58u&BC+ zbp>Gkl&UD#hbK7%SQm)Ms46R8Nxk~%VH8)){LJi85m-As06*#A5FB^b>#%Nc2sCdS z&cxC%Ewb2nhZg>9#k0l;x!x3c{81LcHdn;)$NiN0lOnaRZLsBTHyK@!{i7BeprS+G zPy6epeSt$B7lfJDp})hG#?*D!Wa=v=dhjVA4CmQ+K@JL}tn9#YwG$*E2NzqYHm?x7 zzOQ3P>$#k;#Xj~cf|R%O+w-pF%=4L0?`(diu?@@Smw^nS+5}JN(_T&y56jTBtvQ{Z zQF^>2jqt&B7a={PUfqC)TM#LMT^!y5o(C|f2yv@Dn3!IiThLwIdB>bgRlJ|?Df2hn z+F`4R?6}t1UE67$)kyPCLs(P$XM!}Cz)3^(c3~7#l-oi zA;8hn0dyKoN7s-V9nLS?pIF(ZYg`VWlPcrbk_n$ep@*1B;3?3L<&}ud?7`P1PNMt+ z6yy*F<}!TjCO)J-lo$^C{LXLG4yV*sC5iiLK^blwN6!c;W22+v0k(+{ zD{>|^!bkMc1_Z#@D(6{{C>_hY1g!){)KD|rbCI5KXGce^%svFMl5C8W3k#Gf?vutw zooE}bF-V;6anw-v$8xNx8fv3OsnaZ)w;#tybLW0Gi>aZBlAr}rnoyAR+pHLocGVRS zYKqAvfcxq8)JrLLh8&+dwgfJ!ySpk9|EBEzGxb@*#F~GM?5ZHIr5-dWu@<(nsQ&JN ztq-+qcHf~4J2Y~@8ZmZSM9q{z1D*-e4?o)P1}WS&%DBe8ZBsoD1qZ%@*RhF)PmYd; zfk~*p_;^QK89HE~aK1w!y8ZOHGiRGBYPq@N>GGu$l^i-WA+M;z)IKY7XrXrsj?Ik& z)@G9In@BG@OM#GdB8kOO(lcJyZ%*v7=@m;1%222Yrz)pb4uIjXA)s0yAW5@G43G?t z1)eE$Lr9d=1cG5^xuL)PeBo zZ!Bw^w?*cF53KpJXfYM3UhEl0W94Ri(~$cS``Yo-{6cM@8pGYV4G~DzHH#;3#eaBZ zVcxlXO7iof`~Rp|7=L&lc&j>`I~c^Lp@)x9f`t7Kq6!TLOVcOTySr@I;jidq!*R;UVAM^&S>ArpRXaSn4~5)tj8luD?W!Kv<04?gWLMjPmPjew!9+wbG> zdfO4(OyyLV99f-rV?=6v=X+u-zoF%3_Ga3P5PqTVo@_FCB*;lf3Y%O`O^xewqEI}X z384b!^q8YZThtbQlB5DgZgGeH&oS2g;s=(Y;x==z=GA^Nn^5sli=~~v#^6n4tJE}U zv$eFtcAat!N6ue2mw^p*lC$)b~sdrING< zGm4{ZvU)oQhXghR$nR+}*L$q}BfGHBNmV7Cw6Jt%%Sb~xKN^jVS4hzBI=Z@oS>I-9 zmnqKeJs{8@ zmCLnHn-7x{3v|k<>?vJvcvmV}owc2CFdk7ewS84eiU3P6_R6>3Fj`@Eg-$UqqZD=! zN*#R@U>GIgGKM`c>Y)}ej)pfiw^~JJoD)7bjYhkuj&Eztj3O6Zug`^oL`oGvL zq8`xu9rKX#Vcqm-Kfx4Gxj7fcEe%b3%=UnCXeIcqclRaV9m1MnUIzuu8XH>~ zQJyX!l)q?lSY%(!c?iI_rO^<83xH!l0KQ~j^{78qY1pNc6By9O{@KFw&W0|?F~}=x z$Me+947pZubphT;DRvW~)K_EDbvN^b708Dd>X{4m)c-j0{?mHcz3n9dX8j2YVLGaPKd9z`H)L*utD+ghLbicl%f@Wyt#x>D!Gx9(~yS^PAKKKoE>t z*b7GM$3-}7RNt2D$Jn{)K&-#;{W#O#x#Uha$&Q~SO}?1X0$1}RCLt+PFTL0uD|^jS zWRdf60}~Yz78n}~U3O{t(^maG)Xw}vP<(Y<7RYUt7(GoIrqo+cUsQLys%mdi*1-ux z!JJeCKJF*GLpyDzFRe$wMn5F_cAe~xlM77xXw%zFhi0#RV&B8&v*c~`&_}KD`|n&e z7NYS0VCD6e`el2J4fc1{psZ#=m^3Lej zAe7gg;fi_7$cw*iW6$TI4pW%K_KTweIaH|5j=qRO#H=5EHeWoHTp~m0CK>~J`4EO^ zLftQg6H-$necc2o7>(y2kv-(yVETK=JJEBdiK{^qqm)fferQp!T?7@b)L$s{Y`a|9 zAWRXpz}@Vo?FL=biGxZ*dFFye{%BN)KElPt!@Il(sCZk?>!%k1HiOg5BUL7M-q33+ zn_XKT$Vd-BhAmh_-eC=b8P}c^;3aWaJ1lIX+2)#)LJ_4*9gFmBpU%&dhs^3|-qIuj zYkmRg$HlM!_lfCio)3RjWHl5R`+-5U{_|3PugRc2`k{7|rX6V)13jj(@fNY1Ura9d z5}N0mCXntT$->T$;FgrNosqR-o(D-;Vm{AlNZ8KKcy#$8BwQxte-vC~l|TMFNCG=x zpc&?4agWTBX?cT4)Otj{_hA#yC^jj;>|SAY_X=Wv?i~Bx`C#i^V)jw-1N^#-a2gnQ zy^*;fup$|kX3ox=lxDiPUYto0)Fj*Vqs}((n0r8fyH&=Q7W~%>w9nI=&dEA^U%jLy zic3hyci&AjT@y#G3`?pO2PS1x6ES0+{Z2?isJQxQn+PWDxU|KNNe z(ospR{82d@?9M;?4&l14me*=_SU({>{#)yzI4OhH&wgk5E|6nR{0DDC(f>mWZ3f(R zn$jN|JzN~`L7z3GL}Sl-A1V+4|5d>^1rN_&Pnq^&_gJtJH6cog_M8Kc2-feGdPmgb z$5+~WY{mKcMk`XStM_+v27q0l4RZl#VG>MBB?CQs>_LFa1J59B=t=oi5Ugm3n(sj% zVb@hvpt|Ij#MEc3U8}JizzZZ0ke2G7m!&>RB0ytV3$iE5#r1KU_8ow&C-O8MRgcEh zhPZhT&W|R==s{j1*^2MJ=ud#hk`sp9ZpNjPJQ1+(H)|ah{!##o9U?;a%23DMXA?0U zC01a7N=RZJ^X}*!0bV@?yt(T-6X2wbijFQ!B{3J7Rx2hlv5b$_6oYn`oYgFF$zk7u#ko9>YM4-m|JPEnby1yp1nqbl5C?8eF~2E$>R3`6pw z%5MgC2lhpXD#%v@mA)=qs#ph?$4sC#GFR2G6kIz@;}ImXeR`< zBOX2QQ#n|`mlphnKz`+cN=>_e6G{FilRW8luQHQ$8ed)!z2Sv`0azAr3%r_p!nXMi zG>;920uG-%u!CU22oQI-0oz@bHlULXKz{(gPol_scml?vzQ|2Z$m6(j@C3#o27;Km z2GfnU2I)Ky9x1fy!zv?S$Y9L$VSgXe#3LmNS7fTrbzA=_yin&CMk#@m*HQk4Di0U6 z-d&Cwu8>5s)L;)77t*kfcl!5jo+ozQqNnp%e6cP!=Bcx4wVHQA9XD}nK#9?iM4k_j z;@?i?q{67@n~;jj2J6{S(lCy%php9qgxH1AmU5z1W1rz;NY~8c5~t!1x4XHU#-~LA z;al)f8oCzjC)}>59AfXj|8BOR&7Yh7L2yxOkv}mSMF7(51v}n#xg3kQ;yL;UjE8Qox?X7q07e|C0IXi^3u}wt*d3Nto1(*f+TL2Q6VuQz zbC|VxUn6`3^Cx_uj+Qp?@W?M@vQhH2Yqc!0QQ|CqZ&S3Zr0Jh=d4*u7`=u=#O)VQ{ z0_<@*-Id?!#gj}>mlUOinoSZ~1|F0$TTOk5*3{6TWf_kVOu>HV=x#gE1v9}T>&gC4 zivXw*@Yv1Z4DHkFaKX~g`2|(0Z@|s_;=hh~o{q7)lZSSO6sjtGci7W${ChY-~St%27Szd-DR`LRR{4W8uPW*WOd0n zkvj`aHhzPFZOEx~c4-dogV@0isoRh{S3e*G8XIx7 zu4C8|v&-#$19HWDY7g8cuBNrl_X=WJ6OGaBEOdryMhB4R(ks-W<#zeI{duYM`8@by zltkM^ifTF#Y5k(#&uJ^EF5?6pULnkha(_8WjByfSfy$9I<3)J}?E$XjU%$$))Ffo3 z0nP(OHo?%`t*(B|DVfGqepu$L1JJC6{?-VLI1NbLm@Z2!t*=v;^pgk zybqsVAf>N*sNDerPT)!+j%tvECQJCiDAVIoV;|9Mx)=Pb<%B&HOwr`vna=I3fV`bX z*sw`j1TF7&e3B;@FD^zOa9P_$JR-DJ=P8=cZ{H0D^<5x9yia_wK;5AS*vYsWI0X*` zLB~1;;%VbTG9545dO}vO*Wq!SKuXz9qan1-m6!^h{b1qufyq%>xegdT=zw5jl9Gj> zmoP3tnF0{}g6jvFiuypEc^=*_luu^0CO}B+>%kOqk1t?DNLjGlHsM4ROuSZi;AcW# z{l!9`u`?Gc3WjNDr zoS!ll7QToLmm^alWHyb2-p=>!^nobGviQ{a9m)M-4mCbFN^I6NTDgt%AwglyT`Ihl zrM&@w>OWe=QMo1chcN;FDCD`6;<26f#)@ z(t>X)!@0p0rL6QadB*%Yh_$)G?m8<^YskW|ZC946?@8!8W2q;SZK^sF53i35@_>Ou zT5R;X*`grljQIaywDNSW5ELv!p*x{r)3czV)l=<{aTud{NAGnb!$1Z z)DN-BBwPcce%?d7@_33q3pl8Ap;CU0B&&r5#tU8R=%21v7P0n85ujAi@oe<*M+;tv zjh#G`3m5+C%GaG8>lTmwm)2_3(t#J;uOVGQFGe*{A;8jV)aVj%0N+uwIjfJfYAV1D zb{Fbry$wNzfcjlBy@OGY{I)p1ACSI}KS4R%?CH#HS*f#$jge+iZv`BLQ6Y6wN^bw3 zfnmlD>=8nQ2IDr4@ixA@qSC~lKMoUd9=n|raISn*bcl#ieW0*e4<7i(IS}>ZNDX zJWvcHjNOZQhDCak`~5?6QkmI;wGFW?SXbzspm`3cSTzli%J`GdSE{?DB_Yz zyK8jBu;OCY-&?U;y6}*w?Z*Tcv!b`OKb`TECL|lsCSKUQQDVZ2(bOueqLA^%emj;U z8p{$7-$owjPbxe9Q0bu8rPe4`r%!CLHgrjdxlaB2qpt(+vh4wxeOZ}w1rbYy&WEqQJmIm3Kn=t8~AYN$*qJJG7*3= zs-et?6$MKLo+dsY2}q&B!Umm?9_0c3xV}_Qx<`VArW0fZut(5`t~UXfbAecLaO_|C z#_eu;Us5YkCwTyqRWY0I=-Z?c*uYAaVW2zhqVgA=cO&oFr0*Uu*4kzyNJO8@+ zdRprp=!L~ukI%Eq_FC%aK55dp+39J zZ)(AFoPgzPB?wd`3b|5(UB!O6iVdZ3EM!_}oMkzKW<-bamYK z-^~KSJRW!9&2x9T4Rg;>kbXW?vtqy50 zVC~ST^vSa1!cMg*2^ip2Okn2q#}w;NxFy zTM5dJkN57p3o2GaN>}G5Y}-b9u9&p;CxFpRQ?A%uxaDu&TdA(TW3+zZ5JUQyHs}G8Q7K5Z0V-U+VY#1F5RpT#){7=%!|DqbEsu%Ikt~G z>|p1!r->Nt8FTXtT^C`JCV>AAM_64vY7-@s_b%>F@=$`D%qitKgW!fRfQox~(tYK% z=-9LXP~`URF47MqAvpg=sR@P(R=&9SWFZ1$(W~r|!=sBi+CjQs3$$Z&z3JcKmi$YM z%H-j$1D>!54fWZhxRWFs%#&bbbhI`FC1l4b;zuxD;X4%D(9L@DjwmZp;(=xj*9~Kx zJaD)piCdgTTU zO3H~{hrza_i;Ss88_H46&Fg4w_vb^7z_z&<>E~b7yeKWAT{o&)U}^R#?v7?G>>6Dj zY3m8b@2G$IXpY~N*X@3%5}&mTi#@LM_I9k9?L}YGEGv=cvUovCI?j(BLT7T~s8u`vuYA~psToJaer=?T|iljQOlNO90% z0zcVimhgqc&aid7BH3+pJTmXgvSW;|85MbafIijVw?c7eE*4!KHjwN?zf(WB5U=5PZBLHhHP$`+L=t6os*_$&DtzY^b4Pe za+XLQG|+pK0rRp!yQgZ;Ay4ei9j=Z`x75!qo>7FgNx%6`^hvtcpcRG=RYr#sqp~EX zFMC5T%KMOeCj~UgwtRCfq0h_8CkNkcTQRhTOr<7=hZ`O&zBJ!}5`QY@Q?Dm+V(|*@ z{zS+9z!2c!{aAe3R9vw6-F)Kl{$h+`_6Q$}@_xrzrVz-Lf8Thsm-s@5;js7@)F=+m z314kFKcBxqC>CS->#hBZIKY#!_3COgTXZ>B2uT7(WE7%y@1R&K!8IBYN|sB$nd8_&3eeS9f##D!IZ6 zqTQ`--5>KWI=U{U;UA1xV#T+onlElGs7e5P$*&Qx0L~iYO6GwUP;p{M@tps4B#`Wp-PKIPJYL{#a8&D zY|_cQplOiT+8UyMWy5dhHXXT3su^l50aV50QT=Zx>OQ5NqD3W8{_=%Lxf3Sah%zUqFNVb#&quAVFQ-wM*W~# z9QDi8E$xHJ;?%jCCkpbP)nD~;>uReCrRt~TTDEjfKXH$_6uKp_#FxaUwg_(BIk20= zU=>RH*8%Hzym*_0BEsb*zO03PRK}bNe|}hd_l32CAg_GCe<6*rL zHx`q!H+h&K&-CaogZh$*J_#UV)QAuti}U0!yd%1F_pV}xI(AyG4$*Krh&c?leBJN- zavq(s>~i06{Tp1qv@Y$ISA4KT)@>@~eqbXNlE40~Pbq zL$$!eqV1-ph>kh04o6K!E;1B4^sh&bhFY$vda4 zL*iGvLB@8OHYJLb`_L{1I#p4CcJGGoy8+trGFDu;< zO|Mg6^EkO{_xP2SA=I)SJ%RdnPXk0(A_}5qvcD3qiiGp&{E%j6nr)be%@lv?x3u^= zvpoR4SU9YzdMB2t`s|=(0a)2VJBR)wwvS)+-HPI_17$ikTFz9D!lF! z7VRSQN*fBcM^ecv%p=@0RrM&w-%CdieIW|xNvRFWeEKcyuN-F48(+8ltJZe3xytpA+hy<6@Jb`S&&dC00RPZsPz9J;-E9{puKrRF`UgQ;i zGy@@}}kw;2**rHqfsm?pS*A zTE9dbrQUGr1#DryklI!(LQmcAPNR|SMU*hXvEIt&8-{F|T6ggVWmEjc=EiTvM)Okr zCAX ziSs!J*3kcs61H5}pt9X|Eqd6)XHL<=BTxB|cJ!Fj;MRdWp^Mu01F}UKD<@ z{Yzo+)eqx1!u@futn>*V!M5ItO+#IZZDg~+5|*dRdHIs?ffe$t;_($0tF&>`N-FkX z%}}xk^_Sqg{!@hB)TBKsVeHT_rwS&9Z+x!>$Lfg^3Qmz@vqWr0m!u=T&{do9+7@Xc zRBbmHC@bnH37mr`IXDlg(b{Vif=(WS#lLEs&j;Cns~-H9-u9E+R_y8+JiHV6p95hM zMB@Az!~Lr+!&d#LWFn(;HNoV9*DD0A+Gk|6y zE0dEOg?_bfX%MHh29=Pci}x&JBV9{4_%jBJ++TzzfjhQ`s!W?!6rBb>DtI49Zu*m5 zeq|(Kcij&5YVHS__)qj5)8t&76~0fc{UA0i8~)Ateog!jySkCjdZ};8|6+vt(-(yk zU^^eVMCF->NW@SSEL2%$G>7k*c}nl3DI-$ zF2>@n((bp=7b9K;t@fbj_M+qFCk_i%Wu`tuEB+Rt$w_$geM4N;@Z-)gr_M7b!%l~m zko-nlMXzAnxiwzX@&#pr>>Jwt>%u9jUw^8=ziH{ekcmmPohvWbjuT(*aICKY(Za7MR~&|oHwipR1fM+1Cu)xR4T?%jKX8A4RjD_Rzf|)c z%!tk4X9xeN5a#w3%(EgQ!(sVV?lEhV0VOIa_at=f#}du<1$a6XVYSgQ(-F{B;8P6J z*#;py8GUTgFkM|6RB|=#+x?(&Ip*4!{wbXwwn_6epX0Mb2Bx$}Do2+%i%=Juh#4YJ zBITCIoV1k`IwqLlFs6C2**$!!&AM6;cdUs4zw8i)FqXk$IvTq?o8V5);^jh!#_gmD zyz@nQ?FKy6j)$Cn_E09j{m*md7ka7Lek(?8cLzjXGs$cY=_#UI`u@QjX@Q+a;A#5^ z{$uOHkHjwyhw)f-ju#Zr!0rO#QO&9UWs)^)y11>}X@3)3WuH*L+uZk&*DFaV>H(ZF$?a$@p)x-y~%FBc6^74Vf*x<>ThoL)pfpca)q& zQJhq?9nIMBU&mDkDeRn1!|e+hyu(fA($C*ZnhVdHm^UYl9k`;-2@WW>ccD$m-t@Nz52*2koOMl04tI{tdB1e+PMT2MI5+goSVh~+96A=Vv z+#FX%prJ&LdI5y?2^P{Rf(ybQ#T(eHcZBsVypP26NX{DD?({?nA9^yx_f_rhM3H8P z!7x$#amj{bBF0Vn=Rr|N$FhrVNF?b}iIm7@Y_>(pSDuMC^?;MY_;Tr58)dDyb95qm z4?#0HGp&3ffi@SmSrM4;rbwD+z)6a`2A@wY}U~E77It=ek=f1=XJ=@1VJS+aan4X zw-5ZW9SaNHl!(!)L&G{0HT-$qm?!naOg*r~^Rj*@c^J`N+7i^Ra{x9+ZgeG#H6@pl4;6PA*tilf> zkvfsT23=0bFQ3K`9g?PS7}O73Ev*M?t(L{hO8#2}wa9{B*0`MNj4I`4|9+wDq~L{= z{ruxa1appyCfPY9FWEUM%{q!yX;qmdiy%wrUbJh_h9?u#(OIKm`AyNc1UxjeU;V;d zcpu4X%zM$U4Z+lZW!YoU(g0G02S>@-T{HRH_~YpFtvdO%TUb+^3U}WMj{>lmI*jmO+8+SKJBwMYs6wf)S5A_x6H{C(kP9btouen!o{p}6?ctW!WD#d!Yqv@jHSb6%G z$es+PU3!)P7Ch;YO^3uAuG?G^!sfXT_KtO++Jrym2w0S6inQA7OPDAPwi7Q`6UtKK zKRt)YrriQ7aqRtoUDyu5Q^czmM{u5h&S;Z@OVEWRQPVEecVEajGY5XOa1$D@3GOnv zbv!vFS?8<;J$*B7G-QC^MLRUV3~o0M(5KaYgwTamoF`Ot!u zfDa|I;-8)89x}+-fgJ7l%xbK%pLdM1Dq()l01oMh`mKs7hSAU|+2H!+JzBpp`acCW z3J=jT)t_7|<}APOtzT-ffg{RW?>Vjrhq-{bPimG>+fN)gC9YdTJ45c-osmN<_Jc(p zc!d0?pAunxT(7zhKM_MwhdZ1a2IoEyAp$00W>|AfcHbw|fUYm=H4C;`+ z(}90?++teGq%RqF#SldiC|&pa=M7K zo)}O5%D?7!mwU5RS7Rn#bcv;Bb0z8^N;PkSsh1SkYc^$3ovcpPa|gW27k$hpmX?l) zkA048Q@uKGN1T1%dqWIs{`zd}dQ0Rr(MRGVrO&>3Veu^ha6wbD>nvaizz)tS+G=LZ zEL= znRuuQahH`XN=|;?O62G089L%547MKmX%S05x!TklP0#*r zJ<`7Mw1Mb9Md0tGpyG{^aFpO8^bLFSSG$5|xM!%D&Ecp(7utjg?Jumi@HiE2h}bY? zwk5`3p=ubgGEVX0R>2AlE7m0rLbE>Um%|@#p_sMRUffJ-dVc#mLw{$%+eKYD~7NuVVj??hZZ(10WA_9q3-|DH2Qesq;rx z(myHf@1G}y5yg<4L-bbku{&L?=I2U{MVMjDW+K%bH~wK<_{CWIiE?kX1M~KB@yC9B z7*EEAAbCr+lO&gsMoM1kTWjVwq5;c_<|uL-Z= z1p@eAsLtW-dHs-Oo#Op+poFF}0Sx!6J!gDrj1~@?}G|e=lCtH5@F(SnY`DeVa0c7V;Fhg zFqZV$59AoiKO?BGI)hDcWR))4wpceLuF>-Y)T}0SANB74qb$X2NX#5<+@+~fwUI_N zd&95@2XA2o)aMhp-!r@tJ-YV?BA%DNxbT3S7ip2fjKc0m2)b|c!Bi!Uv2CXkmWA-N z@0AyNj1B`sCEp~_Nyu)j!eMVf%#a?f9!#nYvK{r(JXUk)*Zv|WColh41Y0N%&GD%(2>bV|u&CF|q-~yCj^&6S=cDK{ zH*@rSC6_#kYm57da{jATP+#+6Z)``=<8@!`{XHmF2iL#3UkQ<0mV2SuwE*76+*MT6 z2ddok7DrVcu}~sQ*)v~ILkj#vdaBNHl})4G>g9FvZ6R?|M`PThS7!RoC7+6Yyru1m zU8Jq8yr68k6F%;J^ev30Uc1aRNx3k+@$zR;o5UmYejm>CsTJCu%fL<|iRc0cUP%inhqB(qIP%JPk;)dntHkdoVb zQRn{mVC=q>qy5c``I&I=_2_oY+j@(IN`_k&`jLifi)_0)M(@j{1C77L+&x))16Ygh zL26sggwzG!#F8YlZ0Fn+-?kMp=^)__$hYZ7TSCbo78AG=qn&Y@y8B`<;D0#Hp$+Pp z2a2M3;NxzfQ`3rX*)lLV>4b=rMe&4RUf+KT1g|C%$TR;}xru^VRO@AGWp*}Jwz9of zYJiTsnaj1j*wr<})OAI3bB7@}?X3mU2t9A38RBSjjQL_$U>9_`ZEpEYs(UO~auvDg zO`}XFv#yw;hGGZG3MM8jJwL6~F+D-lXlCTqHC;o@uElI|Py-y7x*BMfAc5jHRDPEw zv5?15zoX|Zn=R(s{LjgqYkR5SYVfjFd!a5( zb0k5FMBEaXAwOH-{VR1~p}kM)j1xUGx$35Z`_%wroe?>OdP@!DV^<}kASdBM;Ln$_ zn`clhJB;0U+;jdqC$&A8uJbO zXSN6XBV~le$NK*|?s^JfhVY=s$iG>YHO0yHL<){A{`&`}6=SG;$fvU3Uv9e|&>kjc zh8P+eS{Zi?aJJf(Hby>kF0wM!)DgM)A|k$f&yb<8?r*{>m<`+XL7Z4#hU!28T(=Pb z!CU%7jx9Jl^$>+V3+o`Fq>fmKEW1+OiYDoX$8yE%UbPoWz^Lb)GaDTmcTEFUs6j_O zEf+poT=5x1wlKRkXd}hj`l@=UsKD2_RjXx?qc7%+c?YQDcy&1!@maPYQyH6nMP0h~ zU@a)+zHzM1eJ6)akoQ>vYi-Am_lWP6S+ml(Y_ENbQ4hUzv9Ac8ZJgn8y8ZhBiph{} z$^0mr)XowlKxQ+Xb375Y*C3r$-462?8;OnTOYa9cWA21k++KGpUlKM5+R2|>eD=sC z6ps4Tr{Gv(e+l*sfBfba`W7zrat3Sm2pJ#x+cOH{GUN>zDDt0bIr@8)5g~(+os@js zEYp|&5coLrR4;nm-YfC2uMYolR1Xo^@A=lGMhTnH{5$VY{T=F?sSn$!rm&_dXf3P* z_*~EgWlquRD&j6_YsIRS3QYD2w+KWo&%aI2BWNj9#<+{dm!>yzVoE51zY1#Py< zhS=2$g0{OKL(nXD8$;8RclMI4>V@|Li|tm~RKgIZ0)CduyW^qY;Wa+acime4VKBV+ zd$;cmjiD-;Y_%Yr3rc(9g%$3C3G0E4j{JH}?RV4@Xcw7k^#21nr>KMPRX{JfU&m@L zaX|R;K?otspav3lh!)|1rHPOt;&2aP^0TrTrXMYJjoA#>g%n%*rwI(=gj6kDWI1ew zBIgP05Lb%Lw{0E-O?F%XUXP3ezgTC&{}gl^T*S-K0(sFbYp*7Ew5OZcCtL3&*RZx2 zb1Sb}TS<5N@Ra|WP6{Ng7+ag#Pg{(6m_6!r5W2B5qE7!?H+wrxGkIBD@DGvPegj+q za=NT4Nvat26a+Bu8ZZp^z(PEDQ@!do#L?)o{?mNxPT{TSN8(*|^eA;0^}9abtG_}? z6zx|H?A0IdKL936cVn{8WuHf69v<#USCptqk-^o)++z~^E1%$e_IrO|cerH#LTu-R`- zbtrW)FAbb#z7eL;w!TM&d>aG}BYbKb zMX!Kp)v<1u-iU33|6oH*FA#+gqAnU87kA#m0sn}DyMr)^OS;%i9b;n8?s{wGwYm!cnea*JZN#$izq3!vv91!(O%Tm7Oh}FcNpxPTS zpbBeqT&Z91I$Bz{LjmEN(lJ(-7wQTBu<^o|`gs?;~O`UdC zhh6dv-%&?7xk|f4!b%8PhFUpDeit!pbR9ZU0=4*tPTZU^W+j`vtpRcww`0Jb`{)}5g zKR_C=z#eM>mmA)*#@`050K z(z7?6C?U$bHEN3ueyMHoJ{Kc`RB)@Ilm%dB!e97)YiR;y)CUFZE@l>nN7HDN1Dfr; zemGgQh<%!F_49S?o6%i_HU)M|z-nUc`NNQ&X6IT&a`qkPD~2}g@_KRWq1E2r&h;aP za|<<<^sEI44waGzG7fDfiV;Eb=In{uZR~T~7WGQAP#k_7fk0Tx?9%jK(O0T3*A6Wg zDwAJol4Ie#fcY>kQ&5ko%BKI>Ge^ z;?y^qX}i?V%@c6HNz>#$Dr|G==<)KCddh3OZvr63{w{Pr=0z*l4(}5ayqLkd4-O6< ztKNWr=+)Zy(!N9xQ|XGw3O%V)pm*EDRt*?xqb_D%)qeM*_pBQkZyxB998(X96~h+LmE7OI)=kIwyP3XVWtUBuuX!i(alM z7h3A1Xd6Vc&mY0s^W|YwD~mh&+;3pYG)6w=gV1j2>LSkSkSv6(oZ0t84qYg z{)xOlS*0`vp>9cm&-e@!{kDEnz}hm>YquvdGj06hEXMDRX!ce#WBQi|mwfR=pCsdu zdfCC#-umF$^jI$fD01@4|Hsr-hDFu3TRH>@>23i*K#*=k0YOlZ?(T*mhDN#@Bn1KK z?iT3=si8ZEW{4rq=KbF9oOA6TT>P7B@8`K=-D|BI_OYz&GF5H0K793{R(U`*DM@uw zwYaRle8!A#toGv`7h|Zz3n%;!QvEZVj#+&FnOr!0#JJdHngte==_u&}ZKw8 zOY8c_PDHn%^Q4Nq70^zm+bdct0*I#M($IG*ddL@Kcv<09Y8|!DtS1~-TV{tY?&x^X z9-JOsXQKPv>sX=!ZtqsF`zdj#xlIQ}WFc~22>+1BR&7Y<#x~pbdEM)?t!0ZXW%8kq zrwdsPu=vTn8H0BX{N$H-D?xOT>n#6i1Pxv>aOwT_#LivX6#5|fg{5J2Dn1mHf=geQEJpZg%eo1IREe@rU0W%WVC!j(B^G-O& zfT0<%CtzlBl3m@``7i?&t5nW0>g4$+sh0t}#-<#7{l2W?9aqD^B>-l2QV6-;L))+0 z>8UyVSE!_g?aZyMt+(umb49@eM7INSk`zJz=F|_8Pd7lrtrZx$zyOtZ6J9fb!93AS zpw&Yh6o7_s(E9_-k~S9Q!Hd8{5~TzbFl7f+D=Ayh`I^4$31G>({SyL8vvbgUx{KlG z`a5~!IR)RGijt`5=6aC()A@fNE3=j;u=?jwJL9|M?C;1Xji{`F0Q%GCYhC z_N?lo#K^D=cspAZEA%6UVkvHW?dX1N_V&f0fY=x|5^BdahuA5i#}RYTk-NLc-phpM zYHp314WWYHI8-7=9oIcru=8wjwx##wuRw=MTZan5$9Ly8^Z6tT0jOBET^?9K6*hL6 zsvLV5>kBBuuBMxBz(YepH+KR!z^6H-LzswuGgquyvZw?{YTNzoI{XA;ckoAEj?1q% z@QI1!ef`hH?F_?DeIYGOup)fiy5TcT3;33X(VSp$wvNA+o^-0XQywB%@k~r*L2(zu zc*EYqFg^^}eu~Tui(V~ma7tmkCHS*H@MB~s0=Zgm2mWxq5woD=3*)i2_|;HSp|@t| zp;p>BxSh?@F>YZtk@aTt*Dl#<=4*3B6oht3%y@`#U$e07&a!U3_pETe_Z8X!o9HWJ z_BiM($V!FQ87uOD-b;1ve2w}c&$i;~-u+@TEn_HUQ=BG?{4KHdFY8LHt&~-#;Oc!r z1|)8HOY5saqIPE1o+~;!{Qm+aMNtyp&6Qk8f&?cErSPFl!$Z35&-=e;+J^oe>0h$p z%U?S5+7|uch zKNVGV&QkRfAjD$@-xVs&)pWS)brG}Ke1Kv%MH`k(JC>~<{EcwYHvsIhYXS4W>yP7r zyKYmGZRy|40{yN=D5eYo6;U^nT2Ef#vdh$`^6ayPZd-*(xmEmiH~zH~nZWtWE-L;_|6TI{;r6AbWj2!;rqf9q>zX^~BpfBt(*1wx0sxv(bS z>+>-x>wS`hxvUv^n#Il zx-s zN=>`~;9G<4s&c_uZ?pva3y%8!FW4|e=Fj@Bwgc$8?3mh2hlrWyD_YM!wyXwVeeeQV z=2D&-nPd?o8ANpcrg(HhT~$y+c>6sRl-pdP+cM*dpFB{ILVw-G&~xrc`r!`Y9iPtW z-IVx!LNfK^Z{rsi7ndy5U74Vo0E0_lRzZqm#ADUmTV=H~u1SvNW0+%Xd8 z;FG8KvU#$yeXFu~oJ?uoELp#?{V`PV?SV)dEXDAI5k1A+!obc%T1Zt6 zz&Z8ZedxefrnAGB0>17c!Fm{i-yGAH+#11j*Z~6rLb3>QC~UKuIcXEJaCYAYu=#yi z15N@|aqN8DS>r=tU&WvsO^l4yqV03~-j}NIn8#~e{e6sbKtWI)<8_e-Iw)&so>uYj zNc$>^angz;>pgnzA?GocDD=^Rth%kGV=DTxcD}0{{1f4*-Wwe@x0Y9Sw&C;F^R~HE zUs^)n-<|V4K6@GAJkUqPe=I2~t+^$OsetLZ_7V^aSpc3%#()IZcww@>=#LoE@z} z*jU_Xw1jIO*ZC;$-=U z`$sjJ(I;@4{>>|7#rTGmub-HL!a9{e{bDa(%-kk$UA;1LlbZ~ zpU()BA2?28T6%+jP$q*j_Yl}}*hv=$r7D}5@c!coZ`o8VkXJieD$dUzRm_p6O-fQ% z)vRM*I4CV|p4hk2E^V?b2c`fro8UH`;lH5{W67WM+|7!Axl#VVH@+$@Y$7Zz>|k-k zVfbF_znsvC&708Lg?bPZ7a;D!r17p$+#J`63Q zcqaX)ppy1mp?LELa6rdEvc&X~|nJ_e9oXS5du?Sg<^!4Ls!>&YNsYhBRA3CR9IGx7PjAX(Y(hsx{ zKg~lF*Hd0yp)SEn<~IuRe;kD$cdXboZ4vjK{&^jxhXgNr@LyIy|664<^Zo}ei^TpH zYwH!xT<;Vrq1F{hG*x^Z9RFbdXndwf=vi{O)33*Ck}~#^Ng!9#PqPhL5s|tkhr*m~ zM@t2trM~K^%$-3ldZD0Ne8X<0)xf^NVD8Z_0tDh@3Gkt7x z;m5r+(r;QLwNX5(-#>Dcv5_*x$3C7aIQ%ZG>9X3Bn4SF5@Y$%PPAZO6MM>=RXG@v8 z@d(A)%5n*@$vKB0`3ovz!p)Y=Z10D=8^a#4Ym{|bJONRZRXiLTu|s0$wMC!BG48`E z?xF!F4aVh#XBgz)h~nSrfKq@x@nG%?Ggn*(%=X*tZv2zbS#MM}1o}ar15e5 z?c@|+5n;LsP+6Fxfm+|d1Vu<#cnRUKZdR{`MBi&d?yAD)vc&GsS4wM}O=5cf|JKR^ z9{(T^uAJW(q%7$nbk-`bh(Do6J%e1(>BTz!PBTIWe{)}9z3e)xTQ9|7tf7~Y zj8}MkKj6D_(}o=f)u@>wu7}#RwTaG5Oxu<9;mj=u3Y#wZNNj?&KhzIZw^iu-JLJp0 z(5N$!K!<$HkWG06-8f{=&)L+xuN|{X+Yno@W}}e)JyyxxU=yMsf%SS)I-)D|{QsS3 z+OX0iBSy_S9{%dH2ye0c-}7RbTk;vVj>A29hC2cz{<<0HKg8l00S5lnpr`lB^8Hc$ z`jhGUB7*60dmEqI5v8`zyy+1K8h>j4R4GDFDuyqVadVGxBfo9PI(}Y2$s=z`W)t|b ze)Dk*GKQyhkqx4>RCetWRsGlfo{WV|q7h7IfM@lNr-R3meec5|DXX=s4B zb-;CTg9qiqlzh$-KqI`f*YeL~-GJloVnv!OS^eXA^%n2PjDh}Y@0bYjNi|WOh1RN0btrRK+IL=qE$#}8vaJg>5=V6!!_A4M)?0VIAfm!^LwPj;e_z(>r8tZ)>rPpAW z*@D}8Iin5Dqq+Y@p&esL83hQbU# z_sIR*y`s=_0VCWo?<40UIGo>SgMZQd67bJFytr3YqK%)*DQY!XSy(vu26m$8h8jbo zmHkvlIekvC;7=4B`DFGg;GYP)AAt_NaA1z5SyCijO3 z+aa5#1f;6UYDu#2N4gxIU5p2PrF|-`KTG(fXaEA)8Lati4en1ezG*(zLe@7E(ZL2O8aJv_)k*qjc3Xy8vwe0FOu07Sb(eK8bv+_-_` z`(yo9!B=>ykadfzH>%SCe@CE-b zsMMhOzrEyM@sRj?s$Cn{WpG)87CYd|Ah+)~M=knXmr*S$JHJ#4x&2-17oYg3m8JHP zEH&(`$7A0|d+@3}ZsS7g`v?*?7Arss4r-}`j#3HR09MiUzQ70-B}KP+k+?*`cuGM| zI!G}#os_n4IZn(={5EvsBQ2LMe&=;Wiq2g*7Y^_~&m&bCcGZ5wD9+lyUv&HDq?=Pe zh43e;PBVbKID-HijDfBeGKWESpxmsh(-GO3Xem6d8znSO-M>p zQqo|Jf~n<)`q|mhVXu1rk*eNcO}=-V;P+eD-oAvNX9uU#EnH`bsvMd3bZoQsz*pt# z|3YT~PH*s&%r<`MJ8m3q++i#<+@3pEm^T}H>OLb3+;6tPGjXOlzrE_barA7gCk(XK zUj&M_pjHzf9i)!a?%|&;uajYklVQwW z-Wh7XzooECL`06VOc)kTeb#+)?$r^93KWN_%NVU~m$u-&t(3)BOl#QFWaB-F?xql{ zr}h7G8CMl(fmj1#hg97KSuoRD(L+v2aL7o$Ev8+2MlQc>WY&i!2GI6?&t&ohEV-&f zs6G1wg$>iFq~UncEXsQ=p1b38+HCn)2fpkOLH$Ytf9>jXZcKj%#*V{xWtmM3E)713 z?E&#~N~^eosFBJP`THZ^*Adq_n^XfaLf^&i8GvhkmnYsj<6=pSA5WtRdFf>)?Tf=cp49=Ea`oTuvkVvis$Fw-Ju`>EA z^PQs-z2(cvxsA6h=!{XbprK_-xBqatMTU*Ud?>eG&(5f}dTc=!nyjI%T>@Qf>gFre zwg;=$OPzWo>v|TwZgVK&9jd5JN))CWn>CV^R@T>O#x*s$&$?jVASI6=7uh4um7?WJ z!(^~NJUPlG8SsFxO)1utfvHSqsCV3VNbI>k^R%cY8d&FcFu*|k9VnCCqx z+8oxT(#3t-6XGQMKi#Dmx4y1sC+=8B$&f?L)bOtKytMLt^FkUNY*KBew4%EB$Lkop zQqxBb9!`0?-u;lQZReOvwUQZoc&wg7tzL%~1|nv^vOd5M<4BS8)~z5Uze1aRK0WS7lRCXGUu=1kTtc z{qow5Y(-v<57L?0doX6J4D;qp5uClI=oxc=5t_@ie9zjVdPaFkKims*#7+6lb|aPv zwI9b)g8P($PSVnFp@HD^#VCceeVx4NXduiOL`5~moxa54b=_tZh7LlO(%EVS=kTw- zX7IaLIY^{kWNxOy<`lmwy{AV-N+3jBOcP^D`6RrVya#~wHR<-v^V`E|#!0G4hQmB^ z*_zmF|CB#9h)*Gk0EOtqRXbd44UM8dZ)AiA+73QW2Fr zQ<6Qg+oj?t5~$4led#e%qf7qTu?BxoJZbp421ZZaKiRne4QW0Sg-(EL+}yiOOECXt zO8=wv<=@YfD_-I8i%ue$CYl82a_Kiv6RnY1dFQ{f=UM zsT#7P$Mvch-XoW?MjU7si_+|+?|DH~{cYXsAz%#TTml;+5^-%RU7*7Z(cX}%G%oG5 zmvEYO6vDmFKizfsBTc4ms(_( z_z)%HzL&rKM}GHoz5A&VASft-s{3rIM|M`#)zv9hcZjcO6S6B8BswO0=#AYKZtS9B zU1hcFX;uOAuya44kTM11*wi40z)U2SftMih0H=e<*Y-V+>ah82%!Hie#H0d9^yN(8 zHtG3gRps*lxyq}AC55TuVJ%NI%722e@CCC{xU-B9O-p8+m9*Z!C8LS79~mb1=d%#@ zZ;smPA3uX^nZhyS^O1h^Q|5ZmGi$BOx3=t^W=k zv077jaoMi=T9>S^A1>{bn~b|@nbonlzxqJBMGxUg0VmRoyLlTRRJU(VYRIlD z>z0}nH10PwXCNNXo6M6ZWmVM>uB*YdwLslFCL^!G6Fn)HtIn;dq2srw9RvN1H z_--=LVCH(i5UU~mPlPlFm@L5-eUm8{!X4+riks8|4xRNj^YnDJ)5#pVRwS?6`T;w@ zdvZq8j~)Q4>NgP(b%mAuA |F{u29_>REjA7!HlCD#Enhje82Q`m6je$suXSpuOmOWxTS< z;?srloL`^l=jX`}%;yy}n`YH!HBCK;zP3D@qIhPwpY-5b3JP)Rbsp20k@>gdO@&}| zVjDR|q;um#wZ5po`d#&vQ8-ng$~eZGTgn+o=_da|Ut84b4THpi@y?}B6B$+b#<)OQUIF=9-ytqdSxcriQb z^1MxUF=bC=0qUy%AB*osNXT}j!4(A1>sAi7GQ73uE!$ggwi%`#f%VkghC;!1LYVwT z+^wKvNzqP1Nt{(?<9(d`CRpA!ztu&|X=G|-B&Ps(bD)&>*zu>Gt7z1|3p}&&mf^XJ zNLdVsc@tN6Xc+a`&K@`o7G$R(_{@DPe4e3KcqnP@x1Wilx5 z{9^VNkq-%n?i(~&&n5dXH6Ph5W1>*aG9MLsi0QOgYH+Z4D$$b!?Hz({(zIeDUymzx zxk3z;uo=yDCwe5Q#{YFCJOI*84@ncCgM^Vr`|@He^RIYKEdx|3@hrfAP8TrFXnzv4 ztY~aB@L;CIx`at*VHli46{W!h^Jp4z9~g$ogwx@?Bd%V#p1PU3^`-~J%%KhTD@P{6 zh?ba&L-IITh~Zt!ZD6R<&muZG&9e+W=(&8Z$kW@yOHp0WWv~X*o5@}r-fO&_22BH*7 z*q39p8jya$UP-*V3hGfUVh2L`ut!eepVtfKUuOXBL)x=wp*}6M(Pa5F;-=&x9ybPt ztrrpQO8c`NQ)1tYnB3W)bA`gL?!Ygo{$Vk3tzn$FiQ_{>XBg!5x4&`69hz!kqN?w5 zsu8g6kqy%{cP=L77T&tN`JEw2rfe8Jq}Y4=GpaT-M~D7{X;=mm?53$`ydfrSqn0Q< zrdj?n9P6iJ{zEJlYx*r^k=~%ZYxn}?aTA1&F9Me?iedWoMO-ueLW^*k*m;slOM<(8 zB{}D!g<%eJ`wHUYsO(W3D#wbxn&U;71UqL1-tnk2{xO zX985rNaVk_o#d&;@&%T4UdaK$4JG`KH)gp!pDn~hyTQ)2no6Asi|36=cX$Elum=z%MUAzyGIJmR9Os+LZtKiGmiQj6rrU` z!$9at$I5vZ$*d?a{Q{*hqa6QP&va^x?#jLQN2kWf)zvsNLelpa2NrqLyeSxpHk7g4a$0I zWu{}wi?>4x%^9k@jXK0CNv1qDA3i0pL((%X0JznJcbb>}^L4w~z9CFljR)1%aksF~ z-l245O=GqIW&ch8e;^XXY%E#`SUUMa!!1RpPgcw@i{*7mEv#FHvEgK$q-8lW)Z|i? z51H^K&WIr|FYhy!fyF?5>m+#QN}si2HHoiy_?Qf} z{)gHFZROZNG{$a*z7)CWv4D|6PlGtVI#ILpp2j`!u5ltea|FmaSCjqf?jw4D+Nzh;{i`jSi@{%T$eXCile-I#B2Tb#n-E8CUgN) z(mHpCslTS`?i?KjN2h*{Is$Anc;;l|WY*J3a>+T_$}20hwp_$GVLbDQ^G6DPbRG35 z>cV=y_bS=c zC?H4xQ4`KOkovy0@F|He-A`LSwV=Ufd2Ut9-Q>lo#lq=DGd zv_@db%@F%2%6OA4axs5-Fxzs}Gw6nWsv+2F)bs37TXx=u*ANc@0T)$HTJq~xAMO?X z$k+eDx(%%8xwf9rkTgbu37kW`-z@mo`o`Se0DhN2*y}5>d5kW8E%^jyq3I4rUi_N; z8Tmq4Ivkr54-n+vl)- z>x$+GQk~0_7aK<{$MsK48hPwdx}|eYu1brLjK>Y}hYib5wSlad@tG-v8Z|&6J7XOJy9fr=5|wD!67<*lwzKpI5d`Z{*yipw51i+lWvvD z#hDl`_=hYWv5c>Byin^BVkWpz>q`EtEA4oZSmNX6dfelmiK;Ls{1*78cX|bOaDVsy zjs=j}kQM%WwSYeP;X88#Y#6Y-`uSV#>1 zJoCV2_iOtY&UC{Pw2zbfQERr(GxHTS!VrCI@Suq~V#H9YeRXLtE~m-wTq+a#PogNa z0P7xkK3Z~Fp=`!qym9@E?JWtR+NDC_n+cp5op-dN4y%6l z*WEsAK_rVom_J1b4iD$g?%AbkzJ{xLziZ=t`_^5wbeXmLXGSOpq9E-?5ACO5&3C%7 zz7b;39ZT`%jGl6z6pIRTMoM2NM$-r3ZDs@_ldfA+{myijbuFD!FW1?dnbjznQdCAz zUH~-zzPScNZgEgRIsxj!&4!_DO3v>H4-AE~rp1r;t_pJO+Tv}XlpLsV{VhMju@?8# z5c}|nv%T1)O0U9+#pCl1yQbnZn(2gf>>@Gg{3*Q|m!oDa+PDqrw(J`@K0?l7+ecvJ-x#`Uk`kC>YmA|G_=G&UV2~^L+Sa z$;{%juF?HpFWUY<2~Hy^QdU04!di|WQq@FW)hj?F*EpM*EtDl*LK^HlT3%nLciaSP z$JG3OVH`BX*)hC5nhEZ8P@5GSGyD>x(+X^DwHE#RitV;oGLJwHrBu6NS$7^^9F6Q4 z8K7X7H=aEMjI7QTJ!~$ZrByGrxMZv8p1+*ufwJ;9eqT)li^#J*lS#?H(=@9d-gVp0 zIp8k8`yii4SEb}cq7O65y-&R;vcrewqvmENkpQ(zk-x-kdiS%V6g|&@rJ;I&Kbs-w zeBpNG6BSd4bLmpT?}XACODrto(u_)kkKqV|lFH=qxv{WF23>jhUESN!xUWbaLgj`)%anN?B(d{w+U@gjvja%*u(0?NXIfD~`+?xR zPZ)6V+dT0z(|P^7b&|sT7!Vhtv!2@BtnYma`UYJV!b%mc*D5kK!sR=f+woYYC28?H zo+Z7>d1dho=74~G;IN`2gO>&vJB-~R{9yV z3#|OoonXxN4a!{xsNkSajYcQt3o|k^HHC@#RI$~rjh5;MlZm!D>EwS5-T|;|cl7feaA(8qIdz}s1S+xk-LR~eFCYvAdZSwM4 z0rS@W;(^DOq4H{oh|}gTleIEfAkAH8VAbsO%={%=MZ-Zw$EbsGcO9?wjQb*$nji3M zU7y)?{M{ZI(nF%rQ>zMyXKqv@Z?Shg)-&{NUI4v|mVW6Eb zQniUNMXX6ssE&W>D!@U5oPyz5p{+*UqTGX!AM-dJL~!OZAO;p`F?(M8E9J14N72-I zq{on!3lo3U9+$$uI@|M>6$}`l-ygFd2{{^vmyDXw@?nP1y!#g_5Rk_cCSuFLgIUS?~QeXI2HR{_yWG?N-&jn1|k#yEM2#Qm$I(W zn$Hm=hrNG9(#5>951>n(RBAS_T&nPS*nPaov)mJUDJl=s_<|<_JAODiKAbntzDyy< z@M!fi2;<}Aaxec`D?Y)K`F6G@8#3-7Ft%spm2#Jr*e9Rq^V)J-h>`!Rn_8-a>*mit z4X=0=?1U8Ir6wQ32xVQYcDWg!aai9;^DY(ceePby8v9nYD%R<%R4jSiWMoPEzwyci zgNtM{6copLx3vP5hL^y`uY4`+%d|Pu$_B-52H;R&bXWiK=AC)IZua)icCnjJBvm7e z3yX{E)ni@n&~}u39Q0O+_DYvLg!-M2G6T5z6^E=J8d#6{x zelx8oXs&@*nmKQKKYwc!&`IYpug9jbGPPVZhT|TRIA--Q?7l8a$;xYx6~75Z=*`15FKs`BWPrC+3PvRnCR% zQvA1~e(5h2A3v~bgTgRwBHotw1g_wjbOGAZW?<=B$vEpvMNs@ya7y_P%Ouxx_ zwrD56{EY{bCerO!IYuJ=X>>30i{It|nGKpZvR5~%J9GwQax=m#u_<@pI}e!_B+DAL zfh#UG7D{t|L}EwT4>wc6@$mZ6SD)E2d(W*qVAddjJtQQS$jsz*Z}Q5^q?_9Hr;q-v zSPrG~*A=t-4Gfyxw16Gc#2{g2ubKqPj^E1>1Fyua5$j?-y>O@|tU5{`{i-5YgnzdC z@ZX_XlB{R>>Zzz{*Csy?7rGsJBT?U#NVVgP#@QqJFWL(aMeyw+m{?}GDVr@s4~41g zc})A9jN@)4xCJK6b=+EKS8b)dYAo!xPbqw+5>|jUAXsDKt+&R#+8aed)Cg|CxaMF0 z4I0HkT&rQ*?*-56_0=pAd#lH@^HgLGiy+ z7KXOj@&|83XH|?3rwaJl0;Pq;AewE66Ir5pURaKl7z!Uy#%ZqM((Cr4Ztdq(3xHU! z!bYoV{Z*NP{_Y2t0S7zo<#&-!%6foFuzDzApoIq&DUQT`$@MkHcBNidl3X~$pqJB> z9>N+JLB>aj9IBMOmrT^}GRnsGim0==r>r?`IIXnm#4J$Sbc1xu-Z$GN65R#yuY8bs$R;|L1eEwBTyk9e+pf7^Y+W=y&Sh!9_=?T zz1C+&AReTjJ>U2gfOYjHBZD-_A>qif`2}=QJWO;fd?$bi4wz8xifMIS2VikH&|IGW$f)SNsO!4AQ)1e;BNHIL zJB7XBrSKT${|dsF?NL(sX(27VZm@7{6U8@iOJM2R4zrcVhj;bcQFTsKYF61d!{&?o zOlR((IG=9UJb-zVeYeRB13XAu4oJ6! zO>l32KWEso#GtW0~!G@~TXe1i2LIJT>g~lg+voQ@kweORZ z-k(d_vr#~v#gq+$3>TzD6LEkXn5Q6~{aZ@=-q-JFs!dZkruO~K+|CR3_$MtHI_(4h zh*5!iS!g`Q1q&2YK%^&xp)e7>n>u;lJj1hiz^SG_$T(-s6&lxp*kTn4$DV z9ADZ#e@!XX)A?#Ml*|)Dv>+!kdL2dp_kI`=;j!lqOBfcYT6uCPFdcfuv0ooP4L;75 z{b+~0J0YayIo}*-!D6#e;~A>!M(q~2Q9hIlBwQr z^LJPR6zy8Tlp5+%77`r%VG0Kq7u+t14KPg0+wNft^*|$Vu)ABCl|_93h4Sumad8=V zczEzx&#<$xvYu}I{w>AE!cqw=wq)bvY_Oav(0u>9Fv{ z_`Cbm)=-`#f4HVMxidU! ze!0y#ELUFQUTHoWR6NJI+#inJD!D}UKrM(EDBxl0nJTT!>Ca}pBGLCrFiC4gBHJUIhEFu)z2{8)!~2XMYnz%Zw8sHP`6CVflA=R_;R-i{foFF& zn`ECpPUwrG`%pegWB%tk6n?SV&7D)W5*&hV>)_|sI^P?W4$N)!s~7BBx~aj3mpmLa)*mE47({OYYuP6nJWwy&J<%=?0pI9`;9xW` zkS7lTRe7y>mPhYpmvwo2uc9dQEBvGz_X&1|U5|{6P&c%@5q4rlCZa4)*cnv@~->4`frhmV$4g~^Z z+?Pxv0N>jDe24Sm?Iq8_SisSeQvMy$|&^3f1kO`7ySeh`|B3h~oCdM6cL+R9&6gcYyhZjW{3+tWB)T6cu;cTJ?yI_MWAMP;YBVvdO8 zO&`4b8OksamXWuSF{*dS(Qpw2`!X1CIt6=`O-=K6dg^j>=~qGt$_YqJ1BDDWe-1sn z%s9-tEiiS@L542cV^0BYCqqZ=aJ!a`XyLmouYHwlr<{A>fV@T1Xr$?n0*lp28SNsv zFh2&Pl;CQONff$X)?4G{>PkqLWX1Tfaj@67#(5D?+c6+5T3eY}NcyKOyHFc%sU}vo z7>-hW9tm=B@em_2B_}NTRlQD67T=7E*(x@D)c1E^w~F@*(ibH3YLx4C6GW&`jpK$H zcvo#?tpU=im@R@u zq3G_nr{r4NTntgG(EP`}O-Eetu(CVSAJfkV0|^iFi2(sAsc7FvMq$oy_`S>P2Xdi- zcr7~i&A;hmzq;k+=WpVWzTZDE7xXaO8l18nh-V7N!rziOnrf+rhCL*0_Mb}ArF4eT z_`|{&iN}t`Uvvg<-w)Eh{KL6ySZM8sn@hs|r?!u=fRREKGtLddW}e1R#LIEMLF}y~1#_&MZ?)(`<2VUa z@6OxdN6y_;3|E^8O7&PAjh&+c8`%7atG+UEKt z66eH-tJ*y?)=oLzT5@TAFcJTi?siqxS&gXr!NFGpOe;by!h{{FV;U)bFhfy(5n)fg z=@dg2wM6xoJ6{h&%jt%!5UGK!&GnAwXuhz|jU@%@Sf8^w(7eJ1scN?i)X=XFtPaZR zn@2xJ$gAoT9_#e(v@TfUd9Lz^oyeq*CFhlR>EjUA|HDJ1|?{LwR)T|ETouE%EgFrOdjqR$4{>Mqo* z4II>v>ptH*8Kog!jf={8Ib6#C=hv@a~UKQR(;=@$_@ zS2UO?XXJrFbB9AIG$mIfdwkB@3JrmU$xC&QizymY|GrE)By^NO@Gc86$aD!qWX=r?E2Da)LA-wLOmiRB8ca-dE5rX@|}|9!<$* zl@|U`0gzzru5;(QvXD*sWV3;lDo!h|6#>I@$6@eI)T0@37s`y0F5IS<7>$kj+2_5l+CaLT0v7hYk zYsJxe+RCn&TYfDUMtneu<=MdfOg8(bvYqZj=bvrx^Kl$-rofYHewjwqZ?a8@4IPW|X5g?aL} z692c@4ex_J3Z!p{;oyb_F_-lHsz?q->GDawNgu^kXAT zaLt~AN3YVY5r(hn(Ph!FgAs8paCW1|KzyB+Xn}~(?q*2@SjL97Z-K@t!ofF$+HMP6 zG00T8vBSpMWrepl<+!4*L(gxCPVxIGaSze{2q#Cjzy*@jb3cd|^C{IBn!_hS1gK7- zcf+Dn1THzk+b#?AP;)*L1jvLg!XzRDadpM({1dSD2#~hu`4XeNn$-5(g{>#PB+?#pjOvC!!U<;k;iJ2+mAG z;2w6lnD8!dbs9)@iJQoh*E(H%U_dnM0J*x}!sF6J=JpVvt>>hh5yvU_J9@p}Km1d{ zACA2cp!J8H#Jw*9PKUk8=j-mKx8u~KJ>K+y-G1_{KSphLf3HRFwa={+|^-b58Oik22N zTa>m&O6(Q1_DE4B_MWlD=68F(&-Z!XBgf%SA-O--=eo}89F-fQT0COA=4Arso4+Sq z*cIGa1}3bG#+@`uPEg5*&+WqvbJ0(NN2Me~tm>ic(QuLn>fTA;&CqGcwp z>JsK$Rzn3z__ln9x_hU#+An721G#YlqeD>HmpvcZ7}V1za}SAc%q=n)HX;Z!&Gx!7 zMHgNO2G6RQ@kd1#H^)DKm)&5!(GTm3UJPt{BZ-NS?HoR0AFt<)gaY`-b3g5p;|WZr zgU<_mIt5(HY9(aOPbdmM{b;%||3KvTbc#Vi647%YafJDxm4PD0hsY7CM*3G^NgRX~ zo3t2dob2peeS{j%Pd84D8vS-`NZ)RmQ4dpRhc$ZiLvOc4+j9Hf1#plFNUA|B2ZH0T zm?+MT{9s-rWCY@{5`L2zVXsf%4BCAwfwO2zgiS7qG@g_~S5UV*C{Cf3Vz-i_;a7~? zazhCy-y855NcHtd?|c?~*6Erpd+c)?4reB21hONZn$8Bu-q5jSK5u7Gi1gN>L3*!H zWcOYBdXT=zY;gLtVac8jj}ZAx{SeIF{L^Bhz11g>gz(jDkC=_RD{K;ZaM>B#I&h8Fsk zowMT&pR9Z|75^}pQ|JP6bC}!w({A9;eC4j#u~%3S8SWT$DaR*cL1 z(_ME1tNVVxYKELyD~ij758XHuCQbaGHk9?1AGl5;kB7q#dx^eQePl_>^4eAnEq-eR zFmIj`8CTqP`Y@d(peK}{p3=15UrFr5l#w%ZnSEwe-`7`$^HQJ zQ#JAX^9BVBOIo^4FG3U{>ui0{I$LrIqMP2ESCLm$fi<@2*AB%faAAh zwCcGz0Q9VEL?98iw>y;CI}fxw878yHI=Ol-MTDQ7zZ~+2fn2mUa-T{fR6j74{^=GM3oy(H{Z!8VtIe{zgk$Rq{Y^X~gId zA9_2*HEc`aUCaw@*NTkQhM+rWsiItq+!oPe(A(WEUVi&EYZG(gt%F|?)6u1EN$X$P zukg_LDi9;R$J#szXg);1jtwh47H)EB<8$~M-2^==c9Wut2J0dx{NNo3o}^F#skmnf z!Mig&(KTET9;DcwPc%6{Iz9?Afewjn{#r*@;gA3mGycGHk%QqnTjQ7_?cPGa=p z8!Ki!5pF)`bU8osPo?>H<^h4%Z-pcSlo}r0O#6a9BwC0hp{J4cV5{U8{Q>y}>41C= z*$m^9#=M#I8eT*81Iwaq+!Pqy$UW);swFB6wH;N;*x=wCr6qv)#jtEL?T5Dnv1CvSMB^!vAfWFYj?Ain@|I#B7oV1BoIC>R? zcFy^utJh(z|Kr#~q+jZ#D6j6}6b2PGWt-vkA*>$srlM}Ztiuw5!D&6Ch>BK&4MD)% zCKbKdf>_Zgo}g-9K(gCT$=42^QyrALUI*l%t2gzEJ$*<}4G^3KI+3Q>2pEKXgX}}r zExzW+HGLMq2!gQong$Sp^hUbr?;L-g%E_p?3=G%{#1vnNuMu;l8rJed&Rw{W(a>U5wpB>)#!=n| zYfCZY@Cyr`mWBu$=gdr0^NhIq|O6tH>TNm!O;4fkTHiM!}3nj8>vp+7;Z=J35S8(Wl{UC#JK%+h3LG0jwKt}mDh-4 z=bA42Fz%pqVPUFaces;8=hj}l1vOqNKY zBBvoriM@bZG-c-LrQYp_2b9~ch)!T1A_zbIG_+ijy*w)njE;5p-kRF>LD-11gMtP~ zhlc(X?450$KiLn)|=w9;ROVaT$V($@of!ow$MeR9UGy zFynBiiYNO%+&9wtwzD(NF2iJ87w%Nk!-$3F)R+e2@>wUW0UX7gE`SQUeb3VUDgD;P zGzFfDjR#Y+2s!hqY#Z_EBa+57m-@rvagY7_=gy6{us(^!)223#ReBF}VTRq69%$_w zVbcOxfu&*1Ku1sKY?MHjtBRb&;6ZSUZX|?SzXg!R^ccC+&jYs+w<+Cs*&3{Yzky}u z$S0Cq;`SEZWwe6+SKI`X?;|V{porOs@H$}Gjaym1BKNFi2#YlbMYciD?5_awx6Chr zHF6F%41212evO8C-t4eb&vCl>{*jHh+|nx}ma%$Qb{}cvRv_mVot6TC<0j2+oDzm{ zw%uBxE{Kf#7T()Nn~Ngk z4D1(PhwXgjmA$N-gn{#gZpH;KeTqCWx$wXbG27yp4{EE09bY33&Q}gR&&|6W|IcXg znb=#G=(63UK?fdDv#To4OrLm|kmxMF<(++_R{lkela*!=G>4rNFL>vIKog`?h$8C| zF8OKNE{aYgh_kbreG_dp_qTXjDt#3pM|mlB3M!C|;(y?<%@pJKGr|hJM{aEE)*lz= z4L(vWw(Dcn9&GZF_=ak)Fp&=*lNDzMP98p(t2II1R}F}ap*deW(BXU=Pp}ZOi8Qty z?4^~~wy#QHq0On!secqx=~9c40I2LebSU0;6@&!`3f7AS*Q(oXK#hnbQib8tulT%ct^YM~OC97z@m9%2r;V_}0-b z**cPT1%qdTh7DVR0wj(Z@S#cBr{X^C?FgRyQiAXC{#p9(b3o*Ka`HZV;~7N#Tk08&`{K1HZ{cvqx;|sIt!w^jmaW zv}?T&Q1JT{CpD!;+WlJ*E6`HkrnCt^)X#V6E-dlLuCFW^t?<5MPMCYSl>h%=x0z3g((n`1NiHe z1=(uLHip)z0KiVSeJH?Xrl3F1%S9gZZF^Mez2EjFgwmGf=lK#W6gHnk6lD4eU|n8^Xb&)L)f_~MK-Paq{z6Wm#jhH(O!RT z;K{Poq-O=XSUC`51-SG^x&#gfJb&=#4q%I6*Z+XrMD}*CKWv--c>Ixuyo^8+PGTAf z5E4Zs77r$twf%l9cNGW?CRQPjz!6)79R0@s2@S>*bKuH>$=V&Hs&>_o9~0H4=0@L1 zx-XAoS|LGB7KggoumCtchYA)ino#d+5=8EOB>v%5ZjC%w$og7)^WWlfSYy`*@@)ky z(EBv>?QgP>gyvVbJ`4Y+R)~at_)z3tvX@>9u|&N!xO0oTM=sunfxC`QhI&IIj=XO2 z|68FP=ong~L^?1#q`Y zvK}zCtMBp7<7Cf6{o{{BI`+#ldi-?1;ursY$bALk#c+|Hu>tS7LszS6utp4j%?xh^ zSV^bu&6T+IuAahW?N)%!w#mlC-)#qHbJ1;;*VFsr=z={me7Rp8SY!o`Hvfs=Xz`lK zA8>_Ne?Y%=Saxr}{*xx4_bva4CTFC>n#VlDjJr^7ejQ*KzPdKj?6*z9ZA`H&5Y05x zc51~dYH-Svp{JG;q|!ERnu7H9VQ;zH5@sl`AB@}Cj=3ZFGMIk-xGn3GXYZEu19O)L z$Ppzi`K{dXz@5IJ3`!g3+18lQ`@6yQ4XyQQb(8rw*d`u*eX{jWkM^JYHj)qQLfIJ& zG!i}_gh}{B>)qI)*kEw^ERz#-1A<4DrbwPOQ;0}Ay!_Q+{s6Vf)S$KHamg}3#mqI?r0N zD0eL6CS80Qb9OWv#+yC()`857ZGYgcyGO)tJ*?lw(f#i-Yki2^cQ7xDhu|rDkBpu{ z3;Yg6T`XKyyQ_Q%z4ac4>!`fY`AxY&p+iZ&#tIT_?rc*PCsgR!Ge9%kDUSy5FX*xw zcqQKg|7yRTEZ;$jkpH{qIo1KL$1h9CDHex&Os6Oq2_u5V=YL5n5z#Gkjt;1cFP|7p zvrJdQiX#F7f$w^etWuTaj(wGWhM0<~s`fo&OegbaV!|_W6bJFy$OX6}_dCW*QlAbQ zz*D!{Tq~%@THz(6cj7DjztMmznfMwu^WlxHv0Ogn+azj1K~k`v%=)co7WC(0X=oWL zhV=OYCKff5dxK00*{NRiiXFm+%R6*R$&aeFe4llbHdg-BM@vXnhIf_|$kwOavB)5O zMf#2N&4xLJdLa3e(<}N@tc&kLm}6f~y!UCo_Nu8_>=0wOXlSGgrmj@=Zd~s6VKgdA zkV~EU{LaeasTdw=mncPzR{th`q~|99TRE_`*gdL(UJH2XW_!`R{_}EDNABO;@IVlV zT|w};FmzO&3bSB8bq9j;8;RU6B-EWKB*58hHJxmehg_QX9pu#cy;1`Q4#VC17fU5B zxk+ou2iqkkcwYaJgZ##Sq(u5eVQji zDYX+J2Z(0N#`r6MC?#Rl>>M{#WVA@}&BW`^GjA|{>R7B{#N)b`y#YH}8%xT#N$uQs zmrW7kBTfC>UL}toD@%{avG8kp!Y458cI4)R&ba-3QP7inW<+L`E%f~@c>9*KTc$6yO^#|msAx?T>@uW zD?oja5z4%&YTwp($bE0xc#+`T^?dn%Kw=J9s2UU}%7Y4em9}V}-Bn8chLEGMtw5uP zFIZ=1=b8R1*KNyYk2fy(E}-|%;L6HMVd>}o=yKPmPlu3-FS(ig$&Tj=v)p`y0jlR5 z(NSuSQjjO!=AHceyyOcRb8_zlP`{qMy=hNpNzb`iZ+Ne~tk%RR&1=tlcnbC9Ud$oc zlVFU0QO@@sNhzlx^pa*ZC-aZ~8Syk7BbPhxC7fD!MW;kjF#Z!_6`I-lB_|w6_q){r}=#jt`0IY!#`|G*tX&ID?%WK&7_tE^a@R z;Q0``lnAfPLrQ`Q z8bG>GJWi-`?77s0Z%&4L=XK4OpRdU)%WF*=bnR)(%T~5sy-X4P-vgfVpAwZ+{XQU{ zy9pr6%gNSwmR(;|)WcAk1a-?6# zwLZ@)=1!&KkBVZ()sXN;LgVwY_XLyu z@163Fz0sMp&4w~Gs`@$_Rz?~c4B11^0 z@mG7DGZ{Q=%cDGQC}4}w`C_2DpY1e`vp15Ya5dX$*#F~RWa|MA*0R3jn++09T7UUD zRLR#ak#F7tZRv+WmXyndu(vk88uV*g16{H!N6KvDSMx{xoh?Hq7<_mZF8_D(1e-3C zVbbQvv|B#&kskwntb=P&9le*-7F8AUZ(z@wNICyQ73+h8Nkef;sV(m*WAGO&p?*(X z*udx4ZSN4G)BIOp97Bl-02Y{VK6_IJ>EKJ}s^}*hqvkds^IG%S{0_f09jeKyHXED&=@4e^6<5WQE zR?tOQp_}<(izFdxi^Z{wrjxLA+BrK*?rIN_$>x0lsGR1 z6lXVXo-DEDD+Dj-E7GxtQ=F1xg;kEHTt6|;KkM8x%{(cu{2E_e8V^5e|CnZ!uI)Z- z5jnCw-!*EDv6&ZQ{S0L_@JDOeKCJnLt>|r!gq4Aza%Jo9`;ey!ZgAtMlY3_}+)qowJ8s|^J zPcGZ#XMoH6mkI|{VGU$AU}CL3rPf_*N2?{3behtj?LpW6Lea25SF7WwDfV9PZ^3pM zKSpsCp7wy}3@c5SwwmF*&;`v%-l7Au=jA^9#g<34h1EqJ6^`RpMuw6&jCKjtV$=`5 zMm+z%gnVs_vVU;oyrBvrK)uQHX2*B*x9AsXGC30qeFoWbbucDtAGTvz#8U3IHuYPoyq4mn`#ow+QV z5V2Y;1#a$xBjH#27dq1d@7BYQ>@wO}OAK^$-j4maRT@Su+rIkfC_%Nxn92 z4}ung`0XwcDcGwQFJ81NJeij1dzL!v*1%1C$ z?p*Q4XviqwukI>-0}VNO+i5AcZi(3v6Qd)n(V6&KF4c#t=`2MJ`x6JvNPXxmwli6>=HFN#IC zheVbfmAp$gKf$Z?rsUl~I9g|VWHaqesTu{dhS8-ILLO~@r1;D3lR8+z!v_!Lg9Rt) zmT8<+G?T*4t#*~SxwM0YUlMH%-zBr2`4E5mlkl``p(~Do2v6liz37ftR%pJ1dt^Gu zbdAL8%PBWUDfwQTqKww_X>K;AVjI*8{pbm=aZbZ{~%d3QWer1DjH zcrM-id=4GeYK`anyG2iUk~Icj5-Ka4%X`u)4=5=y-py`p?29pvh-|JUiY81k&1MOP zD)2&%;1a?Yrdg9al$l;b2Jq1o$X8FYKF=d#Y3e@X1NQ%YPdY?$JRrqkBX&^S{^d&r z9mZvv!+V_T*-442-faB>tduGDqOuAK>%HLPt=NdKFtnv{9jI3(v?-qb4mz^{#7r1l zmJ*byfAGZ1_n)5Qivmz0$*hQlj=`;2l#=&1NCBb%8%c|b&cu~4Ws!Ep9UX? zZlivRBjPAWU;W997&#SBiKl!9qqpM=Y0+_4ID7N&nfgHN8w1N`moh0V`qZQ3Y{E){ zi`j*=qxzzX^@R1Ux4&slG=8Gr6=_&RN&tl?u)upvP*E$I6!L-&H|%e~_4QvIZlzdW z8a7C*9iGa@7{#mT$xCnqa&HxA`eW4k8!v=87YW=0plzs`C&5}-IV}0%RpW4szW`@H zz$}KM;d+=#yiH+LAmGnj*o(s%mW05Gw0G<;G(UJee@SbrN?+uO`VM%JUm{*7oLJ}& zFk*r_sqtUxt9mV6xsoDX{BYE?n#SA86=)W17Ab*?zK zL91(Po7?6u@|E1jPF&C1p(9+QT&&x?G`MaKEKM>(!ggrYwAZtmD-F2UQV|3~2y6R| z=k=B6V3WQ-Lb)pi>~W1^eFP;;7{yzY70bBZm6AT&&@?KuDc^|d<5KbRdNW-2=W4n- zbA6B@DM+C1sfd>E&pQZuA$O@WwnjEBuk>NGDw?0F4_R=j#s9;lPBy!~zV@^VF|xa( zDf5S*HK;TeWFc9Z7M0#@?Ec_IsNalkQ`8}b0*u4KPn#Vh=6ajU8*SyLWY4k}oDN`w=; zA?mwczi)a$OlNa#6AbffB`TD>?E_m#gcO8PM`rYaa zHPTL^gC51P7D{`_py}$8Ls`%EXdElcNrexg0*5h=|J=O(vLo++=*6W=Bo#MFf$h62 z8^1`zb#E@<(nlWtbS_~UHgy_!aJxwMdhaYG3tI0X3{K{g0GdwVkO}v;gA0re{V$6k z0oZs9S*47=WKPq@^ZbbfJGn|grVURjIh&_SfUm@=0QaguKJe(mp9l1Q$tbIXB$x%@ z?~vv|u0v?H!h4Xi=5h!DE}khdE=hZXGLj4c%b@2De7SISF(+*m`Kty^p*gse#cxN+q3_0y*&CGVAA2t|y<_H*>9e$gi94X-rTdpNFe`iM9>kM<+i&eh8~f51g$u^?T5h7IcqfT`-Yp#Q)>NsXTky_e!8`BECyAfP?((v_4Ch&?Z0LL&ya`5)a_ZWGwR+E+log8){^y) zDZQ_Yw-Dh}w|})JuQGdP-;;U(i(BeSD@WWw$^|6_{5&NczQ@_iz+XdCJ<|%x8RTw2 zCW_>a@R0uEUVF~1`%T6Uek z9CCo9eCI&RS48MGQB$JXfVKk%y3+@<+;n-IF%mkI?wn9uqU9+=%7g$cAi(x}V1>(% z9wRB-P%rD{RT7{`5mw1@H=4j~rYQTXID%AlrfZB`cuk0>*&; z0kVAYf5F@(ehj2w)+IxVb8a#l2pq-=#nVq|7F{fn17%DFt(Ru3NF*yGqQd zRpOx*ZyF$6F(N*UN6M-eNMK5l*i&qV=nA+@p!dHq|JZDslu}id&riZhp^mQh9^l|@1l}HtzdlM1Qq@Nt<#4vVP~|^h%BKP> zkf-P@cgV2CVWc~2m{w}DFa8#bU3Mdv<+{S&XKLF^vH5Q(DY>L@tpLp35&-w;9C{g} z&s4|SD2LId_L2cZj&gTTL6KqK-f^Q2RDABd0cL2JR9q>tyh^LWNReXfcN7KYp8tLE zV*UkB$)L)diU<{&RHonb2yVS2FN$nYxVHeL4AOIegx zgiT5ZS8Rq3CE7hCQ)!RaF3{G0)enwZ7jstTs|vS_cu5ri63)g*!L!UPf%=#-5%Wn! zK55pN)1^4CFNe)Mut{I3sZCnRfQnl#Sh}&2Fet!o*Yy;FgO-siuQN3sgtMA5E1|rH zMLn;wCffg94oLaX78)$y;Ik%cZ#9*Ow^Cc4l|rUkgx(HoIUSl9SSTbg{=kja7#5a& zf2Lv^nP~og8k?WC;ZR zRqnj&GI{#LirvY%bk)}(|JM8pZpcKQeYQ#C&XrS#d(Z-&mZ~e)vBy_^ZX7r;4aZH) zpL;%7-!Fwu?SP>QH%WaUw?SYugX&E$Nn*+>8`RF!?H5BYj%4f<^xB>R1i1ui0DoFQ z9x216U@i*W0mN$9;9(b9O;VlT6xT^N=}l-cxdY$_nKKK)dyy7gk3agX{8kDN zD~L=D0)sOA6(I8#oly5DS*UjT>^)EgWDS~td2hZ8t2eeHmPk7Se0e;W&jv$}5gcP# z7ntFEa?r+M4}!cjH*@eS2p)c5FYOL>UFXpN=?UY@&~C?U({_$*HkJX?^~>TI7%<19 zS=EMqd*tyZpga2)=&!ngk)Dz+gQmQ9JL()b4R$-Xqbt6&EH|e-ij{)=U@180aS5JX z^TqX?5+yCd`#(^W+hE74qrUU3i-f5?8~DDq^1XyW5Z{4}pjx|)J8YYpNv=8$FYS%i z*@tELZ@amZggK9zhu?n=v1P_DNpcg{a~?-Fv20r=L>@QYS(gZV(jFQdcbdq4mt#6` z@KYG?Ot38mRa7XD}L{P)VN`rr6m`Q*qkNF>c0l0t&xL81V^S%;i zroRhsa9p08W)362e{|ts+}Z{5O*b65=pQBh2Dy+a9NU-Lre#~NuCYFo{n|QotZtQ0 z%x2q3#08T|ykbGBiY`-%g8e1HVH55|QCGD#3joz8-((OY$)-5o447c5b{chZa|BO2R z7aWh`!vuIz+O_>*+VGgDY{2B41k<#SquII8>fc?M2ZvSUi1=y z^sW<#Xm~x<_i6+bVpNXeof7A|{xkZ559M{qlM3nJ`Jj``9_WVPMqE$(LG|ec`1+Sq zVO}fbC~-9(wUX*aDos&E4a5X63=fNTSXd-7V&7L}*CH-Ky7POHi-Qm>E9#>X6yps% z!!-i{9;$I)kz^^45@C+?L+avoz=hLLlODzfu(5g_b9t--5FOy?Z0@0m^|v|$5m}if zP1Xb{S;lOseKIVoK@Jo2od>lH07!mAxbP}iqtNjYAj^NgN7L?y}0J#xL#MC!zGuku&rWqA@#@zji+P= zlqTlk&vneHG!?aZ!QKV!GimhHOL|5lMa<;mW|Gvv5;47u+qg2?M zI!QFxe#vN7JWcXt{x5!<@Pw$Y&8_<7S?=EL2y|w|M2DycsJG5F^Lo(t;=S|GP4-v! zi*|N3RiwT#NEW&SC{=gcqj1L6E+QE~r>XayYV*0t>lY$Lv6w63A*J>(!?Xpp>~1;t^0)j*=E2`SkKnXYD9YMcuVro#66buOlWJet9` z_zRg{C=|G}f?((Vp1_&Q)P8wPuJZxuuDkv)@TWcE=q(fFaIY{Uqsc6*HPKPdxem;! z9;C7xi;&t0Ohw#lV$%KB3t$Pf6?2yv5J+H>l{tM`!xPdkcCZEB9s>iSc3T(BQHU3e zH37PxLh_i~2Pke?iB#7*wb)9GIExGf;nXqjDv;MTzHTl$wfp|2W9E@)_VG|r(YNy# zCD5ZAdx+%wD*g%SzZ-nFl>DD=7pnTvM4O9-IA>&rveal94$^0vtXqOqfHCsjcywl$ z-%1aH@-%e>V&VESpyMTKAYbo@i+s7?TUnN~PyQ_GO3Eu@_dV{3#_lWC7yPRQN^j|n z=M&to)^0CPE?=|E(s;-N?l1l;axc8t<%PYQZHc`b=N{i5dl^bbJyqj3U{iY@dTi2k zdi1x!Ig&j%MZ#1Yt+NnCvl?dq`S7{EMZqUeDK&%E12Aiz73Rv+LXyYnP1UIYr_m`D zD{YV8*7>L&cBMCh8+jKpYpWIRct8ATZ37{vA^{U^r5FgS<{UE%G;Wq|u2S){bS1Wo zkhH{*@Wf4u@m^v6Rpavm!Ou5s9NzMPNj_0@^p`#<>au>zwXY^Y8AG>p0~}WQ#i+J; zYE5HuJM)Xy1t{=MUx@Aco_q{UR16jqaH`U7uwS%Gb7Gh;bNm9UGmn0DDNt~b=s9)2 zTyC-Qe1gO1ug_5<|E&Eql*oy**-;`;G=*mygB)`A$cr`ClHAv%rTL3VuZ`ltRNnJf zoV??9q0jyfNmpgmh0|>jXJ@#;YnY2+cM*LpOp@k87*S_+YzcN6X#IT*NJ2i;)&`6T zNFsUGp^!U$^aYtP+;4&QED{mO*WcH%^VsFHTK*oKS|P!HI6&3>RtsiZ~Ks&L8dNB^=esad%pP{`Hi z35umN2E#p(xC3=kuEk8~)hE>RJWOgL?Qh^)AWM6&i`Z^)0+XHJ2yD~EOCsX9&2X>- zO4^?K6Wrg1g+E~A4~C#xNqlSWj0n`k0+|L>#4BC5VlZ~3f%!e@IelU~)2J3|x6zjs zcbU~;0{(xJFUfCkNd=ZGlcmU%X-XVK80Tjwh7_|8N^1p=mv09A@$3Sp>k~8-om0!p z%YFJZAgtkGy&cbAe=wSS=R=P$rz1T~ut1JL5tOME?Ml-gCKMqU3W~~3;}D87DT^F> zS;J29B_aDhAyUPC;RoDQ$GbAYbk7?#=4j9V5t7{_4-~(+cdl$xa6X4O2o^I73API! zFtaF4-}`NKo89|Rs^N@^6xWgYH8VZ(_e%>Upa2wAZ7!pk$puN0pinYKhG+$Za0FYY z#FHSMQcgxoauPO`OP3@cC@w?hAPZsKW%=~sT&ylhAPRm)jkaWdZr)_qhMa~E2&dQ` zXy2b0W3}q5*XoiDVzYAR+Mv7R`}d*w;{}7_W>q?V^Wy}J#~BqRjr8!u=%mnJv0MB@ zyvP{^2PYSukae9lo9NrZSrMLnB;cuYz)+4gAe^mkH9mk@mEU>&RbRknX1DW2nyKmc z`;YI?^610qyWoy$eCd;WSE6P9`TsTe$T#ms{ua(=*R5?#yrch3so#spbTTBQ95LX7 zKU_3r+?)_b{m`u$Q16eSe$Vm84h(CqxE5NmTq!&y;VesprQVSt_7p|z0O%Ye2pVcU zD@iQ+aT2I|l}+&}8JyH?l#z%mge?U^E+*si#wSJKDilM6o;8K)ktV6uW48q9Dut@9 zk=KwQCE;}zDAMeV?cWj>N;#y>2vrweKr*KslmWd3?mLgUcpBmcK)uP{ygWiqb$fQmDBa@ z$B_oY!%lTfzVTC^uMfW%u@3j-&f48`6$%pm-vt6L#|kd45UQv=MT}rdsCo-pQ(u5t zM)Zz$woa>#x7bI~;r+!Gq@~wQa!fMmR2{LQaUip1_qiQ#E!X;gfnP3TK@}QN=PO$%_fnZWuj2{^jg4VV5QuQV>2i)CKyRoB3Fo zGz3RRCK)1X*FyIEn9ZvA1pg%My!f7JYFYlrOV_Ltd!x%n-|g**a2Pp5xFK; zO(-`6J~1SD48`=OO6Zw~yf3>2`315%bAl-CM7o!fIC1AEedp3##8_%I^4C2PaZ&4T zXyh<(hPg)_YugE04?G{IM#sEv(&%KksaZ*<^#DnrT9qObHJ#URV7zvpl;q%^i=Q&r zjz~FHj!Rs2X={7-jmYuB0wVzz#GAADdxV4# zO%Sb>>1b|}_9B``wj(taf@oDpxRl4fU_bEOi$zr0!0aWZ$I>CVt>1A0bc|O_Zt(l- zSiD8xZ9)%44mk|Cd0@nsE^P;4uK{>b-0!fjq=f{GohnV6Gub|s3FP!0gmbq&jzCTI zt!~zedd_!HC+d6q!U8|2fES39u>sY$EZHVC!5&Y_kOW)M!O>L!6#UzuGb?6pZ^XAJ zxLfo~*!A;#@%!ZIHg-!#AZ1~fXKt`a8qe-T$Xs9L7mBWV4yIZ4M|EYqH#3YlPH``< z{&`we+t9~Tpel&IIi@xF{jD*zhChsV!taivfA^6H7}wbOw$Rl9q;hrVq8 zl1=zfJQpB>WG(|76X8N2Gnd;CrAH*hEEusz{C;N?p=I7G?np z9e$*Ll6J~EGnrtIv9gl+k;vIioz@Z1DW@d$O52^@rkc>};#|_oVowy+mmr|R?s)49 zN6W2CuoYBTA$h>14^Jx~mB$V>AxTK8a=GT*qt1KbwpTn@;_+b(1so4*liUz&NFT_$ zf`Z9MSiP?K@$m}j^WZ%%d&n~(Og_B#l(V&9&@@Tp)Ye8h^vE^z{d-+9$C5IcGDeWj zBLDpssiVldn=Cy@Z5H}IGeY8v$eCaNunb+zA9B@U{Zwbe*cY~uyKhWM{{#^dQYsH@ zIoVzv!e`9ICvC@U=EyxCy(DyAQlrg2t(crx$&KWDNIeu=u4RxHsGid{#Sbz+xb7fC zWdGh43wOKh+o#}D3n%pm$V*wR>j@y-l%nQ2$F^UBZOvn z1i6uxYXrU4VihhFf>nwk`NmLv{H~mH>aJbU>StBZ5>jXgbGI1L;Bwt8F!S$2Nv7!2 zhNqyKDIk%V5U+UlYF#H1rqnscplPW*D~JWHE@G?WrZaVtY2XLiVWcH~S>|F-ZAi^I zQOwu7w?V)kv%v$s3hq%|X~A42Q?FEsC);*!UohV@=OSr^LmBfssA&B2lSn&0bz~;? zU~a`)T1yZsoRj}4(|3T2wYwiJ-z2vB`}JHPc&&P4muFW$lPiUA=c=b*(ijDWzVt9L z$^|?1JBWY{3wg}`GgdJmkG<@K`A@lFA>o07B00#|j>uU&*&5{BtM)vI$>cubcb8U+ zK})JdP%sL+rn+;oP`b(8UG`lE1r@`W$+14Zq~_nlQ-z18yNQ|zbEjI3mnv?wEeA99 z=67kBX=TN?{k!M^H$vCI4Ze%A;WCXVymm5RUm;-otAI(zFVTZ^W?7W3wlO%Yx24{o zI1azB58znr+x}4E*3zpz3UySdAq1Lk`@qLU8WKHJmArzhsDj|#^V9bHcSIk{Ueg~! z7jo2qx)#&Wo}ag$2WosyQUq6F4V!fK`ok}@UZGidb>p={(;KZit65pj9|Z7~#JJ{M3f|E?OtOkp*NI|_9gM)w-xtcNLHgR_Gq z<|S!5CwGX`(bw?DF~o&>`p~{eBTNFf?(2Rxc$I#he7Bb`Tmq%2eRF)@pXPU9j70 zJrPHjn@(q(|ET1nbAEbY^eV>0B%?pktn4EGv*W5qo+@6Fxkw{^(Fb+vM-)!embm3rqk`puh_X-*9!yR#gBgVLKHA*JlWKc{u| zjctDA0r-zU@)zyXLRFvOX!op=4`+iwXBbCz&y^eFMssQ*&F^*G)T5wz?FqKmz(JDz zJ#Zu~DIWG9Vfz2LI?Jf2yEfd<(2@euEz&V`#{kl)NVjx%*Pw)igtU^<(%mqCbcb|z zHw?`g-{*bKd)8TdEk5v#wb}Q7@B6;4-{lp^X3#Wcz$1~Bt$61vOA_YKNV^ca<>!(1 zlK=Q$ZxP&j`S$N zi0!g@y?Tw@WwsIe)nPIFB~;;)GEz=@Q5qwu0!$zJn6fVyT<8{x^6`Kz+2qNf!T~^+2-Om zK5MZ6cS$jRj~Z0^$Lhd}NuRqq8+4C&Ui&30W!8lGwr-z$-_6O^QIxQI68B16o$M}! z%z_d#c62*XoprbFD|g*=4XvT6*F{$!>u35Chum1=&TMEaR<2^&HZ}K_cW;*u|K%-- z!^NiNfws0WR1T%3H1ys-SY~;?HBBcd}}AJ-}6k=-Qr)3jW}Lb@O~6qU*1IC z(`Xn=5f2Ok4}V@t7G^gF$eH9(v1Z|;@CQJF9)Z3Gr4uAgi@cb}rhOQ7S15b#6)8Ym z9MMfR(@F)m8m-?}y%bA=x;tBGuA|N&v!2CpdD_}Q@#c7ZA5U&lgXgzgxBu)qX% zC2DXR?Uq~mCo`E__t1h)chyV3lZ-LabKB>z_51f%8}&a6+rQC&Ltz_a7Q-U#wt~H9 z%6)LT^lGq06;>}l;`>1+|?}BY;_dBpHs%h zG;$m7K9)f<+Ob78gFF>rky{4WR+lv@2O#Ji4U6NY5wgF1=#J zP82znnp##4ZyFCegFs& zhVQX6A%?LJ8es~&&C96ptu&}M((@l%HIhp+Gh=Pf^hWVqIQ=f zUE8clV^`UyaTPIQ0oFPsGRjbNuv4)%55>nEr}WcqP{4SQ$EyQT3M(>n1;G6C-t)uf zSNj3?mzL#K1O;hyJ+n$0FJR=sS+NXBIDwNtWap#;{Z^%5pOAlYV49e70zPHCtrf7> z46?%mC5AFK)LpBKUlCN>d&b?XfZ*gRI>yXK$#Z~)p)V8w9 zuaU>;yLO@UIqT*xMG>NZhZo)*=w_%^R2Irujqd%HeD8x6)i_KUQOAz=Wg@;smUVhk z5g|74oA6PaAwwNdrhv?iBPZ~tz|6SQ2CxHI&)kssd9L*xrmI`!@5D3M99a(T$MR#ubPFWD2rpUQeWO!^Cm?KPWr{Ixi?|oQbTXumC4+%( z22T!7s@W#&lLwE`0=A5BZz7|c)tXNKXbs9XgCE{bayLKLEx0|>?M2;sOwU<1wkbW+ zJA&OWtu8s-^uQ))OktEBg`Y<-zi_Mqn(wCt5 zypYrFx@pXRtbN>aflXBsM9^+Gm(9L&&9`^y*k*F*JUEfXH#7}JKs>LQJQ-6$yF*iQ zb91+lTgBc^)G~DE_;JTs0TFkbN861Sj+ElTUze-wb~eBKo^ton6Y$d#%^20M=W0~X zv3=_^sUjV0tCwBt38R(ujY#>M&f!|S07Kd70(yT(7^Al-#0V6XAVUkp$5&->+1 z13~6h;Bcg@ZqL`D$Pj)7T8I$1napS6d@`bd4EhWx%ks@he(<$qY zReLhQ6op5vZ^c8sYynqtwvnh3{ApBT!u_=~g zs4>qs7A>^dGe%h=f=IQfl^@O>8-xp)h-oG!BsEoSMyuhZ=)Apb^b+~=hFW_0uC!W9 zsj+N$dV*O~(=xKwy;i&Vnxb`yukbhyv}LHi7d#d4zs)18WKq4Cz8iFBwzf0J*V5H_K8fR)kiMNpN7%3j{gD znq;)7(qF$kI4F$cr9sV2O%yLtHc?*5%+P|)>B|i{L3%Z(j6?3wN4Shw^4QwO9{eUE ze^@U~@G&2{495?9lQb*=5^~A?tp1`4UPeC=X>a{$LXlIrMFP*VxqL=&8h)J$xMelg zWz0&KRz1r!pfUb_;qD^!-q3LSO?1+BY1t&g@kV8M8CC2kZMn9c zc)9~Af@?}`{$vt{JC|Q&e(2rXXR+8XxJ6j-Zp%$8xLOH!Gg=S+DqtsKi@D5kksQz@ zQ*xJO=~_-q{8RPyLio9~A>0IErU+?6*~27@h5^9Bp9M@}BVf!Yu6G(u&lWrJPZamY zx}^W}alwTyLD%wf(J|a*(l@a=s|cT}XJ3iUzx#OR`9%Uax${@YB84d zhQMY}bG$#Y)d`gfmX|FcnQ+uHSCM$AG91)o>4B=ly@X^a%%!>KBxg)3`#5v9_jJdLB zaB~}Zl_ZIK=;Op?#9R~^DIqU1$5uLymk>2Ik=hTKXygZkS#@ko`%4uI*7fO7ze2Jr zXzh!Dp@J6;p|#k%U+;1EL!RFM62P{hr30n`$|0*$MQ`tHCVE7I`Vdu)0diZUO{`DH z8bB(f+1Ht?zr(^uJ}qMc#?)I5iZ z<`)gy*~<{)zL2~3e8&`OdDnQVM>84S>b^b%vaq0rm-=$3w@68R zLw*q7;}=!=4u0aT747^KB!o>LN#SW zQu#%~_&5!`bLAo={at=>Jaw>E0hZ+Be1dQ)+e)*z>JjRf*OtFmC3#F11pPyjHLN%huBH)zUpQA7(+cn>g;G8L-zj_ zy!`7z&lT{?B4O*TMFR^*_7g!NNd#d`#+BL4U1fBSHtP zqX$c#%e6Zhfg>Fk6&&MwLPMZa!>gZryw zSmXX?gM5`vVfPh6k`~~Ye?EJDa14q8T8V3+AVpo9RnkTQBq4v^6~hR}MtF3O4~F?y z4&6Ut^+3=ZOjEWogkRUNF&nf0g!j_+GHeR4IXIBBFz|3&XgQ>0tixuH>?xEH7PhKe zt2H8X`Rl4ucvE?cS@sgxQXaIX%tMOdbI4y(Q~7ne@07iwH=s>lQ^AX9!w2%lr; zGkC9N(GwQo-ty(=qt2PaO?f5l^KGSgKX+}bHkBfw>VMS?8+fbTB^^qra2Qx5Co2b8 zmZ&O(y2Ru5bmFQ6W`s_?=^wE`=*ESH4oB6DKHg(*+)NCz6U4HelB&tf05iMzGjCp~ zbt!fFp<3Zn`~Q}BKLYgG!23Ol5p}il3msCNS+GArcM+b`bTC$oz8Z=0meQ+1LL9Gb zza!=f5uDPriUK_SGKz3T!{naRt&ed)c#DUaUvPF~EAXk-^j3-I-f zRz;_ers!oEPT1CKna|`+*ig(_>^>C$WHLiJd7^&8(M;ms`9&r;v5;~I^oK3}}>QfkE~@p^2T+DxPJ zxi7Sxn2|9sWJHIty3P%{(a?prC>_`0F-M@hn1Y3VK)ut+cEcF>X#D#me8uTkw%6yT zWQ47-&{#bai`Xy;R`yB5{*kGfSn~$tge=*qhjz@iPRvn*6rNvPE*fSF1i zxHcv&TQw7XPf{>f*^GGPH$0QeK%C^^w^&coXK0U*IqOtZbH3S2R&VhTu}0BGb6D$9 zcg)PcceGP9 zuuFo2pWjbF76;eWH5_t&u@}!Vt<$nU#69Y!Ir77?ZExmOehxmWC5t3l`;43Q_*efK z5^r3z`h7d2`J}Qp(`%7n7JlFyrra?HIx{{f#o?P*{QKPNGMC)q16N{%_N|&9&Ii+-u?05nqLx>3 z9Q7ee0NKELbRKf@vC2zAwoaipvB_%GvB|4KIm^%9J}|_>YM|GzZ~g9Iea?K~<~Rtw zn-q3}bmEKp2Do-r$|N^C3n}c9lJ~}5M1OE!)pqZXf3`z_f}GLGwUHl&As4@-g3jgl z(}AYA;n0ttKA)xfct3t{bY$3h5GZn;h(=;9hM%RSigWiSNKQxV)EqzaO!vLq%;}yjVwP6Ilt#@--PvNVmuCAqTY>ux%-ThMoqiq zXtu7Gk9Db9MLxEEd?}8i5vsGgWGmlwrN5RbI;r)o)8hf;-anmfa=0OeGV^_wclJYr z^{4Qmd9*3IIHqBhiHnk8S7F1*l#k2`0J7+|-w2(6quGIEt2HAOmCEi(|ImQ9#_gp6 zHKn%d??Nk;{~aDQ%l>`uDH zqF7C1vfl&>lZN0E3j3Z1w*qb9llBUsKE!Deb=K7Dzb67J1Qt{BOaM%9FA;7f0A^zx z`x05S;CTVQlz};rv*0Y_LlxxLjGz}|%VsZfS{KS*js@iF_X27LOA@?eiTM~Wc14kG zR6n*Me2g}@iZ}@spTggYD(Y$Y+OaeWe;KTE1p_+}bcaN=+x!|?Y$O8u96Sdc`FVIP z8oBZMW@|U%5ySx17%fmVqF6DJ3DCB7raO*@p87qZUb}fZoJcU?x?tgtxHRHN)uAIS zQ~Wepy`>L+u95pisE}?*-+sh}q`-R=V3F>(KVtJC$~pokGOA6+nLkq2p!z84$33uT?f?t8MkN?;6FSqxyucx)>z4!WwSB zAi;7W6o~hjqY3My3quh_He>m8F2&uCo%+x(^$cjEAfMg~&MWz>riv=d#0e12RfbOx z<)e9s6-C&+vjX;bgyeNH3ZljH!-9k5)80|gsf(j3Qbb{!tJ}Ok*UnB|*-#0)`GCHf zvC?tYBs`Dkq|CtBIF~?5Y?p&WjS@HvYFI@Wg_Fsns&dp2`nU(M(Xee1pQ8ZB%lgz+1B9P%>&PBz{8C^8U1MD?m3S=4h9MlZ}Om3-hXzLg1iqWKglSi|k zOGkejtIjtTuvJj*B;$KJKH~PFXtbYx?yhEkDAoA&-i`ytRJ;Tp*yG{&`3ctUNhAh2 z*~tuS!|?*txyGD^eaCKA57={AKQl}K*R}3z$VaKN17p4{Y|C=Y+;6Jn=hSz7-%_x+ zNW${TuRYbD(Ig{2{zJdg(4|z}n;tdMUn&t4HPadQnuU$I(giE2lG?`LNS_T{_g2iR z+W}OXV6+%@kC6DSOl7-hTqk;hhVwDLdd<-z&F$g8Du9YidGLzEa$`Rn4LXJbRpf-5 zK$;JPpY9ZwXIsjFc=7et2+^ISJ(&VNsq8kIxKEW^lg$mkub5&m!18FIwQ;Rq*e&e+ zTjT8k>EhX}Wl{8`U-_P>^>IR?+DYB&FXwV~X$HWfeHyPUIu_ z3~4(8NauagL}hgMoN>V|T-KeVXXBnv$t#2MZwe&YS!)@Zv9rVHcEX9vlz)Dqi2f$} zvZjl~j-^A}^c#KDdFUZS6RC^DEXzrV@a`r->ZTdSso8i;fAr`XE3&vQzI zv?=LE1LZ2sJ9RZ@`DO*fte_aMuS4wJBQ&}0juZKTzQH#;kZ<4=8VNX97`^X(#e8LB zdF!?AiFoXImDKL%xt+;&(-npPUlN-k<+3I1p`-JTJyBKzHRIBWJ#)VyCVP_-W>uX&vvs&Ti%G3)+{F_gK zuqD{5 zfUv z?nlFK(89035L2v{nXY7OK&T_>>GYw^#PN?G>pdg8mtV)WnioIR!JXH~Pb&6D(-_SL zQI!(*v^V&a(@_Z`x3wB#m$yGV5rD^kbU)aar5r_WDp-_hXpM{s(>9P2Kl7YomG`nLGS+;?eWh7=XHnD}g}aaVHR4+oIiw)! z7ZY4^VhWo%c?DYMM9uIxWx)ix`yU2$f$novZED$!3pI4yh)Mvt*E^V)F5hRDCIx$8 z&!zq|tp$!N3nqB^me;9*{v&fHNB+}uu;tok%cJKB{){$N>9vlTDgth3!uj3EA48pf z@5Rc=*~)gn;#$pih`0waqT)m!sY?ol5gSE-*WU`8wk0)s&z=dtcP~s%gF5Bh#kN`(xDv+=Cvx zxy3_oLs(P&;XXorUX^*wf&O}9dLm!5aPtmceTghu*YY?=AgE`w42EQtjhMF zG$zQ7>Xw`GW^io7ZDay+$yNa4f=Q0T2TX!%xgA#$mbq* z?{Iiz0gfUwbE$`Mq!D}GGSQx{rZZ0GWkB{`poG>{O*&8`p9Ht@ZGHAxapKvJ^>B&<|D;456mR6l;|^KsQF?Hn>t_-+MDyRr7Mh{V_1<;u{x(iYP5)qA zD}PoOc@8dAOBDHyX@zP>l%>wJ+M3_QX}3Q|;?v~8sJ4GSHeDsZSmnc%H~M+l`40&q z_POkPQ-y~`Cym*voscQFB%WCKs*vC{Ug>u@4X{QwV`bsjC+es)Mp3` zL0j2qJaO}PL_|R37-d<_^N%?fWsRjs_4Aw;v^ie^j?7f;!KmAd*x7Uy*js0lPA3uu zx6K!>3@x`d7qmUr@o)?4+^v<9542e8HpN;+iR`)Dhz9R=k(0=QlCH2cWi8z)8NM^^ zk(@kYM+Vn&>7PH#t?n9R03P{yoIh%k*p_SO53>84`Q1lT90^~%*%m1| z_21gk>TKhO&FSyW+m_b~VqM>6i25FK>*%^Dh?4O_wLhv1MUsllXIq)G`XAXEaqrW# zbq(4pw%JCa=Ls6dNlutgfd8|goYwIFFqXpMz%RGsSFREFwFS2^Tr&X~1bS)PS1nOH z@yFgeI%$?2UZ4&CH96h7=)sYs{`~YPS4VM-8l0%>(9vb*;;79dbS^@P?z(9$ne5$7IzbjSe-R~> zufc0)PhRrF_dp6+%;vu!MHb&eQp zUyri0>)x3us?@*o?LZO?khwVk6?z$7az1^v^hkYrgY|dW`C-k%*s0AQdgv@rR?=}< zKiFaThn+7N%?c1ftUwBa+vhGuJFg5N6N(@a+8rL~Mw)-YJjNePG`(0Izoht7)scV; ziwlv~58t)eHwlir4!lYH+ll6QL&(!0VYX)q+cR=-G%GEp3YDEr; zz5b+t44l6b4EHVjd5$(>NW%c>8&_$|)q@pDHR|i6m%5wkZ-fjHUoRc3C;T2TLdca& ze{s_W&wI?73a)NlY>2sjy1QRL%HQaj0&IM_rT>uSRfCU%C0kz}uvNUauE=h9mXE$t zJ{XxuW;v*spYU&S$_+Xvl>_^FFKLh1pe(i&QlH9gg?ZOjEq|EqyR13H6-?;=bTH>P z!qjyPHYoB_71ogXyb?%gwGw#q+3Ct%D^%3C?hAW?KCiR-9?_fkCzAl0i7nb={a zN*U@~Fj6dK@1E{`_HnlNMequ|G6^}?eQXxu4zJ5n@9P_8-}}Md*&sq?m^9NRg)pD# zcOLEpPP-redDwUsO4fDq_;eCxAnd6Nn4bmjwbMs#yH+VCD-@9#AvQYqe06H-ytrnv zNh`Fejck}>kS23=Yv8}cLbszj#ON~pZ1U0N&Cp0xRQMP|y_zLr$0k?c z&%f@D;g!;CbdPX(9x$|(Dw^dQFDua&RaESXNWs)T?WpF+!EoPz(|x`xTLzjoVjsM+ z&kImzU=j8WSWIW9f!-H-l;{N*{M@a4qXW~5+Z!dhEfaPeEcR(K@O>>S4nt>HFI4%F z?(@@}DpI6fHd+va{-koGm8&2eRKD(29hUO0v$Ce&RQveV2RlXlF+AoWxMzjCrnWZq z0>dpW{by!LG3d9li{7HJ25ax+^VEG{ar_&LU22*i73HNE$1`l$(IGJhgR0AWW zuntxtbLOz>jy&SO%XS=$Ft0WKjV$EVMsNKM>J2=g&;iM8;j+z(>LH~y#IDuuPIn}x zfc?BkHS_gY0MEmZKp3d27jTr>_WE$SRgkCtL&Qf}{lY}91al~e6wYv%ZQLM#XMV|8 z%4fHqRN(8{4D}Ew*^)Pf{H)^QH{KTQ@uB}Z*;22|ZXhi;EY8ioHq`zcgbJ4uiM|Q& zNFremhWAf}7TsqI*4hI7GT#Ai2O~{?$ZV3ThE=~sjOs!QBI_+?-krE;J35 zS{YwEzWNxEteTLU z=S67Z?h}ijSKZkz8I#c3DRWdq_fHu?!a8l;h8kZBtE`wpwyy1WVR6H-n#FNUq;u2M zylag$vc!pNES+mxmk>S|<RU@4!QyFErJTY7e7_T2SdQ;(XSIzw#SR&hxG?{lX2NMwyf5E;H3EiAVWncKCJ zfTv#16<^Teb9`p7Wv1^m!pQZd9hX=;JYaw~P3!kyTMHKckEgUP(mrL0JY?}m+V1j? zLizi<4Vy_Z(gPd@uM_CX1rdFPga)sV>huQe>WB zvEjaDY;o$fO{zsH)T;8l@{hngaHVmZ`P;xv0mP8NC&`x4^9yfbV%F1~aOsuEI~BvW@zDBe5zi&2 zym^kZym|JdvQOrbaoJ19GY9FbZOyX}?~djk6OKN#ZT5?v?ZgW=VW0co=iYm|oCG{h zaBp;K>>#p~S6?X_sD3>Z*%qBUbaE8Gno{p+_U|Up3jXWZ|9!joCDJbaswQ#3K_83b z*}@P8=iM#rqk=sP#T{GDdMfM}>Z(|}{7Vv=FAf`+wdnKy-Q+h|CHX-}aKQ!5)_sgi z5tY%oLSFeB4_@ynHuepBaz)>*yZ4JSMJ~2X8&@rk$XSm@A&+6mHAbEqv(*I*Jbe8& z|6QOWyR}I@te=$Xh;T<79InMqMnU=ULLm8 z;wMAJK?xJI$XN!o3kX>%BT5kk{%@if1@=#OJH{4ZWzg#j7Tr2Exz1uOU8g` zp8RgM>IQ9)P@cy-7ACOGj^>e`Wc~Gb8!^=JuBBhUC=xYQFH;AkjyA{Iw_52Lu79*8 zAGZ_82mVvuRpL+v{M8BgskE*Db-q{>N47(v^P=hB&0dv+eAGdiMWjAo!WeUK=AOPt zPqDX6y}Y6$j@9{KF1oID$Orp!SOPute%IXVZOtmeviB&kRo?2eO?j~)U3<}F_|Dqa zaXX4hN7pE~$Gfk8GI^9njc&)T=JvSxB=p4p#Fx(#Za8x7{G0##DrR^%;^fV*SUa8K zgr~GK($&;z9Bk})#T2-3d$wo5dncWUz4@?eY-!0p=v{GfIJX*cwV0;nd$qa;g{}97 z|Gfu-C!h+X0<=LM0dkRnjE}vEmv(KwxjDJ(LM%)p7gbeNJDWsCzTaoIcJ1GL)D91p zX*$$Cynps5f+5Ex);h!eXU-dE-y||+PwJ;`SxjYuZeHuR;z{6I|FB9V`Htu zNQ}4*PU;@KSYz{EQf2C!n06Xu<0ms8GDMc>MxA?;qW>nJ%{nV9=#O}INY$B=TC>PJ zaIyGRAUq3$IZ74lg_Zcr=*w38yE|A|fHGceB&|hW4@FwMQ^P(_040k}VzB`zyQz7k zvbEUNa`$+*4$xVH-#SMyDe(=B9&>D@{if*WTMw2t3>k0IJsqsPi@!%*RR*zpMPOPWYylnYn_sfPk(%rF9sV3~Lg#^6#w-<)RV(9BU*!=QO)$4B=!K)723%=q zg|%kRlL40JqRmIX+0&*wvSJytTnxofijoFAU1WyE#o_wiA|#7H98yqFSg8JxLPx3P z>zUE5<4KzSnfHO-n)*M>m=`OJ7u<}v{{Xp*VcW^Ab~b$2_|B%K64&ig%~f^v*rFYs z4D)LrNxBf3P}nN3XFacS`7%3lE{sWVzJG8aWouhZ!tCzOc^V6&(E}~8@38Y@)SM8F z1su6+g^BKXys+wZ^?WZpN_~v<4f*Boht!!{1e7?Dfvkigyc9$ANovRIx-o4Kw3X)5 z(eN;Z0zR>kdaQSF3+)5XOS1T~dl#Cx3JOtI6+(+#S}w=hBS>q9}U zK~-@A?NFbkf^rODkK->5Z#JMlDa}*f^CK!)CBtt(E@MY7x>1AEHq2{ z+BO@4ndJ7r#gz-7F%L3O+y8S}A(Kb6eH;;mld@$dH1=&LpsD%5OewRINS^IiL+UAk z@WM!jQUZ^#2>F|~yKClgIBP)7p*hkrZfgD?Ge< zJGUF;;K$xPu~fiW^UdS`o-L>@uagYIQJ%vx&^^GddbOe8qDvRPTaOa#BNu#CRS{o* zuZxt&i#F*yviPQp!h|xmXS#b2AI&bRu39n)EB#%#z&V{&&8%a~)ANKL$MYn7_VZ?0 zzM2l2nsr#oKal6|QGC0G>z9Z}M9XDA5FwBhpqM=XYB5BRKJbgEfty>rcHFUF;k5Jx zlc`+qD|k0(MTq6(_wSnSAAJA4w9M?dECW1IUay!I6gmFmP6)28LQwV0l3}za#4O$Q3vt*>UfH$A~6&A327GFs&uS!uJRzp+Dg-g@d`yG$sc`6&wHAyMlO>>AQ3qM^ul0SpYvE z*OPlid2Mg7(#WxHTF~~yP9W8feVS_5YdMXMH!m6GMGbgX z!S~rxVV$0B7wG`$p)!N!&H}NkB4}iCQj$I^?RKiPo`*hx`CML1?R#$~w*Q_xYHQBTgBPiF-IWX_I&n1_Qyd8a*|9BRX|y_^j=Eyt zadF?D?|l5&k8m`35x*8`^du>u)uGng6B8^YyIkuV0i)*_H+Fv-fN8;Alv}nSj?f~@ zyy^OKn(f`BrGa7Ph|TshcJFXEP74GT28#r#lf7k82RXI%KwupmG|tuS6ahD%se+RY zeFVvcyk?soOP}w5tSy638Teo4W9sj47sfXn_-0L5nc2Jz$sPS_29FY_({~wP zt|+pPfnH<#m+fPHL^X>MJN@-*WGoZU6)O*3#Qzqy)yr|HZo4b~Siqe~^;CRrP<%FU z8(%D}gU|Cm?e>KP=x6=eh?TAfRS?`JbZ% z{fI0rQo_+132*`~<{J{Gj1JI^md6d&K7%b6E?merROaM#Hm(xQtqn7CGA+%=vG+2z zcc!#lE~nulh2(5U_TF;AD$I*?&*c}emB99(Bd<^To=fgcnam`WIcuvOp9vvfvZUJY zo7-&%Pi>?pKb5>ckCo5tV}XB06+V!}uhpO2yWCvzY6Z_Vj>F$0QfKe9f;+N--eZHl z^^#8q1V4vjiOLZV$8!w$X|pKGJs?tJl8`@})}f3VIi%K5We^BUP|YOjNn zda!f8ggu8{m)TE!@dh1YvgeP0e24 zo-(dT$2jzMWWJ&S=cu=s`O^UNkD25Bj4@|o<;?2U)h1>&s%~5-AvuUAd)0F+IIwq- zY%l3#B>V`oV%Ms{2J6H%wI0F8*RGP52iV?Cj^oRe`@eWP#v-u4TgajWwt)2i-E_A} zh`&~8w)zVzqtD;o$K?iLl>`ZBMYy78x_Xhia*3p#*;w)(L!l7o+LNVb{=>ya^@Mm{ zvYQe08Ldf34B`MM%F{vMBSvY911Iws+(Wbk_8>3x3ou}fxnr>xTh?TbKmX^}_V=ge zB$NcJ=E78nlN0yu{vNTzjb1u_9iBn#>*IqU5_mkWLuOH&m z*PZjx&5h?-igM6>R|sL)DdWOaSx1E9rla?B+7tL58V5)RES_fb^YCbUo8d{Pi>YPS zU&8t3(_%Z2B|C0zZkel3m4bXigxev^@i>1l9)^e6hBeEksP2M^pp&ZN6m4vP@Apl2 z`^AVT=uOlOLkH#U4kBMpm;4X(R^G3Uu}!PqEDVy+^wHsDwHk3f9kt&lqtvXx5?8S6 zm;7uCi%K!OOcD1dKAq*_U{Tes#=1u0oA`L>OT6yJ&6GldACUPt%jb&7Q#8WS+CBUT z;#Eie0nLY?(8Anz0R_O*##4s|E8GUwP<7_=)F?!*- zoSHsy?$EW^boz$G;%uiz#! z;a+);Phdk`NQ#p zWW#8<$G|^v81;>0L4Z@It`7V#Ph>E!_hol-LnA6mkZ$bPnHzY7i84Ew&m8_#Z#{*} zU5L@5ae+IFyfgZyN3JRrM0fIJC-CT*zirc_uTLc{ALE=C?CVMX3|=2Cl!Edwu{PTt zuNT(hRz&dH9<^4m;jlo}n{}dg;j#T-;AT0CslW-Zq7HG45@xDph4Jo}0<~pL(pq2FHe#?t zwTyhZMeY~jH+s>SNRWW|V!(oBr{j`;Jp!XYv)yuyhTpML=LX6e$~n3oO?j+`ouy7u zFFnm4p;q42m*eLQ!#k3Q(@mp_>4HaRRPtjCl}t|Mnt_;@l;14xCEoSxy%+(~}o{8z9r-SqpeHW4kn>0=lLO%ZJMx#({sr? zx%7LTx2Z>qnJ(845my60U598reRhNY=lz`<#7$_mlMiPOl%B3fg8t567F&Ax9hdE( zS8zJMjrbU3@o(a{bSZ<=K%4(PW-P-m(F{DuAz;@lYlAI149OZY=T*}VM;%?8;-p{! zhO6MBs|z%^S6LZ|5f2_{Iqk$)g990*p)6_VUQ?5(`@B>9XfFe%Tc&{9z>7G%ZfB56&`s>I0!T)-JeliRoAd=k*UGmi3Pbc;(g{UOAo^K-V@kzB+t zQi<>A9Io>@glR`_JNi$T@6X-5-Hp6%x3szrf15R2ZIg8^!8ZIxYqntSShIy5s$m8pd|8)zSr!(@PhSYfciv z?x*2FoTMb<%o?^^VV&qZ^EzTl$uMo{$$!RHP7%D&`Ze9Un{?^D+NmrzI7%?mP(3v_ zXi^z5vSf8~XAy9Lmu?!(ll`aTq+fmyF7A9~u=(V4+_)2>cx{MxeK?1&#kvESLCQ)} zTSZZF$x2IH8(Mf?2R(IWTq*M}zjC-AvcJ7`Xxurv8eH;e^w}CHxcp!H{{4S%vcS4b zul4ZLKH8WR)O$Gl*LIZ;=msb{!$dWvr+|>FWzc;Ys|N^4{g4C`z{JA#kyr1?R&GK? zlr4vI(yGSV04exix`RBxc2R(U3Sg(8*zIQg+WpFN8xU6Gy%s{GD-5`;Ig8JH_ziYB z=XfbABXiEf1-NI8G<}{M4X|hl_S!~-ZkUf^0PoJ>NZeFZ(JLklBbsw-aa$2;9PlF? z^@Z&F<7w~wI>C@rp(^ufS(Q|rv zF=*z14g&U(2nZ>vjI%)VN_(k#rA<&3C3}KH4=X zgEYU$wY!Ev<-BKSzKk~I|I$=cA`sDlm}%sB?Mj^eQE#TA5Zo~e*g&aDZoD{*O!S*u z3@3t_IzKVE`ukjM$B%b}+tpebZ@#_X`J|}8v0n}LHL>ef?b)1iBK|=>WfRK@JVM=^ z3sB1p&*tFerYVP!{Mj)|=!zTHEgJQ#gn1tM z|KU)T%rbZDaE5h9%%}o8NZj{HbyFgh`|r|LMkGVAVxVSNpn5)|LVZ1i$XZ@=MvFQ2 z7q>_<_5=q&FN5tNP62P>^bkN89*U!r$ZWQ6$0QjC1?c#%z#71rql2rhN_q6OeDavV zi&f~q3I$%cthD;p1CMl~FP4`L5%bRUEq(Wk3NYV<)uF^vbOFYQNJ&Nd+F`9HAt1js zjBQR;k|?0rYO1PULP5Lu(^<@LJVk7}?F9doT@|1ZathdTs+IEoOm0Y8K|qGnf<_&S zX?_;G(~aoH<8_G$bzK=-^OH{7?t^;esrE4?h4_skTJ=sosXkw>L?pM;`(2Q&yn+)B zvw2}dE*{l3ePl}r*&}kJ99og;M#k$?L%Bf_8|PM3nZ&rBSFxIJqKN-sX5D{+_6Wi~ zD#gDD{X<_XjEq`m5|s9&32fhoPI)qV8BRW4h0gVdIL##zh5pzYADOkbE5z?xHlb|4 zav#plE|X8-RwmR>G=;<9A%nZ#I8osRen8AEnOf7`ohbi{k^0{PG-@jSY{LAf2ze7C z<%`aFn$rw169>ib%2b(JTTmWc*XX33qA+Ol6jj)OG)GzC@8Op5k{> z>&+p2<1VvTP5SJbFlh;hZ5{9cUy@?HT-07+CQTiluMdvqLq;n*ncB=TG`GF{O*?z6 zY9x+eqoHNZctfku`@fO{uWfROv+wP?FJf*RZ#lSyO09Dj1V z9Bou!`oCUgrPXQ_^8C9V+n*2j$%eLT?T3#^eXAGZLyE>^D`AtcL3c-)Y^H@UHZI~-PyWpuwI1`|ZQgG=8j z1K>J}`E&VC`2pM9nU#!(&7LRhf_xmB4MzJ2(UaIPw7zId@r?66NEd~7UQ~?Tcd~ML zTYdBrFNe?X;>QZd6RfUI^FS78Mbx4VY{5=Nsc0-SmmQU0s-{-GZY1%piGhzV3CGwg z{6BsuM(VN4{GP${{VVdgwcM9GdOTw9OO@!+V4Sxk7nhTxp|Is=Y9-~7(2?tDr|v|p z;7ImH#>3f0<*iSeG*clxK8&8Eo4`d}-S6`RZ{PDsd_DTPYE^UJJxF1Ur%TGG*ZJ#7 z1Dui$q~m;~Rf`C$bWBCa$TfAgIdjjqnwu2(!%e=3n@H8YZ6aFffM z^jdzbAp@=$ZRQ}Lx0LA`vvL$*w8?7=qSd|Se3idbkSJcP4TVD??q&=1@}N)&77^{# z@$qT4(Q9^Lk2(ijN8frwM%;ElmS_(xluYcu{k(r}Z16`wH3~WP@QCm(Xm7|eWrnlB zM5Q||`c?;?P9@00iPKs1g`me;7=Do)ZEQ$>TBNY*Es7FkVX1HyXkL$Cu`AmHeW>o-xb9L-3pM;Ae{<~JSc`8hTJX#vH?l})nPWXjVs2)~Pw>w5+K+F4fkUq86RUPaQ z^iYy5U^%F5cim}nn174uy_YNY7>ko;7Ai>us{y1jV3;ATwnA`-r~|&1}1s5pO9e=-^ciq-|dV9Ti| z-&_-eXC$%%C>>$r93rnHz6wfQA`qQPKJVr{u3gP6b7Vd4LQ^!UdA`Ivra3i2u1kgM ze&Hzll${5cV4qR-F%A z6bndop7SYXgfETgGCZek3ctfcI@tr)U+ks)M@aNnO!Rj-&D#KkBeBTRZ@&pMR=N;b zz6QVs*_&Bk7Ds9f2}qmofC`SjriV~mSnBv4Jhg1^5N(q4nHQHkqnlD5JNKvHU)asH zh`>j;-?UoH4+wVh4*pjHYi*3B5RVqk&Tu|*7G7QJIfhX^?S^g3M|&dP0>-@>R^Sw= zo-S+-Y{qC-h-W|{9Hp8sV$82Nx%$)vftRdiaxh732A~K4^Xk1o#90vnYQ;rLgqehq z7n-h$hWUhU*+cG#(Ey8wUdDgR22X|{rW7C49r9FE#B{)abhZvKro2^~yIJs^M?orZ zJT3Fh(gJ((-9dZ&omDS0)5U=2IaDGuod1Wdw+yQCZNI-aEv?e6BHi633QBjg>F(|l z0i}`d7U}Np?(R<6)TZ-)@s0bwf6qL_4Eh4WnY}r$^H|4PpCz_#wEC753IMnYyhNU@HwNyO+@*;iTdtE*ls=|VEttmbJz4c_12>UEqK9`@9ta&wdOm;v)@)Pda zhI)PL{6vhMu8^i+4ZcI=eqm}axLAdDn=Bo8x|K^wte1Dg{A3ai6on9PFPF3y9pV!U z(3W0y>Iplt`WrmxeVk&2$LYar`M^|Ez|ppg!*40#QLT?Tr7|1n-u&6T`fwrlF;&I`V_{}6#Qh2{>%OGuiPZ_6LD!qf8}E+ z9W|HT`>$W4-H4H)x7}1UNJBLVt?b=sm~V1S`_Fr|Oag}F~8#&8dF>{jJb!lcMi-viK%#0F8_iV*|B}y$|=C8>b)bcY9SB^Nc-oFi)iBHGs0EvNN`8YZI z7@wpG-gayS3E`%%3)KBGV32go`|4=<685VH)l2#dtq8D7ZuXU)fN*2`1Z%M8;G$|A zJbrksHGf0=T@$}+9yYs^grCB?5ph)S)A(cddRsf3d;XdK$vK;Bz)GiRriWzZ(QcOQ zwsL%swuf^-Fkv%$R8W(CT3|5kSoe$1D)cCp-`vIC7*)F#Srig|Nadd=GEYK#K53NY z`Y{9saZjg2>B!-)2j>e0gzN+Cwl26gJvzhE4p0R6}KaU?~;}% z_>YH#@2G1erXuQk(Ub&qbjQ$IB$)EZcH8pa&M~l$Z&HfAwjd z?6Foet^@aXz&yhjCwf-bv>-1@rzkjl7#U#w|IPzmutGJ-Cw`?`e_<6L+i z?k0r-vbEdg1{Hd-Lk*PK_hjC&;*;XJ)^0K|GCK1eND1G4MPmppp08JLT)h%<72>CP zc-+bpLIDsb1^sm!10kKc@!GFPTGyK7R*Qs7luy9o;6HLS;A<3^DAqo+gc+FOb;BT) z>;?%({t)HNnqPwK19!E^5{W&=r+l1dHgV#%+0@*Gp@DD%gm6pBD_dJ74`R&dm1Xa9 zz35WhBrf;ry+hrOj?)>`Nli!hT+I-)-@4=<8hujeu(N0r!ux}pgX!-DdlvCIqY-pL zP<*mS#Qz?J0MZ%M`5P8NRx12pdorP?R*D8vXsJ%n!t}O3%%u)Vz%F zc9tJ**p950L#YYz>+s!Ly?-cur#Y_sNgv#>uR78(9fWoko@?-i(_J77Mx$80^?+Wu zxYS%%0$jTxH^j}UmKwaW{~hy65jg?k59ZeMlvnzqsu7kt1PSimiuiP5M;u=c5EGJc z+l+Y4mcU@zAN zs@f#+xtLZ>4&n`jA%%b-txtEYWY%?$fn|SEw2jx^BFVZ?>$LzCNj_WWDSLdVRAhKupA?04!bg{Umm|(1I>9tt2ZMqLv!CG zf|f;`(a;An;S8r|XBSxqn<8IR#pJChWHj@_LQozDB+)qsaBQ~GiTnv2g!y8(i?iO- zm68kdISQ7x+y)~=KMWgS2DG=6>+P0Utp_HTVB$fV-&ii!P)LnR2h;C zu4{2~-w|>C6=%4}y}RD@$?w5=SPLasdPCl5Q%k<(-t*g1RjMU$ZfVyr_%If!w7r7( zA(6h23wRA5%ky}&+_=pixS43IUg0rlwY}wW^Zz3yV3_u1KS&_V&|jJ|Ic589x&{MO zaDQXDcJ1&W4kc#SMgz}f!1dQ-7H-0mcI4W&i3~$6OGGaV7qb(z44XUPK=RVt(~|$W zpNBG?6{srubZYZ`-s5g z%JXu$OcN1}346}87yXsc&+yX@Cjgc<`BnT5u#cz&)}O>xMQr&owne;&z?Vm?L$ym! zPG!^Pf9%>^_wl-F)LYdo{Z?`W7+{LI0_aL{jfRd=Gm9%3q=scsVz8Nc1c`rP3;zT~ z?<_NxT)Md-GxcG)%3mS;`s`BxBD8bn8k5InfgQE5fd6fgC+FX^l#Ih({mGGa_<{t5 zd!FWaO@_EH*k}XO0v%Rh5P^2k8H+8}M?J>G?W0^})D4 z-3UGH4*FhhkV!v9!RPd75(_78`^S)9quZZMA*KXkdI7f_*v}T7fDM0}#t5{MspPkb zDNI_HSfPr{+(W$?L>l4BKYq%)3*lYba!rd4LgE%9UgHyAKzu{>oksX!T2(vs%2ZrX zlBnMR=`hc$&4d5wG|S}}^%gA*O_;A|13+S!uyeXrIp{RK$q)!Xk8NlfN18=XJNA8a ztx}9|UUQ&Yb!j?b0iT5K3a%xa3=Y`M&!1BWdld68w4S10Y)dT5CgbFJ>xDpYN(NKg zTV)sVMWQ?dcG<>+UZ%O9(Fg@uzK?fV`%z)~RphFfFo($+P=P#qd?qd#~N!Pmz3P^zLk#fuPa z`7+)^(JN2*Ds60Gj)d@nn2?B2G`nfFQ0Z5L2JzgqZ`>>M2sN7B5;z6WMmBhJIUDN= zKb&L0ESEcVLXvCYv?gw+i%$!jU8mF_D2N_&*Hk1~Ak?w6IYCEBRM_-BDS-gJ6RT72 z#por=*PP3JcVVVDu|ta2qWMYXe5H7Xs7)V((;yrg0rEP_mQ9dl*oDSMPR)~54TQ&P zeE1FPJRS@8FL$A;Wa(hxUiO%oi_ePd{~gY9{IE*>a-pGnZ@RSp^hJ?#`skB(d%h$j z_$^dxx$-(mGih+dM#d8}y33xB+S_^Fen{3X&VT~y^K|?q@a$DwcLBKdR-ZV-^@akx z(vpkg1$4d$ZmSfg$HtEQcQhC<(-j3l?ted4`dp5pwFNo{80jC4V|;F!Kzu-1S;SWb zt>dfQ_bHGO62zf@i2qv4xw7ZGYg@5tgb{{jwYiO6jH1iuTM0MrS^*cTh?GHmfQvLA zg)YPkBiURUBf`k)3dJxDr@!5V`4|<{i@Z`QG*o;Eg&LG-S z#Drr-4R1^{by(XIcD-tL=`@HCh$}tr30l>GKN`iFy{q1t9~tzIos(rnoJESDSJB-_!oK+DkAnhwVGzIHmcKJp2*lv@6Xd9NT$9T5u}sT*5y-s zH!A)@|62!4Ck*NK=~t8HHc9?~KNh^7ddC^Z6krrN!jqEclDFPYMs7OUsQ4=H8NOQ@ z(Y8ghi@4HnfD$PspBjD0#CDpg_+&Q!(=FEsi*0w%!jN@xA9)Nk8aFy+XVo1czZo4> zml6L#uKQ%dRBF@BwL<7Tf*9jLG-znhOJU!(T9qyQf;IociiRAKGR+Hfr%$OprTXYo z>_N`*{pXHW$O6ln2sO2|__qG?!>;Lc>?>AXJJ$ZHpK9iJ--a78{ZYU9oPSrx40-gWyC1t2RE9_60PwPVX_+H1&R|}Z5D=YW-`us*d z><}b{HB1n;7|!h0X6i7H*&&$8y$)_etZn6Bw<;#~j}vIZV(WoXo-*EXB2txsIo5%5 z>t}Bu@z(7~^`LWo4AjB!#>tN4$Un8>Fl{u-ecl4==iR2)8mmVd!zQl?Vg-#jA>Wl4 zZ*pyCeV*Nj7%3AvB2r+7%hT+Wk`9pl?`;%>g`B!|O`O`4hgyQ`p`Ty^gD^-@TCewI zJDI#6Q5ncQIf+%?%mGDfEw)#?M;NtB&XRk32U7!I5#j1~y9XK3zbtts{6xCj>oUcc zfB6N-k_Fywq4Q&lT;+?JkQD%2klV89K+ssUs*RO%bvVIbT-*U(XL#qj=+Hu{*t0MNgOQUuipFq zJ9j!5C1+4E*Uvt^)~T8-NUTVIR3%;d(F_5R$#czy3bDPb!*q{`7a!y57*iandr{Dt z9mpk_y?-T~5dYbeX=AzspxRlMqFoSna-bY6(jR1pmw7Fgl;wMb_+H6uI+&!e3f|y} z7c_fS(A}XK-feSLdG@)>@KXNcwEz2B<+(wq`{`uV`;sj?=B?n2z}1ogr~3?U`mBU- zkx#mf*G8%!D(~8@%i{d*cc5`6Ty)9j&gN;@_wxBzYUb%&pW89glJ1_(iLRO0ffOrI zZvSnlc>eBy$r~LgfB--BK3$UyW5I~N7=^ofJ^H9?>_Z$f`H;kVIBy}O^Fv2rDx^*&mwi9fydmaeZuJ$nt*$$GyZ9c{)CkJq6sRpOawDysdmI#VG} zYIEatHsEtUE*_e-3m6(`&rEe_e|V@LJ8ylqaeb(s?Hnbo6XJiI+tdiNm0LO#*l2w+ zuG^1G{*>-uZ5pEr7)C)`?$cS6hFXb8Wx6hIC8I+!LHUWuZk4hFi(c=(9%qZ5p^?6- z23Uwv2y(Gp%%ts2b?T9McO4%*`$c?;7hP+ZUVp3*)8$L+*k}u674xvNYF3f>-l+|v z2(zHs?H5*SE9#Zazhn`XMn3S}g)BXKYkuwrle|71hI5a7;Uh!M+X#`?!kQ?QB6T=^ z)hGVq`UwdHw-)zbp$7;pSnw5a4S#S_O7bo`OqG}-1BbGkZOT-81-p~*r_|C^x_PAW zoqXSYVP_TDj4RhvqyQGeZ>nn?1H)@d#`1;p1yYmgaYe$Yf6{IvVETB#uQ;TJkWqQH zc0Io2ZRZr)VcbOOW}5il3lMMxik=41rCmW5O)`pm7aD+yq#?Ei1BDyn?*_1ovcu3| zhs?dYPfIMn!RpfxqQbf#dY8}7C9(cnDxWhdTr`}FX4jG=r;6;BL1*>caH=UV)3mUJ zm@9xst$DiOci+!p+j@Ol>n}e#5J;hlij!ic za9pcQKBv%=OU>gKa-}RQcctDCx^d z`ssGiNUh|7W`t=gMsRRNYX3FO1vk4befoSgd#`~pm+x|hbFt~ToxFjg$|larr8f-Z z!CxGk`l1XrCm2Q2&leAmBfQ!i$ep8vH`HZJb8T3amK5M1{M-va(EN}LduP1}(8#J> zfUG2E@zG10M*g)6LYi=C-rqgyFTSN*Z$xxug_Xzls75LLC#(6K*leT9hiP-#uz013 zx*)SBn)wE1%IQFMM|#fIx;Hi0ZHg*CdNR|>aTxLQBVa(n53_Kn+(3464oF%c%ntVh zUjTzv+4KuwTjhh#2(TIC18USrFA|@+=ZuCX%jIXSznA14?q`%v1^s&^npFJju>uu( zg0>}F)lH~xAl33N?bBIV;}0UGZJ7iv4ud@HV1swt$&|*B6+HcE^E}G05Am`PyT^^-K%K1}- zKnz4c+ZVpA;$Nl$4pd$a{J@WmESxNcT0rF%!|u*6qw81fPBp&F5?@_(t{ZD!R7?(K z0V7#cAcE}7G<)z>!xz$y;mq8(_PU$%D-%nE3mS_!{MGV~qOglmRQ_YvO9&-I?NUeh z9>ke08Ur>fFtXH3HF-sz^d+tK`!S6&=qW{`MMB0m<-3n8xSyb1_*0;i6e85lEHOgj zeM~QZB#yMZ^Veo_Oa(n#%Yp>GWz>c{yOHl{3EYZRLmHbUmLTX^KijjtLfS5mMuuS* zH5r;4J}`x!pM94%C1W~<=RLJkO4-@}Go?xUUnTc1-LHb<1aMa;xSWfVd13SN@m14a zHrWDAok?658Yvkv&QCzg@7$0jV6FkZ#hnKnf}|zQmkVPnE7oo?df`0G%r9Fmt4jm4 z8=VR2WQy2#GRFq3S8D{6XyiZ!8*`B43H`e->&<&U{GkStj&^aur<*@c zI~Oh9g_c5spw}@m=B3(j`0OAEQ}g*xzjY7`50#FX_!*e`Ae zz_ntu-cFZx0G1@ek>$!>6`uP`nB}pRETti~w%5m( zH#BfGdApS8j%0YTLwgBLi`%Dyxo!E;C^@`z3yC~?CRKbJ-;eoCH?#H(4+Xgwz%-Gs z1ugwzTF8qsXURq3OOqT)R`h@W6Z!YVq$U$ymGkeVkd*A~4~ zrENl#r&E@7E41*nb72)Q#ILo(-W)H9Ww{+RNR8gTomx`DPbNhsH+WdzJ9*`I?ScCf|$>@+g%daha9v~@k2VY8fFEOFOby4#$=uQ{fu`%0TuytFhTr#4u= zjV)bAt1Zs38XEMUbNy#+_?M@7%FOpoKKvZ~970hyuF&xkv;zSToS`PEomWDhPmx@x z#|0O@IsT~Fy>SZ=O8`-8J#cJ%To1}e3`wwfjfKXm4ssp9+N&uk8DWMs^>q!O$D=4* z+?eawfBUcM0z~p!5jo+P? zl;59k`*1NEz-Qe`?g<1{@B}17;&5kn7T4hkrmi^6mMykHVY}&HuriN$$uBpR0xa*(NfN;Cln^!0$|p-p>qhku(u{ zZtzSasADl#%xQXcNQ=B|(CaDKzVfuaG$yQT;H6I;n{0(xiG_ zgF12K|0ARpBZ3y!t$gkvwW6geBOiq90hecx!w3)6`T2Ru!bnPY@r@@s6<faP zisHXNQe~no5N5%xaCoBpIosvyOl_#P;8Fo9ij9doi?e8J|JWn~c6|&uIiq9R6_{sH zk`$miC^LfU2bZ-FbMLDyH-XyL*Vj)Oy`>wAABi~hw zjg2S1=6zuBk7v%Hs53f@4CT6bA$#dI-v3gK6)}FQ{wRvQ_F8$e_2h+8sDo7$~9EsMw9<%n!oslq5yD|Is+Vi(piCdWvWJ>k<0Ex^~ zH*I2w;|E)S3%jt*f=me_5E2ryq#^u0D9pK_l}QiO+aHK(6+!W1Y|z& zk?kK*7HIvb7b5^m^`hWAxHRdPQXlQ7XDCjLc}|Btf0PNLTjFP=)-C`M%s@9H-E&Y? zy3gaypTO24t&V7f2@x?z`{6R(Un+e?b@Q%)qX;AEZ)+*$X+iATv5L~h}HWOS3J(98s;j%cfdQl>j}H1pgEJkdbMf2IkLZRulo&njjz;XQS}*aKPb5Al>H(U%Ii) z?fF9}39reHoG*}tu})I4-At7R$l*lGOH`^zG;Zgn#teOpL$1pgHDS0uEyH*PIqwPR zYa7NaZZy-whz#OL?^8*`<@P-Ou%r*4SRx`3402n?=zuPKHc*4JR$=-^S0T3nK@`nE3paP< zea<^w28|L|J&VSb9Nmd*bcBxnnV52n{Xa9e?HNa#`4S-N2H}A{+d(cWn_wpKG)cz# zE?<}Q#yTsXGY?1Hs-t8^4gbNZvcwUVqds+LsL9UlBNx7yx$7IKoGQZD*wGbZ325X(83MNR__H+go8D9 zn_^c5QzQDe(rogVvVRt7#8-u7Af`-6h0m-dD!~@=e$APtddNyo>=DqrjYF6y? z>tj;*(P+3rPbwggKRCyCgX^;!M!^2#$%Cy8P?ek4N&OC8D?8^`--kP7w?$IJ9oh#b z&s%*$C&X75ejj2FL%4}MdMz1@#_1Q~8+G=80}13_=$;m&X(K7~dLet&ZwGZIi|+M6 zOCzK)1uf%kXSQR!ZdlvJ2-zXrN^@(M%cdwqtefQ|EL)+++z^v@X6LA)W;ROZUm_Yp zZBfba%!%_GZ3a2xT8CA3C^r?JUn!aU+SzQL=5P$`u}@?P3$Jucsx)XvjtYhG`9U1A zLI}uu8@=A3gkr^~s~&@|DJahPr2VwaBqhxe-PXs-naa9u!_|jLH{JSUX=xP3{9^pRFBxGLM_r`a zqkFTX>LWo^e8ji#uQ$5;xLQub%1lPnJU3%5&bHIS`jyZ@A~!e*s@HYG_gq)aW=)4z zPg{>C04h^WcxmytPGHG-(FzvI6w7soi~1&bJf?D3LQ`%4DKuuU?oZ?@zd-s++0Wq} zC%ECld~$qGZxUc)Qk3PUz5vtI`g#e;8wZIhV!2_d!A37Jx5`R3v0**WBin{#9GZP% zX|98xjv8+}$M+23YgB=d5hKt*YA)~kVvjweS^56khCN=bhl4{1LSB)wt}?Z8QH!tq zLAH?fYs}jYl^se{go%0N8PI6`lB*Dl^tRqPcTMF7uZb-7w5Hf8lR@yy;e*_)h|Y+?wd5*#{Z-#d+kM_hPf@nk356x0eW)-_Bl(6h&PmXKlW9;A z`QO_%5IUW13j~;?*k}&6w#-XDPY*qlh9?7U&zMJ^LTrScy98aVIZd%25~ zf(;gJ8dtY#Q;<|4HsmUe_EMSm^sz=X8AMH?Nb!gBU%$ai!+f@}c4GQmXESs15wGN`ir#1Y75q+4r&V3(ZBE`rcvuvV$VAu2tgtVSAsXUWM{} zO_yPybuFk{$_yt+$5(g~$6?1=^P1vcM$Y2R^MvB#ey5R?e;8ku@cjc%qPs?<28JOs zj6K-vhFj@|og~`YUYVQA!jl5t2V)pI&g5+#UeRqM?rxp4>MxatB)*I{i`TgS$v*N^ zTA-d$edMgq#NnFU2&Pal7J(DoL8YO(4c(0*D05D1G+tX=yUHV)TyIIyPQjRj1_P~? zFA)RpK0J-L@XrYfaJ@3#$rMVOp+$qBV4#gLwqDBBXC%O!S=;!D{n8duSgifN@LQY( zf!7j8%qbT3(R@ivA;umjIsjLnNwE#t`HUWCgPp?@xh$<` z!@8){@+DP`N0xhCyjAG98`7E~aF3fWjumx8a7XiSbGz%=Q_}2OxH_qrj)bgXeP^+BSISWq5`_*?oROQC# zd44LszAN-p|8*VsevdtW^m;Ez)(3SS?dv25;gG8qs0Z+WtIREZqiJF8{F0bvLpdVh z9FE5>avRM=CrnI;udNxi#BzJD@`0LMf&f8uT9Co!GEp5Sjtwho=7;bdyol2FzMue~ zS-Ub`S4i{kwS3zNqGq&=#`oC~2NKKCAeTAdrArzw{{S*Z3)d(W7Czi?2m*@6}2slEUJoL+mdKEqCs6$iIzkkXM#tZ)b%SHM{-OoOny$9f#ImgO!H{c zB#-9j+S8-cWUVWH9>1jEc)5dZqbnw&05jD~^@EN1&FCdKTbOWKGRw@ZX>?fD)KVt@ zK1M7O$d!lnw02yp3{*C&FnMhC15h8DGB1a{!?~h2EnP3)e5UpDDCDS#^LW+mjeWbj z3X_B9gV|NFZ}T5}@n1p=&5W;9EJ3lDQS}iN*6lei7|!f_s99qj%QkMjX;oSvDET!< zzkz}6ZaHmpJ~H1zaw6Tx$bgdql_gS!kDkAO#f^2?1W z5Tq(;U#bS{Kbh9G(6MKS&$=-=3Xiadjg5|}g#|jEwxc{ZkOzZBMwsKtQo-dp+z!Q7% zrl5%*G?uQK4E>(7YK}Q#3A#c-knPqKfIUXv83*eu(vNPu@Sd6NhiZd?HNPrKRYV#@ ze{rVXts$Gp;aFS`L3qk0b}E-hK=&%_=eDFre&vIjb!fV4^Hy3IrafU<@8)PS$LQ2fU9 zex8Mw6xmYMK6XcB=oA?8J9T_^k2@YP@7ehuud(#>UB}Kw8rM2ba+$nWT<4iw2JqvR zr~I`nZd&G?Jo*io_Xg=tt&$vFOu`RA5ws{t$|VIYVY$fhKuq@1O&ZI{oy zKP~T@?HWVNLSa=+%3nJD01U<|g#n=+CFKuz@!~U&5LJXlR{Q31xzCe#_W9dXlXeH& zl@3div-x17?x|cK8vnd|AdPGFYWLX@_Li92w#`&OBlPXq0gkFxIlSShgqkGL{8_L2 z5oL6;^sBECs_?(r{Re#A#=GY1WY%`HxM`WA*Yeq5SH#5wJG-vGpVrIDgyXMa2uMqF ztQ>}9U4vTi+L)4Ukk&kR? z<(F^l*Z{R}fn7bFZvjZoeC<`o&g;$bpXXG`;z_G`;uZof?`>{yjkcBVS-E=i_~VznTsqEiOq&AZ4LVjJRsW6BE0;;31nF zKnc^_9u{$V&k_=HW~tNVU#P+4esIoHG(KnkBDs+(fI&d>LqyYJV-n}Q>sGEzJ;UXU zjxtV9W_oNP(BvA%rZMATlJEIHhfZ7n45*ze5z5T;%xba<;9%)cQ%9X!nVzmTOmnQb zbCB3(VxwcLF<#LV7tqhrPbPDSpBJThujxRtT9zo?V5#^s>SIyi@zeF=N%S4r3(WpP zFIU|+=avV^Tr0NP*FH~cPsjiaAm4S~L+WX&r#;*C(M$n#*ww-L+*(z`gYMkxOR*C; zVQ#5u?8vC*}= z{r&v_godP~@rW0pd#M1#!NP5RDIP~=U1PaG@Z>ma>t7PD&~VzMz-vH20lLeM;5WY& zdm6h+@maaqpg&ZLPcx%hL>$Ere$%w2<8`5o(Ba0&f72D6+3;)OYlb)AbgoiHOQo|V z#~sx2rwy-vK|Y8c=Xy?u*Ix~i@Jj-v+$aAGx{KK}FgD))LeHCsY*!~Mg<+v}Wx*ez zahtVgVhnFBGm5&^6^R1|Iz*99VvQfq)xLuuyejG^N-+D%7ia7$V*`k%b*Qd3Q{~FU z3&XI>U#MJZr`TO<$;U$#*tWQ#Vcxw>A0(tg#B?$ZhnQM^#l*WHQyr+0HVMcxq)_wZ z+0*w3vZV?i?+M*Wq3ni=+y?Z^(u2NY_EsTu>SohL5<N-g4uZ{rJ}~$C$@v9>hOOn5$p(rl4rhW``5Y$ND%n+irsh0B z#Qsxz@Ar`F8Z4^)>)R;v|AtBdx}g+0GZz6NA#29N$$ICGVVA@oRHmjekju^oZqHPC zO?IjfYZ{Y9qQ0Y%*VbnHeNA08uVYo=7KRa(yau)lWX-0Jv+avKt^olg!feIudMwj+ zT3I!4QOHB{`p`ts00TUnbY}o;brJ6tGe4Yro6wl;MAoD|iGz3Z zP5GnI;CR23xBx10;+8TzWB*97+E4k74g6&4w=@+0M7{+G=WK=f)?P|p|N7VoGxrEk zJqW5l+t}D}15Hm>tK|m0tfR08M>gsn!X6!+w815WKIN7@;Dv)9HCDl|hMNcC(eSrq5m*3(3MOA)9JLMJG>Wq8*- z^GIyL!=-j#r-cz{dTt0BGlX0EHb}CNKm!~@1JSOATfhC1qN5EYh)|=m;u2rx4u$fE z?`}(5PO+bT54tvZb*xV^?A*z&v>A)zN{Gsxir4Gm5sk>`rEMl%D#Jyhh*I-;GNqJ??*c=qTwQm{@O%h7?Zt2#rC%x2yH1!}mug zYQn#C(G)lq^y+^r+Z^sTDO>vZOZHSJMTwbeBME&VTip+$m=#9w{`0}wx~ClXcY{L(B8PJyYNZWV*&?SMfj#cHHm8 zls!BecS`KKpBvv1Eh|U>GITj!At|ZfNwWP@T+4V$n<2QE53eIT z`*y1#!$-Y2i)eIn&n?G;v=Et@kql_LfO1n^qw!KP%SFUNc$`MvkCzuW63<`*j1r#_ zAo6f_-hh2IXw-A3a-H&1>}s=#%kRQM%~SP;ri;r>*THx$t-c@ipip=!C%DLSH#?(I z#+UrcX-BYgRFv=y5$GsO#Fz#etUSCtjMi6ns9C(FZ{ncPNx~oA83A(~*+2Edu{6J+-^*Fwr#bx< zJ_WjO`b^O$5-;eV1iaGMV~=0LKKan*hTrf6k-pyLSN2$F0FPaxz)lu!)eCa+;3JB; zcSg1N>)D>0;?L9>62Cr)#}jJ0m1oxpgAWri9I`-DrWUr5b}+R$KuP9v`6jKcDXJ=7 zivXbzF73F{u(0E|D@eLr_3+E7wlr5xrII5cP9uHEGh;Y~yM;Y6^NuU_%YO{T&l8$j z0n8!K4$W9!SrTF1o0Ra3==MsWqt9B=cS;(usdC^dbZ&@yX!%DfR2&L|p1~NpWO(f_ zi}5KMIUpvGu%{1E(bJ?^eG7e2m2ETNK#YH=>REG@^T*|b&#L?|YU%5Mz3qwzL*<#i z8tilr5zdQXBij6~IEDamkFC8SCk+hwQ$YzOErXvhSI(>TarReAdln_dP5j4=Wc~4i z?5&l&D|&@J2)DZ(E~zDY4lEYb2NAXmpPqBve}AMPa?+2H`gmScW|1)=8K3$d0g^F0 z8VPsPX-yzksq5ej)5xYffKzkglt^0DtZCh2X*3$tm8;MPg*)!KQ&Lh6{YhD?bWOBb zWh_-5uLF6TaK-olJe1w#b@-^ zk0xRG$;L61Wl#9Mro0jbSU3kwPTmW2ve~{eHTF8`k7nphc6}!KR6n#?1LWZm!o8fV z8M{LN(FZ$!cWRASE#Io5Ej7HyCk&%x!l8nmfa&0V5Q3P6dKPEW2%b~o47}VK8Oz7x zSx()sw282TJHVmywKK&+YBU@1f+A}=8@ho{%Relgq3YS1GEdC}*ZivQMsXePa6Nye zt|jz8Y=yt9FC{RQ(;VriHz;kldwZtW&%sS64hQ+2WOQ_N#2SD#Gn)dcfTkZV1>;t_ z6<)1j(XL-+ag?I^>JO{FYa@bmr%=>a`A@MiuORgC(j{3i7V0{E?*8eY#Y~xz_XD}O zVk#sI=CpEDYBZ2R<5RO4loIBUW1^B?umJzN^uy8)Vx~?!pF19dPz^~4t-%*C56t!i z#UQV7>LB*JRLO__VI*jxTk1G-qotw#yMB3El`NT~DH&J97f|gyi@6yG&CfE=sqVk# zid!I{=zD2jyDf&AvTp0%dNx33d>$!diw!#kg5~1kS`3Hj!sNU;Oo?Z8)Uviqo28je z5Bqs^CGHb)9L0V%PD6T#A8pfo5l8S7pBr?j*%i=g(CZ8}H0d`~DFuRT;3k|axFgZD zO~9g6c=8;6zZ@c%8$Af~s4h$w3xN*-r{U9G=G~@4pt{j-1Tg!Pm6LiO z?%r!1`9fe9dg0qTH!%PZXB*b>B@av*bi;w`9R@OjZMrHsCq7 zdMneKm!Nn}bX;Yt?OBtAoPb~w@+S>En+I_TEKCs3bRdgv;fG~%YKq&zGsc$HeTNo- ziDGz+*_;)%?rCYR_J*IylTz7BWmA+c^h8CcXy(OO3Hj8gF62GaKLBC`*Y9XKQ@M)u zg3v~J!!b__e#w9;gMv0Rv_n0gikFYegw&|ntNHS0X?C{gsx-Qtej!RZr%!zNh(d*e z#{b;rfftPjoqJ41uyC)ghsV^=@ICQs6K+3+L@qrj3zNNsH0-Ymqg}qZ458c|oirEo zaO)RwW(?^NDvYAa3LKvs_i8$-s!{I}QT|Yi@X4go;2=4##pdUI^0<(cR}m|FOCNME5^54{qJ;)X>! z`=~Q;X?w-*^gc8g4A@H)R*teaJF~_U;vTy3i{A?t0Cf@-M>yOACc%RW6qcW4CB2k@F-iu^vKtcB+Yz|D<@>i<|0 zbejovIXDXKG8?)?e$=Dig=IA^)jOC}^*iVul@GLhA@Pkx@Q!*^ z!PRXpTO&9DJP}EmGrR&k6L>JahKI!9e$T|i(ttZy3^Cx0|3HFkQQizZ`i;1gEGfgI zn{=o5jro^Y&)IPz4?(>z<%gf>MNHM{r z{)fI}l8MO4KL$o4t_(fi8_(X+_6>qjq9O(gWxhUdMF10}bMr$9yA7PM7Tk-A%~0aD zFPtMGTwI|N+ivPio3rU#QN-AQ_SY_Ia!ghjiRG zLVR3UJ6)B{axlXo_e+qzdL;P(d_<_U?r&lFuNko4RW|EM52`~98m&A`ao;S^(`+CQ~t5Ol{!16xPAS-{@V)lAKu7q2gY`ii1M$#Ol34E=u5!BIr zRe3;nQ&TbW9m36%$lt5;dtH%O@CzCC(5fSRlCcorttO9TeQp(@hO4zU=`eTr`G5i& zA>ZTZLYI+cYB5)FwRYutFTkVx+I~lRWq^iLuTNLC0gd$ui6L}%2xTe-NBlBtPoL7H z_Y)oYU_zI{g0&Zu(varf`ynlWr_wBlvTZ5|+(ud1--`Ynm0CaiVmUqMbDd6Ea!Gu<%7Cxmd7UXGu_gw^^nbF#c|$X54w z#on61@{2cAO)&lPop>SDK>^_hMJtQBsdDKRh~_ygu(|bbb4IABxJoGyRkZNyCfE#$ zAm-F4R7dz|Wn~q;I~QK&HW@co5KDkS^VvW%M2RlppDu=fElz;-))z7)klFT4EKs>! zuK#eZoP5b1%8;2`-JKFWLw}Nkr`6vx!eI^71?e}K`Yo#xen~{J0=} zh0Pa0t^ig+E)$qs)FL@Bb2@vsbjU3%;zgH1QgT^m$P>(|UXG5V1+A%Sjx8+Kxg9uD zcxLJVR?YbgKQu2Fa($q{rrwxEjClpeO8`%ZtWZ};V?@ub1)kMWmHD! zQ^OA@?}Qe`F7F))n9t+A8-oNN24E-CBB*!*-}1S4Py>=NX0^k88}|`Y%eB5HdYQ#+ z$=KXn-PX#3xAvvG)B1(+FO!bU&LDcwfzH!~4v`aD$}wOoiXQI))xceD4r4IDUo=?* zo?F4x6>&tx5l}Tna00V+Ph{S5k0v97$;WMbrPtTIgbl(o?_ycTyu`EsdKhK|Mv$ML zU;1WNTvXm&-Stx5DW}R8{w4CUl5Ag>1J#{dIZ%gz53OOJvZ)*8ITH7r| z6x;c?D3Rea!^!%%dqvvM>$ae_ncrz=MzoA6PZduFG|kFYZh-Mi{BdzZ{QT!wqii zaYyscl6CNE5@A;-1EjwALDQnK<%ylt>R!z4@^!y^#YfwQzx_b}e&&8lsQcKBqTP1c zdXwB*uH3HkbUO%HX5`mS&lBM z=VuQ;F_?S#n&`4s9@yA@qhM{`Pe?4J%kX*?DS%nEi57cdnx|57_}Yw42YW%Ip17W( zp}{>@>D^xs`!)L6wm_tXN?(ghb>6Yi+ViQcn6IBk2-2DE-RSq>TurFzsNOIVyTdPc zL3I~vtakRpo9KTh$Bx$fn|RZY=p1u+aYmXY+P%74KU1-Y5WIWvP@jz+^o>K%UV~u% z4i|ZWbZ7j@?&|ItfcVuT3eL8XUg#a&;_e1##dg#3VN}B*eXS?pjq3#9?WRkIax*VK z@9Et8JiYV0yc}IX1&Dbktlv_3SK?Zw)QXEO8`JN3cBEOx(jc*C!`45|4Dxs~IN2Dp z_VL2zZ@SfS;DmM16wkm&TZRCjote#G*z|E-)eR)$0p{I=%kkGx((oY4GKnP z(W-X8S)RZdTvQRI*NZoPtj?Xd7g2~@r^ck%;F>#l5mwI=R_S*t2(=_5K0*~G7bP?a zCSw*TiN(eWW?;tYO$6&MNJ=%w$Q$~~RjXN~9crJMuEK{&HGa(r&idU_!!laR_#vBO zIRwv9AzQoZbGE@5;UB*D5tm$@zgt8LF0vd4cObw&DLHm@8xXZomS)zWq`;_Iw2FyL z{`p@Q;PcO&JhlfW3X2CwgJ1KL1f~}5(iJLatA3xi6GI@kLtHg}(q#eR8;Dng` z;NrtVbb!~#@bmlL-dAD)H69&ihyiq+EgTzgkYj%~&nl|}scbMpMF96G*n_B^-O$xp zKF%moydk!K>J+iQ7pr3Y`*8rHx|?`UQg+AuX%S?duNPoq=RvXc z))p3(Yw4~M8+zzgU$m`KKk*=4J4JHwshLJtHMeQhyQigD88B4Tn;hZX;{89W-ZHAq zZtEHj?ogn(wX|4qmmq1OP>Qw`cXuo9p+#Dp0>!1cYjAgW5AGVA;P9pQea`cpckCbe zl`CW9T6^!c=9+6x+!ln;7f^=Q2V;@Zod5u&x_U>8{(_TcMB?dwYCaa=MvcLq*NfZ{6c{2L>m`}y#tNR3fX&RraVUY0 z8RdKSNqQ>^G-X>m;<;rz#DK!H^P8KedEg}Z;IE<)nWMYUanmq)I(6b-g*;T07M z#uO-|A22IqU!bNZ5M(9Zh*DmIqd=4a!Sk=pUJFF#5xSRSR8es9_3-i3ENIs*9CaV% z6k7NDtn54i9Y-6l5F)WNgM~wdKMIote-ks&D|UraUD55Nky9!+;D3UVmWMDp#zTKb z@KE;Lnn^v1g;%H*^ijef*@Y6-PU_LrNdV(}<%rRBE=jE|F30z82kl>tKvB3e?$k8q zr-YG2cnxHYZ9EmXO}5QU)XbzEoho-)$lG1Vzb4q-pS{)3v2nvfrF%XnUW%90&sCt1 z+AK|wS~X)Oi?h!BpX)vM3y zCbcRCh=X0dSo&pBoU%Ro8L(de&!P@MbtjOl!0P4zyDszg_VnOq=EFVIX1o*gkdvyG z=@sLVwkM2avXli<8xzoa!3-Q*X~T+@wSr6n^CZ|QrJHFEB5A_QvKMWw%fQ>0$mhwgqY%ph_;K|&07}#K=35KCop1uq++jwswLQwas%uR>t(mpxWb~jvYvH*u8V`t?8K~VdQUdx0Jm2 zo9KvKkx^JPCk4p+yJC$%e=gCwT^0PzNt=K;ltBzFEPqnRQB7vG|xBQ zXEEsz6y^Ragw$ieRqNA(>+Tzj4CKcmjeem4ut1|zz5DgjGG;8|V%vdt%=)fA8#k5m*+mws7sdiVdWHos)U>Xjq7NTwJ z>A0yP2m&6vD?826^rVkt6O=Wqgbph_zV`p$r6>mg!oVuHp7OMDDt)!tcsZ6`yr3P5=BKv$SE^y>T63OYwlKtH@CofC_*>X<`u}X=@}{Y z%MBKKZF}>g=4-tvlkWHmD-GX2#RsRqtv_GhsvD%#Mo{x%2Qq{wb67$S?%Arw_0S;k z!ej{y_P;>?tTu(1Hg+@!84~-IlUpmw^xSJEe2h7qlL%KqN9sPTxyNvO?@sytjQQoV z@3;5 zicki?htxHaqQ0aKdO?x&9gxr(cM$`i=$hpG95!lK&#@M1%UqTsyKgVuYrj&H%l7?=gl*75??M$h&*GGR8dE- zLzKO|6DQ^-j=$>epboK*1ZrB=C~@jckvA4|GnVV-ns8~FoHV&Bzi!oS0Ru3P4<-y7 zeMFo+?sbF;zJFF4biHHIy@&r9k<$>5T)|a0PZKPENCNu^M7z$TVsD5TsBX88 zEYmGJJS88N>){(QNT^;7lIKXsBLDBgc!A`%V}#cS)VAl`0jrXJiX+m*S#qc~Uy=zR zy#m1EP?R(eQGOf8FL6%1AAC2Y_SILteBFrpc$mh~NQK+f61V7v$cnnT78B|AvxcpEx1#-`a?fM()y+A^0AAGuxYnmsZ-Wbxyy2bXHS=4>tdy`Q%;HDt zQ+yan5jMWR)`=blTq_H9Tw5w>4t~2<6oIO2dz`L!|HTvMhI+~?{Dv9(wfp%?nV!GPHDw|U9A@mRtprr+{c)pbe7>})m$ek6`AR!3*8u|N!5N~ z@YPgu+his;$3>LA+()ejfzTax6!Wc`Mvi}BZ>ToRa%4PlHaAz$2cE96%sZz4l8xj}#H7IK{Qhc!XJ+a*def3)qU@2xSo(^O`x~%_%S(*Spqz_datj zQvzp!tUNnvyL9)eZsr)76}xN8rSO-A+8o%LDAh>!< zci&EzAOK8Pt^9P#D{;&GHm$3qp-b}NAYmKM6F-0RkP91b71if z>$87G9@)dY*HDm`E=h{9r7~`5E7LA)&mOQk#dQs?Jk^5~hw? zav6_tRYYF97bou56~!$ZD$~Y?5XX0uRaLLK)i~08 z?3u6{(I?>_ zVE(RTzrNSv3lVeZ;TL+{u4f+V;GCdyNlz{jkfH%(4pKX1`oI4cNLs*$#L!V<>?8de z=fPmc=wrgepz#>vW1_)`B5;o!{t9vddD=W86&kN^PxY%9TDa#UFUMer+ohqm>SvFO zqsXXYq}=`4gJc!c>x1BT+4>GW^n^ecb>woC38YL$){bUM-Tc}ta7 zXP(93N2kR<@Fr=&NxCAjM5IuTU+9%Bo0x+iV>AhJ41>(x!%KJK$@pl^`F*SFAwsqW zcQt&`jy=8Jw!4KhH48ky?rcuN`_lD~N>!yvGg+Ov$eKH=3Ac}StLhMu z<0=crGISR@{jz|H=MzMfJ$avJlpklcR8n3Y@@bAn|8TC7JDdeQ4SYts%{rfXI3Gvq zIhzlH8?W8h13Reb+_Ms?Gx;Ff=4P$z84uQLf%ZNO$$3cQsw_QG8u%8xJBR&V9Vl1g zl#1zfF&kdpWEtWkE=Dmr|9yG??tNQkq?vR4?5fI+bjwPzYACz7Tp0jX-NleZjaQ52 zjSB4#J@>+`z7sSbUazVI*pB4hpMmhb#`~;dZ;HrSl&BcKnA(zZC4Qk)(PzZ6uxIR# zP5U=Jzh;O6!;2%Sah+boTeRtP_!6R%Gll)W?Ll{)5L7^+aae-YG}6&pOI%uiY|!I!wpntx$Lm(GXA`=rXEUXVz-Hra zJhkUPXe8)krr-3A&LQRN--Pgeo>qh$tvteOgWV8*HfG672j2wzYTFts&o92-vr~*T z=6jsOUF+HHOOkJl_iXCQ`}mq&A9QC)-a3asztEL%x6Hbrg8^4LB&k?n7_6QZd8tfx z!AAkUI9tu~+KEPstH+ORGKW9x=j-nBh(l5XDC@$)tM4&u5mjyjdhn>Be%yh8p=`@K zf(zp^U70MNN8WJPH*z!sr9H|VG1O45*1%3Ny=Zs#g826Xs}=q+;aQ@o0z64W&%=%a z-pxhny87_{DSJtp(=Xo2XAZiXt}imQ)71ZL;<`|MY0+)2T;KCdU%_Hz(g%bAQ&g1S z2Tz{!xFNnm-_sd2MBsBUT^6j);j3Z>(W{tPADa=4#*6h0ua2oa_1&rW>ZCw|#dI=d zKV>PTuOof-xQyZapPT1}?5aQ%;6QBV9&mtP<21Uy=o}XK^A)=`(~R~TwKn7Ebt$r0 zf6X@ft0yM&^b*N~io(mvHsp#`%yu+$mK^7q=rq~_k*oM=$Cj6$bjyrbun>N}uWn*c ze<4;xE-KMj+GX;0L;PnzF6lb*ozw0kbW!*{c%SOP0t4qY*@v)B{m|fE;WB#r`)+3f zl#eLj#(s*?1IU=LknW~>HtR$~x--Vi&kcG%cG{7m@#a1<+NtDl)Xj5*?P752b!cmO zD2lc);Ig8Z76&oK>F(Z1wQQhuxA{l>a=(1VlfUr%k3vx^>4Nr_NRcGOTT}RBac=bp z4Jaj$>qR5`qmtE-G@amHa&d?^yH0U;F$V}YJG@zvFHCf2_m z<`)*To^7<|bZV<->&Ch_Crw~AykNf!-eF9tcrG(m(^sQ_;vNtMf-uG>tSUkyd4of)h-HzxU9Fbu48lUy0atj^2uk6!wQ|xT+8eFI?rPW zD3xC6j0)3uI9fCSx%7rmXd)W#LifT4-b_fUL9iJf*4uf3wX`C&_L zz_U$r>@MSe?6pFLkQh`1=2vSxXpMFMGJR?Y&2*D-Ob5 zA`!mE3`rSc3nS$1a78w_gU*EDujpdOm+JmXy`1IuEe)7pcjJw@767s1CvmJZi6_$E;HK2$$)7Zi%9Dy%r5mZm{e@NjlyobnA`P0 zK^;#54YAgfc6+Yocc>~;S+m@f?74;BH@jbQpgRR3?>7SfJa(1w1H!!g?wJS(uatC7 zE=j+7qJNfIVlP~$swq~pY*E^q;LY#>&QoGyBEsi{Gk_`Gdt#`^Adkite*AcJED#Q_ zZHC#3^f|odjf)wKhd;k*JK(C0zNOB$c2lqbK(U9_!mpGV-#|dYjbmZCt@p? z2{bms%rUg!)crAc%}X9zcrkLE2n*hBY^!OlV6MF5hYm*N2TRjazsW+KX!jV(7cROp zxnX<k_}b18`qtwTYcAZ9Mrb}HEsv2Kamm{M1U?Y zy?3aVNg0Di`<8Cpw1>eiL$RBWdCR5eIT-Ujie@smaznIh0MEH`p`}C1O{@n zx$V}6aA*?<=rFjTTa?XkU40F8v7DqM3%51f$Mt9gdD#HBjWMQCc>Lz#@FijLO0PNo zEgUg85!SM9%02J7>Ik15I)_{As}7#e$gL2JdNzp=>K7m9$i;U|B5bk5Fa8kB)0EsJ zEF65+6zn}!{_%@P^yoj2Ph7cPH}?g5dU!MKyT5jiovpikW7}uo_-WDolUBC#Z$cAu z$6@;U-+^#J-*+FqF^hPZs$Q+u1EDf7doRA{}b(_{jaA=X^oNvN%@m z1)!o3kt%dkKPT5gO(iG{!~fYmr@T^9QgU)Hn2uoWY_0^a+%>P@lpzeJ+;{&3ceFmv zK8d7A_=%^8c?m2cd|F66p{h386~oU+CfO!S9`hbOiyO9Twr%5tIJOOxhYVK*0YcDr zO>7)-kP8Y3P5)iYB&^R_9@5%eF2vNhU~LxZ=cow28!#iMB*(M&ICl$0eprvzt$8`9#O^aHv`==? zWOSiNJq*&o=d0O=dF900zCVg^a5U_VRq`81CwQVR@)-MdZ=L^>V+jE?hnSRujGE zFf>F^$DJ=Fxj`veTt$RgEBLr$ardF@8^ew&6I5HDUbg*z(ZkpNl5GBUY6GnKCr3%& zZqJ^#Ey-Wje^qD+3JDbp#3Og5Ee;A{&CHbGe0jUdAmcb*Th>|;U?lwBuaT{+iU&rj z{=V!g61(pREBtjQ5Z89g=B583I^;mkumyW2`AZHR{^ea@VdB5Zb(`&*zZ%*&elTZ3ZW^T_i?SXFZjqzV z_bM2wXp?zZd41T6%gTZ=mQR$)smTSvRa7M=DDrDW!`^@&D86G<~e8_QNHg-x`n%d#5I9D&nu?>^D_GtuPp65URr&wb&Meii!lIA7zJTwB64 zbQ0sRG6&bzx9k%ip5m$*fUikncr75w!>-)iT&drkwyL7+8k3Ca`#6w`a(nQcDte@9 zOaHW-IvCxLoUDpP2B@g)bQ(x(l&h0b9y8>5N6SFClnN^#XY{tXUM>4ky}4e$K*m^8 zkJX36PA3}&CsQW&2P*%98wkLb7wei$&sWb~)J?b8-i93|pCiM^P4#L>C%v0&5BnHE z;*j7xz#N~IpETkzC2#Xgb6X!jrdn)ys)9f z@kzOcfbd)Z2fL0#TZQyBV|bIIe3s0eN;)fhhkalC-*G!1RlXe4Bupci0c& zLF-7BrL+0Z)BmYQqh613{}TuRfOJd`L#t&eu{r?iVi!?Q-;vTByyfvq*1IKkuy4X@ z8H&<*j-i2Ls-fMq#E(-ZHG^8tS}>iKNnWU8C!en~t3lU%Og<)_(a2F^<)$!5BfPi7 zUbwKn!T#9aXs+xaQHF@Hv?Zi?n*~(WW2GGWnlXRtIh! zr6Idr0NY03H4xK=20@nDe#Ktk` zzV=vR`Wi{IZxfv=ky=eWK$>@GU3AH!q&+gdHj6_nK2A)}@PM2+3ZQ|L zTcf&TFP;WWMVM-$TwhZUALm@oaDPrV&V>yZYwdl~b;o+*1d~#bu%ph?hV6V_WoKE9`V@s_thDnNmXwUzF=~&&XGeWsNA7M7g!g zA~HM&eSQ7kGj|OF`q@vV!baMh>bXmL`JB>$P0zRS(pdq}Mz`$xmZD)QnjxKHIUs&dgD)Pp1x1|>}wuErf!Ce<`?msVgRfz$CVVvWDpQH)VRR|DQ-oPcS2xZ zz&L*5-vZ?qstCRR0Cs*CUdDpIOPfn87uk0o*Te{f>P;ZU@_bx6zAZ|_9TF7hlDRrp zgn2m*&woGGC?8jcY|`q+USLcywQ0md7eNdxD*ODOGv6>CgbW4FNtPh5luYm!Y2{t> zvF>v*OwB^8x_jzwAtdL>9Zsa>{7&CN3Aw9#4+m$zEA;;E(Di0?$f!o>w--t1|UNrIx~x|qnUK)++D^&W|o$k+)D#Mq8=u|(T;Q7_JP*-tAO!n;|Ys+_*eZho9?oL zl*{s#1`@?|QMw4FG=!3fcDj*thM1ObS<{y<;BwL2T$7?;GlgG;eT;{N7OY6vmTJ$! zt~#3tk9$Our}IDioC~@5Ud89I(+pG>aJ~?zQR^Jo{+tj$3?H1;BbelkzclR(1Hv(oEGWM(-bbrB|AW|ctl9M1Rw^+c-P7v_sb4nOd)11fQT{gjWrqHO_@W$ z7m(ZNB(6|!>2A_EnPtqA*#`je%L8O+eCIyg2o-8xmZ0XTWUnvec#jybw`kFC@nk9f zIJpQ`DdEa;B+MAOULRwPx}V#0w5*bQrJJiyuAPmTdl_6DI^`0SpsNuOG!4p~<=a%B z`As6os<2IK$xiTo*fj3v&mR7M?$qN z(qR#=p+d&(0Q6%*S|h0$Iq#qo)IGYUF`t5}DWHos#Fl-Zzks(pmFxqe(*PA7E4>39 zI|y-m2rRlhK02Ju2_qfH7-mGGk z02_YIv^Szc=$gV*u>P|V-~F=@V`=#8dMZ^LsQ!6<*^`Wi#aZF_m@UoKG->z2Or0_k zx8o;W#7YSQXLrk2Enr>vU+CA++k4SsNnW0JRTK$Ua?xR!IZlSnLuE_}Lss4yvzUDu zZ&9G6kc!!BGJ;leLF3bKTcWNPJ9Cy&0{1tB(c#=8R~m0f4I78q?!~GcHaWS!VKh}! zkIyM7mHZT#arJS~M*-ucw6v7M4}7n?wFg_v(47xBR%>amD6d*#V81d<{4HGSI9GPz zOA{qb9)vn1IjQR-pNr)x1HEjDc2=i=bM!ZD3I6`vlKYli&^V$E`C9HHvdh5U=ao&L&d~NuP@BuVxxOx@x|tqX4b(XOmTDjZazTvC)!7|}^G&p&=N4RcgHPGH5rUKm|GjToT z=3#E}$8b^BfHU_n`@!dvza(TcDp1MA#J^d6vKnNPt2xbin_n;#WVWCo!wz4{Sd#_- zKmb{(w_gJ5q^p^uNPHQ(=Qfr8gJ#qf5E&3f;*f|jW0udXKl3=khZrYuz7ddmrYB3! zpglMWcBK;+=@NI-WQpr&>JWZktWa`IuW)fU8%0}~YY{Hvl1Bb9*Vsyyq5Hr6tV0<@ z2&_a-?QdF=fb8Q+6}jVf6;BJe7K4LD9O_ZH^kXQZ2FvvETc0pm>BJFgJ;C> zjmJC+2sEX21K1)7?USsb?UMh|C~e?XfxAmJF4F4Unn(mPmtL*qnEdivjR$mh+mkfZ zmV(?VS>#^%h38W9nm*UG-S0*kXd8C38)Kf~8$R z+YaOu)X~4IY}{}Xj=9^GY->@x-|OC;%@u{M-kU#LnAo*vPmQX z?FCQasrCk&1(ONEHk!d{fiF{fvkL=Tk_D8!jZlv9?s&ZW1Lz(WLY~>s=)$D#{IGfL zumET(z8eenYq9uI9lmIkY@DKzc&_Fl#95NWp(L@`(j-=okPi#SccY5<3QOuwMo-i&P9ux|ZN zUU9t*_x5No8^O6JL*sq8jt6Yv$IOHs<(T5$otF_Jo3kuq{Py2Ep7d`+i4<)bn*yZ6 ziW9B2mlQYuPlXk0xB3c@t!4!PP>D31P2|Y^Q(s*#tvoE9APj26!@|Q8b>Vckf9SA} z-Ftx@1uCa)gI^!4`$sl1*hL~adl;V9q5;p8r!2@U8k(uMIvefjYqJyGF!^$NZd<1)zQY%6GSNf>Pb4-dP+kNn+@NYSxO@< zAVm8=%K0jT8+9LE{ZaDpZ0uHgAqEoTXN{23AJDd8Xg6lXgC1D=XNwRIv7&upQhmo| zo9x(AOM5)yArg%F#3B{Ih!z?za#S(M(H-S_?VW6+6jd>1zUGELcJaWP=3lT_) znI{zsPLl?USsA|XQBFD*@9jrCu;a!bx4o zW!-!Cn703xl-;LT^2nuf_Lb7<`RK#chT0&C&?e{(3J>A?y@LwT$ETX$l5l(nAFqg9 zlF09VQglCEK(rWEv4tS)yqpN5iUl8^2jn&xyf1Xb87*%bm(Fp{4P9MlCVG3BI_sU> zn2#Zl%(9^Q8*3i+S4&%If4G>(yp6tU=&Q5s15_=`%ItPoLn<6>jNYV(`-ph&?QsUF z>-oGlldE}`-m?lGn#&l+zn0+3|E?9x*m3$Z2EB~{FAQ@x-h%>VQCPIdXMw& zAl@ZiW$~-VRC`_#4-2H=CIf?5;tf&V5Q@M)q>q5tN;4 zky=~)QkAkXr43o5H)Xo7wi?4~k%`7|k`mYFvqCb)ekFH5Nb@T3R9Xl2Nv1GwH_bG{ z5!>st|J!Iky$QW^^QGipMt>WSf0tbns*QN>VJg7&u$-!oBSZHi-fgUsV{yv*w&#{+ zTPNtIFr6!0dkhYoP{4pvRp-Hphi89>f2DQSLWUA(b^P@Ew{0FC{kPgKjzCUu3vcb&*?6s ztZ>i?F66+p2o_YYg^1ne{1j)4;USKBHDQ(>({sm9liBdbz;6y;Rm|*XXKQ33QxsMt~P_kTGS9D10z8FajbmimT45oY|9>cjwY|uw!%y9ED}B@>`_WR7GyFS;A~86TfR%@=idljZ z)>SqbF!Wnsug0Tsj10Z$8C1?t@SMfztqp0#C+yon@2Fucbcnj@3mT8S#49TKS^G}Dh5qq}Xc@CZprOm}mI_-BTf%O3`3dB~KKR!E#Vs^%ft z2=S8EFGK>$jL5Sndxf^&kJOXz(v>UpTkO9{1Gn{6b6a+IPZXvlb`hukmtoOH7z>DT z_fE_B_6$~;)gDn#j_B^};Zi#dU8)is*_^4n?mWXfc&err4b}QeF^g@b%bc@b(j8i- zb-MNL{8CQ7fQy~5rlUwiE@xnRT#zpo45xZ?^hM*}2=tdlWXv?r*)wdX2W@DUOD3lK z^?n{bPsi>Q5bHieGXEVPuMqlROn0YoJr*o(l7yh@+at_QhE0YZu9oO>73D3Pneb*6 z=JnNR0V8@yDNAAr+xe}`^h)FWnd}q%XPs4Z=oY~C+E0nKN|d0xT;1f#s%A({Hj3j8 zZXZ?jZxPD<@5nziwp(5I_$>uFlMZ`LI&zdSlFmMtzkpp%PpeX~Uf?A2G*fb3GnpQt zO>#?q?-UVrLMSR^k*q9D+k-eJT@1P_2VHU75?#o3HY;J|BM)6+-iN#* z%b>|8Em3LXGOFSpJ{fL`Ys}Pgo8D;k73a(r?_Q3TZd%wN)AyrSj<|`Bnf9^h(e^0m&wGQK ztH?M;Jf9iHFaNSB?fVcgE#r8w9D@YY1>Sx(+I2_NO&lqS4bK$Qn=%yQesaCIdqjtX zs*ZQRFs(mNFrwaya9*l~W%wwS)=~Co;dFJJvcP-TFdQ>{!7b?-V zv%YTRj?nY&T)7`!3HaOpSgT5ZuyNl3u29hW-JhP6x;3*dBF5d3WlTAww1%dr6l6KB zF9xMPC~-0}?gP)B>oNgOzprW*Z@>=n$^g3c7p?8CynI;DPMRO1_dy(4N8J42pQ6ZV7d3PL z$OPaXp}`6R%pF{WyCmXGoPijX zsK{v+(9^t_L#P(s+=$Ng@U}a5Xu~Ur(<9Es@9tts>4%1-SE$TDF4O8;yE7c;3hAX6l}v0 zasgl17W)!Wn!~vpO*>zGxIC>+Ahs`;7?$|U?5^2O%*5>5m{p|y8>vS%DU&~~u@OZP zm)8mVe9@Kg72K2JR1Jw5l9^2o)zKOza&V!<6Pu==Ky|%8ORlMH02@1w!OB=Xng!&b z_S<2dw=en}?BJlP9=frw4iV`du&zFu*0djvLY-(3;xpqPyXp1AJ1%_Onjb{R3>NGi z2KgU}7#rDGe5UeuB#tRHx1)dMv)^Q=u$HU#9~5Vw=*Q@Je)|YLMpP;eo@;GC2N0%p z-s58XmR6JiyZxHa>hkCFbV&wu)x|gd*n=T?zrOSzTYOEU*WY_-Zh4a5-kWLFrG7oV zt}1J@+D{sR$BZx1|GtVYqd8hCndhu_Hj;3OZ*H07olM#F-Sexj~FOLE^{a`rA&~ySE9@EN&qG5n#b=KA(4vvG3n|j$kW0f@csF1*n z0^PG3X$<(9S3uHGBja#)%$+>GC0Cv^ z=lhPfRpozj!=HiAT>R@T6j7R-%$-bBKtO~0hMu=VMY)sf2lYTZ7+qFAqvv-YGxfA_z~{WBn&>%`1e8 z3aPv$aN5gy|74>?H}#YQD>ox~*2l}EQlC6V;TAoMy)lRP%V>w=1x_hVm7z1Do=%|3H-dX|oMk#f!(uQ!SGmF$s> z-$0Lv#r4))yh_lN!pBMv1;&~=sr5lhK4>sMK{$S7VD!t8#IcvHZ#Q(GVkeKfKP_dS z#HReGndGqhdUaLAdaonS{}8{emq}(%bJ#e0f>!C=i{Vd%jBtMnZ@y&SE+QJ4@-FXx zZz3td%U8r&S5ij?^9l7|`UjsENY(86+rL_7ubgMnM8McAb+PRKGH;^(x!Mn(fqtm9 zEh5TX)e;r&q&OADJRLWHVZznl#-V)j1A-Fu;rcATm2K6L`Th=JM%8)c_jDE9c+|j3 z4Rjp>Tw><-ECP}7%4@?Bx3=&|tvBaySuNJDuC!@a^*d=eoUI5R>q$GtaPjcTNqJ1R zS1$tqf}+@!x`KxI>lW5$d!p6@-^+lt9SHs3(dzGtaB1rC5Hl)u#|F{^GRdjHId-() zfyxrWiJ!a7G;oysw)Ew*d_0V~ZCqqGQb%pxlMVMN(?hfA)m||N-(F#Xj^9t}aE_ySar4dzz7C&wi}aiNf^~I9elSBRJk;;J@%=K9UvVp;#@gBA z4v0fQ?79IQ9;YyGhjFq*&w(;8cWj9#f}=g7^0(Jup!o(2IMAIi_P*e%bQ9k5P#IbknSgy?9Un;bQgU?1oViGZ^ce zed&4opcrASDJh)HS-;?&`v_5ByIh*dz4g#OPs4xehRlquMh(lvZ1mc47{xpzOHYhT ztJej-s0RKUBA9X+28_}NGwy&ll!w<@m6)usB*pQ0VrIEgNp;?;ufOW!WIhDicE>nf z+{e9+?2|ov_eQF_YqvHVeUDw;mD3taB|6-Fc3`r;4#8AV{QXnq->h;t_Mf`ONAKIl zpp9`ZqO#d0(r-a<7bwzQCy{KJ<6RvLwz@;fV9%x^eJ`@soYL=7Xuf%_cl|smYP~I5 zyK6bVL-wTxi^R`Th=b8SH41+#PE#u-HYL#&YoJ${e`;*KYg{8hG(9_8@7$h74ttD8 zaxw4Y_f+a)h_K6qD#O`uV&bsaUU7HTu?B%k^Y+tk)0CXO{v)(H>X^H0NSpun)i@waWz6|?) zH@2ED50y`V!9US-h-98bL1Zx$I(_Ek2QQqtkC5yOP!=C(B}3}oQ=eUl8&tg#V7-g# zzWqk~qgi3}mA2;x$_8ZUENW%hKuZ5W(qZjj_E6FgQc2lhaafCu!zAMY@&-4S)C&E8 zLW@=(WFe7hUFR(wGQ>$e1>!$EMDh}0R$Q98JhsA5G~&p-kC>3#{OL4-`kUp2fb5ih zMWoTgdFzGlcsDxf6RFD8t))j|uU_HDu+U1P@oyOXzEB&yz%;^U;@|PVv%5>bTjX@N zKq`&E?2L_b&)>&1H>z)_(4bY1*4C_LtRSiO*r)K>*B%x>-dRcwGEj4O2+{LX@RbPq ztd0sFM_w<4oSBFcw^o!67xDW%bn3Q}jL?%$Q;_t!>|Sinano#y=C^F%&0)+!!U2oM38~7`?P7Na>uWvu$%MVDhEQE*P-nb@MT};l#j)TZj`}z z>CMyE(_u>Fm4`Eq_-S7uBp7UvZR=mksZiLzWQm+>qs1S#Mb6>wQU9Z4ja{7#)AgRL9^xo7N@uF; z{puAunP2BVRX;!6O#Y|w3pmAjTSRiwe0xCHQ2z&OvX77or1|k5y{Lqs`+*Rf)-tv| z(BgYwU(DC_#SH3%=fB{Mmw!MvLSLSbsuSGDus_hwTc;-p*;2yH6_;L?z*!Pk$*Va@ zce8fS97z`9-Y*OXxk##*Y8iK|z1xQ1TQKKles?;f-$91n_T@ z>2dzim7$kikth~d?lx{47zP+NWjUrtH%%M} zw!pZ>Q!|3BcOut%A*WVWP*4DVa36vusO1f~**-j+Ts7o)armEQmU%j2*z|rS`@r@2 zHo?ImvRq|Lr#);89;Q{(?S2*0>(M3TA6{u~Qv(g;{ezG(1Ge%}Au#EjwIWFo^>~CO zmp0`KH_2d^uVYqxVpSyknY<^1(3fqlG8^Q!<90|V)R`eO_UZWan+C(}{)8ydaaX}r znkt@$3Fr9mE2JD_bzwW6{C8l}LS{z$#rnfHp)k>YS^TvnYlZ1EY+~(4Jnc~`ET63r zW;Ei#n#LBMIkohg1dw&=Bj`I#^8K8wiIoydmh^$CS)` zQDB>d>Aaoe?4~_|=oLq|%g$R!P>rOtsDST;ZDZvzEp{?=srkAPq2|2E z;<2}7akS^+S*Frw?V0NtehGFRAzk%GG2!D>;SR+Kg$Dvw+;KmK(nK|n;^%E|>C&%F zC_`?i^D|{$ZfwFik*HuCLk%|c{u06K_PuDwSJ$TgJ}zy^^_e%iY*-fhv+-s?5dNbY)IQyKDLPq#*tcw09d10JPn?kP4yr} z$@W#!Q8@rs_&SnGCZ=c~+T+xhW(dy3;meKpuvP05$}b^OcB<4Yu1_-5S1 zzknlt(cgNaJwueZmkw@juz|d)!%z ze7cV8L=cB00y%w8L)W}oue>@t2_&dTQi0|MKv>80M4^3;L=Ig!D&z=lv$H8I5y=vw zxU3R~Ig0{<8h!)RBikaG3!)ZtmKmxUbFi@uxK=|J)J#jTSr>1nAIE8 z+F1;?xT0A&MqXE+ibq}(_IA;wVoJe!`(#Mwi_th!Ila8VZvdZHN*AF!5^{^bmEDoG z;C($43nk$!a#>TdQ8=}KSrJsLkU@j5id@wGi<#IcmI`JbW?bf_32PPb;n(qoRktNR z2OK2)+}i+HElkDw)A(1BAc)EjfR~jpj&vc_vN2)|W#H7C1-l!4&e>|OqSJUnP z#z#vliZqBQNW(z7k&sqWI!7~dbcukHBHazrH97_9&cWy$HCj4;^Ld`{@7({u&e?tL z&pWQ`bsge1thkLXb*!4AIGoGf1tV`~r?gE|_k4mU*(WtIgc?2-m`AD31rCF13|#Bf zt*N}t`Bc0Wl%D+mibD}SCDr}|?suY&gBQ&ia}%b^@dl7G4_@!s0~e20%RzcH_+6ld zm2+9sOjrrMzxS2}aT{fSWUju}pPwtuMoWJ@>S!|q&Sxy*-~4B^sQKr1E&aP2{ZHUf zJ7I|;6~QuZyjG4T|B?xYhK7>*ljLYUe|JCt`{UyuCe;cvED%mhA-cNz-6AT7PN>I= zn+gT)`9NY$W1jl?%SXeRFfud=d# zTd}{GxxMs`F) zxMOMns8i~iQtC1Wfz-5l$tEkh)I-gsK(1WYI~CKF~$_F+(Nf zU059)U&Ad`&xh1nk1u^>rTzANkIFyv5$v?bPx^r1vlT6t@e>K!Q;J(Nb<7p=$Fy0# z%Ak*xNTSLSGCaspF`pKnD>-Y{?Li&1jUR#~5%uML@+@kn6=5GjaMrKVj4Z80>)Wh7 zYF1>atGtA%+bo-j+7`b3>Lxk!vWi9W@#`-h-+x_iIXCdROmA&nT?KQwt>w|gSyQDB z*$V;UtC|g{;QlQ@1G z%9qXOifbq5QrTXytkf3~>Ev-Lzc5y!q;Fojxcp}?=HvhN6+|lNLxX@_yDwzO>YMAQ zGME#$rbHKtOQIZT$VPd}eq0uFF!7YgAmP~+gXp}fcK`d_JM1uV()fScRFvWowe>Q~ znKJv-r^DJ|SK>-js@wai6=m2!Q|Gn{6-Uw1AS=v#bIX@K{HQcSufFo7B@X}gXZO!kd-e1_~vWt#LRpj_xhaCZ5xcI}>Xz0$4b%{7mJ*_xIFjgqw(}E=;;on;!LxXG_qw}>n9!evC z0q`CiE-CC~pxG~Jq}0v@dN~{Q9<>+PnK_hTRA_2;!w!TlgmP2mUeYJWP|%1zkBU^? z5o3;hovRDSPfL7Hp(JuPkR*abWvV_07*X=^HhPl7bm^=be8!F6ZuWdSz2}_H8Tri%<&?#tUa1 z2)tG>$M0)C{XswFuTux$bSTi|#-}!C#CEsnZshvK#@Jn118_QlkauA}h3pE01 z8`07HhEkuHN->6G+le@B7g5>=!xxGLQxcm6mb))?-&UXCZNhTiJ4L=;F|&R!9dh1f zUuY{HC*wUM_q(R$!4R&7wY~O6TGg6Kg>dtaiIX#;RKAxDeCNR7Lch0wpYpJTO2|%K_W-+LkO0S>cL9dgP{B&L;tShvK%^Y7tum~X zt7{`Al!tz8le}Og7bTGI@|6Q{;^dmP`zlc)&CnO*+vuPoKTS@AT5U3bBr7U}uYHnS zktpqK;Sb4x_@HG3+U_4!&PppMGe#R1GvQKPE4k)$P91FXj}{VJngXmj+CFBHN?`H= z=jr_44W=}r1xu~^qh79&>+4Gvd{Kms!L*C_Rz%iLp7i>SUY`nFv|eS>+HXV@DO2;N z58Gl_BU(Qu8?m!QbHY0P_&14Ip5{AB<6gd5$|T2cv;iQoo4D*Kmi5r*$8BJ~aUKq@^Y#ZGeb}eJ1A!{t^O*AX@ zqTK03uw~|y%1hL<+755O>l?Tv`kR6vsVddxbg_Trevg;BvqAteEE~;)OhT^dsHZS$lt3%?0?GdZx)(`UfzD1en=pG zzb;OD(1@TF)_;~YV1V`e_^Z%`Y!)P0jsY&T-{pTl`Y@-ocsova7c*z>E=1&Z*Gbm) z_#W|ao4H!(w_8Zyh^oBZxk?a<7rCzjcV%iqbsR8$V!V*8d>*GjAO2Jz|0coE0k8~1 zwfHFJj3K__gfl|d(BSc#c9t=SLESI6_g(2N1_hC?l&w?}pYhVJ9(&-};au*L>@UIQ z!6^s6K<+Ndq5xzrdKcF*m!Ol9?m-vu<^>NU`aDAx_1pRye(vM1oCHVij~cpRaa0qY z9F}+`+MF2RGQR0&-7SWnCRc_H1K84shru-P@ct)S-RsA+aD&!y zV|8&M6ul=ODWQwQ&9h{v(5m&jX{Okzr^z{&aT;0rs&@OhI!Cs>C#Coh*##Y6=u}Ed zh0(X;pDM&Mo_1uRA!WNmzVtKJ%^@_~dyA(lGT+z4gX(4z=405xIHNYs;YK7a(c_YQqdb?E4x^40AUe=|+^ z|B3i)J!VqGI_2w>a5QrqyJ�?chLD&x{xzXfLgS&m@OKb>@CyjHRd5+;;vOnEgER z@@EvX+4*kIk!$8=mAD;582GmhD*{uEqx|90I^THz9br9I{JX&1r}pP&uRd!4@%4p! z5(Q;?!HREgZ+$M$3dLx|?%nC?F=Q+)ExXpE#cBPHaQwMi?vP;qr)<`W;AD{{u`_T%k`1c|n$9L1HCS!=82l7BPWt#7>P|;r z{1Z`dti(>v7tbh(B$0gf=aR`B6od@aSuA=3kgvOHQ(lLOJ2*-y#^~q`>4{hZLf`2; zd&TDP*Ci459PNFNjiSPRiXVDzM_w0bB1(vmzF4JOWYQmIHq$)qMO9Tk{KNqk9NgAh z-T$tH@r>dynNH^pfiYw9&_+*KUY?UN`$=NpAlBU1oVp!1$k+Go*e77Q*3_BN%JHEy zZD{3dC4BY=rNOWYeY{B?*uL5j%1$7RN$MiNSE#Mi>&3+pKJq!TSSN>bOZk50)tKND zA*LHFbA}I2N`w*M)wj(+`XCC5wxwAe*c|3ws?by;lYYax3XMj21@)O5A(dZ**&gJE zU0}II)JdL~l3dXKIp);_bD$k&{XpC_1pHUR%UcqaTl zPLqvOaq#i^9tPaRV57`YUHhk=x-OGd6~W&r5pdLbc93I9Z*!5wAjW;Xo!=i5{znP& zn}!N$qIQDlGR8sM|?Jn2yy0cIG454tecO?)mr1jL+*(c7Z80n>(oCyPLg3HC{#LBN^* zHCbZU6Ti{Kp2ktUfuA{vb6f6ezy_Ehmf!2~8Bd2+NL=5JdOOjqUn^u9$*STKCuJ+O)> z+mTp?akNo_K$dp2v@{fi(p}O(xo0TuUS#c1h9*~Od3(NR9F`C~?Du}htB%qy>V?Un zi2BdKZ+Udz9E7o9{F^f=+pvJM)IR0#mT;qBx8rffSYyb8!8j z<+!|O>1IG(JU<^1KiG9RygmQk{nt%vddt|%2*NqaNbe&Ug%LTYUlb%K&7zr%t5Ux4 z7tgS2)^P(AjUL^^ki6RZ&m^}T4<2F-FVG#?1byjWa^KFMBeV7Z+B=|*W=sK z?NdD+E4NL$X#fCeiiJv{zsxZNTf0PyJAcGzm~)7`Taf7^38$atc6Q>&Q0-x>lQ>%}6CS~7bBJ$@7U}(q zyGvECfs=mMi2Ew$rnW}f=ZViPQtuRWJ{dmm7=b;J2D!J%S*mWTEL05pggYzU1Nubbb03IO;B+w=Et< zqTr_TkAhf$9QQYqt^JZ%_I2y?_@JE$^FwrVcV);WdIC>oFQSdz!8q_oNDhPcw&Nzy z!99z{GtR>F^X?Jd#-Z;R(H`9M936=jd5-d4F|54%j}oZI_v$F^HO<=7j{BFIJoGUup_!}mmb~gO@rbXs>mgcju`oF zP9F^;+N~vSdd1GG0{Y1V{#>+Ow5}Q)dTIaNp%G3U-`=!(x1OiAe`wPRfSedLxib4) z4I0(e1B|&q1;KZkp-y4ZJFMKvl>;Lk=VI37juJNYyt>#o zp?SdNR4q7VU3{QP z5WW!R$8;i09pOY;vI~I9T<=b)1b=s}75QeO$k^twj`$4nH4|mCZZQFZEHrV>6gZ@> zNeVNA46v%rIDXSev$;W6fwg8Es?waeoGR)I?=Y)P<+?l5(I@9U$8GBN5bfbpT(;M3fCWh(5JAf zmlw5VYS_wGqQrd0{ew)C(5qSYjEv%$20=|#7}Rc znpn0Qq#}Alf}3OUK{b+yoS1OSvJS#)tbC^d^#z6m95Mu%2?@BBns&7sp>C0dR!EnYcQZHVdT2hd`M1AkqNlK?$`h;l zb4gMJruS-1GTt>Choz~LBS#ZD;-i8J7Gb$iVKGTAtADG|*c|WX5bLw#!lAF*#SK72 z@$ZQDqFbM;DLNq!zZPiTT@1)I#2r5&K75^i+^gTp=ICpPlV#ZIHErj5(XTO-MI^b| zsP<=wS!?>Y+TwY&dDuq3|Jf_!J-nOM-^W8C;u1GQXRb*?e!w&#PY$IBno07VTFdrP zf_q`?-^bjmPI9VvMLqxawK&Xy0_{B{K0R!Sh*8}GeWxywa@Us)ZLE$4A-M59ui4#w zzkT6}BCVUYc%8NQP6H7=*rejzn-lIkK{TmQsAZub;Ty(acq!9acd>~BF)_kUFZ55Y_s z9xreANAK+%d4R(w`Dc1E=+ohr56Is$$5iM?So#Q=KC&}_I=U41)1U+t{%Xl$!t4_& zl5-->4rNZypZ2`6#OzR_<6hxSeOekJAlf&$5FjgbiV3pFTjl`J2p<|- zNn_-i*d<}8Gv#%QkjPpPnQAbCuyI0=yN7#ZI02CMN`xT}-#iACA*j?oea4Dx@6D=C zNPLd?7n>$2bm$hI6RpJso+N!8%LtE_3`#XDweFh#>itm`%{u-0$5IA{aDg7OWhtFS zUc<{2Q$HuMp^>3JzMIkvTntcRt7+Nvb@U1wwZTF^$(I8 z$(zC3jT|oAD95@oM5*&vD57?m#fZ;BWNpoAlGz)AF|%n<9_MV zZ!G?GJv7jhG_VIkaHwqpn}|Y$kM>`nxZBnNBY9=zMfc|J(=e5p|5b<>oelZ~l%( z#cHe|Q4S@$-1^j*&Eq)r0@i2|D=yO0GO#bJ2x`E$nxAM0Bs}MD-BDf*#G$P`DJnT- zLx7nUaB2Sx*pgYv8Io}t@+#k>_6Yt&#G+?v9`o}{&s8$T?0wZM(w_O-$^&#?^t!$S{xF;u!*EVqoA5`x+ zFq)s`Y~uXXy{eo}4Gt`4!EvN<;o8!GR6rMQyxmsvc^7ZozOoqK^o?1O(@^l+YaUp2 zTqJ!;7L&BTzV3eURzS8-6upVULkSJqdctQ$`gPL+*w6o5e$c?}jRLWQ=JC5{X;?K4 zVdVHb9=Rf#gC7mawU0SAOYrKHwj19>gh$w0LKtt__|f6-!{Pg0jP~H!D~eeVBKa|~ z_-242pIUAaFjadxPT%LC#38Zwpm~CMojxwWOH({;asN|$Yb|P1>T?YI*=Q=kSfrxR z?5k1mGbg+T%}+Ko`rB>{3G?Lt6qRV8_nFLhhKejhIbyNs(B^Y5Xn&M!Gy4&XMybzP z>2lY^pxNs!zX6w}ODB}0i8c03^2j~=xukH~g=?wBIbo!^Pyx-S|Njax{rw7EV>-s; zbI~06n3(+PaK#x#oAvx)Fz)L~K{bSWGawQkFp#@idP97CeCe}*=%0})BD}G&vDnb3 z*id&z8nFNdzYlcK860yLn6*5{7bYc2W03&im78x*nM!G%DJ}K)n>8^K>N+tDt%hhw^W zyWJ46PM;y8`%NRbhs0A__WRYiKirFfeh+d{|f1jDu=N}>K6FT4M8|#>CzSZpMyLewT$`| zAG@unLzaWWLlammLTd*xXI9T9g9ZldAHVN^&T2LQn6>Cp(!(`2rWiarHoNhTWR1?F<4X32K)S|?7imK zAr=s~y(P!dTqghLovYcf+&4DR*dDT{5wX*MrX4@vX!3B<2}6`5ZX7#Y34mq?(MHk@ z`qpxcqmxv=6J zV>E2N+V6S5i^}OxPyaj1b>PH3+BhpLT(*7xB2|*!NpHWp*8#piYa!Q66Bp0p#paz> zUm_^ze-IgPo@AJQaV z7kY~vK?D{6XCFWinjlOT0CZO>{~jfKGqLs~k`6!$FkE{RiXV_!-3WL;P%UkI;&9Pb_z%LfC!?_5yjWX}s#hvbNQ zk*v7)g)6aZN0i}0y|rd8Z(Z%!m|t{I*U&XrZ?@4>Az4#dLCrK-i<|&=VI|GF#j14& zt(E2+Lid0R`$>;zD)U=INS#JfYZ7<;Bay`CJfS%#UiJVT5^5$3a$alL3VC0Hi1JLP zr^$lPv!A|1pNV6@m<3iY!qaV~ufW+a@p&w2E?yVhDyTn`eq9mX#qcfhdcvo*x3 z(lz*zvCH8rkDM3n$*j;t00j7sKMUMa|5`)~K0jhV#m+jHjKYQtiXnvu;qX_~m! zT|Tn=4US9-pZxqG?5W6~IqFECK@m}XO!zl5$X4ee?+K(&5U@ZGxdFunoSO@QmV=lq zl>TYY8Uj(g&j5%ye&31&1^{S`qVBaj7y|=P7DpI?5B7rWBsC5>p<0xzV3tq-mIUvM zx*%kd!!eiZhSTGDNl53I$Cb}6*f?3j!S3_ZLqKEDK9R@M!@3oIzP#h&CbR|&^mQge zLw)F8H<=Nyz1^*qvG5}dx&RN}iEJ6go6F<%t@<92e@oO@!}8&8nlHj{+NMyIP9-Y! z;_zYdu@$02n@D*x9Gg%0I~^IweEY`eX4(i}ovDB*=js~*wNzlp64m0l$KD5*xl{HQ z$p9p5#FO{kF~Gc&Xv5r0H5?tj_Cd?lZE;ULY!ac1+B0rhy9MQC7LnbAbL$DXl-9uc z@D#MsHE0*ukWnfxJ!-FiM1Lh%QBF4LIV%byS3rc)g!Mf>UtsFm{@wxUCVYS6TM3rO zDIyA+Ayx@izo#1Yr9I^KV`@ucNVR023zp7GSvuXQ>I)v0NuH}3=GYwTK|Am9JbuSe zk5i@(9H2*^M<1g2{YBRwpLc^3)AqyinLv+H>1(>sUVjir&ziek#L$p(XbG$wj;ikp z@BMts#tN&l>eo1i^*n_)&2Ed19ZMkG`cY*C@3V7X1kTob`cFJK!O`Nr-HoQ0TF9hc zl$gnJ4tVCRbe^!0b!QbyBy5rUo8-T`L*@7mdmLzPnTRNl0a{^I$-VCRoahVAfVY%u z+7*VexCu@*-b50SMb8dq#St&m0<;aa2rqYrhwD3n2GJnGEo!4)og4I#!lUMfU%&MV z1|UQ8&_ldM{7zPngaOfliNj?c1|V@zdndBs+oqXEnl^cl(xI{@1Dx z{T&{BuUgufF&bM@47IYP73=(kcP_lI)i6uX>pHR-vr6n@3=DbnW_R*}hvozQ_^sHG zHm?c&*8~=v^>A_=`e*n;3(LW!kBsF?e7V_nbtkfm6m9X**R|cy2KEL?$4zd0wP8_c z$RT#2Bu$gW{Ub%c)9a#QUf&N4u|U9aEBZKgUcZ=#Kso-HFPqXf*E_%^J&~%+AdPMf zVkD6tP&+j{AG7?8Qz%7`<|(2-o&wcqy^~6hsopT@!_ICai zZNhV57j6Dg3h$ZU6>)2)y?RC7Ge;gS%wrR+-263nMf-P(9SG9(jvApGw@N27zdK_c z%Ok9X-4wnZnA<^wpZ5AS$-zSMsSx?w5wyAITADI=3`HzrSpU9Z4o0{~w`^jn;XmFK zn8X@{ku*WLDHxQ`e-3l37=W-=(HaKASaIOtEgSXk1y~2S+!2R0F5lXMByj?S`<#tR zb#dS((fULm`IZj-z=iK?PaD!utdA(Rr}qC|JQVxd9s`Pzh4IMcVT-@r`rNLn^)9}` zr+cUxz-6|D^_0~r*&k_ZgzvuSmKaz{1ihip1yDYj3WH4b4{BoO96!~@j!N$dMK_5? zfu%zF4@ayYC3=#`d2wePosNowk$H<>#^L@~n~9M`f?2quGJ=3TYP&G4R~P<((M+1sAZ-v-);26 zv3RH6^7YKo-SWd78enPD|N9?S7=JLh9Md_VK}+Pl~veZnV7Tv)NM|3u> zfentGM)4#FUJw`*4p%l}JgR#c;QJo3;P(7W2ZTt;-~+k+g>oQL5A_9oJqetLJ5G-3 zbz2818;fpPtI5}P5&yaAjw1*)bpTuQL|q8-tEoo*j|EV+c2haYq2?=Zd{cG24)I_K z{TVfwaf71h`dK%)bl8BSJ3P_Ok`lie*R@v)K#{Auz#J8Up!-sLLCv_Q{@LH)^TpH> z&3yQ?N;>+T?`FaR&hH(!&OX(!gLQB2pQA6^EuF$QZt>eblA5KToPBi8aE$fwysIA8 zD!~D6;D2Se&v8g;%zlk3C-F~(_}8o3pn}g;ly>x^q)=3`5uP`;Ukz8BmY6=-K}u-! zlw+mjB+>c67V?;tah_zL89nLk@_njQLMBrt1XCcYhmux?2^$DjZc&`gB+ti9#7DRHH;4RLG+7jnXNYOtDk&sV!np!$ z%c_0eOevmv6rMKsx`etvG3T5Rpy7>_Fxp1tnIgB&M3(yuOL23%qm|l@Bf;cqDyfx7 z#YX4@iu@RREbe)dmz;cj-dV514@=Q>V_VuI!?%9`=knE#mI=vGSXuIHir@D>SOo}C z5%{CzAXI*LF#p9KG_xRSbvoa(@gw~9BmBDe(#_%a6dm9S31zbdGVC{7#AL8RTk~i<=pB?4hS-D!L zO2Y33ZI<`6IfHGr3*#4P4q6=Pl_E0zO`t&dGZrFvMkK8SB%{iQu-?q5yYE^2LCN5?F37+o)Gq|w@IasZ zT`*f@T%|HPb4@-hw?s|$e+!H{lCLgy$gLZAh;ZF3jF%?2e}qT0+|#tJuWLp_a6&gV zzZ-P6P`r@wRcaS0{Sq|dnKkUcIS}u7bz;H88YFtHn8-1=T6~0U7yA4L`FFqoaFkQ|JAoIysk$=n<}!o-4n3=s6HwB%0iuSxY`Sauc}Fz!hsfp2$fLgk z+q&`3bb_}Vs`q)3_XaW+|67+er7Wr3#_b#2} zYx!(F-)SZYtt%_=)#Pe?H7O4USx+afGkDnDc^9=|3ByY_&p}q^gNuf1aZdGm)X01l z5z+%JF4&Q(pc{%P!Bt0!TJo`IeHY0I}Y6c8A}{jeqwHtOI-J<07O zx@J6DykE=7?%Z+h+;EtIbJikGB^%OvmTElIOUQR}Wp&(~^W$GCbi?rL@8Y!=c%8po z<1#R-_uz}0VWaL_TMHJflybVF_M>0+Jl`D}ntdego73{~CfEG<1A*FXK>R%~=vriN zhOJy!c>dkD9AtEeaLPhWO-(`%BNk4J zsT7XAKM^`Ry3i)XE$1`NugSeXfy6#9e72?Ofa=_t*HeX^_3d}aBk=ujJ1%M>rh1t` z^y?1%fNT%GXhDdsvV%Pp1>6txFLTAO8HAM*oK6nh+vnj%6^AVmuI+BGRsfoJ&$*f2 zWxcIvj!2gs&h}aIe36VY;GndvIQ2HO)hA4COb_ zMG{3ayHcb)tDjzna3-U>VhzelFUaW`VR2N)F=xh~dW`348!T>&lN;67GNgt%Cl?iL zX4X3tb+ht)zrjpbwr&s7Q_Y=Dxgjc9NoqM%QzUb)wVT}we-YJnD z<1O*sSnO{%w85N>Q6z$b?aE4)6T57Ml9D;&E=dZFs9pr@U#>F(Yri1}(Jsi#%Mpg2 z(>cW>sPCr?`b;9lm;*xk=UM=eugBilO5X&eKqWA1WAtoHjGu=oIA{{(aH&C`SDnYE zKA*orFA&fz_Gglld0CY4-!Ps&P*!!sDpoWlB1ZP+pg3a$l{;|y`)UsMc21$vrt`H? z20sq`wBee))KnvrEq~z!?$kjICUp75ap8YF2O=GGIU*}C*7iF+D#yEI%M5OId%GA@ zf9g{%0Ev}VGadUT^%=Y!nmS$b>H1#LA)`iz&riQ`*bZpS5gHze*O?TL=FvMuKzR>1 z0Q;;{b%|aqnBf#Ooxj?$UeSYY8nV@R61s#rx1Pl9U7)2sz#guR$|9|b{xTaYYeVa* z8argWLQ$G1$7SD(V57ew6rA+;*A)*!jyk&)ckqh2t)V}#mrepgBrEkFz3HjvS2)?5 z_+PT}&sLN2JiD7N#q8I1Mu-&$LwIoL@jVvxqjV1@T#az|Ez71qS~K$ulTS7hnJL28_h>YK@s^%7*GsE6%%*sh%j7*h9a&r?c~Y5|A~zbaLVU!DOA%PtCYvv zFTi&s7ZY_PPc7C`S;`5?kTslTY&%?swk8gKBX)-_j&9LJ6&6HhVxW7rk!&%P%D^4m z3{U)EKf-*zrT8L>p{Ei&Z~clDNLP_3bBdLks%N4+fE$jlNU3#M#8fGfI7?_n0srp#FycGdQH4K|S!`Mt`?!YR^-dw-CD!ex*G7z7=hQJX zO)2bYK|uk^Zc+V5;+v^Y4Xq_-RsO1MFIRBH$^Y5m`~`;C*ZzFxt|*^%9b5p3^>7;3 z^lsG`S0v(wW%V0{ywtlS!{e%usOBIt>nRX~B=C1N0oB@At*L(`XA1;@*c8=5o%9-XQO2$PqaKWrq#{ zR~Prj_o=UWR<#o!c}?XvzAt=#Cu&Wa{rGja9|`lR@-nnqwZvm$mszSRJ3gO$<73{t zDEd$y>cc<^4=^RNb@|~iZNPhPscn(aH~@{ZZ@*mcleG#cV_;z5bX1+mRw}&{v%0@U zsdc}$#?vMo6`MA_wD6@}+4~c3|7cG!`-C&uHY?RGz-4^<%W-eRMhgqC3^I#(2?!=e z-|?A-?uwH~r7h5@WC%VPAxOYf~Cg`Evj3-tl~aqNaXXZ8^*LZOU6l zx$iVt2A?kb7f#j>*6OZWzcx;KzIExyWWRPiC?C+i3A>fq&0*f1oBV6!D2B5RG2|vD3L9*EDb$Xcl(-7cR5KTustdE8z1spcz}0X#EI9| zUhIXDeEP`_XHWE&XgHS7bO(jl)YPNLae|RL2Y*oxR^O(hS&)J|+eNL3=DdTYStC23hFnq@+tvF4nH0Et9=djYjv5ex4D^ zRdL6*Mfx)+Qr$McF{;Nl2s(!b*VCKXz5>sDO8r>}h4&Oix=pxh>jI8+hg6cRDU2_M zGQ8tnKI>H5r^Y_RPLTRh(Mf?bR7k+BABnhm}?`5@=RaM>F}HKX~Nr zo~A?LT>J&_jGC&2Snhdq{DJu<^+NdO;sA5PXuCkdYvQ46E*0BVY0KyDLVB>fuI`t{ z=3%z@RFUvoXj{3VHDLB`OvvgR>kj{GZhf`W3Am9+^z$dmXs|~(Yc84|3)P;gXi40} zMXqlg93U#|L2ch-TF+V7myYZzkTV&N*b1yA!wbXj*ATXOF-4T$F#aAGFAf(CPZ>8v zx6AHBu5S^`Jk=-Z>h@$bxbG_?;N8i%#hk+Og+=ic!U(ffVRCn%Os0qe$sQ0oHc(&ED{!ivSxP5VGlP#Vz*eIIXm_*<6rM_KR zkSe70<3|$G4eCOJj9}Z)YCK$I<4K8WQoP(ErV7U3M^zse^r7QZ{(NPbLQBTZjj1nf zYvlEueq#=FG}Da54ALN7kOF{@(Q0e_70yQ8Es>Y-QKa?rF}-t_@BI|0@VN1pq>zQZ zs!fhz$Z~|bF6z&oU|~P41KH=WI1(xAC~8l>N%xr3;LloAZnfHYJM(-VHDc50QMsAT zQ|e9g_^?Wp&)FZkUb;{r>pV zrjIF#xF!1Ve6g0+S&!rg)E(yW#6l;Sa+^l$ zzi$kwK;>=#1it=4^4JFzom%tyenOEmxemB;eX!U}c!YH;$>aH&%zA55W~~0BzSv^^ zHNzc#zkjw{19?jPK;&i|$}LVuNr{ITNw2BE0^~6BEskQ&2Tj7#ERNto&G2~)W(n=wG zkQDcX3$`#u0@sCaf@32uden^O*@O=^el68t9DH|s(LO6L8f@ZY^MYEqS)5wX?L``u zNWM%EHyRRXU6XZ^$G$w%z*mZFVYWk=02>Qfp+ASbtmk`W0u?UubkOq+#oU?Q{TnA* zEw>F(_Qo38h1l`q)iLjTeR3MAD(|s5=2J^TD~g+!@^;|b4#-1-&(+MePD{ffN2YC~ zZefFMBs`3XacC&WH5JhNU|l^|h&a?5?ZD*}$Z7_8w+evoPoYh6pdSDN zuo|+nqef~2o5Rq~u=X9M81t=a_|c%bi%YMBN73i!Q-t^RwP9It)mIUa(%lUzb`T-d z834!WI$pw9t=xxZQV2X@+>({9-T$r4xgAbHLs*NmSs>Fq>31zHOcxFL7ILjX$5sMtL&h3ErGB5V+FpWP9=+A zB}*U#@B#1_cry=5uV}w-vepwn>cA-IZ?m2(Ao7>?XA`S712BP8?v^ z6&my}zM(e$VPu_?2^N34ozFOa<(hwwpRL;`xu)|jKZ0AO-;@{evM<2^_eH%W%&tm! zTa1Uv-a7dQ1uYFhS2dcLzyitxn_8^0okYqN-I(MliZL5xc{oo zVhR$V7H=1)7PsiAg-a5iB*lNZIzj`GcQ3jK_ADBAh(>if)x*#ch2@L(XpF^ zva*ASln_t$!lAq8+Y^}B*2k)e0ru%HK1&w);#mVb+dl6VZ6tVMpwKf`LLWycp)p|hxBp`<;T zVJvE4)69)K{^PTW%_4&^aXERz%pn83bRSyXm9jS>QVV!}pIP#m3;1e4SBke-5^3Qg z?B&a!S;tx!Nl^ArsB8d!_t^9u|Z7W+teto@L^iEpEVk@zxpvMM*RDradsbOoy!Br9w_i>b@J zgLTtfdHP}XHL=q_t@J`hx;UaTp&<-a*(WZ%QAv>%2I4*z(iNKq(yKqEw2&=$?ONv+LTJk$Ot{CV z*yS5E7ljjMsjUs2FTzK<(K-g78l4)JXZBq>dy(lp!$-S~p?)el*~F9-K|wA+H0II?Xz%`}rYa03h%@CzU!TEbQ0x@_7)>E_5p`lzwPxvav%f~g$ zz^;4-ZwzgG&bjBdwE4uVpLNsgP}F>nc(n-ROZuGC zdwGG3!S%*A0NLByNTrM!tc|jyS0yf`yTDhT{A+7$Kvj+&PoHDh*I^c%-@;<>>QcesY?BayqbXxn3TVorwLu;1|UTk{1 zztA|jziIS_i{{Gztp{!3Ieyt*q+_N!)vCnYzWe)vXH4UYj75*Dp8ZkG)ndycF)%(h z6{z$m_*J~)S8E+$%c?PFnE6B0(XKAKKW}JEzTLVusw!~z(kdyLh72H_j8@CWtoL=LxXn&#ayWOk#>`2rS{|E&#=W^(H4 z&!Vy)d>8Ko_#GLk#eH9;?Fc^!>B0FTR`Vhx;N_7%Rjw9$Us~*!D6Ql|ldc}O2`i)J z#`lcoLKbzhRC%WAlpO{{D=Bz_ujGdX%1IIKA;QndFhTj6b{EDvMpO|5woaY`fJ%OT z+n`U@xt)#FdE_^Hq-!uHwZCzcm3DNkQ=3>m0KBRAf zKpV!sB!)UDZz{T0S=+#=5)p|Ws9MYM>XU7@idOk3fBzcLtPMz!t#7bcVzlHQ#-{~R zV%e%E4|kzcAMr#gLS~eTrl+RhhUPw128M{FC0xDyQj#NQ4H0rGn3z1Uc_72-DEqy_ zQ;pxtxy6Z^ebpXfk2(jxHc&N;z|1#tZ(ojOynZe1{O`kx>chx!v`EKB6!GV?RYm{A zSy$(Nxci&?b9Q!?#ON&uejnXTxnl2WP@ZV(F|dYhL~2~onxEfoSBFvex9QqK`2C$* z<0;7}ZLdy|DJ_A`YWm!u?p6Q-->)2SEAX+nW+f6%9? zFe_n$M6Rj4^TL=d750ZDS!^#pUE#=Kcg>v^b~U!CXS=UJztHmG)b^04vm}?tEVU?& z@;q^mnYU4kfFv>OCC)aoipY>1I(%s zz^m{Ca=yyAM9`9|ywq}ZAa`oq7+?tjdKaw2|>nH1|yi?r5ys6Nfu28Yd zCwdKinsebztPf4H@9^6q*GE-q#FcAgS51iNK1n-kd}rK z(t>oC!067=jD~04_vib=^AC*Jd)LnEI9}&*4CiO)kbP5PO8a--OAvN-axj-%KZn}jT}Ynxq@-wb;1BP4uYy zFVX3MyDZCk_p?S>c+Z!;iDj-(!ZN5KxEpW5>EwNtuAce}ZU2;;HOd5N-J#9Z9pXqP zGEbj*WPd~$9Ud|L@~U}X)T6Ae^xt@2-vh*G#73niB4OiB-y@&0Bvd=kW)dF=lW*8!{76?4%N_ipreVbOe)Td>ghy80XS=Kwjki z$&|iWBO6=l<5|?n{kaB}@B=bFg!ORFH~M{-%~o;D+uWsP4Rljp?e3p@T4i*XfP_EK z3Zp~5=6Pi#g7Krwc$8Y9kK(%siweCC=#^w{tA^xd=*iiev2e)!00iF~ z-aK@q=o$N#e7urUIaRl!Bu=E|;mm}1TwR?q&G_H{AyR`C>JHICg<2JD{w*9oZf^s^ z?LbBEQAhu_hhS`*3Q)HJIl2nMG+xA0OTIujyo@x_1K|bCwk%t7T!9<%Z$>5FaQ~Ig z;H%QklidH%i~4gD({s>c1Ljgi->A{5!FCvp^V%d?;CZKZ0X_U;YFzdf)v7 z(Ehh?)JY06uhUawuP8Ed_@w=1a_{bA2GtL3#iE9euq zvLZsEg3^5g(H2Ra4gcBoz2y6iQ+vPV@w0MTV`xew>TKL2``^>VHP$^CSlLByn=3>K zr>-0@MS<>Y+x(HH@)si94)HR*ZMInku{d2?3>ab-4m<`uY(ZeH4tI!bi}TbhStExm zM6q49M}kGA4g>F1QC36deNPS*i~6_Zn8yO3DyF-N{v6sVGZme2S z2_picqJoiM_jqADxljjt0^Ey8k&F*p;W8ih`%oNhZPSQR?7O2j`nvL0?#50w3FvUL zKrYyj>)*xb(Bt7?FCQIjXueY4takDS&p-R?t*%g>zPdiYn!tEN7p7>id`oh_CX24Z_8icJ>JCS4vl9xp0FR_%#H;f)v!^Wx(pQCD z7Veef%0Gx*3jF|Y+h6!^hC9W4B}DuIUDHf-jTcucfFFh z3R9Z|SCv}J$ci)>To6sfaJPRa8mATcI{Lr+T@q>;2DtCt0F_JY^PB*LfuCC~a39{d z;>^*VPOEgZ@7l@2sKXqCT75NGbnw?ch~{YrH=Mh)T!OOR^F2oa$M03CJ82_FyH~WB zKHF!b5Sj3F^I&lGT#q=84zjZy0OA;@rY8^nrlzgP{9YY{-rv}3VGBYiEiO?pqK)39 zf#V8E%)Xre`Rth@%7PA>q0*pZP*LfoWz+zf(4>8pd@ivsv=#uXiHZU}T*QFP(W~_e zCVsJ;bQoUXf+2F6r71Rk0pLmp9EZ#n^oA+|s^(YW&YfQKj#X($$y?hXN~_ao@o18; z%EfMOtMyC8X==uje|?S1i9b1Eza+c61ULg3jIJ7eIL<)q-gx*XM0IGG{H-q2hWpmS zkK~iVl3hnV>z`9wmt!G?qLDdj-*;acPNRsIkbVBuE}TDUj~VkTOiNGETffDt4WVN$ zV2O}12QJy!%;RugxcvrxmR)^I%Tn{s5nJP5L9IzaWcBz=K7|7a14ax9!h~Kiu<%$> zG2x)PIy3fU0pY7F-QC@5tG`0mI-YtU5kd}s!me78E2ME^M_4qIO*Z~<=1qw+8rj1m zBiO_k{o6wuqoYUTQ+3@_rLBCx$^JjuNtw3K`Y|0bUfZZge44IkT&Da}X=H0Q%{QuO zSk;F3VmF%)2&pBpt}<#g{cuBLgA5ugB|?F9(B$~6KM$EQ>SB?)th2a7z+qX%2JgT^ zDzwy+C;26w+lO{04n;-Y_=2Sb?zxw>Z1Fc#2-qH6g2U-1$wC(J%GYQC*5y@SoL{HC z3fk8B@vh1u;4;vV*$98(4yOmV%R#8vxWgheWQ&vDJi^6BL51SbKgF6cVSngHh9AY7#{q^vZIjb|Q3u+g&+yXzULPnV$edaEhS=^EZ#~7+z<}K31qOJx<~hN#>X+F{GhWHr(;+ zJnhPJF3+}`?nT>BJ!YsNJrG9017Mh=v$eNpo}T#=nbo*l-UHD^HkgvVd~{5al$ZQN z=ng#k^uh#?oy_>39ptnXJfgy$tmLDfAMg(fJnU3*=e>&;9m58|QOSXtP$CCf2dlEy zFS5d?6()W}vRJH+i%_<|2~nWJx>0-}e3I1`YMt5HT8Y7{Cm#bA@C0mzViI6Mm&v`3 z+l{PlzmZ-<3a$u~AmB^34J%_;h;X`xT|3l;#zm;SS&S4pvfsVZHM-NQ*WZ+|4dvhp z?kC}YxA0`jOki%=D$+_e}Do(9aJHz2}UEi{NK)_D7^1LeM z>e1ok_mK6YCM&%;-ytpx=krk!|LcUq?vB!rXXy8Qs1sWK3(cNc8C5@Zu+7E1m)Qe_ z<^ruSb&l4$BR#2!;}Kb$3!Fp|<5K>+xig-9aYkJ{50gOxQ+%yB$i6`K@LDny9Q-yI zF9`)X;Zu&^kpO*A*>%r@NO={(IQVIefbN;plRE*2DYA4S76m3`t0vvzll9-w(s?-) zq637Uqxe1E>~t@;`Qi0jhtu4xh+R?`dJKig^QnoN(c-&G4Td1FmXTui$RlzK@D0b6 z_X1iqGPm&Zpk5@8S*YO6)&ALHAHueR z5#VB)5k$K2@x|`tKfLU~>y#erXV}trzq;2nkdceBdfs|ID|gF0^!~QHq^ygKvCc(U z{b1JIJgr!M*y?JqovzgR@Dxy6;5g_B)B2+|i26m-{deO093*ZM9N`_=d0WGWSQO=; z4>S}M>!Lw{(fO=quRY$alm=LhM(UaRiin?IXybDqNW3ksBFKnT;|M4dTy^Q#7_D}g z&Hl(T%mK%dk40z%8d{@5-{dc4_G&x_2fZ6K7^j&^^Pidmf96p_Z8Mb)gk(JCI}651 z_|MfTv{b5~nru6~Uq;Ujn5|s02vx1kZF|h8lQ0;!DSpu6v(Uxq^+*3{u~Bq#3b`q` z(Xa=u*Xx-HY0`4}Z0o1b<~{Vq(el-mq<{LUjf2&39sQ(cGX+CirX!HL{&j`-d&j{K zK^M)>XPXRk>3A4*-KjL;FNBfhT>r{P{(&ib{lR6>Pl_` zm!`>~5Uu$aj~_n{bJN;!6R)1U$mzH3;=U48%q+q|!yUtVM#&y3agWYznF;*!R_dG@F>o4UImX#Q5j0KLZ=^(Ehs z07!^(biWRK9rp8^p_4z1S?yk7K0Qs?VUH`mS94dyg_I});#^exRwzXh2u~q*H;L%6 zjqaUTfy3ww2?p9}qcrNSm=9#IC(jGtwXW=3%43hs=L*vI_4dl84HJ~lGGD+Q-goFx z;h&RWUyxlXsHAcv@1;ctrVTf-T4Vob4>t7*cLMb65*W%+#^Y?n@PC#v(xK+z`zdZ< zevZSh)3ezqxPp^>Kl9Dfu+Kxm1MmleN=@=4RnK0~Y7lv&j)4`5$ z=BjJhh>d>H4K`goYz{@p(HFerX^g-o<% zHXKPBzcqi1zHNTM4~O$Pxo_94-1pAPnLYW2z>axi{YjteWBI^m^t#Hb+8vAR+V72? zB0+K4WbjaIzaHp(S>bL-!xN1mr*!JW_N#UqX79}UVAlh##_&j~r;hnn9LlH1`k)k( zYYe+-7rmRt`A-;Tn8>bCh6b#Fmd+qj)@`9NYq>dFh;J82dx>G>{*vks4tVyC9|f+$ z&~>U{EAbKtM~`6C`0w)1zSa2y2zy$idz2BYpu;mUF==qP8a09fhi%}G*^3LKAs@`+ z4#*>rPU0i->qTVhwK-oHp2N*8z%PhzX~A^wojLM_g56d>NQ9zKyoi5~HY-O)JiJ|s z5?71{)fiD%s-r=E2H>?@lI(=O@3KnN**IZlkgsZ*s0mstd?d6CsT0X&zgX|hU-$M> zCMi}o;u9+A-=pct+Ub_Es}5j&bG9=k5;bh;7R^YUugzoefO=-=w#=uJ3Rk_p-!U#V zKX_iq_92RAIP0`noX@F2E;ehLxlWEjZf$PBsu$T=Olg-dlOrhY?f zda5$cyoYRD9)(k#XYLfPTE5~&n~3!I9ZtsNVIbxAxxC}_5D0b9Qr&qrf7+AEGiK#y z6bZz3Kx>#)KCh1Gsg$)Sq@{9CjVWB6yx3#^_jED8bfu5W*b-tE$AnUK;`hh3dG*Xo z*?qU7kFnwpgv3|(N6GmugdiB!kSos`U8ft0Xy8}&mANCU)}W$4?fyiLTuxrl+GF3o z01QGa*=^*CBF6g_Ch6NL$fIg{PG$<|ZfH{YNyZ0$sfS(^MBn;^N|%gr$1RXnt6^hk zwsQ9au-WW-+;%nedPI?F0WLtbM?{o_!FhFYL7pC@w5`*QOgp0(kMp|8ejAZ*YHN*R zW1X9AU>pmC2T!MS`OUV_;`$*Li5i|cVuFLtBBik6B_7Rm_g0AP0Ql1uhFAgFZVJ^z`ZO<}~KJWQtuw?VJ*BZyl;4`snmM@M7FKTk_#Q$+q0`?!E}A&6MNcI5t9HWt##JEnfz7f+Mc z+l^zhZ<{Z<<+qy`iQE9VbkY7HgM6ktrFj&mmtQD;_vxqL8<&@{>l~~U#WWXV)c7+*%IlG z`)u>E5vsVtL#3-xMyNVrU*(KFg6AOH0#aInBDSkdVess~j~GaaRlZK*Po}DH<;L@> zbK85eM*1uAXe;IwrXBc3-pUJ5mf*zUcvx(qh7c=)*c|rBUnT z{RhWp!?m@iCeNsZv{h-4zsQ@GHiPZhed`t)vb$umBobX#frC0et(x7<|Hu#hLh62G z;v^|yFL1olR}G_9k7T&d2O7J_SjU%0M}twmq3GMGLym_3DIq~0jol~+yB z>T}tEiqvz3FXsA_W0k#^>RB9*=bh`#t;QAGuOK#-;jzj!6OUhm5w+PXLR*Y`!zmwjj|0*@>1V{L2sbPvk&9&`yy7w!$uSV7ZNg+gN!D=RL+7b4+H zMI)NWUv>SX1z|Py&RKcOj8t$4=PR20ZG-%1={o_9C#B8+Z=cj)3V_6pfg9IIAj5BvqPjSQfc|y5vZF788%ojDT`pLEKOp-iMwZAiIqjo9qV(xiB>>R27^lI7A!`+qL={lZM#I5{HP`qki z`K-j`0;L#y@dyn%Me#oZr|C$z+CCWZH?I&%^J}G;>;#Eb)jM1%ESR4+w=k5I%lOLB zN|l}Yf4G7vgVI;N^E!~kZN%^CbU`b{f~`2bE3FI_3eq|5)d0i3=>(_hFBn{_wCWM&hhxLT z`g!;Oh103GTI5fGU-fQ}(i0M$-gF|0U=8DKHdb@cqaxQNXdZ9hB)vId^-?x}<_7fx z+U7$_7vJXz=w0f6?w`o^Bp)%k?c#Ab7=GwMPZKWq zC$F_{C)kUeXfJ_eq%)*FkP9$V0%-_~LvVAMTF^Baj2Uq<)(UWxYZgWB)L&T+dZ_;= z$B>E;_DSvQ`W~`Vt(HFza~lTVqk$pQyPuiw-gz~=mL$^TrxMvHh$_QsIEZdjqCp-x zngn#BFOZ59L%aJ9*Vo8bSjnbVcjkOK+KQF0oM4Xpb8~b0K5|r{lDBi-^#*%KCjyY` znzbLxO;7t4Z<>9zP~dtQbkcNBGL)Jo~fp$C~(uf^Day$rve8gvtWV z6n{Pg18BA^b&t1m%Pt_h$#!hXA|9}vn!1f#dQ@J)oe4&0gu@r|V-eRmtHY|JYJIH* zcv`^Dm8%efFsD~nbL&TIa*^FQV^X%;dLJ8H2#)=CTAaGI&hDjQ*BTNxVQmn=_Q3&F z7e`e)v3j<6-p5vkd*pHYli*AlfjeL6g8ymtN|x3i%o2flM`j=pJhhYb~(V^E-+-~xz)0@ zE+G&`K)XmL`NS(N27;kOZ9%Y7Srl08(jLoyazgV)=MMnPmT@lNvdm1#$nI}eeMR=j zO5V&){l`)p%6Ev`)}y15A7H|yFT&5PCqF?_0wlHX4>}$l0x}yF5CADADzC=Oy>y+4 zl6M1t`Lvgq-;))UlHP79~R}z_Wg^(Op%E6ANVC0_0Sq1p` z1YjafkQ$s|2Sc6mB+h_>>=R+=YendINvt^ovYl>l*I`jctiP8oj3qoDo%x(^W)cmV zFPq_lHFEjl%O9s_Vhu}_NC;3i8tO{5PbuI1%KWmo2VFpI zbax1a&a=oqnRlr6;Zi->UuL{2vYPu{rW*~MONzwF;Tfvh7xpIcpHLSX&^!EoUX1G^ zg<0EPb=N*!;ddbI_lNz!XnD-CDt_!cEw@BuI?uRGA3t5Na%k!{NI<(XT=%e(06@lzWA$UgJu4d*_C6vTsGyBG4?iDJ4+P+u= zLYn*7dRP+FCj^sh9nsXORxzUl6BxcD9Dn>2jMxbzMn1-A z1{qiVjH3^OxFG96cXq#UpcSjo?ztgE%tu?jKqGc`5|Dmjy z&rRhK9PryWuef@JI@TC`_8&xxw3wOj%PDgo{w^;H@ug2h@4H(xO42zTgL!DIo_)SAnHKzJ>$ZP;Z*8QuOw(=D?keI((~_-kD{tnaU06 zSpzjHb3b@tE+LWR*rUC@QeKb*@onE|Sg4{I0V=~o?V6-r<_VVOxQylpO5*iT+V!o! z4ZcvjDyooaS_>Fvu2Rq7pj4Dm$+jHUyBN1Hl^-vYH^XKlgetO8FsT@mQ5vZDq{P-p z7T{5(a;4Gp&tj$XA}KD=|7# zVswG5QvL77^J87w;&3xNlTK_xb{4YzN`8uO3gx}EzOnROSJ!Jd;~2b#kXl|to4n=* zwIqFO6n959U^8CxqA=R2zlAJ{6gqQx`9ri7=Vf`eRu;2`SUhp1ztSeF^* za=ci)hBY>3W8R&!=#J~5$2jdTY;ASRbB#RWY#h@UFW!cC(WNP0W zR=we|NIMGPUEi{pjin({6YuC!r#O)Uf$XVzx~NFS0SkS71MVu1ly~d20>S_|Psc^; znK+H)l|eAVuVAA6A5>V66L}7ouD)E8VEl4?xSk6NjKO76UG)857Qo-Lnd%cN7EZ>6O&5#Tf*Nw;{s`Ql5jimsGA`!Ne<*ckPi|B9Zr)vS zgG!Uqw)XQ)9xqSLXJn7uM8u#Nj=Zo?tQQE32EG~#rP|Nz&fKoVb)2=Gp`ns>w`y_P z1|P?NGEdSP-p?*J8_;M-7qW>ODe4uLLanW(s}t5@r?iRm8Fh~hs|^%V=vCKrOecxN8G(1WeGVks!d9oz{H0C`dj+-l3 zqzzc^xU6tN7MS{hJUl&{W4(~CGpZr(#uSXeoF2^7M1c-@sD^^V0!*k{j>r-8p6yTX3T_gX~rdf z{(Yf?L{tjtw5V+8_fvUQ1=MM_Z0Wi?)o?f54zr#4^kp`*A$&E<<1M%H>MYD{XH zq*{${2*yis(0n+8CpSHw%Zabb2B8DrGjaInViVKYaBT_hVJvulop!$x2Vh=Te)qKNhT} zaaVQh-RU`)A9<7}Sf}P1S%{JNcVJs}+LTV#I+Ne-d)c)?o}v*7@o>b5mGhei4;=4N z>>SDhdwyccv>wdk3Wd2nPn;(Y_8RWv-Rvc+AvnhVT(s0v!}L;TuMyhpAD~AZ@;JgxEqk!F_UGN z+40cv6uI9(*x=H^)Ov100BboD0m7v|?%%EL1Rb4Q#5+Rk`iz|_j!G+DA8hAO(B7f^ ztb0rlgl(KB{C`IM6SCXD+^a+CVNW9x*}}rQ_+f|(cIvmZzj^Cv=)jxwA@H!K9 zEUe>Up(BO#_vi^n#~H`%;R)@ObBB5sQfWf66`E0~%&P1!lO!0%#U-SkD=?$g#(yKQ z_0#yv-)%z@i^vR*9CN=YRM}mUq7h=wKezlYDYjmW(~QMYX`~=jjcLMEy#$?4p`1^P zRs305W{0bG=^$&QZM*AeMAzUrN7^j<2b%a>$aVW9y-r-Y)% z&EY21-it_6I~5E5B4tWT|IEWIh`pP%bfH6GqNEr-ch2ifAMjI;*i4aeT!+s~w!V~A z=^Hqw63hUNWl4A_!Si5#ru5}nbpMA))Z6!6H2Yur2}z|>=y@$^XB}U z{lDE%5P7Coz#aXe7nHl7A!%(#xi`bI4bOf!eKr)TxIy;t3`u@FS8ohS{M9_%Lng!q zfbGzL(_&9M5@Hb}SuQWeANi)h$4He~A!VqGm5967;JM%wU%Hqt$p6@npQa8A95fG0 zp9L4c2;O-*#SIaRuym^24G& zqe$RkNqv2>t>X1&u~feNC#3D#-5|5?J|p7Qee=nfqY-E}9Xs@%teKNX;i0gW)- zE4cnr{SHyj^0KL#A!6UXrLSwY9U&B8+O!btO$-@+|zG`SCHM5sZr`#FbZH!{E3Cl_*adLBut11H(r0BJgNrw%NE* zmqr}IIG%oI>U^nZ{!A`ZEf@TBlI}Q3a1kC75-311^)iWy3znNg@@$H-LBQNERpUMv z*CqX~6;9f;+qX^{-V2!Uc)>@XU4@Q6o>C!I#((+a;9ICO=nVRYIExR|n?_A8`O=Gm_4MDSRTDs{Uk8OCvXRG76$dU)1? zXI|`I@RAL$u#UdkKL0Wy&H{HT)Azzw{a4=b!J%fQ5Ri{_=p9aZ-`-{;Js z*ik-KQhopDtgoq@vEyl|Xr^fO`~EGHL++w9Bb(SI$v-w6R|gDHqOl$@<^B>vg;9WY zW=%6><{MpHd>(!6!mk_&j?-)!esGT*%B_t&U^j$GYBK*PS5T~jG z@nP3=feRV!g45qVbSBQDEySZ7P1|QvMD@z?tII!!+PAN!mr*g7ryo{vy3DDPy*#`O z?v7i}xl>Mq1<$jbtd3tLKO(I}=taQoAYonL@BnXgH#MHrMbLiGjhS^skuGQT1Wu8loFDLBO=y&Ma+CTHLK?9)I57&KC&%IOx+S{yReF|@~ zf$$&Se3aVq-$?syz7}Qqms2ix{`V5O7D<=N^^;6U#wY0dBvOh~%$^{vBI8kQzv^+iN@DHHCG3)BWeE%;~G^G)ijxT%Gv2)=n3Zz z3i_-`!{wcf!Hkj>#XpjzSP}qK4M^#yUME_f z>W>pPoS$fxwZf}?nDyrN_uz)_3t=n9JR%OAx8Uag*`2KTytG>;t=q%D^oa;2d#+V{ zE&YdwDC*eKpRc{46+3v7LjiK1Wlpc7jI>3sjvpcw&KzOLXJ`Q08oddX-f#{G4{&d? zJ5WGfqyb;Ob#gTI!isUSw5acu_9q1)duV(G)@nTuMlhPJK;bn(eB-q5<&Y~LQy6)U zUtkmSv<+8EM#f1|?d>udRaDhq7X8l~s!a`d)6u&p{ve^5bh=>wg$7!`o!0xw=rz6! zZHv76{;ZqofIhA~gU(AyC*fxIK6Qck$?y&jq`y zZl4^%iKROXY&5+~Oy-Jhm%T1_wYYq!kw1s7@ngAB$MW#5D}g>^lfe~w?!)+6C^9By zV^DxJ@UV@*?liAwdCL>!kZ61~`(L&e>Hps%?M@V!na>*fyxg6e08MCwAZTjNJV|3# zHTum}6p5E{YeV#fdyhzPg)TE&F?0`~sN&!7fxl!IGA9ig`=R&kt~B^}h(jnUmWWou zSAC8S9PQ66}Fvtl7`|CHX{1N54tfeM+OWKrzV=Ml?5Lq{-Co(cVlI(V&KBNfaFcfgMGA6Rh!Yg)KlX;7Nw$P@woj}0*s6Dj(2sp9 zE^7YM8JBpf1r*iBxZr(~DH})g5h_CaU1WSfx2*ilUstJpjju#g1>S88}}MOebVrL zu^FvFI<(3K`&i{BH;PmgGnd_3AvaxKrE6Tj591Y1YFN+7uHxuFc$lD$Vh;%hDSCD@ zl0;`&>ARA3X7qm4c5g4i$Q-y)SB^v@4tRwgU=Y0@>&EzA32~bKPkk-JCqdElp%UtS z?DR2a2p7M}+cLaqhYRQG(k~+^qV4ZHSQl05I91h3fS6f|FV#yy z016_GlPK}&YIQ9^Cjse^Os%@awx~ z=$a13>7!-B3!EGsH8Y=;?UWNMHKWhDkChM|gLMY7_igcF(+rwA7@mcZsfkiuT*b{nomgAt;{~jOdTz z2#PpHf~Ge4$D0F5lf1%qWe+RJr)OciS&UcsaSw2zKkn#e5XP9q3= zhB-$;nV8BH9Ir}pQa*#dD7~>r4c#T4XRi zj|xeq^sretKkdfE`(m=oD9OQXhZrd;28)zVH|h&5 zCG+QXhQ}xxR{3@JnPLW_lPbQyOxe%AjD9-P)b*D-@%$Q)SKuAZRM#}DG3uB;8b6u1 zvnX~YphsjNpw}(VZS)rXdRE-Q^qd;&Cj#V70a-AR7cc(KmUO%SndKHE@@uzWop)9A zrvbr<0{^O}=Yz`*y5F=%FL^X@lxN1Iou6LDgoU}qXZXpk?Blr1VB7|8X*F?tVC`7X zwY_{xo1gb3Deh-^HVL?Or=7nz9CS*ZDkn8z1^*nP0trXftMn)RpZ^?7tuG`kR%C_j z7pS25CB@`tSNl||vnF&aP7!MdlDFQDzZo}?d zD^3LLEXY2R%Fp2n&4WA6t{75~+e!5z!M>!JVZiX`3ES_nZC=KxZB`D=WQ5V1ZA89-<$cY*bDfYQOWg723T;d|P|-Kh+^fszgzL3iglR4{%!kd^o_*BCg@Xi9=V) zjc3X;&3cr(zM|f)Ro9NgNl21rG2X;GPiVt+Yvx%=aXlToLc*1P&If#Ouf*g3b zlZ&5s!h6{LOn1Te?y2Xz;@d;F74kaQ1EOEDec0>T?bv4MX7H!L#3WF$$jFFG)fp^f z`;-a<_mq9rY#ODbzlv}tL80i3J_Ng`DED6(>?dv<(6kw3pF8z7hsf{4mIN z_;f$&Hl&sI%bL_Svwg10W=%py1-^-L94=NrGo-!OW&H$p!JFm&$_S4GI6}v*RqtcDr=f3ONWemQ$?_P}^r`vnu~Oa_)4pw?xjUBa== zuFMGobv%xv)qINw(q!=I;yhKP6D?VJKZ=N@tH!ENH9ET|{^-a#E9UVR-F?Un(fDJk zK{gg65`MuK9*=86VHGEfP`vBz)PxNG{zmW+8h{~45P$jR@oT5W+2_}!VI0z~jO2{C zCU4&I%X}NloA_K&dg)#-{b353X!0=>&>A5+AA+HjCLOumY&XVEAUNU}e)htQE4a3@ zU7gBu;BQ|NhoZGI=hq4^yBxOG_68Z4o&Tp1F~&bVWpyvk6SMC>cLXXN#MA;5F(YmZ zN2>75??&xv(qrqOY-Q3DB}|GB7Ai6z0lPOIs=?=VQJ=oHm)v~CM{to%=QYD+PO4I_h32-xKwp`A@vX{IV8|^-ueA2Hzz^v=A zfI$Y=I4{v{P7$lGVdyfd`MJsAHwn8gf5@z_MHHn@3!*a*Ko|!mG*wy`FA132u*#;$ zom7C7+E#|3k@AX->^R*AXz#?ckO^%{ulgrdA;aZX7{#-PfFmnQYKpZ81qDBi_Y4Jj zl{q>3bg!e%YnD*YPHAoJHsTZCQgUFpiYU117W52JbwB%Z9A)hKj}=0_#)}xtU*w+0 zFlnJBAE`@5j6bLPnlonlW3jc<)}=05K@@`-X++=tJB6;@ugu5y0bBKK2&OlQGttDl z(R00=;%2Wn{I$fgY4VSh3t$Rz+&etPb<9OxSajz*4g`&y+&=Vj4QLSSu5dMbImFmt zA?A>K_YM#f{?fT7xBQR;RZ!611_!_uvV^haig$(+i57n71bY1@3-)s27V_b~z(ZiW zDjw)UtTcvlwhrHyH~@IP%_*p+Pm>Ja^A$YDB)K7`!eav{j5-38)1e>B(9_=xHR^8b z;`*l{eokl^qKS4Y^#*hi2A7Rzj)hqY!V*0ReF5{&ZB!W~IbNMH49aqU?$MMoLKqXy z296)ClSunbw;s?PzDnW?l|!Xu5E}uBiJ#o=#}M0ClFL&4&Ohlz_sHkCwNx4~m?z{; z^U^vo5|#h*lb?FEa?YPIsoe@#U&DV@MDD`+ihv;|rI3izPBlmeXQ^iP`?*McE8f zOya%~2*jWK8o_|vn=svdPTH*;PuJH(0rZ4UPDpx-!78Khk-O-VVW_q4Hn`ik)ko(f z#i(4{Oxx+Ka~-JL7)@{7m)aYwKGe`_nz-j_3Kcf1+P4zTAvZ<=mAEya0$agvtR093 z&A?IPul%$bX@aB`bQAo9vxAJhv}c*xrfHM#!69``2iqG%0| z4eU8)0*P0Txv-I@6JNmvYS!tt(gDe|ON?HOTK@+pdfU_<(iDlthvw~o%AD`75wd=p z-lIGGGVyOd8=CO1lPXZx*T#hP4`|@u*`5kV*E!yAR{k9ONGCAsp1X9%_>TQ23I}T! zH3()6p%H@*DERdzd8qt{_#i}(2$h#3bff)#izo7Lau_ohtkv;&dw?jVODf38p{-jQ z#otp+PG{^HNa)zCdZ7BiHJhOJ>H1xE6gSbF`_Aa!Zmh0*|F=;~{yrAK^U_U1Zd44u4a5Tm$1-e`^Hd% zy`x`5bVf^?O|EA7A7+F8}4ya)v;EVVnesB(Cea2XQj$J1Ks@?vhhVpMat5{5I4h117HFdsWFk%5 zyj-3=+AHL=-Ki~XHZ4>|(mW_9h(Hpv?ZOf6Si}!|QaV1WP!TGCw}|zCJ9SX0_Kz3S zDZ~apI2o*1<^7ua?ygmy>0&2-XeFq1crzv@TPfX_MU+ z(bR`RN-UF(p49({6OB#^DXbCw`l^gdP@?R^Ru{If61`q7o*kGZ`>nvbKJ@!_ zDQ;$c?)=#JyR@x=*}fNBf!|(}CKS$+)aN>06VY6hb4sw73brN$QIJJ9)RVj^uHwa! z7Nh!(?K7LBpfJ8(2eGWV8Q=VGs}QM*t5ECfNQ?25{f$=?^jlH=a(j2%oyefrbxPDH zX9hX`6vvjKmIazuD7~K0H2;+1J$~9P=gX3+N_`epl?xHwH0$4*)vMk`*~8&V^6-}k zMu++Lpl_WlZ+p5!0%40-Cy{Ttdyj`_qVkz+K<)^ST|wreXt}PQ+cLfV5r2O5mThJ3#)n1s1HPb` zZDO4hpR$?ZG>)ci917s~8jd2k>3||6VJTiIk#M4VM|vgZJqV_VrfKo^SBr*jJ4-zj z>#oQr*LH+jP~NKWuC;_qen3jMe?TjhdXI(?=~3XJbj+FiOx>#S=OS5eG^jhVpS~T< zZW71L0Je(M>_3=}ubY3s2bWlaZNr)0 z@j+uI2aCP*vC7ZOSvu@~I8eJ)PpkD^-)Rkb%*!%bQP{Bi#{U^&G;V{A9x(Y;mkMJ` z#K!V-6!Qu^eLp3ca@rga8;sk?nq_EM(0)!j6nkSyduBk}^bCjMyv|~_awB}5bQ?Ge zgiSbNdd$`bd%35^#>~@1H8MB#S(ZJSwN&^vIoFVmlGdsg>DyMb(??B1&cxTg9kypzO+Ln-2T|d8 zD!<)Cf)TPn)05hca9y4(cKQDUu89Ah`iQZh$8*rHyMH6$k@c$GfD2_iFR|`A+uRot2qs^#UK(`M*6+FD#hrE-19~Oe=*al~59SwspTTC-CS*-O={M?r7Z* z)4<99B8$N}Cxy;!ocZE=d2zu>o>TYlU;r}lWVBmro&)O;7q z`}zt^IRA8s0F3f7Qh#(Xo0?f{{XfCy&B}XDYj^YxX(a+D%%Y1UcmGs6YvbKpin|b} z6^USiSOs#e12(T-f#|V%;k>LZaHnC*o)W*uTs)i8?NqwOB&J~O@qTUt9g+Fji_j=b zW&#e^zs#LVi?`_zNiL3d3uL~Q3Wji)+v6%@-ZVtwccFSRYvy;twIS;jFI~!fcCqo< zUz1E!7#$3JRGMV(e_@aM!f?KvVx4Zfm&S_(P!$kZR3kvUM0itqpo=`UNEOinTmnR7xLE*Ld5=- zZ_`>xLLM}Bc&8rAM9Igng_Qo-?KIFR5HK190uTL-BH@I|TTye4pWt|yhrmKh@I~;+ zU`cx5bFiOe|0XK@Pn55DizZv;BHyO~=M3+X5E14dZqcrQZIz%-gUlneJBOjqu^}p& z{lS{Hl@o0;@;S`|tcj8`9E%ashveDpro>)tH7Sey*Ue59JiGRG3>|1sEO}WxEpkJ{ z49ckN?~>i$TtI4atNqKckW<{B5E`JJL@^AL>`x9#gF&Hhx?EZV1KO&?!~>FedwX}- zmbR532b0LW9IA~jsCs>rAC z62g#nT~cU`O!GUB0Uy0`F{!fMFMCl~5lEC9o?YRXA%pEht`zlNyG?OjitCU^wD*84 zcTotYNt5DPu8zDV(`v_EA}D-k2GXd~cmI2Bx*2~6uOyR8JR7!9 z5o)>n`;`HVXT~&Zg$ZSt2MpmQ(V`=w{swwG&eS+ZKGgnOKI zX-P-zylvwO_+42}l7@s0|0;P6O%8CTi4;)S;f!brSfU=+@LC_-$)lq5 znOTgS>Z4g7@y?AvTRAp!6JX`2sh5Q&=3ND{0FJQ|*S3d6F9&7AzIfuzxY#emcK*HHmT|BS!R{r2g1Js zEiuH%U{<3FLhZJbBffp$*5Aq{7Vn~tWitAu&!u!iTsl{^*#bgD@&kuK1!{6#*yhSR zSK0xo*C1QFx_X-2fEjOn!c)0Lm4)rO+r`Tgw z*lVskbnw$~JcqvcOy&AmJ67tM1Dh@nXUV(2!k3zU zi#N=B{KmK&S@^tE(;7@oyM={-|OFPLf<7Rf=zAe`F+t^+_0D8vi)d3Ejd`CtiwFP zV+k1)4Rvv92v|jLl9x{jZm#=`yrPR9oN=_QCrx+>Cp;1~6LWCfdHzP@>;-R*rMM2A z_4h_GDiLrTgBlm?{6#3<99%kSY(K0Ev!-uLQZwxkfZl07?P0M0&2eB3U1jdo?fbOCUgkT;27(`% zBt;Wg69}*>1DQ-of(inRaowuXBui3arT9v9hG5H!MEX0)oN|KN{!UNF$9$PMxCU#` z_rA2=8<;?$g%zT?;2UC6;Q_);r$XvHE>`B5gpCKBjfU858o*QEMb_6u^lkC;%;ci3 z=Z3xvQS&Oxd&l5#D8%C2xA4w!HDcAWTiaprH-J>r^t4Ap-Un_>ypNe(3`)+aE$TB& z0<#iKspe7b;z~^w#`Uck9Y4h%Fm^OeS8eD-GGx(IX_uu>Z&IWn;$rLNhj|P?MOqfn z=*E3~(hlnb%cp-HA8SVOA3II7)ruZ{aALO3Fk~)fBXeEJpZt9hb&K+#X>1S!+jOL@ zc^ER2uwt%q!uCH-vytq-Oico&veGr;gP+bGC1&bo@S53!SbY-hLJsbmC;6_~Rou`} z^McuS`ioIZ%~|~Vq;i9yez15&HSO*j%U)JvVx8e8Ip>sRJPdPa?dlm|jD_20FC7)W z!Mv4L#9F8C4acnw5CL*wa+AmmjKQQn=NlUv9xT77TE3+AOOOy8m$LTMW_{`O*Z%R%K`uLLS2t=|cNa=hOMd7qTeoRL;#VOjcyCMk0>t~bg z!6eMe5=*ihPH`*Do8^))E3XCWGU9&An;6hDpBna&`#nk%(UzzkO>*v?~haW9g&r zunRrqTD|C&qDzqQP#z7FvN8xFb&5Tza{{Gx{Z;R!OGwFAQ>bmUT{PhuJsVpJq3WM) zPFp-Ljmd&Y@H16eJ7{H<9OwHHLRuO#(;J=IHdMQ>(pB5Lt}47-_x^DZ)lRUlP0v)= zho}nT)9dXCp&n9Xg8pPVVHD_K;IT-6Fik5>mBVb%dT1mN?mV$$%468DJ6u0QOL$_H&mAsR zjf*}b!km6GpjXzn@|YcyqhnQr!zkkRy-D7edu4K1@IedTRHnl1+P{~sLp_|CGJcrE z!aP!mcw#dzw+G*qqWh-4lQKrzO+efeqT>27!&d}kslM4DUun6>JwcZA;aUEijP+hF zJLf_3R~1h#{#hP!wC|{Q!>`{-=2wlLjboLmwpw=glE0{De@!Hac~MNMn#hvo-S%~9 zq-#+@GA}Qlcq=`gyQRs{|I?`o{)@W(E?vC|n1Y!Dp2jVT{J!MpZ~z7XX9_G(ajbqW z=gX|@L4BdQ3dn#6sF?bLSX}r_JYvR70TcH4(R}MHYwU;5!^G`jpZ~b>6A&| zXf7LbDv8a%8?#o9j%TPbcasG*a)vmB<=W=DkMo4MpJF^bov8S{0dHp}`sV?;%mFE7 znqq6YWmVZ#Jw8HzW31_C#=<_@5{e6!8JdIN@g+@Cn<~%ef0$s#evY$y1Udr(V~?)#AoC%>7|hR5o2u>u@h2SMS4p+Nlo; z-Q{*4qWSo51x~v@aDt#Vk+{8R`Ed|{o2#qTMx<-gzk%*VVG=Yyu2e|tSYf+QS&VYv z$5$LTK{EY3W+>4KD!U0*r#-zi4I<-T2Hd^|XAP+^(eadt3xNzNM%hH?sjlc|!)13f zP?4-2d`R$O8+~$*N}gO_W6sC7HY88RVJP*-iN7S%jNM^Bt7ta@Q!wH&>ePurr^m)eZC`q<2Bf796X3`npNu2_`Mhx?%JmFvG zCfx3xe>3|*Jbu^yD4!fbz4VdBS{{oYCGLWuOvOM+h$zX1*m_#svK}HN$xwSTCBHqLhSP1xHaG zT(I>0k2PlmhtBddHG+$Nzx8!Sr~yob;d@MF%4e!{XcGFXx5E%%@yi-@k=rCplW?M8 zTz_6Gx{dRmFh^Ti_lQvea$YuiDkQx_ikUt=sCI)OF?xK_DofZFlM%=UCmki-IoaSf(pcCsPM*c+`P}vycqE2Y~SIvrTcvqAZOw#JS;Om6n^m10$p({OnBH( zz#jXAH`j1XU{~NDDL=*qTH!-2z<3)(Pd4L%Bg!#a*an%} zfG2-as`w!D_+u!%rR0huaf@B&=yjmk6wXmy8QA9|I60oukwRHEI)*)=XE0r+vMJl- z)%?~=W&OQSUZi7#*-!-QTk0uG=O;EizfCHWW8@>5B{pf~C@^Nf=*{Cf?sG<8C*k1H zBJF!q-oan23V9O*^J zpX!5-LYv8@w9kJ_D4UMH0K&g}Dng8*d!83+2?LfQj;8xm@2y&TU zKP_ruT57k+S?y{&o;h7#%3oz|jWLM^4F&gXECer-c>hQYsdxvzJ*+h+P$}@m2j9qC z87`}XF*|rdjmGGNFme+Uk->i$It1Zg&AeoAz&h!q3JUdg<-u>RT&OuS0wg}i6Qit? z!PRc}bVd#e_z12~UXv$Zm`gLJ4(}%Rc*9*+g|?0eFFdAz=g~yzop!UYBrCy3NNS7> zr_fc>`8ll?8BC^3aS?dE4}7@y9Pjgp>6XNQSfPbc3>?HtONaXXu47X7k^!5oAi?LD zhu_c*zsLF}Fi1>xd9S`d(Wr*sC|TMYRm;CBNI~*wU~2v}$n9i7M&!k0Y7o=&&^LR8buXSt)nk3Wj-ymMJ#*nq&NBgF^^~alN9OfFx7(Pi>sLZS(Dio2tkp$v)f*Av0 zY8wHpIphG9ZPbFXvUE7=99z6E#S0;3ufR(ME2t8v3P#cx&K2q=9f?apNk2-#+AK%8 z%vx>$4>T=0#F(1t$K!y;O;n0pA+ZcBXqCxGY}0;3YWOMK_YoKBkIvUde{R2e@V+yKqE zoykiz8S1b%_v~V026^L?~hh`QdncJdPLK?9|vCKHfd3x zGq%J6b^2QT8xkqi!29a+DYVRn12Kopf7sdKV9~|#3D0Mm>jN(`nT?p+q)3YMb-f9xZUnfYHJSm*&}pw`Mt zCZN-W%$I`Mg)KLQ_)7ggdM2=XKe>o!Ch*&?^h-hzRA9AJ`^8& z8+)`+HPi8^<6-m7V2V!L{{Ww z*I!aPBIk3iyxQkE){<8lt^dhcrodEUTWxjud`Fs|+OPD59zq*c?ltvA9XDhTw4h?` zb#Gc@Wt>}E`!?-)grmgqJ0qAKX($^xX~UNQupCU#S|iH{*x`sXHLd}rMZJU?LR`8%01K5Dzq2ip|U?{gFjMe#rDgN&j3`>h!?e3L~u=y81 z@?v`sfM>JyeO zlal5m2a{d|@Vs{T9|U3jAU;0&(@MmoWT<6R*{I?W%xArrrVP!;bIJ*ygc$Fq#N|$q zRW>QH6SBWhiysaHCF4fdYHMV$?o)yKitAw5j z0{ycx)*n&$+x{>Q6^wxHV>U};f4D~;LEa)djVz>$*!!vJ#aU_`HZ*jj$VA)ge#ZC2 zjt}VS?V#xjH(}D+J|pS27q!!ovwXN-k- zVu|`LfrjCYyYm=Gle;Z#wTb(B)QB5U7JQnc`Z^EOkkW5Q5K zF4cuhkE+nv;K7`WqNfl;Db;1BbG`f^`$x#V{e35OzMr#jNzuR*HmIZm(hrWsx&32K zK|D=#dH?wxDGaYeoJqKzf=?9s=oHcS_N!(G7!D)2V{EAx6+)?ilPlB$N8^@b8(wj`jLRoM;usq!XBTn#j z7ABLh*`wV4ed*DAjt(~H_O{FAhz0tDw=P6nc6AZFPqNZH{#Fw0z6N8T{61?%#2t81 z8d{@>1VG+>-sJzN(=nyMcqNz}V4bPT>j;r~!Wv5P)&;_;8VwSd_Xz;GwnzoYV)J-x zqDqOl>T2Qk8k>+gHBCG4s$~IQM6TAseRW0l_Vn+xVhOKV1HbUibh}gWaBWKtGYA`X zX4IM5#)qLUjjwB;|5{!t=G|)7fTy4dtpG88ZLRcaKDD%}h3;SEK1n8!@=3^2tl<7q zDQyNd2tOwEzq5SeWM|EzHaWy_3YIQH8n&{NZ#JjzGvzHtay0%jpjasN!E5m160dh~ zRitPJCDqFxG^&>3=-$QL9th9mq_d!(qLV?RoGXx#l5#iirJUjqr=8mmt?}ShrTcIq zG{sEyIwKx~bJ>y5!oS`wL*8n1CHwcfU_(CbfN$tM8?GrzNR;%Uwu6<=s}SNhq0+Mm z+gylXM^m%GWTr0tx@1~FT3L~k$*vVV#Td582E8VD`K!6l<}K3ypx(v)7jGd(At}GN zUh2h;*wF2$Qi`f6@!9}ugDl!UVWV<)2B%)nL{9d@8QIUYUrwc#GWzCjlF@Am^#d}~ zo~Ke2*Z6;@O7okmxce3Mvbzj|mX3-WNi8?V+Wkv>zuwMD`iMvSU~fC6!@ME*qoy-txdO4H!r3 z{H`uzhl1}nhilAHpXH!W8S0?sb<%Mx_)wg1H;ZwaqaKj0lvM!ND|KIue^2lNgzj8& zjhTMx*fk<@m)Ec%bv9aALght$pZyMQ{Q9PM3lVaiDpGv&_}!B?{p&ed;>&`lw~OCT5`JiR#8anWz^V3f|$g5pD|{P{uLS<79T2L6d< z^>b`}#~hGsr&`M(HyEd&b&1Fc#*X>HVF>u!1IiQrlZJDxKD)znV=JVtIM3tdxU~Phq)^P9(1T(=&(r^+^V%U$J$^KasS(|BPgPKD5fuNs_y3Tnw6S zc(8sx;sp7VF0i267;q}09ud#8l7VlMu2XEC`}n5#NaC~Iy}FXn|6N{zd6eap|3TCATHNcz&emrG~(z+7SNc8Rm^ z1-BD46Yuiv0=3rRmO|IX1aee=16N!w$1#7e`tadycw_aLDjHw5Qhu&cG?hn?<|h7W zR`av2-}3*p0Ky^^%Z>-NM0KK?G?XwMj*ysJ#twbNmJEaZ7F6akbX?fnUZ}o!DHmij zq*+og7VIYJxTkl@5+!n473_AaeQHHhPGhxK-i4gIlvM0dzzx43G<7uB>{iqp5S7iw z5EQ{np+ytobAGkmE`VQkg&K;f@8Vso?ihAH1?9l;L|qG9g@uc)PA@9==zlxCZ}5Z% zDp%s)G+bsn&{i{}aLkQ8ScgqDLZS-8+ERgtlf`DcU{*wFX@Ome+I*zwX!6_ALAyBF zQun9trfE#eE_fmbbyXfmhx;bcygF!G6j8=7GVNOF=1>yj5wt(f{@52{n?zy<6$~3jT;O|}j9wDy529W>yv6Q<8HvS#Fs9$@EDX2J+x&Hg#@(vA_m;39 zjqr%6jN-4x>Y4$b_hD*qQx)aagI=Nm#@9c5o5ue(8vHps1Ub2OcQiwXFZ zmyIz%0amgHMTJ!ssAX39muuF1SyD-7T-r2>HzQzFcENsKVykC2ccE+lHX*+oa)s>< zCHZGQvTi*DJ$m3_EAW%qu;*vS8RZgshsZ}< zoO~W@{02ZinSf{A#++`BExgz4UoQjkCeF2QVeUc=jpqKsmlKM_s?3~u@fF=tZCs|6 zCv4SZ)F6MpBfrh864_k$Hv&*6g~3}B!<=$}+LT%~0i{Hg_ZHl=0U?g7?W6$Pqb9)B zqB^R1RrP)oPMzUW4~(o!AhsN{pp-RC|7>T>ZNlAyxF%QA0r!cQ%?F{5 z*qv-5U!SBci-Yx8lDnhH_SmI^(^m>!$F$UgB$}f)t|PA-IUP2^@l7U$&FO{fwUqH! z26pI+iUd~Tf8q6eruUEdr23OWZk(UMSE+SSOCLtYmBTtV(38aJNX*sxI=gB$O;p5u zr*#Rpga7+TOd4R;Xi)xZ3QqdZqQ83IZAm~nBZ&HTIsv)L7)fkKZzpaUd(!*Oxe6Mz zQtg$RNRAF}Vp9kT&6Bp&w=2*WggBkVEgkrJa_6y*?SJYeFW1~qt~GSlZxTF&qLm1l z3?4@)$T(o@V2nD8ub>!E)M2eUKZ~rL0W=W&UUf~%lW0DJenI1cTVv|;Jo;d_>K$sE zd+}VN2U@4<<&T9IEu!r;K(sJ?CN8 z_n&mb$Eav5cn62?pd`8~Ynfart&c0}97}$fI3RC)e)mlVi)mJ_*~IMn2|ny7SDGdNcYlcYV*fL4zE^XbQcFSPSg{Y@RDt>Mu0ZvImltxL z!Z^4+XS9c`R4KkPFRj7CJ9mpo;W_i+0@4DdPJ;P&63kn$Ed<}5lZG#Dk{l{`nx31- zEaQckyHF`?u&%JITBdeG>s9;~I#W)^JI17T{Uhbl(}Q+L^ObQWGNW4WlXc9jhY3sc zJz!V4%OU;#|3^y4Y%gNdR>*U!%F!g>ik-V?%g5*TnzfXmdk>B;V2==;Bg7`hG%0DJ ze@RQhD&IeS6+(bC7TwAG4STd1k)G95`AHt^iua_9fCaOcB#j`gR*wrGV;ev9 zN|GX41;Ye>DtsQ-K{}rs)~)Z#2!#>}MHG8MeGUK<_?(un=$I<N8eUl(bY<~v zoj1I3Ic5p0ED-d0!miRRRGwKlRn{b_Z+#dG+@&)%L64*fLQDRg@RLC*;q!2(e8)ND zZ~D5C{=fHM1?GE6AeL1R%AIqOgX5w(lt11%>2u-nk3q=igm3kExgcqx*_QlB4u9)f z-0_X&BS^X5MXZG)Zy@ux(@e9`yFVVAaEwZ3PkbImR*iw7HEyjQ=Cr@TB_dPO48yr$ zd`M02Tu$pFAozC!4s|jf)nJgaENt|-{jVBt9W~{o@o#8Wd8^xDbVVY=t+6xd%T)0g zwjMALQuPuF0er@}H(D%_Z!*Z5VIeK;?)uJl9F@qBTaO>`0~iMM1;lb%@$P`P*2j1{ zV!H8#TfGAVeq5a3Y?4W9w7X#TrNP|LoiYx6*HR{87p+Nxwz^s$F{%jYT5)!j20xlA zb4X*HWwCXbyDN~CgzBkDFk)OeAA5K2@j8j1MdLLKf!?1)W+FcA@0-iq(`U4nZ!&EFQ&Sx<|cc0Kjf9AQv)-l=9i=;Ar@fjmsTo9XhaAtVPhwj`Uwu5O(}mTF|2f3~g2kKn{SnhBeh8;a}F?>IDtofM}NR4kP$ zGsISHXZsMI;CKnbVXbCPdu#jDFjEv5447b*O1;TwYJ>od43D{V<|| zO5Raz`yD)vFeDotM8s`=K_5?oM?b!_Z>nqbayrKOEo}HeJm~u}9bSC=3*)V?)BK(k zx$@88nbn-O$P9#`d{K{(Sd`v&grj1du5@8Y=LVlSEnt}UktSw`PH>i8GXXQjJGqMH8JlYZuk&mXg} z)ST;?S{iV2b!T~3DeE+&Q%=u*7DbIN_J=YdkH-Y5HrUkyn%tfdqiAddb($QP0on1m zWXgzIgs$QNIzcE`-(pwv?Wy)WH-PKzeu+Du>AZdFomV&hu7JDPa;&+&W0N4boPTY% z-rz&h!D#KCm(mD4+06<#o1K_6Xa1IbWT=YKhWy1eYS2MB7e_BN86OfST`9K4 zY$}!q-V}lhTBXHk#Y8yjeFMZFl;MdG!F>CC8WvaWZq{jxt}bJ`qs@Wl)Sv8gaU4qZ zR$gQCN_&gbair7QRlJ7WRx_u zxAI07E!>)$fkRO|$Qe2unKr$*WH|c96H8r6lfW{IO#aVZnDWO40=Ho;{@!AC}ItM+$8{0-n@6|1Fm>_fjHDgTP_; z%eT$x%5xvWN$)G`&oC2>lT_0}`Pr=2^S$2-;rogLF*~dTTw!ad`uI|h6nfD}fzWP| zZSo6@mxj$N!y~bKx4E;JRTp#RozHjQi zAGBC{WonB?Ivdl6{{vL$CqcZ`W}Pc8?}AyasQ0)_z+RVKwzguomq^vjA3YryA>S}N zCCRlsukxL7?oFca-*#R9n)$^~q|9xY=QA-BSeW!o8fQWYyI$ z&owc@e;cOfGYCu0#+6fFpI{sl+U$Y4ZSf!~EAE@gN)4$4?)`qXdh$Toh!WeWqPN~B*hW*(6foHM(h_d%= zq6ZC;!1LSmk=oK0s3QqX;h*6_^J?>S6$<*g!RdI@lJu8h(|vPeQ3p(Dv!`Ej0Gmbu zp|AR>mb}UGySiT-q}FfV=B~gL{1==W!I(Q0(?zM6jj|rhGJQJ?O#YQ<4>PVHvnoKd zuF#h1uYIiNAB%fYT{txI-#8`flYxx*;;i;L@X%u=S7p^r{6f0iF~qLV30 zZQR*lBi^)edvCsaYBbL|zjNSmdt;SLrSZIoV%FXPUzp6GRpp<@_^NM5fvR%!9}q)t z@nz+;hET}aM7A>l$3zD(S>o=(Bi6@*M!zo8%D2dP4kUkwNHMJUXYw#aEG;Z%L9=YA z&$t9|S_NmWc1MNBDP2j;Rg*lG+Nx3^u_=^lz8W(>p1FpX81s7G5D1a4KIZ!$1O^2>?BUzucwh?h>wj zEiu0gvT5qKpLuNCA_D8LS!x`N%%vsSLFU&t*(&I=+!Eiu6*Dt25n?LiF=popfA98s zn?GX=k3GZn7j!@VwR?}=--)`+vNMablkgOyJ4kbXbsLwRd$t{q9)flhMB9f14kK~k{iuJgka3G! zMfXmJth}bAdf|GOZ;%Z9M@fkwDz(Z%+J+`@Sh&e5N#H%&Pa>TEj#VK2Y7GYq^u_m* z?s}){KwtcdKo8Pp{{t=mlBYnjM=0Uwgw5s^Q^}jw2z;5C?BZ{!<^)B3_8a26S)_ z?pIFIOKXUR8o;fmfUBl^K)ccuDTiD%x)?pW7>%T=1_uk)N+fpoJ93k}!(+Qp zjiN~+mJx^9f;{FdxKpo3#g@47grG0MHru_g{Sa#X=no%q<^AWtu47nRh%g=8pG)EO z^R$o-j*^_vKdXbY$wjl6Uw+ zbQez^$FwiovhW_r*QNV53m|YHe6ozgV=<1I8ZT|41$pZJ+?x&I;9AY)@02+bc&1!G ziC-N3#3;WFI|>D=7gH8KMoLb~t1%2WeS~H-H$}$~8nEUky34nnU2dorsz6`4r?ZZZ zCG>RSjE6uXnN_CX*2T!P^lvUCrg&^cXX(xCB@0{DwkX^N15k+bc2S>Nm-lgnuYV3Ic)%Az&-4VU1Lw08GIa zcn|WwZ}cB|J}`VfID{d4g|y4U=^I>fcbfCPf1ckibqPWAI0DZLO`x=|q99l5th&^1 zkkFBAo7GGC7G1eiGeY?k8hFyx;JyBf|Mkyhf+SCB4N>*)x8M(*u1$K~ zM^J7TDINf13vI2%8H;#P*_9IRfzjf}^NZ0_nGz5hWK=kWlTVepL8@z0#i?;Diz0jr zy@G-UUFyM5WyOo|;dn`<&rQC7nfu5ch$%(80FC6c<^Pr%V!_+@(ewU${!LW>nWl zMQFg#|LNlkwy={?0C)!@V0kZU*E&Mc_b}D{+co=_oCsnl8+nOAsCHhO2_9yZS2oF~ z=m>l~s1b1=eP+EHrn8_{8}W8$ouqM+Awi%wq-*5Px!;w}L9=z~bprl@oq{3XqH1Bx zY>fQHYkh2#XMlgX70`PPI}R?9gFZ|S+}s1!=jWiIJSc$Dkf+MgW#v@^CKkPPK3Rv} zBwC=}ybvkUE~91(X5VFS-d!^e(8;|yhmu|!?+m)V8EL!zzc_McrV#Az?V8y$Bp zA`VO*xZ5lTP^73{6`Ua`bsJY?p8`rP9Sjqzv!!wF>RLy|YJAE~SP@saN3Ez=?0G8Q z>P%)0F+1|Wis{R_nc zkF;slR5u6`@e-_?#9pV>m{8+Pqd&=fwZ(CX4??Rh5%5~QgtdxGB#LVq4j6pSbq%^` zz(mlylU83dNt}W%-4v(%7!gy?9RGCa4h33*@ia&<=LbSW0wYX^v-YIp&caxnWzn9oMMUFpe*u)+}n9SbAMq*G7ETr>cKYh`{lK^mTTjGlIA}u)Q9t- zn=!rexe%SMWO0S)EzJ+Zb1D-NGaJ*1n4586RD23{MD{5ATGYRjC%Dxa}$4>}Yc+wGEBZtk1-kd9u&8aU3*G=o{GkI4FN zJ|hHuQIPhovh>}7pyTaaH-&{2Aw>y3V2EtbcTg;W-qL{L)L+#PGJ z>h=W-Wi}AnukXckGtFJ5J=20V;ANoN_QzRQwSA+DWBgC0`0#7u5{Y5B@{JEbH`9`* zp(sP!DMMdzk-4A1JQ5cwig?Sb_rv7`=}edg%&nI1qJT3ofPI5e8Uj3&*9{uuG@}q~ zL@<&C6ja5JZaMD;H~XLL?do8#dvG1nG8E%=9fOlPSp}?FkJFAGc&LrNp)U`d-E8Tf zXWm|7TLT}$bL9vXguo-mwa)9X)LcJwlCA&nb-~2MPl>sGFneV^JFC4bgj}|F; zfzXGaJZ|tOW(!lyNOe{SRy`DT4Q~Ki-0jpF8*LT2Lp!C%YAY9)x>N`tA1u%-bxpIOh}_+{8vjPPpUulvIU+&&Y*};}?Rr_S zSebm)+PCPZ0JWMV1V*q8g;Pza*Z_7s-)0I$wzqo9GOyipOQVxuZTqXc_Co1&@4bB6 z`_YafZsxl2DMK32&JXttv(AiMC*=O@27W%P!sYAwZna4zJ!f z3~kXNOWMZO=Eq`UhHnv;S>;5w*9W%aQxV+-B*rnhz1+so$AHO`o6pr#I1(ThVJ_rl zC4uoW_ZNe=Oc)m8>1>ipml_oRw??g_7xMxTO2r1DX=iqyCEpWpM>_+?jK(wfZP#@M zTnT+FQ^vr*k>|#de1F%XN%I!H>80Py#Ln2IweG%j@cgv*R33;R3iBra>GDsa0=Q#i zaGMLhZUgrs*oACw{O3eai*+#RJPj?+9^q`ssjWLDxI3FgRvVGKs7uPnrMZx$0@ePb zU$YbP!Pk@c-wz=Sf(lY}8amOG@>8NE1Yd)h)E4EMEA*0@sh1VnGX2SO#|!TLVuVmP zIeZ}2;lc2$UPv*wt1ZPG9|>Ci3lO3STbchsgqOm@t17uiBv0rIZdk(C9Obv1!y+;$ zD`6YS2?HEYBriPV%C@EJzMK2A`kKqYUH!wVD zG#k7SS^2|@gK{07+#h%BE`ckHN#{ke)`N+Y7Zk1(^$nSuP8xD zLocJ}#)rJ@9L5WUdmiTlxk@e)LpnNJP;B}aV2wKPEhR}^pbNVOn1w+0N}{GhFxU>i>r$6r!*$#1)mFGx z^_(Rj?S=2!je{@PEHOlf*$f_=))Zsq}T z>RI$`o8*O3A<9F(wwQt!{xMee|LcWQ04D^-JZNogVf}(?GK`meDH8@0=oD@;h`eB| ziB%i4qcWH0msd3ZY{;}F>49nP+RaKcW48xBog=HFh;l|*9%6|JBFVYCSo#$PB{L?q z%M>dMYMQ@rjLx0#MQGR~b3mB{ZC@?>qk!P&oE9J(;*@Z2r_5f;P zD;-tHG5b*IL`r+$uHC(&m8phjV7zV2XVc7s>y6nuwS}%tXjPlJjMu zQp?QQr@qbeq;uABG}EoN%ESu`GgXo(uU4$R3fe%0)i*`UtaT&EBX#R?`mWT$<`B0U zQLAjreZB4go+%-6utCJ*4GJ4_c)`>4O@tq?`)QiA;aYU^V_Uq=AhNbdNA+qXBpg?JQZAWyx)=oL<124$J0zqOnm-3eQ+-U z!;GlTvyk&MDBMHoSYm6XTmkFvoY_Up45x9Uck_F3!k3S~gAj7!IK40K;Z7V_Yi6ub zvhgI#p+@@F#q|G3YH~e9FwXB7F)3Z4&s<*mM*rJ|IMEO;^I$k)Obgi~Kjajsx3_uS zE9r7pMjxUpe{s&UGG8taH!5ticB(uEJ8*}%)bY3$wtO97QIsvAOG;ydpm#NW)5HIt zVcG@3LxxpE$&We1lxY$I=)>M9Bxb}*tawa%c0z9_pht>7cy=@I3CLDgV`>iaDD=pl zS^EhUN$cL(WgkzF9hD~*lqx1F1%C$89t3gi?WfoyM@=}0*A7v@kH7$P_H%4kv<>N) zaS}zDG{LVPJNbHY3@2Dl>iUA4A;o!}1$TZ}YM*RJ!^&%vwX_fj?lPpXZrJjgbW{7- zD%%{54d1JlZxj#@Qq7vh?iz{mgNRb9N9!oNDrvsM$9Kt9Lr|A% zv2aPM@%sg-i3*(U;cGmH+w0Mb2yh2}1$tbyYq=ng8aAyIv#toTf)rK+op!XQNYyp(f?sr5zJto$!I%GuodQh=t;% zG|ef11)W?;7%CH|EYG&*_yR$C0k>+(m7%xav=exGH~#r_+;s@+h?MAq>N-(RE``Bu zsL-;^|FLye0Z~Wo)*reoXX?a*uV`KV}Xmk?PkhU!8@!DD&P?!ERy2N zUOz5PyVoJoptre3pXNt`|F1838-(Q61Kj3}i*GD8Q#f_z&Q)_uvO;C-d=2c%Ojie7 zj|tyuSa_aGG7o%jXQs{*UlFs^B)Kj#v{Oht{H6LKdlM?o`wH>PcMW7A#S9X+qwn;J z7f|2vGev$sZNQG}ANg-1cc-{xl6&+I2f9;21?WHn#@i@}1})(TyJ)pT>WK`K(XM?1 zQ<+e$ov5^QOwbQ*F(hch_l^*mbZaJ%wBmsN7lhi_aU#4s0L*&7VESN0%HDJ@)%TiM z_qkc9T)LhpFJs#Y(}M6zlXIjt&7dPT(UAlmywcTsPLGeM{K5|Uo2Dt1h9ol$83wmp z>Quf5aplUsHtJa3C+s}BXBP1JnD|OM@d}{_>v}AVF-bHK4+}lv#N;fEV;olrz$Q}f z<=^#n65%u+B-zZ!DYaZ-pk0Dgr%@YzjwiqD__}TmG1)5)ILUKWh zvLnzW9`11ni+j{ol@TAcRXpmhNdl6ptaM*Y40neA|;f@ETl zOV!;z=-KF^Y0Pt3=mDNu-)Hk>`f>VzTza z#;1g`dW@%e`Jggh7G!wA3?_Sd$!Ey{g`-ZJr>`EQ(A3dZr3#Ipo7shD}EJ>b;u1c72z=cm{_GH<_$FZU!|R3;o~kJP)@bDCm{FCw^TphiiQ; zm&!~&uPfu32W{xH#OZ|Nu<9lEWW;~0^;O}Ce+nP{*E9K{uJwX6575YTi`=`qj!W24ofACUE+xZGr`Vgt1 zqGb!QzeQ)%)s5O~l_LE}nHt++jx`_S9*bY0mG;f-0sRgFB3v;b{O;<76C z8U3vKI8?(bh6(z-pGq~wV;D^o`fL5rN8KK9gkoC2q?J&x*e`&QTn3EgqcOG*caoiK zEc(b(galLi9-~rAWlgKhX<5rMN4u|3mr)ct>9wq zxF6Ym^yf}4fhHtV*k3wcRtXN%0i1491#aoguRZU->}MfK95&pYX620hF4f+Nr&HH8 zGAnV)rMHyT0Pl(Aa72o2J%HZ?r6=sPAU~Fay&q@d8AoV5bI-c_?7f16wmv@RROuRN zzx~7*X25S*%2d3bmBL?c>F>`}G1k4_j$&Jet86?GVuLil5HE(q#>yeL8z0=cd#B@` ztJZm~b1g$5aJQE-7sd08oB}Dn3Fy4yLYOtLhIa;WkF#LyozBRTm7$pmE;_eYYF8@7yq2y)oTjbEzcSB zv1rdw?)l@uRE1M}AdUp}_da@;+O%m6N#fg3o^FI*On2) z2l`$kFnf!g7>DU3V=`_ghqHur`O*s z6e*6N)Nv>G61g4nNGf>qG{$w}F~Dc3g6dC+r6Q|07y%&4=4`Dc`;w|{c2~+|5;QP2 zi?E6KB^=Fb^a9~Cc;S3xON_3)K9y+)*QGiz!!Kx{r(G$9M?jG%$x9FK=R~5Na9=dA zw&Y5eB3?T_hd$E=ER3_-`s+J7a5s)};8ZZ}5i@R$|AL+7N`VPpDrwkT%?&U)&vB+T zNbN%fM8C0vtcpDpeF{o?jAsUaQNGnbMkHYJf}NC_I+n*gwC?c7e{J zt2E6YTr=a4M8rcDIdvs!p`QS80|gesWbZvVMNIou}45(dq=Z zA0G2+Mj~`bd-!tLJ${T~94<4Mr}Jpk9M88EXv}@Ua`rubxB;3)45kf7_s}J`wOnIn zE-@bLd~HTt*IXq%R~^z3N28$@)CI7!qDVHhHcvCLFz<_Z@;qpxe&MrO%`|-Ff*C{$ zuB{BWeS-;Zre*wXeVHg>F=6yIPwYYi)P2$gj;omituD64=ia4{w7v zMp{-bjE zikp(ME$U{7>)DE}z@iJ(S1e|C<>D6k?)mOp(?C7H@r6C}_k&owLYOk0HBCAsl0+0; zK(p3b-221P|2X1raKeNhzV2dBTAd@%&0Ajy7k~urrr&WkS;l)Ow8T~lp|X&^wwZq4 zC&3e-4hQ+RFxNAlLSITWTHUH#uXV;qQek<4GXQ9X`I?WoI|3mX3^w-3(`|LI%*nO@ z=H3Z^8pNLcC?c?fQJ-ACg%XEklau2ug)1@fp6$=84~Tx<5=M`mm_fRe2T|0cZT<^> zxAgCsL@2A-kL76qTZk?;DquDDnd!`)-?&9C^7+dyda{*6Mhlt-3X-MQ4i5`bqH^!kLH0*R{g{tT+62=KR2I=3FeEg(I8i$1 zwPTA|>Zu6#Ax3^psrR`GK5gaP8%YI+!ORe&b^McIa}@9&cY@jXKT4|eP4fyDvP8D3ScSJToXdlwZ4(aN*O)z|R7)o383hFr#Qxl)ato$aF@&q%xFlCbsRMAB0OtrQ=ga%nCAL88jNE z@kEX{x6@Uv!@8HuDRWAa`?)H?-BKZ4Yfz&8k>+xhu_6w_OE-8j6})ryrmS4alTTWX zYcH+WlhCg0ydd$73!1bA zb9Ugx(rXaw&cgK!~jQMxgDmQ~hzK4u}qx&x(OhtyJXqeg$Y5TyNt(iUR&V!Y zJbuJ&({8F}qC{-p`nm5y7X>1Fzc9(X$ z9nWQPBJp6gG*IBH%dXyqFP=x{-Q0k{?Bi|ZOXE^kE;-;py=>XuldT=(GwmZSlYqeP0?h0pA;M$kI zr?bgkzIe=kPTWuUiDQ@=?RbyJ2L4*V#gmd@{vFl~E|zgTS6zprZiJTMwf_~m;Lh_u ztYDnm)$f?N4EQT^jo!^e zv=7h(@CoUHXSGHW9jY+W2fMb-ltm52bfOJlRKDCo6T0xO(`7`agLl|>EzMFt9MPkq z-`^s2F2DnZ`=~Z(tyBfDsPNjK6S8D!Cw~1v;|PMz58xAdAib3SlzagO#>Pr*G~U}g zojDdk25UFmE;9KKkGn+D-_myKsh~i26y<&bbfYygK0KPPM1g{*#&Hb!j}<7l@}Znr z=xpGAC(%`GtG57y3ADHdZ@WTWJs z=jA$Vn|Zv?S_J}{nL^b(PvyNfob^X=g-UUaTP0pT7-PNALRi8Ijuq+ZIB4w-ekR!o zia01@OsFuN)!T|Wct{U>W*x-0SJCiUscy0aB$D_{t+AkDT<(NQW$on4$|dOBS#VFw zsn=ahK(6W>9|XDQ%Bu*xCs+j%yy&yB(RhHkJM~2hEe?Gi3gwQI0Mq%KV~hjy9b)kh zco);>btUz4{oE5L#e2NfO5sRE9gtV1lthcXYU87mwskK=)Yi;tUf&xRL} zjz`FKU%IEn7X~$OAa9E;G*7laKRzwD+1YsTuidrLUd9R^!?)2K)OHT8O52d}{q8B$ zgS3fko!EoZ&cZi|HHUA&Yv)5y|Ja^S3@S;jai%-c(SaoU9Os(pHFr%3xn(7#|GD~( zX@W3&NkmR3vOO8^$xJ2w6QDZHG=ck+CzW*jXer6!0@L`joSr@nEHyJOEcooX9y%wg zcb4((x?cEr00Jy|qWJ1hZ+5F(;QM>HlObv=@FmVpepmrmwRWdHwaluqN=#PTZa?D* z7o%AhB(#mIi1wN7vgrW{;60!XDQr%;-+N10xTJ&Hv?g~a(ekGi+UXF@KMt5$ZmepS<3{rrWai7x%x%VHJ{vLsRT2ITh6L`eK?2&Q+JY5# zX3jC7ttJV;=mRd^Ghi9&`$kbR76`Me1j$ng4gJCj-hI-_*_N_(&z@!?tYk72E zJV1fj1+H~h$cofnj>|B7gdtiK$znQKhT9U5ZWb=F2AE{k&V44xbM}NUX-)5><4y*fn_Ft# zfi(gF#R)E2yGP9E$;~0I;f(OrvA2MIE6+!V$j)nzs@(&H#ir{d;>K~3huj)AC>0%W zZtH%>FZgoKB5pp%2~d53Fq({JG=ArJ zX98+%rN?*GP`$1092mi{j7e=2)%W{+3`*@Aw0satdWH8@M8R5Ers!xT3Q~Qo-f*L6 z>}<~oXxVY~zhjI#>`3;{mubj2V7jp06CY~syk=BONZu-eCL07sVp<69S+^ZdvT8NX zm19}#81-%SF+Q^lqriK=;YKbe=m7>zuJC@UsP*n4Iv#AW(d#%7^kChd%6P8ztSe~w ztC_%?e)N9$u5J{#@!uysjtee@JB(F!f9%V{^o-mywcj_@!0H`g;lWl? z`p+1+@NWz>_ECk~rTP(4BlqUNN8(EM(AJwG!r1<-{$qRd|FOOQ9;JA#a2frHrJ3G( zx^mTc)OaktE<>Jadimn`hBGqt&8M7HANaR_nKJTXe%u)s9O; z1#+=_3ly`Ex9bQ$^_j6H@dfNz$xL485Mg73j>8KfdAdG2>NW1fmT0^fK9eDIw|Tuw z8cX#SEyR-Fi!0@Nc=Xg;NRsjS*MdU2D8%(irF-;%60@MgrR3096QG1trG!A$PXysgkr4R*Xmz)LSD0D-=cz56TyMKJQ4K25}CU2 znpITjhzrRQiqBk`7mS^nrw6nl*ZxR_9WIK zu0WuMG9Fj^DlMu)5y-F`^kH6V?|BboTNED|C>7Cwdf(4??vAeCfqhsF*bi~_)~rCy zMI)Q-^LWN;`ZiMF2*;{yM&*<`1;Vgv)+#5pK6G{;ksV$@&9WY5XT=~xMn&M!`%Y~P zHTHCiX~AOXyWsZU2x4HEh7>h$KZ^3hkp4B^R#1WLkM~U*D1p*%bc>ON>)5pEHv|*6 zjC{33tfmdX{PHYQGYf1c-|gHynYcb;c(Sp-|B?AML~jNwGeG4cd>eKjzkRsAw>?wC z%Eg*`pD!TLY)C~J$wmnol$MeDG;Z}ZAdi>F{Ze?kt%W$*6LvFtVjV&0mCNH4SLIYX z-w{d7_Zaf~I;*Gs&w5d6T)g%oOk1mEAFozdyHzid+T+LBYL{pign#vq&!5&peXETu zxBCFvsD=feNade5?)EF#Dy*-}zgk9Wr!5EfLEc>jZKLXz>W_@JS?PMg7G#=@dJxI+ z({L(d6P@CW^Mw_U`2e-8{4FdcPRD)MGsnc5VQM2>mvVH!T}K2K(_LajNDY|iqltr2 z7cA2<*rg_#tw?Bw)e;R&!@ZrfY8aQO%E8NUoX6n(?F>7SBRzw8z9pAM#w?hAuUm2yr5K)6dmc;g_5#0ToK8RW}BaE1{LD23{ z%>HrCcF(!%28lO5k)wq1Ufl0KjhGmI*_ti8Y~WN3=z2eKX*6V*$ub@tHrb!AdG$X- z1+R+axPW(q63Hj`z_OaN0GE<0Iu79feF>-&AT4|<~)*A0pt^zl` z7&ZUzQe8ELU#bm7a^>ia?$38SDKDqMXFtK@n_xMQY}YaOHv#v;czr- zkFfT~a|kMB1W<69|M_;qYqwOq%ysrGd0V&dU<>=q2e0z&v}pC{Eyl}weCWu_)51$` zQ?-XCUX5H5>ZdsO@Fuo?g7GIRIfL5yPcC&X%15ZA>m`amapZ&5Tz6XSNij6yP z)w8krq?Z+!j~vgcbuBog{Sk&5F$Bg+exlmRk0;fZncn*SK8M-oJJbCSsett^gn3NX zvcccoGz&;ZF$uk^RIgsMt5baqIv_8ckKN*PLknAnHNVejNucnQ z#OG|NwC(~{Z6y0fcvf^eBtjuYq0JEq3FRcY3mx8BJPx-}2$k{i@&AJTBYmNX$&6rb zdShutQiab*qFDvglv!Nw(!>X=c4KV6y+jp!>8yUhul&wOgZ-HgwUP+9gcJq2?#v)Y znDv~_{JGu}iiHq!%m{8tXJ^^v%R?BiSy9vlXd-^N@DD<_V+x(Ve8+tr;DNfYL$_!` ztZ$Xn&y$LoS!$@HSxN6(Ye6lZCSE|vpUuXs_gSdLka(`$OR4>@8Vi@THt&qbQ(gs^ zG?Zn4^_4tX>zsa0nx>Q4k9We_p7wwbmAC$E7rR3J#T|bH`w30!B;67nBo{3Q}lec(kr<9imX1 zRwkca9|+zGAt&Gvf@fcj=QCsTYGyC01@HJLU=up4x@fH)7`y!tu}!4AXkpdTHp;Ci zX&^h@fK2@XIBK|(caVVHP%vz3ZZ;Or7+T${YYL(|ox~a0l;D3$`6MuCUhqnM0Q$dO z09HsIcNvSRFj~t&EBkt)x5a`y(>MB)^5QqlggOlA8Gi?UwzE}ai^1Nua@Dx#%FnZB zOnSqM5!y;P9KQlhBldC%(Jl|@jfyr?5nPTbDtlP@pO?P=a)@m5(14zq!zK0BTak-N zX;v-}6irD3^!4d-YDDg_SB_Kg)=zMk3sze{bCmo|)cwCntrKmWO4YQ*+G-opgWnU` zZHwe|D!m&2M%pH3i(CpRhJ&F-G}^#--G$)IydR@S)5Je3DQ7ew_MZizF}05IDk=M$ zWxW>~jQvrYB+Rge?DlA<|GBio{$1L*Ex%J7+;e6}h(1MSFut^S-<)9IJ}r(trTRMg z*nKwPzR2t!Xl=h6vHlFY?Iuo!Z*;A7y=hrl;=ft6Cs6E$218$f_hea=9N zviiEp&gwqfA7AxNRo#)0{$TW5OdU<+D;M*Fj}B>8;y9KGP}BYecIB)N^+%(W8lgW~ zSg%6ROAM}8F@2~ZmY%8S!4etx@^*^}hfwHMG_P+0mdB&K0g2Bctd0Yax+$6;ddri3EP7y+M>n<}e=H{g9CO=-c~bM`okE z2XH&>$>wxwvQgJy_E7^27V;{C?z3hjp|j0b2)RnMoWxYo0GhOo`ro)+#X#n28t=f| zw?D=lMvJ&_#zA2m#A+CO^%Q{Iy^U%NLkttME++Lj=KGj?1{ocM!=yhS?_z~M>PXq( z>cnA$>?$Y@I%G(%JOeBlP<$}wD2X8Q#lQMR*G|~CG4N)NK@FeWOS#qH_D!PhL&9Sg z>%3!FNL|W~oc$SNYIYil0pNsBoSaK(N*1B&Vg%t%84VtFLkAuYY`Lu~Xfy&R)#HHP zG9u$=-$&7t+FZ`;mpURE3$1^^`2xuERbO|v?o+WzMnCavKOc4@qfOIzBy8=u@XfMR zdbBQOxc!6M-gn(@sg1VO7D3C369LB1Uu*X~&Ni~%CQ2N4XCXUi<`E$K;kRMi&8TtP zu>P<3PeB&vo7SDvtP7VSVeZT6cWq8DU4hoF(Y=Gh(b~r9<(c!?G%^SECMDiy8wa8Wj1>fdcK&&Zp~FfgB?#5fPF`N{0WZX{wS;5@ zy^NO)qWs3PwmksWYZ=j7x5q*mmr+tVA4!W}x4VY# zp!@5g19$xKkpC%Fu^0ST{{K55%UG(-#K=jBj4fCW{-ZATO{JVM1t29 zAK(!%9aQNO>%sMX2V8 z30r;tyYsfWj~4?RA+_V5aWUMn;iTl)3oB!M1t`Zbbx<7-ND?uTP09=jQlzG)Z75+J zqP;@<4tU30_nu{jkTBY1Kb7=wT@-*$IKLG*neK7O;JX^RYSfcSllhi4yHc@F=k@Fs z^fFpVsKFEQv-M!&nTqdvBXTFo6s0yBdZjM0y5m*xVyGlTqY7dslHtZZz>tp#a`mAZ zcQjqlJiQU9KF6BKiKx4Se2g%OR1eZsgX3P0|B-$4kEss;4X-Njdr(owdQNyh(D70zy* z1H}1B3`&~Ch)L?`JS^f~$TbZTavn{Ur>*@&`?ZPEh#tOR(5AxAthGk$C;o@cTW`L- z(V^=CO#r5}HEs5thB_57NJR>qCE2?8D(SPyEfp)#?k!k%98D4L_$!QD@cgefjz3?L zzo&W=N4jAaOW`P0nLx4Y2GNGicc4%k{mWrNil1Aw{b{E5+o6@~VkSd{IhMr~!zG2h zh4hK=cQ70rV@jD5SYnarJ5ttrQgC}H=a_HoPZVwy=+&H#vK|XV3#{u(98`pcFuk)S zViqYN-(=q46`uJ(LUov`JDA1j?JNwXzUZ#@Dza1Y{9VGJeapmT!+g@P^@V6Sj3*hv zyCt{^>uo$?W;hK$fYC@LZ(vhCmQL#}d%>ooZqoZ~32@!9$3DxSLHuel5$)M51@GGV zPVZKSU(8YbS;yN{6Ac%_`l-Sd-qk;TLD#nX)pgc!*Ez|JG+xB9>Z}H5d7k1}5iq`X zM3pykpP{?<<(y(Joh}i3)PbDf9N-I`9DflW5E38jRTNXB`6<|7AGykguIK9?Vk!s( z%D=*4rS5*^S!>+18Sg3N*3VIan{#82Jk1k(MuH;AW%X|WZ&l&MzffKx9U)G~{g%0; zndHP;0vE-05`GPA9&`_79S5?=s?f3;*_9Wx^({XYuzr+;}8tz9&$VISAq7mqc6Vhh*j^-$LPcTs_#D3f2{s$K6f({q>LEgBqc zj_QFuRXp!kw0b`*tbG2Oc}pP2Kf!-Btu!(vCuk{{<+GFVu(*>f_`D%_jVu2$5$RQX zHvxQ_*iJj~C=hnK)r)t$zkK_|h4+C?o$s>#MyZI+u>6_s5 z-VHe}x`?mY987c8;N&Nvi_Hx=5_(X4OQ3YkEdUioq{brK6bu^`+^%IW;sOoMVs3_9ZIT=TKW zfF(<2)?G?KT%m0GnQ|0kS9nO1nlp80lETjVo@AP0xKmncSz4JhLET=B&kodzukhorXf&a(36n)-*jbcAemGEp5a*6!)&b4x4JS!_}O1L^_}kjtbBL;@pu~B>=FyMuvpl*2=yW z-VO&1-PtRa%2aF8!Q0kDSmqGgoyn*!gjLE-ANsOG)(0Bdn$pDe1dbsy{Rw^W#TlVraQ@u%XiU=Z;INh ztqdk$uN!HO#Q8y{u&YaMYUQr--kgqE;RP)IWKpSux%#}?C}ceq(r-^e+!QAqyFr;x z%sR<%affq7v!d;?c}sBLcx~$mG3e<3Q8a*(t^7H%bo@@HB3@Dg#N3$iho+6!k@KM; zV_9%aqZIxZFYS%%L(;#b0$lsbL$ymj`2+p2T@=K1yUW|p-73qYQ>v&vx~P>*VLbe# zL-Q)iJC9^{*xjo@YfE zheJtYyML~~Xf{c=NAx^Z>_{SAy55UeNP4I{i<*Bz8Ta~LPVDv2;4M9yMSRu0_O_)fiTF0dfnTxaby*@iYA;Rg zm9DB*6Cj(pS7$j|F{XWj$LM{N&%XcX3+?JtY+ap^`LQGc2Erm(3@Ej3hb8o?Z1tVi zUPJYtAK$HrXz+wSGrbiJaQPcZnVAq`qtG?*f;`tb??_zI(OsFK;Sa0RpCvG4IydN1 zk+VQpJOcC~KMCbbOCv#k>DW=e&~U|}sh|l^M=}+Sr{Sk&A*qK}no{!J{qb_N?e3)g zd-?8e-g7|7n!C}-a?8yA_&jO5yYHf!rGo_vnl=K%(a6DMLi&qnxWbrm=&|``NoVR7 z%_Sw4i{ERhDo7{(YTqAgr!2IM)cgQ(zsjaS@azEFCFMBuwvvX0TsF;3ht4&sdz25gJ5Q9KHr|USG zX$Pr^j@a#P7C1xXraU6tiZE@)4aqBd4-2Ep|+SZowG0Z z2&({(5Z6lJrA@OcQ_eVg?(J?cuy19{V()k}ij} zV6IQv^;h5@Ln~U~YnA?e!ZGr6vF8yEIUD_y-Ez>+YfLSsGhU5w_(Vj|ZvA%aljOJe z|4gi*2ipIAqccn>Cs0_*DApCpE=%#BEU*ROd%)GT?2iANyF>ml=doXXjVR#y#iaKJ zw^t8QC16cX;4Zi8Mh)ayr$5la>oxN-A$TuQZ!#eDB=}VDGX1y(dd|~n1+*iTBh6jd zvItCH{V8?pxM^E4?|hO5Jt|(%WjqkHM7j>}El+r?+<1a6kOWVWa8&obFD1OEA5*+9 ztdrq%rY4Z&iAAg8;`BbdbYCt*;3&c4&;V%u3&NQAI#i?(I0u+Mu%xIl_(BhN(<#F{5;5 zLzLX}DNpO|*ojrPB$mG_wOkpQidb!+f-^|z7#DTF%6yt+V<)4&Z)-VCCs0bp0}UxF3?ne&orzP(u)7QF_>dYC z<$&PQ3<%UqewApi8!d;y%gm28lS2ob8oP>={?)pF{Cd!}(Dgi+j&Oy6m@P4dnreOc4>j>S~%62FYsar6#d2kF|pe z{BC#+pHQ$US+JD>K(v)fp?Xpj%M~ZsSFxIMw3V=#o=nX{|KnSoJ3}&+Am!U1yYj)~ zA8@alb7j%Le^{@~r5Tr1jYEz}JoG?Oa$B;Mh6BS3JI*K8*Q4f%T!-D=!r}gOhhTGP zc^c)1ow2oqgXI3{-%JH}H2z*VS;V|+1lpyI^vpjn6ww0}9!d=uctdl+IZs-Q3WVuz zuS`f|G-m3aIAePbhgZ8^-8sGy;-x#VFCS@hYhoK45Xn=!|4RQm!wWiIy59^+AY<@q z`u#xsph4_{1MIwRLtMCv$Ktd1D}(5e!#lQr5{~if->^OY^e<3-8K94V1w_1)OCjik zDZQWWt}yT3=kI4`-3QDab%TZYeB8AeP1Bay_84{9<8w(4c0)CPZZsE;airO-Cl_%H z9;jd19Uo7V?w{3@KmEEY9s(gWj?DYgHN_v!^vZXke|U-fzsGyZE{4@$V`Aq3ug{&}^T5j-)lKBnTqM`Z#n%-B&>m~Yqus^h#n{5+ zQ*SWA$jXDe_m~ggDnHSFqr2-4-^%K+oQn$_{X+0X-FCm3meL@H zvTwm3+ea#nx=gxalVR^S2aYU~NU|Kn&ryNKlMs#5b_9G(O|KX|dydM~_nXc4`hC$w zjs?s1WHuWZG513vxQ2`*@_H5AU91o#&)xo$kr#rjI+H+@I41r8BS@HRR^C zZcG}>m?!97P5h2x1DJNwNFfg*AIPFQlp+&m=?sqb-yogFdr8k;Hb!=3KOM=n;oy$M zmxTT!xFBCU#V0@wtXFC0qJELTbU*6(wo`>Vd6ZUE=vXIgN+I5Gv>1)JEebtQ`q=`G zq!A6r3BBs(?{?oCyasl7{K3Zp(`C3wH7~r&d?M6f1>qM4nq!vg-re}-_vd=#PaR+m^3K zCpf+ zkr#fMx)M0X#*~UEXTkB~ADwMF`+oJR0jOxj7t8__ia6UCYT~d;KNV5##0VWd1K9gEJK@C z0u2*2@C0T0m)ltjM>7qs=0lSB^o-eK=uvcjG%G21!i!C>Zh;8 zq3-i=n@y4*V+1}7qu1^vTZpnMhqUC}@es$bq>_K0UjMI7ck}Vr2EJdN|L8xGCCPMh zRz=maIJV*S*n?BpJ7oA*qiokYm*T%|ety~Tw#F4PIUCV_2`1HzMxQ(A%ROk}>+nA( zfP`v??l6%R^m+XGkiC;|Md=Or^vnBykYd=>5`64CS#jKe+U^!WfOB~-Hu z=T$W93AZACUwzD>MNzqm+_-LpoDi>&Hi^BDg{+v)yw5E7mOMo~Ux7Z##c z-9E);pIjT}Vb-e(;i@xy74*w{0TFB(xutM%J48@~Wb8O!&BM?Qcz2A=M8gHxS-4^Ypq~on1+uY^S0ll~E;yv*gc=5Oa1n0D9=cb>yG`tg#g8yR0Nd>sV z1eW?z4?YWTm{Cno>bXb)#>)l0gtHv_(@uHsT#440J%f~<=i!az9a#?Az2s154yTj! zDH3g>qloP)iHtWg9zKaumP4}AMTHg-(Qz0l=nW!RJLAK&B-YW$6z3iKu|AeBmV=Ah zBDK*UppwG|+AS@}LH18a3oWZImm1SM0x0r?gQHh1)R`2SsdpiX2DUnXI=j$-C--w@ z0;xZCK~;?c4*Bh~9(CpJjI8q(gsjVp<{Kzxy3XQg1eWQ`ZUJm|pGIxv{P}8Kq6b{heUf4rS0 z*IvTo`p8BfDvujE~*l&w)QWoix`c$%(>$bM~8p1{HOKYIKPE&QD4EE;J2JLdM2 zPBYXsyhf0-R_g&ct_DBV)vpH-|3{qz{P%)KE}g7YMG*;gX+^7|# zu~&ljyj7KRz3cgCij87*dL>4C>uzr%RHPF*xro>;zP(m&G<)@+&xh5dqk{rpGaTB2 z&4-EUIm4#boN2n$rGnE``nsD~ase4}oW3G@2?gP^`+mmnZgBnzeh1)b2(;w48H? zwOt?L1bA9jo1_Ou?7sBs9;K5eqwD&9;Z_~KU0Q)nI)No`lgyl+sP$fBR+ zRmbC`EYNuM4zh%JT^aV(`8c)oed5#aeFlUhp9}Sx3Wx~1Hb0fQY0ytp@EgrQ^7yyB zYikU=Uv$3|Y8xgHvveWp?!J*~T*V!9xD3^$Jk9pQHSL}*#vq5D?!tM$)r)g(4R@@sDor+RR z=XWZ93F^HZG)D3`oMw*h^u*k=cLe>NVvSs;)cZu<=ZtPr5MM6$UaT#5c=@w5v9`&< ztkiIM8$>+t(Rxl<$IMoAnfA4aX2hig;OG)!wFfkJDwoh6=#@^=L+84wovAZV#&Q@r z;O#43%51#n-We;UyaTM> zyQYr!uZexfRjr@SW$Y+3C5h zj_P*q=?Tg9>Tr2AVzP19Kww8Ev)?Tda^Tk?doXC#*tG+L&aiy(fs-(?AHi~Q7AW0ehrjwf?Q^O5iwijkTV7w3!H4|1rUT0GI!1b=0;MUNQ5O3JLH z<6H9z2NY&{rZ5Kvnu3q)$<UH+i-BxPtlO9CmFE;+r;n&6o!x28^EMh6HSj<_9`bm^!QYp)nhvYV^Buvv z3!Ec9w?h+QvSO4lH5DyQ&7wRN*M>(Yv|VFXlh~e8aqCI!0MrsR`_ws5&^N3vzZOLM zS35W0g(kv0*tHV6alz-Z3`3;|Z_P^|YX2M-XA2=%*9aIB-Anq>lH{q>tj!SR`ZwlT zxT1Ap4KjX$@CIUcYt@VGKyl6OAhsLu61|;=WCz6!w3j)ooKrtK$YUD|Pn&J`13$uXY2T@I;RZF^C~1^g&uA(;QqwPUYOf3;Ul zx7M7~UHy5-akLiH{3GuYAEW4Qjh|Si6O`Kgfwd8#6)$?zRv~n9cG9}j%o;E@e7ul^ zi1*nwpD|0uvG+c)1owiQ?m~!NlM+~Iew@%r!YXWk3SMCv*|xF>T{de67NR^8B9s5* z;E-tIUH!f=ERA5QZSYv7;0-vEijH)0DxI<=hSvvz?Df_Pg|7Y1yUHVTDEXP9JS!%x zxe{4G;}GID?0E49g2;;!G#@R?b)4~0kUMki@#44&T^2_^CH#D2Q?g{H)r$k;NQC&P zil1Go`XXBBN?{W@R~npstWpVy6(oje@_llAtckRrZ>kihcRYT?5?egnTy%@I!n(XpTJB+#E#)id8`SaX)+yPVNcq}sl!KOHZ*LD?4E1-=ChmtEz}_U zV*4{1GiFegc=|o9>6emqh1286=`CSbGF7uA`jFO!EQ*?cu(yjOXC`E2O70c+iI8kt zU9obflgJS&44Na9R3KG_({<$Qv<=4TI~M)@F;5o)8Yyz!*pvPwGZ-Rp)sVMM{f~ot z0&k=i|Ih_*wiR*u_4l@A{mXhZ(OT*l{WlHVY7Hm-Z%roJ|34!+W!xS5M?D_Bo5YSs zBfs^I+t3aZd^{p}$ut|u%YW9%k9$AwcrW8csFy3@`aJJWViw4HEKP(64*M!qNr#)C`%XSU&8@DTRnz=xd_oZ6ax z^w4XpkqYl^D9)|tIkCXJ$7YV;p;NzE9Lf)kUKf=n%k5o4a@Hkqpnbxq?zl@OYh%dEinu${@n2 zCLvxYzpgxmfKBc^-OIu*V(9%it)2$LYFv!jkgDkBtTLAAWukj)>uM_PSs@|T4Zvx& zWHUjxS%II~JeE64=N`Gr6`7uROTQb`Mgur(r{)&+Sod#7N~DgRe4^TgFNXXI>J+?C zBMkF(2^PYvR;-YcV(azLbx~*OlaYJM7Xp(+4kFw}c6d5{%_6>M2bMe~)-vDuZIjJRcLV5`k>2SWGIVKrUmv-;vJ;GEIoi@d&(6Foc$uM)a zc056c>;NOJE#*lD{qdmT?E_SW>&XcJ!!!r1Ok|O zK7%VSpdaiinYdTh{Lx7P-*&C`=CYjbdx1~n%Zzt|mMZ5iaIj4)(GCO7lAo`tW#o(N z490`cv&JVIY5$*_J@_es4F6;MJm1~Kr(>yF2}kSV-v2}3;XQrCUkpA}rxmy1C5};a zj8&TGU7@Ju(>nH3-YvYqUVRv;eUQJnoKd;YCslB+TJ^i&^_zi1>CdOnKB@isuL=M7 zL$yl%&J%N;1x^g}22TZeui?@NCAUj{_jXGH!uo?k_s0z=>$iUnm})zwA5x#s4gb;V zwokij51At#bUn#;zn`?VL0i;YM4|pLy(ss9 zo=r1p8EXYXj9w+?tdoKoqo*@qCwEiQ0h38Xy@cinp6Tm7#DuiP@cTEN;KrVJlk~*^ z7Y-?OQyR8IS~|43uOtY12)f=ypNJt2tsmGl@k$8yUHaO4G+)&DcX_#;Vqi=i)eC^R z(PSr@ysm4^Cb4|B)z-^bc!1m_wgHSEG|E3)X8gHDPPivv^K{oCM00gTR{0NMAsZBYV+%nm$B#VrtgHL`ot zJp5FRq;=J|YUyGK+ekzgs(9Qz_%aeJgdheQ^N>mtxm3w`>GU|I4kUZj1&UcvKO5p3 z#0nB?qOytFx3&x&`C-aG^A2?bfMCK*xYkFgewdyng}rc=Dg;Q`DXG(V@QY`re+AD4 zu?w2>5^bdvE)=@mw0#qgKOQeJi2Q@n3hPvqHIHjKHCU?N045vSK%~N3+xe8iT&bBc z$lVS3rp;#NYANH|1cQ9;95O;DIFK`iScJ`jK@WlN0#6{k0Yix<+(H447CX5}3BN@lAUoV#l31+Hz24t?jhU+2=-CNK5KBiv?l z{>{7?%5Bshw~z-9oad-#0I27qK}_dcA{=9tN=gu(7d#C+WpbtcM_z7KOxosOCH)uw+RMAsf*cF#>LGtcvDce+pS8L{vF z>V|jS^t17F-?w)kp+5WFU_a+m{x}dzm0t)M2jPrUolx|y>062Hs4>MNLFWUCQ}gi zJ*4&9NJ%z=ZC!uh$|VUc!cjZY?-%+jIQt_ge9~f7V7KAkmw7^8_`cvx=%hHV;IT!n zcf{;Ts`vmt&tk6~+=be$9P+tsMoDz5B`DALo%3_y4OWFs1N>4VvxeJ(G(U-_X3-r@ zkR+&Xmke-n_m-u)k0jp8ChC65->NwobCMOfYtBr@yMF5&FkS!S!@yH>{8HLnrsGkA za}B@K(;QrrwtJ3w^n4+&<1T4fyiiiCgLWf-rt63p121V=_q5 zoR{PIkB+zv{yTRf+MrWALKsC-B>;MX`WhiJl1JzLkYSC~#0${T%T@#^J!P^Npq1tf zl?3_b-PgP4hU;C?ly{n)c4`yGJD=3GRk78fw%6+?O%7f?u$Rs3hydECR~({5FhwU>YHBgzC5Fwadi zAE~IS8mS=AzCT`IuelkhAs6hbgMIhLEMVhpSKvzGn8^(Mv;;pzf9cp_bjMFPy<# zbxM$oDAy@Cyi)E)^d(%~WIFjt+mMT~r1+S5G_D(>0kM8m&=Lb>O1D$!kfv=;Q4c^W z#?Gs3i&0Pf-e+eCRO{gSk6dk;d;FQ^O|tu`r}|ULVW-sO;+0~~?i4OQ8WJKZ?hC&j zwH&TwghrGE@_PNSv4NqUv>bUHXz`%>)rhx^-$?&jm5h!8;5>0G$1@>h&yuj5S*z6_ zj^B|V2p`ozR1*sI^gGu^>9XpiO3jQl?wiyw))pD>KziETEL~=ibdBX|16Z$bsEL(e zVi9ZMK(^E$G*0{+4*?&kaNtjHAN~;ss?@`Z-OKaGvI)Z@itx_xq2Ca=xnkNh2dBPm z679lWK`XgFFm0P}o_=>XgMLdWj$BiK-YIucFPOFGMdq3{w|GzYpI(e62F8-F3pmM` z8mOjrBzP1Yerlwbb@_+zc#ynnwl~e0>oWj?z=a|GID{Ym^fjTANeX6y9L>HxpSX1| zVTHR}tJ3U^JEtS%p>!I&A&R5ptaQtj4dT?~1Sz9TRT9MUEmU*;7{3WII zur>uTz~Ff^Q(+iM$fKgXvddDNcP(`%|3u@;4FbzPPncPXs{O1qZdEhCBov+6)^H*p z{=Hm;2U=gY- z>gsUfIFvN)BbrOUE%J@!io7rSxmsOIwy^B%?#_%ktT?uPqedbq#NgU!mF$lSDIb}0OmDCENCkf8| zm`Bibbzlc`nd0mhZfI!AKCkF3MwwM6`$_#gB@cr8#sC%o5T!)@g}P6l-$8hT1xqwc z%%n=Psmg5PrM^N^Sz=O0zIhM3sLHUf;tcfaitT6eSA1rvy0o%G!QBAGniC0+fz^Q% zcCyA4(}YVV(^eb~4|?RnA0D7oP!`$EQ<>-rm|LK!?OW{NkjG? z%42;oa>5n&T}(&<)Ok%9yQsX7zUuYM))&en+7dccRxSTdF6{LSQrZqKR{0k^AKRqc zVPx^;LJdB8 zOW~YB%ZRXlspCeS0~QkE-z(7~g@!b>isVig?(uDsmJM5P!8PO$9GenN{+ks^4q`${ zWBBOi<5psYVOn=^83wc5AI47P)DLiWs0#P0$tZKkd;-|JMKxSE^AsQJO`9$3H4jafI~ci8;+AK@vp&SLm8Tkeo5TZ!rWQ`Ou%HP7e!wcOR~uIojV3SfuC z=9;4BJKR^B63Ob}u(f9&nqra5d~7ftG=WscAdlO5Yo+Hyc~{XXJ=N2IL3JliiE~8> z19GSv80~j0Z>e2p*h3UB8>}%gr`*ePuKW2RE(Tr#?~gn+I02$fE!-nuZ_?Z1YsT~y zYqR_So!(EV)GMXYuS2wG-)-}lXg3dOb1h;=Fsp#6RvZ0?8lO;#Iz^&V+G0e~Nd+8D z7?p+;6%8lj;-QbP1Ze|_zG0`w(WrK|fjl{;Vxs?~w^kmUUlMr5T+2&j?9r266sRi* zcCcu~jMSs15lGPH%wtLN*%G0)wU`y0CJ{Z*)(6{MG~k^!O9qWTWGgC+rE0Jx=fP?mX+ zD&5ufnqRk#@AupEzj!OUjk~N*xTkfU#6Thc^<1qlw=mqW!ps&$l`9DwaC*)QJj6sb z-DK$gDu5*z;mQTcW#odG3by9}n~7nVk$A|t+zMJUl8_L(}yT9x7+~{}SIIOfV_F4qG)99+lP*|m_ zB=a~Dk!H%{uW(II#qp3HQ;Xb(P8-?SdbvC6?S2b&$&sazFs3%F+o+9px{3+~xo}cy zlf^mwGP#kkJST-6lovIl-58G8v)YX)-_48OolqvuS24LWzn!CM^g znBWavYcRSpbFzcYSC0CafPeL zlqXcq%mB!MVB^nZD2~v&QO=>HVBqpqAUygr0CM|10GVXFAp1>_93!C{6=cdf%vxr2 zWo+>M>dZ9H04Jqje1z{QgW@1uVmdoG9!r(?i24s;L7OX&B`tbbg7nLLD;4A_KK#l6 z{p}H;k8GKLw)pP3(z(|?q?Y{nD4D{i?n72dOtzx&UAOH%W980n$$S1&QS6Ft*dIRB zzme*P6%u1C>GhkvSA`>u;jUwYL(2C}uvhW8%)+yQz%}l9w~wJCHd7@mSCaQUB*#lY zkogR|&bcOf%~Xxo7>XFB3ba586PFxb1N{9pN_f~a2&+%*r_d8+zqlDqWy{?4SmeS; zw0$xO8r%^K|YP7eYi<)|@7%G6=2uh4s=ly|`lG4HhykcYTIdEE- zaQ+F~d zB#Ioc7yg&}ItD++wE%uZghWw5N-~Xf&v{$hZz!}&LCvT>Vjz+bjGvk;3%c!Fihjpl zxyNw@B)`$843zY5W+xm;$FLbJ!?;F6Fkt8Gq&!GdtTXHcPE=C3amS?8EnpK%Q(L16 z!c^^FFvnEiFQO20lM$BtfDet{iHAX=v zU}_>T%q76LCATNlE6goF_`ekdDggG|LmO^H=HwKr}DCHy_PZC*RRS9)C*B%Nywhx4*I|WgunVPaW3#81p;e>G9q*yO`>V9@OkKb$%@`hY>j&8 z_mN+)QmAMLXCA!FM4Io?^LWgX8InQYRwjnnSDCZ+=)95 zy3F(vLQCMpajCAH?-h9mZjkm00j9!QpHFj z30Guyp0D<6>nr`P%ez@iG5!8aUE+D?EexW~i~)?Vx~)JGAc?j;rFAD^q3gHgBOZ>5 z533$%v)z4MRvXF%`llb3roZw=yN0{Ik^2o~lOB@)iMh(1p^mrlUp7PJCI6ewKI-LE zwRY#=!0acYH-$R7+_CL=HZB~8HI=tED0aaH20p^R(1S-y^*}Th8EXu)8)P|b5)aCIO-?5f|sY0xf<->>8E#ELymEl(w6oQj5q=a z1yofOot)(aJ5}gpLyLd1;<$UxhH!g|ZhR z;ixJqzv3!0Rge_anYWH=tr+JwCo-F^tnJLYGi}4b*X!%+qlPrf_FNcDvQ-X-yB-!w zLbTMhl9u+jq<&&l`=y?P2QH!HMW6z4Vw8UCDUNt!s(JC@GsT=uBpbB}d*=XM z6|n8T#W=GXLRZE?N;B>RIs^>ZY-GWPiCLx8FI#zua`ldqvW3?NUf#sO=Apdd?>3D1}KqLCMoW~_GKtc9|Ld?7h6ZlAroo_oM+Vq`~_ z#Qa51kePn|zYSu5KF#{eplFrtmo$Z0hkR@smW@(UT7zp^Ut zw$s|>2Tc{lP~bML)DOpGpPtpp;XWC1-JSAP~8H+gP}*sy~k^pZhF3=C(mxuF?)*Y6ikG2OxcSV5qQb=91rH9 zN#+sUh9y|rUR?Er%BuC+SmV^R0?S;-!u{V~?V6@qRufvDe`-@ViMQ^p2qB7xF7x)? z;pI<)Ag0sO8?Bf_lSCFcTgX$ay*>?8gFcp45$bd3x&y*d1zz%07CnruW4=*e!j%sr5Mq9R3{3V+?$jhG`5Hr2qq-NS5`86F_t89KCKfa_ZW4))+>3@spk!y=P&nKL z>PXU(R&rW#_d3K(z!|Lb?ff}d7YpBTr^6iqzlDu z0`o_MqsNBwLb@WP1?oQ*(ZnO2oux>`RP5T~m8%*PLSbwkp%Q6+w`M%6 z;~)mwd-j<3TNZUcE~v-JB@*X>j-v9^nr`e4{W1~ogtvPXA_dOV=S+7ZYp9Grg^_<> zor+$8rRw>R|J9FPNar*Pw-u9YOhp{w3=f~+Ml(htbo8@qTM`rzPCPqPPRv9rUypxy zpE>=&dEa^Kpr97a7Q)1Q-MT3pVBmS4?SGKgs~5Eh46|pm0IBBe{iJ057k)mjH+_T$ z4AOm++*$674&1#BQ@@5oNU~IyqlZCE*llC3Zt|W5Z1ec)Q_6i1a1FzxFzVwv0(FmK z{!_@B88%KbM|oW*qwYS&K|eT0q1MoyUq3$Dl?SlW6?&T*&*kebPpTa=!gII5#qJUw0`dqaA2*jdScT8bSuz4}*>y ztz_ND#@_^c( z;JSIkAb4%nVB985Q&p?*-D_@5jAOQqz9m(@=Be!s!Rmk2W7x;Dhmmx7qU1d+BM;75 zo6dV{yGUoSrq3`40_Q9v>MDis+Qt0~K)gzL}?fm^-Q^g#;r2h*8N4PCa5w5vW>ZlEn7^*Ij8tt?_>!cjM zUecW_Z(q9T(hDJqy*)?rqWjzh==UrPdvM}w;2mFJDZ3f)JX>r0jUw98{ zCW<22Gny0yN|IVR^avX!%qh=^f;<$cY5US@AeR}LF~uYAk7(k6#!OgJ3ee^$VGwY$ z2E174F6sAYYO34$wOxeUtPdG$mDNd7w{^6t=oB$5_SfA$JLuHJ##+a4h~TFnd1W*a znu~KHZ0V(9$MZ8Vr9J-OQf`Aj=fnB5#z=$2V@R}@qJPzh_1HsiM|!MSU#EuCiYN6; z`4{iZQ>D0mQjHf|t?m`!K($#-4pSG?0P#@kya>wk6^MDna4h=U!r?niVQvwAhD=%^orHn{#__fu=eyN_!qG3$!{p?oDT_zM16E8g&eSFaugLZb0y}q1+O` z$W#A@xxAoiiH~%?qG4Yqv1^(alBG@p!-3ND(UdIOM)J&0y$N?F!-3*7w+an#U32mj z4BKXA$ycuM*e4H@t_dY)wM5+++qjP=`qeSquU%Fl+e|Oh(-FN^I4@;#6{WKU zJak9_u}c&P-VR^gNPNa~pG8?$6I-y)JHNUqHrD97slBsu|M$g!Q6DK#Djc|DvspqS z^-_IciuK01*@egF-fUspQ}p*2PE}bP4{!qHbnwgCp%t>%^SV#r+vel!dJbs@?9*;( zPy?}L^D57$Hy_*e2LTh@ycsop|8fny2~b8`o|3#bKpg+L|LYZPOX3vt@Q0jNJotil zM3wV5qgaDgZ#KfD_5~$=<0gl?F@A(($>Ex(5Va!nL5*4+!y=z|-wg4i{Q1sRRWaV(S zm(&@YhOpOjSy3*Th)*(2m{t6uqac>3Ep9kKne32W*jpxiS37Lg&7lj3zF)j0rda~$ zdEI-OavE^B7S3f4?`OZ`srr@hS=GG$gxSSTLjKDe+Tv&nx?D(cQ#xJy(3LHDr=^{n z3M^BjrQW;%UxhW&a3&bc?N>CU965yO>tfpYW1O{t{fLSBhiR(eHNx;m=2#V}96Cv_ z&tDxFIW!Q5Gh-i?itj50tr|zY#}@XDaGQX^xRHgW7mLbwt!7#uH_bfa+N*ZD+6L%q z>RGz$zrj|Vyr0^rQ>QvkJFx^&r))p)l_IQmmGx;NrM=NfCV$>3PUb2QCMk(gDyHEe z4DF3U0R}RQl#=Z~ z2}A>WRw59bQ0Z_SVM8+)DEG&4Nux}W77i8$xYOeSJyH@nq|pU+kQo*whxCYm?P|Qn zr?IN(LUqb3wd~TW(Am3@$qGnX)p(Sm0fmS-*hJLV*MdjC%@LmKN@`AOxC8_kb+!>Pd?G!;!O%OI zBMqL9;O~&}3D&sJ>yk_(%f&f}iJm!jG~6>B`Drdu0xFJQ>!MYCZz7PH@AzCbIv~`v zL(Drh!K>tEVfYfsPtBk+^80s^>_8x|+DGzbu^6w2C*FdU90HxF_~A4fnV4bgF<}cy z(xr1L#A`Ys!HEc0CNZNJpA!u6Rznt^+;UpIe`tc&cmHS#CHYxSdTi$J*UtSf$7-1- z-(g=Dw8WUF6gvEvyez!7b7)GGX34HjwZR#y9_VE2C$fD2VVuW&1tiYawhORj!%#ruR);?4P8h`M;C3%pW$g*ptW-$efY1W}KSf~_oW%IGNk`#XY#Mqz9Rk$#xD7*BYz% z9-jSKpAI_lG`A25j$+k#{exSpgFqmW(7YV6Q_u9f8{@%Tsn;OLy%*~AS^3t%uL#xo z)RpPYLc64@p7s_yv<8l2qTFJPf|b1R+`kQbIohA)auF}f%ISr#Th@v0lyR1v1UuZr z4Ky}LWbR1TpP1I9mfw6)DSn*tlK~(klr`b&C;YFp6a5mdtt4l2#=klL5c4yAWx&pD?Q)QL6heU_NiT^1@V?=rWXJVFE; z`2J{0kpUek@zNtaVsdgsbQSj{D)lh{9$TuZ?~RibMs6csNYvb1oJD;YVCu@#(J@F` z%qs>p)mfGpx6o5ToSx00#v=!cg`HHIED{HUcOMhVzj2*u4-xM}6A$8Pq+84n>Z|6~ zqWp(zACh^>w0imChCxeLE^voLJ`Gc>h%?r~L|NtAezcgI3kzo1Wnu1NuFuJ!K$k*sC9+-mdyd8yjMvAjQ9&Zc8hgTCS|%(XjF8#2;5c z^@w#U?$kd)_fYf{2`^e zLn`A7eNdt9TOGnQg;!EX7=AONrkAU3XJ&|1{Us+<@EkQ=^>*?shVJg@>5noK9(wxekX_ zgM^uQ)%8eLERXM8V6~4!o>V+!kLxjcD)5lG{myEWs!Y2l6lj=mn>W|EV_m3^LF~(x z_6BZWJY{Kjm}j975$Q~)8n2|l&*3w}RK4HD^*$PQR>ywJ?F-2z(z6LkO|2ZS{zGV1 z%`t5`r5h<#X?^$|^Q_lE5bES`?sKxk%MUL(9+lT-5}AAIZVysc#|c57S)XG=!%$|* z@vn={`VwK!(I4)T?&EyVy3X#am#_0C8v1kDd`o9n`;_kJ{$oxT2oUG!rzfn7k+-ws zZN$%2Ym^GYyJ&ES3N=dI{9_&5Xx~hg{p(?|-XprbnaYuiu~f-Bz_h@$cyjZ*cH0dr z%gN2RiLQ`Mw(y~!$WYOIB1=w1 z_)4wqI>$>%;>61EUgvH^vn!$NVTUbqK=5qnrcd;tPlNX=5B>S^)K4@Xmbvy&Vo@sb zZQ1LzlWyzp>Wg-I+)Yi0fz-SE55!w7-hYB96;J)(@)Ke&#;73A7oyLck5`7zjl-+}a)TK2nNH%SxMJk_=Ya9S>K%D!YMqI=&_`JFN6^)Kkv;HB_K z<64+ltal`#eC8HYs@I%$=l7KskySr8lJVxOE)MAr;bN(OJmiWj3zGz4FD@9l?htHF zijG$Da62Y}l~bf|VLVlFACK!2lZ1k7IORj~xR;r1U@vSw=~`uWGJ4srOz?PmL~rYx z=6gup2M#&EZo12FIwzIS}>|)tq z6O>DfJ^S3ty+?Y!PxmdMlcfwjTGw6vtvx>wIf~YcUI;VLrkxC zi2um=7A&N5{Bnl@QUIh=(y!*$B@3GZQREd=`CQrS=}vwvn>k+KKeXzr8`|<`Nw3xe z#il97=R0tBj>zq>N`~3}+16k*Uud4MT&AD6xZh15rLvuSAL*Ei=O)$gl!mC&Zj=%P zFbGHo)KhvLv(t0}ngAn!;wi4MsKFY3GhHeOT*l;7n~YXa=VIt(z*Fq=O{_GR>UEv* zVALNOV+xzQ=eyeH`VO3JY|#h%Ht*Z|#uwGzCc)NW$AcvT7J$+6%m-$wPi&FMz@~-| z{sT`_g)*Z*(#VkFu&O=Ko|`*vSq^@NQE)Ay%T!W$Kb^BZbNsD<9tZ3mqy>ELKt`Wf ztK^w?K6SI=LviTSay;PTXgLE#pJg+sAfxX?MR8hYaQ>8wK`XmODc$K>M4N?5D~nuX zi6p48D}ySsidZXl>*Zkb8IJrn03|>GcEs@xc7=~>rW`iSX#MPsPJZCG;+w9&ATeh<=iUa2>GY*ey2 zqm5DHz9$+5`Yi!ikJcE1hsIoswH9aJv`^K%xjCwk<0HP&z|N-7m);ZKi% zJ(cw=;W&B^C z_-!y4h2inLCvac7lKk8K*rWNhgx#2=pqc(qkgJeseszrg=A_@##ev;3%r5%vzahRY z(lsER1yxC|*GcOoeD|HY^FYb2eq5%U^8E2Hk?(12OrhjrUGg`gG+2OWun!n8@G^P4 zcR6#}19N`-&A}?zA~$&!`T_wPNJJLnW;KT&onCW#9K$29MFC>eDG5mOho=3pz{g_V13AY0v7z(FVw20s7V-F!3Nu8l9u+>fUdE|#1!Z)(fgoQ}V> zgHCS*oGf&RUCcW5-V+bR+mT=7 zk~qT-4dtLY%3m43pKvLdC(J4*bE50gK^oZ)2Qtz{`299IKn-A1#;U=ASP@x0G_j$L zKq{DdF$?V*8}S%r(*vZ?BZV!z@K7#-6Y*n-xS4|d_Ie*z8VI*l2L_~?REA2P+z*e4Kd4Gy#y%26O3Yg&KfQpROR=o(ynPnc&ZMsS z7c5$Ek#vON)JHe2$tkSk7PDCR)s91r&!H^t|3BNaTqh~G?gPK&9}w^VYTd;D!WR1D zZxc9T5-BHI#3#v1ngoXc7#5giUXrocat#889jtBd*q+bXN|3Q5u+UYA(=x;wd@L;) zv-zC{&cEy~FK2;zr(FH|r$3{fU>M#6;y(Y?%{8--x#aiKbW2T7`$_g1vM+k=Bx+7) z_&&Ff>xGn_#G&z*(5=5~`ie_r)MQQ^affloWFUfXzRu2EKI<TgW9Fq6)N4kQuBk`^|w26$gSUfY}4c7ZO+nL7oB$wL5lig8BJUyGt80+ z6KI<1K-liEJ{}%_jZBK?qU|x{-S4-?@Q5i??|?OPlj1?Z1qmyfS{-fa?R1Jg z1NLbM#itu3V7`qNY{xAP?t|-0@pXM$7HX#gD`6i-lOihQyR}XkT3Xm{u{ApJGxH66 z_AFAUd;hCjM3BzkPx0B|K%*TZek+3$klEqqor$s##1G+H8}-Sesf z7iN1;P6~~?=ptqe<^`u!1}uaD!xW$YPRGK>F}9N~R`$9wa~|&+4wlyLT<=<+VNP@} z^|7^kmMJ~bf2+=C@Fd;CGmDe1WKWC`t;n`WO#KhyNp3TX-;y$gCQ~_~{ zNy9%@*-K8=mjUgV0m|lY*1rgS5Eyr)nIuA+Rm{7%#G7JFuvdzV*ejZQI<%@SiJ!uy zK}JQn-ISR;3Z#=jvJJF$;A+(b;a443)=8w;le}}dqBKV zjGvBkAM|zj_i>-nfs_fIw?-B+*Td3Y!c)rW+f^)ViEZD%7*b2IX0LU`^$PbO3XwoB zFfP)8nw`+>=}*a;U=a!1M7b%s%_ZLG?jWj-ChK~q!Tj;A4%+s|dbc$;d_{WD-p{mE ze66>{`{oxesFf`enBPJOZq#vV-7S~whQEUv*&PV}#)%#SK+nsvVTm%W_sf;=eVlfT z05dmr;aBWqb2ND1|BzQtq!X=z>hmMCb>LFi4hw4aPy_ z9Atv~f7=?V$}HAEzNgDlk?gMXTtoKz6VWq#Q2=!T7|q2xyIr~+UP#VcSG>ZFO`*vw z6Q3`%!J3MZzVE{prEWi@&QYh2e32F^7L)sICz`u@E@4-9o}M<1b!ezPdexJX>E6SVul>7X&7Jd0VRQpg*h`q`zZaF)YQUypi zq)Zc0HRzyCihu1#Wlu!?Dd)5E&ByoV79m<;{oD-HGgbQ>_a-E5SDVF=2RoXEJQwUQ zU;0>l{UItEsZF_)PKUU(J;T{5t*lQq89h8JIU5sL$-TE{mkg9K8*=3lBad554(P4% zNDiMMP~+-#dTH@N#WC`7I>K=*eCbX3gjtz_0tSiK?#$h88;j1596c#XE$tWF;o7Y` zxnxJ&>@b|ljz#0hS!P8EPy^sFPj)H)31F3~vrk+lTRS{j)ZAfW$TjTn>r+_MfV!@R zBo-SB+hRa8%qDv0YGSko-5en8?sA-z<%!)jqyNdGDTVoxwTbmY0plW)>l0~vY_XT} zigAfA${otArjJzO@bp}=sO~n;7Dl+b09RfoM(3sq#o2=?A=aX;k!v(sS zCudT)X%k2P`8Tj???q*w7w$?oMG2Q@QBoky+=h|`pLOss291RV4~TIU)1@m%N#6fWTBP~dV%WE_HqKaFfBtTui*#<0pT=o`wdS*uPy~bdNOqaA@{nVt z1!+ZiR{eG~eT(ZC8C+&GL`-FZC^;w{$(B1FhmK)e+TLHcX0Uz#1U0QAh!hoD|M1vN zH@D{0vYvllh<()Bu|i;ryfodTMa_uB!GUkSbtm54-%rbk-c4N&ky6S9CHN`OhTvX# zGOhRb$YRr2oV&Dk{Cycc`oRdC-x58SKfhYx zEl+0=+UUdT>WAf!;~AQ|o4T?2FXU?f0r6^!@od=x z+e}`+Q%4q$l|NHEUd^cW*!f5TPlw*`Z`TRw>+EX7nrK_UTqo)hTj+#RPp9{A){#v} zgTC{8MKS-lB^YdD=;lWvDpZd7xzV9|bF_#L>W04-rLT=L(Q5r%%!2fJ5E2SnoO@Q# zx!HYOhj813Li~ZHEA!U|Xy&iZP*VFcZ!wLnj2hnD6Xv8+9r|173f61xlpd^bq&Igl z&In>eT1XpCWv2B?lR>%NENP^5qOwn6`L_ZG9GiCa4Ge>LsL^*ow&8pC$i zV^=j>O@m+mju4#r<3mIZ1wQ`?6Sc3hJ7;ApK9=5VL6$&a53ho4Bh&q$?zOMEc~lNFFBa-PB+e4>iX z@HKce`b|dR_3!jzgSizKMD#p9HcjZ4M2~SUc>@P9?zxxkA#e^eV&WJ1G->O5{Bd`a z`=jnBtC^~>o>FGs1H?KNe$W!M*?4{c-TqHolgoHG7LU*)96L^Wg04M{^Colu8M10r+9kp6iwx1uU3e3I03AtF37+~E0fm$TA6QNO5n%;JUUt26~9=h=HaezI5;An?dfD+=G1 z9&LX(OkuMmA#Y5Llt6yJ8)c^vlTZP40;_;34W0t(UIi(hri|elA}a&cVvJUjfJJ<-@xMYzgBHAtYq zG$VTQKr(US`=bTMu(Hr3X^AZRaK~^H_%2&KJ7o~2E4=L8ja8(W3ij*|w;l0+O9f?n z+GNWhB;8g2hv9g<4R<)tJ5yfFeLOZFM;eC<#-%I-&v8Sh@Sf)kALmGx4&as&Tr=!{ z#bix9fNMV2E9Ura)@8;=*&#u2Qy8w#6i9qFL6^_*l()Evsk*4tNCnxj_?Ujgv90w( zIsd&JFIJzYi(KB@pD2rfCvEqyiC{b53tbMCi$-VIv3A4N)1N-C&CX28KH-laWYSS2Q}n5yTV0~Bb}e4yX#}E4ogY2 z!(%l96fP>h5nSvHxqZunSF8l;jaYM(^AJz->-6r@g5a@tb|v#-nF@uNti`#uTlizV zp{oCuY@rhFN~;zS2L*0jJ4aZb;!TOTN;W~*DQT1}h~gR~o1R#7c4*tfwDFFFLV(K< zj`0UYkg))k4eZ!bo~3t4)%{VD!|q2|qX5x)qkO%n!=+atPgBJTY3>wP)lYjX)!jcS zGxGx}EW24kzKrDQd>NsrGECfWw@ap!Z8*q#@J|s_Sk$--P53V6>bI}8TqyhN)owQr_Gdgaw^GM zyGpLDRJ^|*7E0?169L=I>K_!41LfnW1gUy=Tbqs&xdiUlf!%lDiRp+?cf#^kVN z2H6h|>dlrMg8$I|FdpFYp-vNky@cP;JI1Jg|0}4tvfvAF$_Ur>rI+5!xZI==z)#8G z_%x^c8>yyss){e;Rv%#6WvTSEV3CLAyTuXVzNg@D01&6*H{rZz_sk z;7X1@EV8YtiF_d==G%fB;l{H;{dRI~`$V)v^(tGy@vFtdFn5~DIBM}c5#J+4{W(`; z6;^zk7K>9kgt(RP_~zzDE?OES{V9nG1Oy9AREp*NhG5YKg)qxEP)d1NfA>HRRaCiLD$lMzKqI@ZRfZ43gE*7N=Tf z0%aX~RD0-FS!~$!p8VXy9FL_C=p|FV-met1Q;tiM6DBX5VBbZr(%T-a=*a0U71421 zHLa?uuy-WT56ud<>}78nd?_Gc zyRCrz!sS7&OonM%{jfgmd1L|3y4&i!)4=G^kdhMARe}Cy#S__jmv&c3 z{&n{D8ZXo4?N6JxI%J5rq7|~3^96bEIPmIvZ{@f3FYC}PkLp@>xQxCMEvP@KZ)`Q+ zw5S|WC^ue{e@r5pYjZj`7dpW#D&xOGX@ogeM`j>Dc_0@7l~VWN6Iho z^lA?u1&Y318M5nW8@99~^}_P2?dzMJFJZ?YrZNa7=}L-jhI!G?1+%j*xZVl5sXezj zW)u8!=(C&`R6IoY7Ny?AdC%eHnws@r7BxyEQJHL6gKV^ovMl0)v5!gj_t zcG_g{x7Y2z>iZGdzjj5pHPYv|zn`d#TbWp9{VxA(V61PM5#JXdwZM3Tte62)t;z#~ z%M68HL;P@&d1hq2>7w~qFrbFq!9q8XfhZqYJjU8O?C50zcj(7& zmNRGlaG>LId-kZQd0(Sm?sHXM2FPzw>xND8c}`{=2Rt6+Km1 zc-B1`p%*)Y;C8F|g{%xL=Zl<+CqoTM1(K7-XhhxcPw9_j8Am1hvoYgv6%aeCVTDBB zurHkXwytFBq`|wKC|?wABr3_jsR^HSzqhnG)^Ug$>UMN?(u3jm`7TJmlRJ9-p#0QF zv^HJht(-mxXWcroR8Y_w1VKmNnavz_~fpT=$^Oj#Z7Pt{K2r0bBW^~!+NV|NF| z(qj&9i{75Ay??_zf_2OiSBiPk_nXps7md9ip^B~6I=qUGfa8DsU86)$2j7B-&1>^?8O63Bk%(ou63eHW|eqkG*cO~ao*~T zZRKG$@o@gs^!6xq@)KV`;N|w&0B&0ZK(!M1$}QlUfzISHMZ(?hcfe!sJ#o7wgfP4N z>_Wp-qP~<&pH83b>{b<%I;Dt;aM=T(SA{5x}RHC zKiSGJLQ6cHyGA&n>xG|lXcwI(wYYP-&f^`1ZScP*M*^fors%LI>gw8xzXLRalWE!$ z_HS@`6}5%oi|-~@*}@D{}&kN5wn$|yj_;f-+!N*kbGbc42q}uH*as= z{$go8pNNwCTJ!P+*+g$FW%*-bhK8L;lsI>~1_BKUvenFuQ?AN0BU+u0r~oZ>CU>vI zO+Tvx9%?SLGfF4K9nQu2iZb&s;KQqN+a;WDV|LvMznL9@GWTM(n59QvV-Rvd*AJmh zJkZgiLEWl8#~EIT{cLe51(#N5!KlLid)xX*0t>Yg?lMt((-N6xT_%DJntp6aulMI0 zP&{fapxK!#F|E77$BuBV!6>dhO%h){0n0KrkV5)evPEwLieFeRQ&|>^dtyF*I@dN{ zgf|%CRt#sKbO~)d_7fn)>&KOh-hLWAnC3Vw#Y??fMSH}zZ6ixUW& z-q&y-f4I+rrJ?_4UqSM$?EqNt40M8rP?Y81y)nv-7X+vtT z{DnA4f0UMyp@b)T^6G=FcOybN8`ei<_t%c_;|U5llU4=p>yR$w13UXHg(@xdGt*mfBVJoNo`f&@ZOJ_=SS;F>KWDgU9p6}nTC$O8 zKd$EsIH=mO2ay^VY-bpRZIkrxB(;5M#D(BSX5le?I@Wuw>cBvjX}p9wTH^Xxn>eC1 z#r_hwmSI)er==Q+r|*$KZ1RFVoE-B@)AJf5_I{NeI#D`Pt$Ek;!01{uV(il#R^>9e zxaT9_$&mHx^=r=`pNc+Ohx@1M2X5-zAb9{JGuB1KYrVA1LfUW>B?hNG_~ytc90>Mh?M8fkh==O z6Vv0?07$S9zQG%76v;y@%WaEPYWT&?k8*Rl|0KPVbhQP&-C!|Q%()n{u~h$c7@D3_ z-wJm^mpqAo`B#1(i{JO1DU=$0)LNl$kFRjLt%bb;@u87NSlj_HUyU7f{<9Q<#!tv- z43i^j>hb!(_o+lhh*)+J846-uIQS;Jw%V#0>1g+PI%I1LLnB+|w^@`F6!ys3ZsnbbE2H?e5O@5@Yu3DMG@eDXB zz-eN3U02)8Zx^_PETbJ0}(mgy7TW59x3e7-Pb4t`u^4M#t@4I_1{&PDc@>|Oyp4VqvoLa4z@6W!nWAmTMy@D8 z|5`N>n#lU>YU!fkK$gYes4@lD+rXxZro%^p4W!Flzn@( zJ8HXk>DSse4qh8=OiT>S_Ao*GFH4)pK(TPf_HDvy5->F(9B->`EsN3MpSV!onjBgH zBg*yELqM}5RL^d1?#s=PeX|9W(LPVsMTr)^Qsf0_>N2L(L`T>a4-l9TM5|Ib68otF zc3+m=KOCVR=`nX8k0}TgTv)pvSbx=0RG(EVF5J6j{21OS#qwm_ZKJN4LNKdufxR-b z*}jrBCskz;YQzht(~n%PQiUulSqWz2ygB22&ObP>Z|YSy=!~QwlEHT!Sn70@XY;6> zEZ@3hJQXhfgStH(_?wXMpG-)7orS*|5Fmdk-T z*x7#w`t(I05>_+_CVDokV@yU_gA%p^((koFe!@Sq_uD<-0_|2w-R@)zoAcN6VdooL z`UgiqkeF3~Io-n{X0;C&$^Cif)@!FDhX+Ct0Bxhy3zj!L2%2=|Spiu=u#Q-5IlF^u zbH|DVA$%i6_l8HYzG0}_jEgZdR^P-xMHGgleh2B*LDWkU@(!nFMW0*NY}32Xo)sSW zzG4&nOsdctnb zi9gtJDtif^n!LR^Jwd{8gaQxzm$-2N#1d3~Kk~+`+m#OzYymW`HqYWC=TwNAQ681* z-xk80USA#khK3=wRqr7KOxGQ7fNMJpxfOZum({*Ny% z`wgRBTiA10vus z8;B$qU8J>;(u4D>cZqy_>d0`mWgkyQtbAE-2vV1qY2GQml-6f}F|)*>J#dZb#}~%R z2fFrot7CHwW2{la89bC{Bl0VTUxkfYNEN^m=E}LBZ*dSexHN;^!F6@anS131dIsvS z32SjKH<<$)riq^&t~>iXT9?inUz<(Nd~cVMieBvd--?I+6+-`{Z+}GziRE{6cb!bm z#kn~Jj@FaJ^yiYzK*ekFrSqN>WP!dUGBOeiWl!d74xa6=1)Vp-=BrZGKfk>}r@wNj zYPDtzjHMK|&dd=*%vof!j{MHS%`q%D=Xt=i53wKnUEy1DA!G2ouXUx%m!hKS51w9^ zN(M#-N|~9nmivyZI47r3K2u@wXx01lU_!VUK>wVL9yZ>Phx8mM^hQP zht(C0u`X=sIOEC0U>9|SrN)aakSTYWt{j}nb)6eN(JSt1ZnDIZLz%5~D%OV2qC(ng z8m{arMZ28VJW{yw)StsVBvdj_D2ig zA6r4rmk|>xdaSL@`!;&e>h;C(U0y1AdDjV3qYzKX4meKQW^?h4;z3IvvfJsAp+XIT zm^O&Y-&2(Z&u-sWKtLe+&t5NHEuIzMW2=WK_m^Q4imV8;YZwSE80nt#y26Lw8}(`OP~lxQ zw%F%|6s0c90iC1FmUs+d6ZZ0%#)p?o;@|BnYWNOV>-aQ=wdE=pOZW3N-15dv&?neA za3+<`Hf{?et~a0n17l-F7HC7Z?74HoL2pTH$+IN+VWY&9Po7(5tS^$_3z)t(#*g~b z2pEjDqzkgOT>mLH{>zkb@7+xix|YIXxo#ENw=3k8#KqVo>`z~yjK`9afwxDa z+Qz3=JzjtP7CJUcNi=u$BbNpzKwsWmjWxfF@anSq}+5SMzXWR;;LsDn~FyCTck4oLCpRK5zNuA)1HU&~lTnhYYW2qM4$YE>e6ao0fwDc4iW~H^y#vqp58w0O0ohf8Kp zT4A%3YDZ1L>$^72w&BvXPLu1QRHw?Lw79r9@_sQ95l4KOf-ySjTD&OI(f1!d$h!T) z0Ob~R{saO;YGT|~zOz;im9R{vPWp;+H#ap;#P_g(p-zN~1c%0S^Ec_3+s>P|(JQQW zEeC>MC^g`XIt^R-w;!{-j-D$@7Tcf#$nz;P;bg*lk07|h%0fU&Nr$QrfJ-eilLT8E zvD9gc789lz(SR+%L3w2%uZmtRs1Y;fw;xMtz#|>k9iCCDVs1t33uAk6Lu%$q<+HP% zOSz2Mt2yNPQ;16>F*c(=t)FKu&I!??tGw@#fj6#}hYx4{F3>+B_`3u6Z}&uMkCFu6 zR|aoknq=P~!31(yqheQ%cSvuD!&_t<>+yHtV#~40PHjeL#(K)}6@5DAbx@#db8YSV z;>b*yy+w6>Q(c>N=6KuXPWd*A>4lQtMzZciL7Z3y^1@y3B6KRB4z2~9^JzLlUF7e& zdebeRFs&)d-HSn}&=8|wjR-Z1i0e*tP6TA60~L|DIWF=^Cj)r2x+tubj-|Qiv|_5~ z%~6-6FQge;DT{(qfCVz49q0rq(`QWPt%Ayp$|}U7lHW)cOM}ae9UmDsvLA&Q+Qn&e z6c=~|t4xAVodyCeiRv|UM(r|)7ij2?Hyh=kKuOzAobvD;%KMMVpVXR4&V2rOPs;dK zde2WO&2mi{ZQ&A{5rMei;p8;C+Q>rU6vAX1&JcZBIq6ZfzHLl2n>Ej>2;oz&mmL1+ zUi{t={`j=31pb|ECh>Zo&+>fB%+BT;MjRkBfbD@~7VDAqVf8k_*25M4VkFACm(fSX zIeq!UGL9>QpsNrvZ8?Y5gfnW@(lQK;z}&w7FsnLpw7A4k#{Y1&dunzzRV^#t=^Duw z>W!o3?<_U^uJJpf?DIVcP~cJmk4g373GRm?^+#%}Tq=ta7`D} zDo3L;JJTpC^30A(mCw4R^1cHr6)!8-?SVsY%Gd15zb7{t($^zc+7e~RZlbAYAG}&* ztqoxGVz5%3-gxDpXbp0hh_B76*=7p7XJuqHdlhuLsnqjC?H{@r6^ z^@~%h@4sW!e_JS=K;SD9fXw*-l=Lm2F1iBY@^)+fFTUoTFzoHsfqID=kn3t??mO~F zIFA`;l||~qj}a=>nTV9hH!0{8)#0NTM;n86xsogg%?Gz9Vf-TT`>kgtlV;K^HJ^(B z{;T+!e^JU^wea70g5P5w>9Jb2g=LQj?dNC73b;Il+#)GhMMWD73A@H+>SP_PM)}jY z3HqC#fK)t*h9pFwW~*l+x`Q%BeXMpba?9$iZkUUW9#`-=0iHqXv10({G&r_BPCXer zJ|XP}POT~aU9v7mx;3E(LIk!SXuT6*sI-q0?6s*qxDQzR<1l7NxWlNo zcI9%3!cM@abxae15dfi27j+zIKW^;p+%(Ac!wdU36JpixTD^FgeEx1{#6_O2OM9P* zFgD)T4(Qp*mdgSXE8{`D@V$f=O zwuX8ZIJ0CYWXV`jj{`qNrg(-~%MSM(=SNjW3!_rm$yQgEZv-in3QR66u%aMUXr+D=t|B`21|$#L3>Y=k1YTdLrcOmR$}Qs(<|< zcPJ`ZXqF%nJ;t`AI~ILSnsG|@t2DTP0B+elLR|Ho%#ST@tKe63F+={|^Qr*K+g&N7 zUCC)oGBKxnUW`>;IxCwJzTw-kik!6bv=n&@lx)L-1R3Yo_OCy#RkWU% zg$ct!G68?$|G&&?Hu4Tu9nyb&-IAW*3$LBsi|*ko6gJpPN=mYBr&M*~JE5SaPSr7Q zr^Kg9-)m5_6du}K_Y8F335)JXCb_3z%8{C?fy+_iux@i--?8c~@)}!378aH;LhQ$2 z>VUt_ms48mMR#2FA^1Cjw1xteh{p|hJ8ZLXyH$$2#p-~C-8;z1IObrK-$T2I|7?0{36=Mq1Vhby-O6`{@eIspJcpXUh79xM$;_a zQBsQekz}WBlWfaES#;clfL_G^qePj%{Xh|Q?%?rz%lN57tG8;pzkl%ha3RO+cVP2;bA6WhKNatPO{HgS zM=(8faM*%t4)dF`&`?3{N?U16^O$S6YwxW<1}se@*s-^fQ7|(o|5QwbC##34XVTn` z{Ed5 zxDN?mehPmmjI4PPggg|kgTPdxQ%50I&%=3>O0pP#zuiJV#;2S`tNd27SUfl!4z8}v zF5aptW&zE%fx+=%@?j^n)49a_S9(rF{o9RPUXX0g7AmRnU0WDSGn*hGIQHE@ojuLe z@wsGljCNXF87&m{CA!F#?e+IXPSgs&oGZNhast1|LIU;mJ}p7#G*wca*8MjZ(I*J( zz&7%J`?|9qINqOKhptx?o?+F91QGq_Sp9dg!e}@35N$xhL2R@d@(v(`E~f{oLFm3m3f{%JHKqc-br^5QOJ_VMLr7 z;%RIQ`&gNrbkY|Z*0^=Zg<+GZOqx}1N$nMAA(})aOSQw0eT~1DHn2j&0hdam{)NQ9 zXHoeqqp(~eksOh-Xh`w3bz3qrDo~SR__GB{E?;tyXphz}8x4P>s`+VO761C|>Bh+V z4MiAkbjWI~m#MB>!cmf*UOwTsq;x;zzFghe$%z4(ausSG`)Tg96+6?f$A*9y>A@F( z%fX5L=+k&uiqUu|J635ddAeD>!Kqg5WcG&H!isAWm&w~K7hL4bE_qEfo;C2-gX=qr z+gkJt^|dkRuihcaY-&hw6}Sdg0C>AP52vh|N6`ARY`2Q6H$Xr>#{X%%|1-nQl)=I& zwl1^PDwl#;DsnY97t|s-Gc&Uj3kybmNTCJh2i$gJ@55VqqOoLz$$r}Q6>P-L@Eh#U zy$pBk#iNZYz*VqiD!+j`eIwjL-!5~Iu2WA`+tU442@l z8Vnsm;%SL}t9~?OT|PW|`rg{#BzjtaF6Kamn0VAuw3u8gJVx3OYnDJC@}+H)fu9K~ zil>Z^4;ON1S@|MaN(1rYQ$71~L2VIh0XQBF<2B9`zl^^@^oH1@~*vP)^FYJG=s zIc;;B+XKbLs1*hW!5u7C5B-nr0Q5uh!YUvUxTfs?Z(s38g2z?CsVJde!c@E`$dKS& zN;Yo{NANe=`t(qt1XVH&k4~B*h#Ao;Wj^H*rF@pU5iPE3;fJqGRfKE!8&i1S;9T)D zN2>{gE17iTsnI`}@VHzhI;C&5evOU2`amE4Q`~p8P&FgcBH^Aq87>9moA?qHFri6h z=I$Q>hGzMW7m_0aL#~$0TBg)aF7}T4pMVIvz`zqMJQH%|u&44TMq-5=Ih+-p50h*O z<~`Egx|N_&)Ty6qKmaWlHc0kv^-{i4pHWM+sP9YNrrY@a=#Z@1dL^~-bjO4pKm1&I zkMP$$0mkozUoLosPBQK8mLn>IkyOr=aUQ`S9?Dcc;R9h-tPTHXNYGH`)w*Bd2p0*z z<{)bP`lj-vW@yBt|IUh$e>Fc0ZbqucylLcWd|kiQAH-U^&5Fvf(CKhOl0RC8m-w7q`uZBs zuw#}VR>D!5YUG&?mmd|$3rqqkj(8_?iKQUa4+y!`z)@cOC^QS)-f5WMfjn=R9?-il z3n?oP08jCoCbcKa_QJYnC${v{ft);0+Ia{KFX4W)u9!9a%L^&zM<{+DpLuIiUDdob z{D=Yz=kgsPAxewZPX?hJaJRxPK`sGYl<6YYmi{BUthaOT$6^$xefPuob&U}_Fg+52 z)c-z({q@(LAgVXRxCukeIC~XCN}$wIgd+k|+|9NLnYt-pyUi%LEBHF*6`aOWlm9FX zDect}g8ne!v*~l|q#2>@qMf3JMn0pK5pvIWQWM!83kpx`U9l<9QSjvXAvmTZuS}Up zd9-M(?~HfsQ2==W15k7lm1U?HJ}d3NFT)^w9t)6%85%3AQA(Gs_mtK{@TqD$4lUZkbDlv3pP5 zqB*R3i}ZUF7VzP6pr{|U)ls{v4qx4=I!f7!82Q+tbgxc+)QxnPpts;rBvL0*dWhA% zsA|IZ064yD%CFkeLrRV32=OKN^!8}EsOKEnR*_vn-_KVgfS)U#7CitWww(97G!IvB z{>Kg_mW!Xc&LV-NgxA(G9;6p?h1@cN8OFBxYc#{O5L%3YB+X7^B&L``Uc^h2F{qPv z9Mgkqk?FJ1ntTD!Qxqmz)?6}wlo;-cdyRh@&=!-^wOgaK8$?zc?l&;v_8E_(1oO9c zbFhRBh6J5XqzqFeFYfav`8QBR6VH6=WVbTO|xMLYe&XJ zP}rk8UofAuly+5GQI_nfPnBAvtyCU38Ue6Bdf8)N#CDX{3c&CbKF3nIeQ(QA!Y}TY zA{bPOhq6yfi4PY5ewWU7cTz^r~BTb zIaZBaBY5``4i?9btSXP~d-Ct2#qV6YV_0Unk^$=SNn%7sBAZx~82!6or4+_ikxU{lnxVqDb-ZXVSHgItRADq{CI-8P6-|f@ycA)61=;it&!kZtnXQC?@Rk#r`Bp0f*OPyEid2o~)rTK&R<& ztPbAyPTlGxyf6ao%RTN_(S?1~#e@I)Z z8LLM9XmCT2R6A~L_DiYH!`5>b@ zlub_(v>qa>-4+W~s=?;A^Fw?_przLdAXcA}k|ygkw>j?g@CjSo|8Pm`(*Ht7cR2I~ z!y1Lmf=Gw*2DJgkVH35F!WG;TzbiDo z&&Dv7^?LCW8Em@V4Hf&SLOM-SD-cB=kVj=A_*wOHk3C~LfnLX@7-_EYyu9u`ON$ap z)m6|Sy)Z2hW39{?XWS$uQ}%v?M=F%zO$$gmX48Qaw{qCJxoGsT)~Z|E27~7rl)E^M zy@@d~FwhBxybYqtsc@3%Ko!|ue!Fu3PsJoG9Uax5@~PAYn7>fV+j9y zN%zQ6y(!1rO#7N5(_k~`k?$O2z=Uc6H3F-DO4@tesI&d}iEK6-y5EZ<5NrflEOhe_ zTYmt+AoEqFJznfSkC<43ADF54;njNuY*Jx({7;>CX}v090A_`r-raqAUCBYfBgd4I zMmc{cNe0pDL{2$Sc`yI~qDnpBH!_x4n3cV%8#rghOd>~+E__X_y<8lejCFrQ`u}x8M@EOQd!ZAqT`}4e1ep!fA3Zz~0Ml4La3C@)O zYHQ3UCfS-e8QMU~M>=fJO??7?43C!B--c^3^DQG5@C%zus6F=Q(`-5NLS~)nJlcv? zg~o5gE%EYOZ^Ik|oW3`B37ugzXipOKimuCC^=!%+7#M+v)xtfOVBQC$PVa=WFa6N5 z-oxBqW6#|;Rm@5$g5RpS=o`uW!)*G`hWynAc~3{1%_}*{zn^(CpaMBVapokE@4U%! zH9b00r{evEtth>bW&8R zLEs_{=nQx8`HSCEzw9iVOQ}5fj`D;xC~VVHhrc!6#vCVnSTDn2c2Cn7r#9nwdR6-EG_5 z9x>Hg=Q23cuiYF804{`o0@v397!3>mzV71RTUIV1(u@us6e;|JsRT>qk}A)I5uG>& z6=Q*1amL$PKs1SgLO@|}wPLNhiMjJM0=TGXE8V<55_g>*1O{PsrXOWA8f^{JLd&$k zPBot$I=TB7$(|=^qFy~LP2&r8MB3BCffSOkube~lg3!IRCAT|pgd~`QjjaUP2ICPF zOi;@bNJk3wR(j6Ut^3P>&pzYMzIB1wuzj$@Pe15=NZ=*uZ|GpW;zs)KxBq*?#X%~r zU*WtX(f=n*lgoBs%8gh(c60E5=HyseIF0N?A5I{JG+8qtbYt>(af)4fbs$-=%Rm5D z20R?si>0c%R3|KX8?7E6zxgMy3FHXe*p_&wBnemM*97wIn0Ccz$dZ{l)O0MNdz@HE58GwBAfQJ>_C9z-f(ZagLrv3el`rh2kv z0Pouk>horTK`4mC&54l5sVzB>a6|Hg7*Sp;9yLv@qBc!nQJMiqviEZdrygS?-qdb; z9WVhr{AjZ|?W1{KvAm3bP6UEQw=yF-X^jwi?a3MwO_Ab+Fn7YFIRSG>9Dn!-t%L39 z?4!mjko|vFsEro6LT!?iM1O6Fcf%YeaQ!@^sH8te9LRF~T*!LUTBgoamAhsVn(O|G zya2Z^G@4H~InZg+nja)O*`TAA?&z#(rRMD#fpF(WlF=Xi`UUZ?Vd|~iUGQMArhhCL z$4jCwORPAazu{WXAVk5x_qD4H)R{sZKz$I1NXogfS!f#{hwWccpAXZ@3v^=Dd&vsQ zC=$Pje5_9&#jCp^VxA3ZcY)Ug-=~k)qU8=A@&e(G2wv?S&R^a8uw%JGD>X>vY2i&H}vJs9T9bQ7h{rPCIE zr$jS3x%t>gb*=m$;xhZS5)lN3W~p90r9C7%-*E@>(@hQm-NVp>i?a&jwe4pzY9iGg7k7< zm|>-%7QcJpx`;Iv$7kMLV_!AH@(%9ni&#y6qAVLJQ^1u$nk-<{Cu8w0&;O(#rki=Y zlu~Cw#YVdmHs61k~ zq{BRig)wk_UYV%fnT(a9>~MK@SWznNO&kWlHChqM1%-coP_sbPhK|$DnhS&%iZ-FT zX3g&Kt_Xad8vIGcjoKi_i0z@wl}*`;+T5Q)PKUM^L_0NNJ{~z~I9pLO!gJFYba7Pl zY0#?CeFN*dZ}Mm{xfH(VN;{eJn2qFrhQNu2tJ@)QwL+%<=+Ae{Mo;b$dUXU8#vTFN z5tk;~01rcCKKOpEl0BMCo&KI8)5`v{SRdE3VBPlsc^w#LSLeN{`*w?z2-W$CaSWH? z%3Ml&o*i6pIEqNp33{FPlOX3*;3P{M9Thn4hs=F8$Y65f>v9HCa>|hAG*bOEW=v*h{w&nqGlCh{H#0Cq{H+O+axR`UJ+19~1+TXP0EpXvJcYZUq-6f_*?+kK z(<|gSFlB1!k*@sL;|~4j%hfN8dj;OYjaI?z-R>p;_sktBMs!m+4!&>GO@yp@3`L%) z)4geHH1mE6d;lKQZayGE!oQ|0j}UEdtUKgHC~Gd9M6nxZx^D@OfpS%AY4`R==Bk8n ziGje%D|SLqs#^_h5}_6sw;+?pBzA+G2x}18INGai_F}8yefRabLjCj$OR-_B{>)XD!d zWLHbH2tG{cwtlABC*4{(w6CrA$`QQ!OM2l;h{WhPbw%d%FqW7Hj}j<%=v`eTy*qVQ z`|uya*Q*=eYVe6CEK3T(dhn+nH`Gh|*e=Ik$=V6dugIyE%eM5aW8qFK5&4s*z;PNV zl=`N=^C0xoDKft`e6~+~&g7604~rq$T&^2CKa`~G?XvKs7g$aV+%WEX%}i8l`D-}@ zZ+(!X{Zm=li^jmKx}l+==Vt9eH$vGVZs%#9r6}G1gS%TY`IM7`ZQCMbE8dO>p0% z)_3ur$u5eRo#6v#&BftUGJ$nTV(5k}F?fRK0(w{=^}s-g{ds}S{HuNfwU%YDPK6?_ z#fPo3*GkqUHkNM!q_|wElcG!F(&EIQs84$uTh99vrSfRhvqci_G+d6Z zFFZ~sgN`><8@&&*7aH88Vf|UkXce#i_|HFU*D!Ur?@hs6V)%atyr)KJ3aXThI<`te zpJy@d(^r1uYJM=dUIA2vK%t37V(8c#;LGyZ9WRWF+Kz{GrN8uSVYObwqR_ZmLkjq>MMt^T%k|wS1tYIW4WTk4_|}a1ObV`ZgP}@Ae)OEv<3#RH;HI$-Xha z(&F(UJu8H1V`oBJkx71KJ|}2ckPZXdsDYM!aebX|HWFlE>U;KbWddSDPEKwQyUkp> zmfK%yuewp%MYsg+8iE=cN|V$vS&0|e0tKo}tU}l38vl6Ozk&<;3uK-}`gpOG)lmD;P1KestWb+qj6b`D##!Spi8ZE2Mgc;)rg8#^n?|IcPS% z-yE~^f!_e+f75dH6x9&zCyJRkv!l4_HH9;Ysj%bC=g4CLJ*`vN>?3^`L#|CwZ3$&z9g-%nTfPcXhJq z&5kapt*!FxViyxhs>SxGnaU|0|JZn?G*$PqI)f!Eu*AX!dme$&!LSv?bhJ z2y5yWdUG{V&?$ql<1bAr8aa0mBPpNCi4^IR=GK}d=xG_gty`hNSJZje_n2B9%lXWbE0xMYkHfqV*YE7Yt;x%a8|&XVD3$I;aAa2;27E~CZ=M` z$6Ex^w88VFl(bk-2=mg9W0w_;dp@-WM3+t_Uc#{c00hLwR#&D6WU*6q1Fdy%-xwe= z7OBD5N-dqPpKQp zsd`Vn4C%&83*}a%7!y9}iEOgI3+Yzpoo4tszF48$wQNLGB+C<6=RY>$&}20Jeazq& zT1I#g9+&vrM{q+-7MH2GtSqkyMN+UVtk;Y#4>k4W2Pp#hlSYt_HZseYmKQeei-<*g z58$U=^Z2$MN<;`4ocmF(8n#(eIRuSSe7;8P>!AaU^C>M)g*bED#{D z$_>=>o7=JbKkN0V66tj4^)6qm|K8_P4Nww|WxMibb)NRoJhgMB-s07(YY(_En&F=@ z&od6WO8ZnOFTcWQ`MRQxJYtPTn1FfoWJior6-${{r1^Wap{HISh=c<`HI&l^+V0JQdNs53$z;jRRqZbbA&S6IyO{eD z0E1fY!+4i0o-(uXStKInqW&tYR z{yQfA=QtDW@fx{<3x0Hw&Ady;@4OG4CHMK9q)FfguWuE$cWfi3JdgpgIrC8BD#Ovq zMTuhHVxqvVKiZl{Y>-yo%Qg80Px{0g>Ym)euYyFz%G!hX>a>!D7J8?aciYOU*Q!-< z(v>EkEm+v$*@?D@8sd1#*c#{WF!sfup}}jL*xxHf0h%I62crjLcI)ZyQ^SK$URSWt zG{;6`--AM^)Hv6VeSNRbt3`Z%N(^j(*4+hhaxyX!mo9)y8o%IB#PWwg5(FA`o6Xjr z6y)zr7ui|D)7}5Y>O8+-p8bs*Gm--5!Uosl5U#RXC9c z*1ea^pC6A>ic=&(C|oChG@mI=y}Zj#D?G}&V!NV-1jgc z>W<#kdQ%@X8})WbOao|5gDx1dT|1v&wi%le%g8m?`~<)^JVvC#Z?@1eBb3MgyT($ z87YS{@AYjkK2`<#a8LS-y}#@;nSwrg;pS>aXvKop!or)hSp3A$&@r_dvVe;_? zNq09YC@I|~HFW3DG9rS6NJ$DJ-9vYGNq09xcYY7&-Fv_1J?Hy#9%Lb+ z9qm>3bM*Ipr4SfP!7iNBc=Zw9_NPKq`9DC2u`wa%usElI3DIAnH-PswC6_reUXnP- zxE)T=>bv=>BH1p^fBQP%rlY49YwNC{y8XRlUwJQFe0qeD`6^kPauaget;GaDC?>23FNoXc$e*#&f}ux63C4 zm1*lQms{6f*}i7Xu3H_ZT-} zMP`QeoUT5C zOTbwZwU__;`=B;YGf8&u7+XUUace&vaMEc_#liv1H8%&+FJv}WrURIVPf0uCpC;hd z@23V!&h;;hN`oDlZcMA6Sh#{M8t~I>s%k1B2*%vR^ zN$aNdO0>{%3L*$>| zjZ`Q}3OhiX#;L`5{=BpBC9y=7|G8=n&DC54U?iJ=2yj%$DB_2{ESQz0PgFo6YE!QA zpe&c@!{z&NT0>huyZ$rLP2P3i1c3of`%J?s&|No(Wv`RXZA7{m{Jq(}(pNSpyMaYiu<~USE$&mVeM!%y51*puE&mX5vubVm z33@Kp?ApachtRD?7 z?aNGsZebqHfC~RW787j|uT87ZwYG=(ME+ryAu70dY^+d`JMlY{b}2_cTkqvmaJ%VI zWk!N*wYZ%CN6(u}p(E2IliS$lOxegaAYtn}_1%`Nv-$QH{W?EIlD7?jiB(Wmmd6|l zv-|tz{hI?kRc)4paG10H1K6r*Fo(zARcOY&(C^vXvzKR2`-pduycUKcxr~|)QOEBQ zWS!HilYV=h!{DhkrF8i$qZ7^gmGs=NcC^lC{Ykhm8!Wrele9S#fAN%61wd}nKOeS%Dxc8+zv9YnSK1x-}Ucb9ojQ3ddoxHQAw<+hdd9iN6PaiPgWC9(l|5( zt#~PJ3IEYAfxVeEC{k$qs`V4{+%vz*i^OCuX#|F+ucP12k1;7>RSlA3)OX0cEk3q7>&jDsEvE>*aWmRo~w0}pYQG;8tR*xO4v=J zp_ttK?c$-q_Mfp|^|Qyw_Sv0nA@AQ*o^hR0-#I4n8#Z~eeKTh$C6flGYHr*weI_{^ z%|EUzZKjlAxz1s&9SS)2O*LB#+Q(e{S)*N_B?441^2F8|6!5fEia(;LI_(oP+Bxu; z)Mc(+YJf%~hV8;VC_g@ta9R!&UNu(p;6-2k6;gX5CB9IoOh+D#41zGn#*Of%3qKcW z_I{E2P5qhQ1ucg6*GYX|9*9sSBFxqwKy24GjGo!ho6gQpMZSkKHpM-FrFD%~w@~ol zzNP>C|2wUu;3}?v;y-D7&ZAgD9$GoBQ*1J52`uUXrmNPd8*XxFcWK z)cqX}{SP;0t^r_ebD$wc)&D$i&Qc4=8JBt;;8H6V`qCSXvmhTuq;Q&I4&g}(lz)n& zxtJXlGpa!Hsyh#dwtXHiQ_r^HE){8gnX_0)kabv+ZStwouoC*9vA%Wxd)JMn`3}xh ziAZF7u#dKAY7}Wf4#qq!t-a;%68}l9uagtXjZgg76g6Mu80qQPE%B_h2o=s&Rh33@ zvd*N5`!Y8HvtXcMgV#`%MXycD8n@lJ{=q^1(csafAOC&Zya0&f=XE`!YyGz?K_;Fl znWE>%D=2CCgMdMq2WNZw+>UhY{LA)op~U$YfzQh+@RP%2x3deMy4%w62uE8SoNrq# zP4B@?USFt@kG^G79bZ$aEKvomNLB7hb>f~63n?wTF~E+fJnVmZ{uG@TgTQ|WBqh&$ zJUHjOI*Rl!5TEn#@SuPoLeh<3e6^v zZANbEyE^rj_zDT~gUdSc=ce$;?E}LN+7{ueiD0y`R|ya1U0O!ISw&`kXMILJAB(Ag zmwKG|w*FOMA?oPps1l~oWxyzpy8~7<=lHK>nr61P3Wd{*3=C`6XS+MVuypG$BX&H0TkpTmXdu=j_`;egonZaj zcRezF*VzGq?$*=0@if@k6lBuw`+9nM$EVwB)6>(@k6bp1T!YiD}{-rnAPmT3`9%L|IQBiG35ky?+48U(^ICJMfNpTK+nA z|9b?C-xJc%ieX)BA&nR!!MnCmTivBkK9s&}x<4y^3|L};B8{Bc1jxmHZtTtJDQwsQ z@Ke?ncIgdF(3F3cS>&6`3G9g@ zn)x<9oLws1Cecl*vhofp7*BYKuZxRX7t!rEU&r5=Tks2FDh>~O^mQsPqU+aHLj!V1#S*SvjF_AQ!dP@P zx->05S?JD47kWJ0BopoH07Pnef64Ho!%D_p!l{%3y&!YNEya6J@b6v#xdNm?e-Iin zqd(hpQSIBj{*>uAb#ab}sU*11E#(PWsQG_*xTRh zoj8wk{HcEJ&;%$h?W<0q9Upc^?{bDhIEEtr{hIx2Qyj$~VJY=|p*pZEq@E}dNU^Am zT$}G(`fz3jr4DIHwwt{LYq6|Am6KU7#=YP5j_dOvK2N&|qv=n1L(3KV1|L6?4q?_5 zo!-&IS1CQ`{YZ?h147ZoUA6Hu;ueyrE?RrKR>-~hL5y3IwzGvaucW9+EF_ zDPmrWGG&IUj5YmQKGUTf1*wF-Q3J)11#{t8f5t#8P?=^`4r`~(2K}ZWcT468`gq2w zW|K9JIn!~8xvyhs-HLMox|4Mr$gyooMI#40f9<$Y%;Ig2U4p%lEKwmz>kXN9(k42L znwOvu#V?7MqxU*q3-vi2kv#?~oO1X?=DX`p21UwBN@xfO2zKgH;1ip}5^8PC!Q+1= zPCQzFE(C_p==huZww)^}!U8R?p-yE5$u*Nz?xi9ay3a zSl%1DQqaGyUrqp;;qT5KqQmsVH6iWZdzL3O=4SonV%mX|Sra*OxtfS(MzQ0CmdCbN z@*wwshK85!lE$uC;!j~?3}EHo<}XC(v3RuTlTyFAe!vcxu8DTKtcCg|Wr7$L^4EEI z2BKw2;)SZRSJ+;g=~KD2wKp5SnW#+b>#N8H!BIlHRJp~)ndIeN%4$kk^^z!5yGfSa zX`g3qJ0&J3#9k$`d~06|(9LPfOYthBqV29~kreZo*n;gA!!?$BkvRP=DVD@TZoAA8 zMWnn-)uU48?N}{p*k)&Ezx9N-9DCwBF_?++u!p|>vpzpTHR-NFJoc=}w8aL5B8lz{{n=*|zZ`;(dvm>7ljBruz!%i;)o(uhp*t!NmJO zg?9ocxduo%Z6A4`Y9i#M)a5^HSTmuZ5n$NUitjaR0e69&gNTVlux--~my?^pG!Y{)MVhi} z6SS~uU86h&XAPtH%!4R#;7UUK?X!?%5kDLR@Ao&yS)ytzx3sVX?PU|X^BZ5KaqRW- z)7(yMM3|Ka99G8yRF^+Dff!)}&_WywUOOSo{nhNnQEz3*gmX#HeJA|B`{&<9L4%^m9XXu2_| z0hDS62m@WL(mVX7jPwWh{}$toOCIr__MJ%ufWHC}0QYti;Mz`K^a-gnJ5&L|4&h>n z7d4@Q6$Njmin`}yoP!>>Tbwv8s;57>Sp zmL^opv*GC_vn&<}e_NFS_a$jq3qHxSMnn(RSnD^w>MS&$BG2B^;o8gto!=48qa#~A z6hLFUMD1*HL`S<{$@B8hFUs_$;s#RKdf>#%{1&Q!o^5X8ggTj2!o7(6Y*A%6m6D>X z!Ak*IVO5wpmRwgii2B-^XkCl)5Y5&y(UpxLG(*O9j%qsQY=95Q7*iWg4YDECEwJn= zD+wsJ_La-Zu(kh_A;uCDqh>uW9!LI4=xKF4Q!XS?I9-$vJnS!`Kk=lDab%DS_+yq!BRsxC`u!ZAYp0d4D18(yufy+0N z7tFosXF_*9T4P$?_EpFpYyo#XE@jn%EOm8`7l`p3vm$jluhd&ku?yxII~jy0{B+E5kut-WW*2oEKscsp8b%^tAK~-@L2yU@7OptKVgIY*%lKOnKN-s-<84P!f8H^FEvuBbwWwjArsFPgV(c!F0`Y|Gt3*W&$ zujL>p(?zzusH_c>Rs4j=5!p-eqGA}v$_ftHgQu(9)Z5K@A9;O6UfXqU`7xX*;0(;AI6p z*0Cj)RPia2bxa_A!L}&f-lhzzX(#wD*HyQ3dB$8+B-b22+`-oNrH@$`!Re%Npt8+{ ziguW?f*Cz|80e5Bdh$1W-j^g#3UK$7woKt?qVvo@$O%b$de-YoRopt#o-kI` zqmUZHuqBO@h>0g=3=WnHmf#0+S}shW16&!jCveFp_aM zQK;v9v2S2U-^F#o`P#DHawye=Es*VNmr+=CC|mqNRIlmye{L13?qgInFQzF3?35q} z%CmjvC%g4K#_NXmC`#0@QL#`DN+c~t1h7$HvY^y7z5P-%~Mzsd-bzu=2Qs zG#f$;sA6fZ{ISrR1g469_Q_sy!{98)YZBXVMBO%e>~wCni57%$X0fzIjj*GabFiF9 z*8uxkTgE-5mXuz>f`;s6ObbhrA`{~~!+5|<62zeCR)kLJ!MKs6T3wZ_o8BVHuGuRc$`{%?vz;U(W^_Qp$%3>crk*4o?K zwGQC)1wlm$rn<_=0xq2vRHxp3Rzer%CuaSGnXW9r2@7I0D{d)EbBxivMhSS(C8{;f zc%Bm8)+_PFlziAns$%MmNPN6eh6JdWYdd}FnbUT@0f~*BS^6@p^?cH(?jtO-y6cB) zko%@Is(>xU2b4?w>#qdD!RxN{CtD-5SEr-OZhJugE{%noYY6$*7*U`BsBc?>kr1-a(#6XHy1k>g((C#s}Pt@oK{v-x)TEODb zFG7|#(8E&!DirN(92A+B| zl80^vL1mNYk@Q`q1mqgKsoJrrpGLF^P&el4Jn#sl2s{^7gfTjy>JRHi_ix1SFHNC) zj}!PpN>Abx6czabZv&xeR|8>JIu!P?5M>D$lS0Y=1L6XC9upnNzSzA;UhI5uzX%|$4PHH@q0Jf$%Cs}^kvJM0{%He%ZE#n5EaH!vUbk+(j6MKJHuSr)Ms z4Fd_?`iC#b>ll}^L%pN{-q25smE7K3O+7qi$+wU=W$gA48wmmk-l2UXL)sO2^&ZrAT=4wr6h7&g%r1E%wAQ z@B|<3g@|s{*)EOw#E+`vloCdUmHQ%Pb}Oi>E<#0?N2;3glMcc~a;fF4z^8{bMu})( zjGF(qriYuRc!{eRiD+QXP?B{1*`y&v(L{vNd22Ey{SHvJ)cyB?`4>$rKx;#RwE=;H z++F&Onf&l`eC2~Y4RHyZ`Aztnn=!kJF9%zD%5Cs$fecp5f8XLkBfxfUE~0570Z&OK zABh;_Z2dB3ua_>u1MbH86kwxiXJUA%t^)qqFS?6wL3~14xDQ)%HER}#B|nHa%6Ufd zL*(PFE0DW!qf$S{+7)63q{gyfRhe`5-EdX78X5XNXPJ^+N)p59RswS7yFf(<*EaOp z^_vJO+k^BdQ{t%kPL~mA;NtOfGk5Q&!`FHJ3jL<4G>kTS9OiCt=$bnw_m}F^ZNK&2 zZw2;(lU%1Gjk45mZEZfRNp|Qn8WCc?^%pt%r>+(j#EyPS+@Vga1%L%?SbkB2p*=>B zH~F3sZDyH4Rtka)@*yVP!fFnLSo=013GnJUa>O8XXS<2sgc0wfLe%hJ_~6g}?QpU_xA%lo^YgKc%BkJJU}qOf2iLIn4&P#< zrlN`6$s&UoU^27h{WA5vR3k7#e7l(C9+)Kbw($<`&)I+bm+qkQ`*)10o z9v=KQccYTe-{?wR=HJ@VCD@S3QKyG-7_!J#ZAof+!h}OCurck$n`?Qu_vwFWI)GS_ zYy!f91rB;P>PI{L{*gU+KQHwCs}RMo5;YtK_9!w1k2IE@sr$khO$<^(Tlo~MF>Ra? zpCCxOL^5M{A!Y|m#l-033iN*CuPHlw8(|F4+m01@`U{$~#alRyFc zgN6;I8Z%4GJkos$;g}9UxrViVgp1NvL2+?DOCk`Yuz+O_1 z^FaXwhB0CtnTKhqy*axHAATbH?`deKb2JP4U=YJygt?k;!OxW?w%=(_Dz{|cjI(G( zKYXgqnQmFh_@xsZs$cM(c-0H=@2yRu%lD^aFa_now+xA~(n67;L87Dg50aE5|h$^gNi=0T$e%&6oVyoOMu`B;Y%-akkfeyQ-36nz0s|C&oWz4 zQT{3P69D=`#wBiBMx|37zgs;6Q=@_X3DWQUU;VHPaIgNVGHi$?c@v}yqX0{6_0(Km zv^plo!G}`CY_1&^+Y{ELJHlU)@I2ffJQQs@)E|8U2Fu(A-U7}v%ja&_XtG1C?dmXD z4LmY9pr#T_b16qBnn}>$Qsq*KpTb zwhQA|*6DIayxQ~W2iE_c6ClkeiY@iSNVS~aI?;1NK){< z(itECjdKVcjh61>=YHnZYMckXl+=FZFjQAQ{yxtyo&UkEgCI2qc%-m$< zQ@!81;-#AMJ32Z49bCE*Uu<;YC2f@ZE&-FCMrIokmaidGQUk53fi@?L=iUz&5d)lwt4WdgOxH3Msy*0Q8{Lfrt3bwyHtdZ?S2@8BW6HWS zm+G})wz)Sdgj{^s!^0gZ?3@j{?BW7~hskU6R{VCG4eS6k@!BAt-?Yy8Eq4k}?M06r z4PH%h>3cehieS9w2snX78R1BZ6kMBxHgPr~8=zdl^YkdKT!YS=Gw#fZVo+dUfnh)0 zp*GHS`Oke{C6lo*TzpP+((4i;#joE!^7C%=CqQ@YUck{(KpXW5mf%&3aZQ(DO;JtP z`AtE^=K_4Vlf+9LoCzepbtm0DX@0haLn>NE552UEO@cZVRhz~lX&+^Viww6gkYrmvY?T0Bq^_N_r`zwq5y&|exEE_P{TR_7odEG*@NIXEz%iT zI4FSWX9Q=*T62rjPsX9oWSdY%n2Vk0m0>Kd>F2=I13Av8&{=Cshpk`yj>^+4WU1dk z%!gTQzR1&e>qBdc)5G~ByOLX_ zgU+1-+;_U`D~;iLZ*)KL6u%^KLNQ}3pwl;-+ncIpca)1#3OiTS&K=E2A>J9~;R%RF z-T@_PpMEb%3;T&bN01ZStFP@w0&+r|ICA|OBVC=OkPbH+zdG3@%}l}^COg;}&p+<+zwJ6Uy1#DfhBVz#b$V+) z7fD0fPr2eAIO30NOyLtKPL?Nqh-m9d38N-)TM4rvcl`QE7bgZ~>dNLDIYSvZda)Aa zqIPbF?aDe7C!tVTK!8j!A^fnu`W?7kOMwC-eXpC9Lhel`rh+ZlI!!LC}F`u zWch{yzY@W;ti4d+r~dao>n!hN7|n5s;Z>l1tLSaXx{rDV6b9nFzp#fRP+lQyO_oY- z+neB|V;7mA&sdF!bJ041_Eb?0g_bS2pPsY6)uTDV{WqfrK-YCAH; zO2u5eKoi7O1sVYjL`RgQ1o&H$1UwTd3?G-)-j(mDj$-W%bU07U%|CqVulBpM7_??; zGI2cW6qdMJiv7i=qzW8vrNKzZKJhhP! z(RCFTt2H~f$>5tLGQ1Fw2_R2{Mjxu`OHKrlv=~IcE0wNxG6PvBL|a1pgnG9|hcw*% zblv^CUVq`6e64&JLB6z+Ra>9^Et#-=lR3x>>B~q5)~OHG@y)e(R?X+H!;8u~53%Bz zd?n5DWehrB7(n9`MYk!pDNy#6vyrP!Qn@4_;mFUoDeW*-Gu zWl1s*iGTS}OAIfQE@WW$&^4grZT_K1svcU7Um#S58VRP{J-3EaknHV1v>0P#Y5Vr**j9x*k~az0DeMS7e-sDK`F+i` z)S2U6eI^Mpx~WOjxwLO$ikW5sxsnCkZXOyvJh?H2QG)z7;#m9VrN1Cb-pK1nT^=8^ zgYI~Vp$(ysupC)wm-aCG{EM5(ItPS1o4V?-Tul~TgbbD8FbxB2fbGRUT5t=KZ+#QhH1D1pK*65IpHG~lXx~)weEBqh{5qUOSW$kBnpPyK!SaK2$^Z* z?Lv2)rlb}4`bAwzjHWuS^V;P&{nHsUIbTiyzba~N`;X-p{V>Nah#K~RscRcwM%*DX zy!*@a)op}|N7z64NdGb~oR9gQ)Zu<5y1>U~Ao(HPw^?`%Uvm=%mYo?=p0ACynRH+g9>I!I;EpgDLXNe0jua=FOM*9@U9C z6HD${s)*GqFEXsOqyJn_n3zjjR_LSEGaHwx)yCu^{36hN`nhYho0>-1H=mY+JzehY z0_gTQ?pJWQYu7iqpH$tEnt8DL^%uD{^U0m2v)g??CXSw(Deda(VviQ$040XT$G#sY z+JckKtD|#~U{=Du&@&boDOx|Z;#Z{F$mhI)oxO)*^ zE?hKDp7!_w$+ZU5%~h%P(bYFS)B*^688&#gK(PMvc7E|LMcRXXrY|%@3k`lfW?b(g zdJ@`p^HIExPrKA%nS>_EF(1al735Z6!uh2FU(oQ3Y=g^Fb#9YGZ~2u^*y+)5z25UX zQIUo6HqEk>VC_ZA>IYj-b?dAe%B?lX~Bt~OT`}CnaQqg!noJAAueVAS7r?~ zd1UA~&wq?h19<^T1_&4C)BbAWXDbCDHRCiyTrNty+r7SDHlVHw>e>4_g9C&g0_e@9 zSo$@uWtRTXuMnTO+MDWsqWZ-ZTN?s;VyR0O_=fd91E<;SmlmlKaroCELMJ~;Cye15 z^o-^TWCO<6#^boNC;ald?B2a!Z*y@22FG5$1}>3)Ze-|_WYxxJ-{kd>^R?spA-dvH zq9@Yg*Wq;*`A|UwiPcg&Z=+Gp6pQ7EYjS2fbhnn9wzlWE%+S ziypjMzm!mlcI^-Gp|<}dma@fTB^$5o``NsCArX&eBsL6H7P3!TrP$O*j}<|)c%2zNm5pFAJu`mlQkm)_WIV=4sB#ltX)=HAl9W4 zpVpD6)sOXRxY{DNY)Fq6fS>#yvrR=~{S<(vFZ4HhzH^+R_^6ICMb@8)UdrN+aQ2@}gd!RCuMm3VF6uwIMEvN4wqpnh=tX*Gj0wlN=Y;({ zjrpi}*3)_B+!-tOY~jM-`)j!yyS1=Odz+MPw=Q~SsPP_lR}IphsGE>AG~vmG4sJ`D zjCq3nG84+ixL>?V0!fvl9v_XT31)mmF>5!p8aOxW%d5}>E>xS{%EM@n5;Q6AEU%OP z%DxQHB+`=7Bx}m-@o`x}LBUIXBb`p^cE{P)uYU8}+#AXdr^@R<7N55g_4Yi!#L5q( zLOnXlpU<*pm#j0Ng)seC@_q!2%LGhKT#+62#IC)y_c6@YcTWNQXzgpwMdvg(8 zdFflf#d?rlpl1gUhw5J{vxE`6URztCVj#KT4Ao&?nG{Zt4R4c$Fz^Jvi(sm7+$^@? zRbIT8l(m@Hy~`>$tD~YrnG^9S7g4EL4KJ3m?lB&N%2kTvC}%3c?_8Q6_>?jo`$qpK zt!An9kv(a3&EjhZ9$e=(-xtf?_0J!3KXxB@{`gJafUT$B>L=kk@+{cRb(>hP8< z$ZNnmxD~eFD9Q$utE1%bH4yjiIzq_0>z%+zTi6a7i`!eR`rsTI#eT?-cQ0eZ4&FD_ z?HcI`-Nao+#pJHal}(yxHY;D2;86Ac`QeLIBnN(@WaEzLWiPs^i&W(>AGe)oW$>9d zumaUb_-kZJNy@~U4n|vT=#nH?X@NZCfC-F<*OB5sCTxuYb#VIq7J3y zd$26>+Z^K#7xAG}rD%SksS|&8tL9Z-AZ(3ak5_G(dI0SvQW31_HoATN0;28m^JOf) zpBVBY{2gnQun-r^Xo+oPSM@n^s^`ErjzM5xM6c`lz|ju4bm$d=z|mSNPTb8m(bp86JkYiP=Xl+Fp+zL@*tV-u% zsbIYGJv2zof9P!T{-!WWv#2Qekk52P47+Wn?T*AhI~`)zVM9&DV|#&J;AD4&=Gl;DR}f|M8@tmh62~dsxv!4`>E#ab;#xCw>IaoXGC77 zTR&OZ*m_P+T@RCMHq*}R#68|_@;Ca!B#;`D#msso)XNU`O<}Js;8-HtPsv~lSV5IE zMg_cqM)2k{4cph4Lae>|tnw8KcQKAxJXz^tDO7DYdc4E!VzULx$os!r@0|bS>C~2M zG>hRm#(dh8p3m9t792!3)hAh$pq$rhu0!kEQkd+mIT>6sywTi&G;_^D9P@qBs_~Qg zeL7sSuOXQqKf09G{R0?))P*{&)<>Ps(E{@{2-#9IP@LGc?BVdFY5!j0+_#{gtBicY zyF9c__hNNo_G@%GDdYXFjSa|2Ww5O!!Y2CQY5dGrxJ6;2+evE&ICg_|hLVPc<}^An zoi|>3n@pZi}j$8=xV+Eey3DiN;H5-4-+lRFB zlJ~l1h1e&rsW0{=kbo$U$9_AO;gO7NeOB+)sERLXb}_{(Ntw9U(b26&tP+0reabLw zqi*Nvtn)W!y&o~m!*=Pl^@ntz(l*5>5wwokzuCt@4w1FXRuefsa0ATD!~GU6()^06 zWWDEY&hB$@RD}ljYHhd*T8{Gf(o{dicBKzF;~ljtSsTOOZd^3(LLvU%6-MrgbV$>3XQ zSSXAdEO&edFFf&>c_lKMwqH^FQKB+_!_^9J)}N@zUyz!5Kk`P+{S#+}EC@{^`{SvP zdu40UO`&A*(6C|2?Rc*TFpd)~&0C--bXQQkhD*WDV>zTAm~*)^ledO2ZR4hG$M`|} zkcTbQY$+AhaoS;LoHAbgwQQN;%@gWT>ZcL1-I1QuGw`jQ&`DZRXYx1Y8`DqmU0L3@ zX*(EsOyGMtsUrBFGPk+W?C{7IA{|*ES=}^C@U%>8$BSv)ohu*O(Q;8@x_ppnuU}owx4hP+UOW~ukC*M@ zMpbFDs<#!nOq_C?%O@+wBXV{Atu~1DELVJ@pQbE_h4R+ zv0?Q3+Vh$5X6KVW+pm!m)AzNP96e|q(`h>euYB0r)-$ru-PseAb#G#RonU(8#}qFv zHB?>xm@a+5JiW#i8+4g1)D&*?%Ct*xp1T4Gpz6{7S#){M$9k%h8<+L|W%tg`m+ve@ z)tO|`V_-QcXTl;YA2PoekwTn&({&&J6a=t@Sl$SH-CEgis^NHTgDU6yK0@Ia+o>D4 z(!6;ej48jCa<>Zbk61Z5J(f-5*>o7ho)|LA!R5ix4`1zbmS|fRj zWj+ZdM`M_95d0WMgnr>sUGUU+He;mvpTqIFJ3e)G@ILz^s^mMN{IbcT<%l>$=;Ou^_-}uej_fzV= z%Wh|y|E62!pU8KHe8vrWP$Gz-yL+Wu%eYJ?d#PZ-w5)6?skO9k^C*d^#JgLU_Gi^1 z!&Le(-_&bv$03LAW?zP@fCbsY%~DCoL4Ab3tlk$h!Igownl9)wvkcV*a$prK4LrBJR4XELBn_ZN1L#-e>&ECiKh zoAC-QR7Bisk@WWh{>h85{H$k*L0)|T^}EAcRPxAqR`@$)vdkk~Okj3iq*di0 zJ#XK)Jl*xPEiczDPtr(5|7?eyob{Xf;+@wyl9ks~Faf0*m{C?ORA^vj5KR|> z(;1q-=8Y)V0Lq-ph++M1lrZaz7JpiAcBCIu?4MLRQ!+A&6zj+tr}Y4l zlVDngYLgXV%o%vdxl?h=h>E16S2|0^{<{cLZ{8{Y_WqenDWplcFHSi$a4U#`)ZxYn zN)=bAnZg(7w}N8ZofXh=zY(6n$?c8n()tw$cyGoDgkBUlyWUo5+M7`;Z_&WBq0{dl$I8aQt?aqD^_PHk{o z*C#c!4czx+du9FoImqK-ymVcS%pBqH?&a}gKI}$$UsYLU=4(nx3>P`%!%f=@rIQpf zc4Ga4B2h|8m+q3e%r;{{y^mnbwTYTu?$-+D@+-J8mG!6nKoH?Jw^Kisy;(0Q!s;NF zKD+uMXDZncO!5HqX3}*@_oW~pOdJUhItR!`b!T-G$drVu<;~u8J<$>={8_f}w%#;z!vP(eL&%%7TsXsl1*-*Z^ds9DnGr$ks_bQkmZpR|r5sx{apC(CH9`Xuw z*XSA_v+4OkPzz+}yT|RjK7SQ2QekbN8v31;T|YW>?^o-2&UMJbBrg^zI*RM*em=&= z`(Iouk~bXU54qt8Ws#8sAeiz&*euy_ne{>a=+Lh5hx{}hYs13mg@Xb;p{j*w!v^e) z4$2xJu*psC;&84U&$#PdaRcOTYSSW9Lj$Y7m+RN#a*fSSXsQ`Y5`z7H?#HKfxH!a1 zEtVf3j^6U}9SD?&4AiEYF91uEA)@AO8A z=L+7tl2)P;^DAIC1rJb#D4!z}KMj{L6?Ue58m>~Sg25lz3uN9C!^P*`U`;k>w?B;r z)(Zmb@jDJk8FG7V@cQ7LcznE%IEUE*kDALM6r0#op`BCb>Dy)B*^sf4Q5TH>%2D6s z2|(mCntNbkP_!`rU`t$N%79l`*f${I^m*a_{ho3$25#7x+=dHPZ^!#-Y~J*`l|p{1 zbp^MnlY@8NPQRF;e~N7F?Gb_Irm-DKAo%3CGEjb$`O@0yuOgm$fX`~ccL%C|19{XQ z?N~YHX#>s2M&J0;VQj^dSM=Uc^gC4d;`gzEa^B*#0O6S<#R-btJ|mksII5wxaAN)Q zEyZIC5p|Hu`VDl?m7=_|5w-6uC)~WV1f7`%LWk)IMG<=k8~ci>bQ!4-CcFYIG9CL( zL6>MkJ_xCW7YCx!{y7XhZ+4adC;o9AcfyN#iapnsk)tsUolQ|KWzEbj=vNr(1A3PY z@>DCbExne>tsiQS*enL!m_G=bd+^Eh?g($J-ca|RUIGfWrc3bypZft_GViZ9B2qWR6N%b-3ji(=H?Yn6R|Mtw{1K)+uN?uJ z7+}Xgnk2`H7y5c18%_8IH|BUH6jN?+_LRztEE6xTwpL0k1QJHAMNC?bOypS_QgC7r z8^mATh>6esjDrl(N2$Jq(vCP4RnsQTQk0dJGK}lu#O=L1<4Jw{Ydk2$Eu+HQ#q*Pr zRSKMKMu%9|@#dv{u~d2FlkJ>UgS1o^cgoeBd4!n}XW!qlbHONgPO=Ci9v;r$W(Q2K zpQEyDF`>YLK6Umg>Pni(O_<=xQ2ISQr}dfLZRRJZra4b2Pqf2~IaH%bb|cqTZzQ5~ zkGv|t5>#M3bMK|?qw9OmQau!EHiJmZ%GiO>A)mo}&y{d#47~%|Ee^aH0WPcRGW&F~ zUok0v1(weq3qZO?`#u1P6Oz=A#^yTeOvv11_+k$#Frch<;)hf>TCl6L;VWMIlKC|c zUMp5RifkK=Wo~?|oA4tVgKu8iQrqqKzB)%On4$PuJLZZo<~BVyGYow{y8S);1J{tc zHDTPOlbz^u$g8_35jH@Y-6hQv{s1VEPrRd8XCkjzEAnAYRf)L;#NbqSPvXGmE($nQ4Q~ibp`IyYgmD8JhF#X=-N)DSK>w?vK|HTVm2P7~@ob!&b zg&mX_F3|7RZ<6xi;xA^Z7U)aWkk3l|*y%1iSCZqc;}7#x_XR2_rRHFIONmLLfE(3B zE#9k!8;m_%2*aoC`>QQy*i#VPPbQGY)+n64&ek5tXkh!o}|@Mt+jXI%K$bo5;jJGb3B zx8>i;*Z}Mm@bHv|@OWX8+!=J7NqR4P`FSjM1TSta7YEN;x; z*tRWJ;Gg9I%_Q*KGoZI^96kad%QJE zX`#$|g0u3gm?Ho2`N`UV86|tcXgtdMIedOYn~+kCSRf^s5cl(jYGGbLvx+%j2Wz|J zFsvSNfU~w#avDX>spoqdcKb)i$RqlWYw zu=6$Nn-bRc4rdnuEiFUAj|3!G`s5+yve}){xwY7)RM^q33)V2c-Rq!7|lQ!?tVwwr@JjPK;d5Q6=4y0M2^vo4fr}DzaU8 zn{-}~^!>Gl%?Mr8+)Iw`Y7&s0xp$Vbjb;?bQ1s(MG#1Ig6nfBpoIa& z6}oU+stkX(vaphr%*c}er&t=L%#Ai)S{ec@Sq)M8fT8Zc!;c_*0l1~PHq8%a^r#g>L+)vX|%96yz){l4e2kl5@N{nB7?kRixfl%QMU2zFl6F zImwwFX$En!&9F`xfk0AigP{J5=UkwL%yTYxY1qZCCCF)aYWxV-nNOzDdK1D4C9WyJ zg4N=boLgZz==Gy=8)j`!B6;nZH7c7rbSub6Pi1-tXTRx^Q-{{y~!Dk zYVJ}$XPj#--T9{FTN@MD#T9Op$cAUt1-z-YzQFMnd+R%iK2@sZ z(Y>y8y1na1`Z(du)WlT#U*z7a0;H3@M=BPv^sMJdcP!bbvb&w?a}1_PTD-7PXvfSU zVuiyy`+LGR|2x+j>g8Bi89LKLTVU(eQXFlu)=7%mklrhGi9e_KZl?0cP-qjLa>1);GvxEU*Qyh=c!^ zZNyH60UdZpn;D|o`es_hCxi9ANX@uWqYX4NETU>lx^$ouPV3ufr_R`CNDvors9x|V z8RE8gdeaxb8DI<*q0!t9w2z(wm^yWU z@7%xWH%So-8rM!EX86wSSvPGgN6%t$bX5DRE(n&_!uJ^P=rt*t5Kb`JJW%I-x9{K= zHQn6zm%o%D!U_~y^jh^DK(cDyK6>F6I>PU){MaLRgZcCH4m>UCF*myoktplB)e%16KVUVJ*_cYVlbKa%$=U!C+LREK)TIBR3`U^QNTs zHxB_r*!k#{zRJJ7k}V)EOQm82K^<@oKD!6L$&(@XYgBDeEuW0z^Dnrg^)(My%fvyZ z-#esSw^XXaRM(ce#ja!_*V8Ayhu}B@Q$cqYjsMADbiYMYDI(5mz?FZf^nHzXUrG*Y zPc|R`qKZyw9NgmTqBBMg zCMu*L_x-0@L!~iCUg$YC-(xKZ)rz_e4lRAMONcIW|4L}S+@R(gN#r@3*OiwL;xEac z%@!qex-*IQl$hXT@puD|Ycx=-we`%R$`2#q9LqM3wI(~aTBVb^<;#%cF(yF$i{D|$D93RU|iv^6gHql!!rr8@`G;4LYb2kL8 zMcPsh_kL%&b6mLuvjS%KFXsFwv(4=Qdl%%F_DJco+pFpKW`v`B>*@1qVJUW=Z%R}q0k^Q`X%9!r_Cx?S^dCun@GiEJTCEvs; z1fY;trN34g1O7rU&7762+ypbBqe6b@=+|sZ-+eb$x+1;x;?V<_i>AR3g`mZ_!+FI9O7Ma`mGlBi!?6<}RjePfq=d?u^gJBjtsHoE!QW{(H3?i^4G(cB(4Gh>N$M zUtu!-rv(5t(f;cf{ShNkEm&y6yIaVksMz@*f(`h)iveecmN-BO_O z{(EAB<~7Tx+b$SrqiVWTkd#iZpXaHtEJzSoTLJM)?MH203$l>T zmkEViUM9bv=%@4vMZ+Y`G5WC(#ZMMxu)iDe&0&*HXf*ojP#(#OgLqs_z^hHvG&dW?IZvxBAMVLRDe zf7I5il2y&|5>{=)j6dY8_3ESB^Yz@$VPaW|Zz_WK*UhW_t=Q||>kP?^fPl()eyFax z5j#PX$6h6MTo@Hz4{UpT^6Bq3HvcM{S*B0XmY=DFCLh?G4m@wQ) zM+Z;mdYQfa)PlCuO>coZx$sniu=K;$zN-7b13SJzHMzm=je#-&APJZeK)y{?A4Gaf zfMcNgp`CLA@t$TJo7PGAsYj0hL~6Z|*1}$0aP_CAq}z1SP*P_U2|u4m#e*zR)n7v{+PKtw>8&-y4C6ILzDB# z&*fG-mD3IWj9tnmTZc_};TZL+W{(5rzrKy$8cEgom*avDP1~$)oFFy|-PejL!>JDi z<3Z6_oc(PdVRp=%&PDK~$e#8?YTMc>PNUneD{eow6;856%QX7@oGL=DJ@7ui=*Br` zd%jw~KHngbG?~V>qk+xnp#8N{^=yaREIV zFW7(PX&^TJw~<>e?eBRyJ-${leeh$4LQ`zefQS7sz(4n~cP$zt-OBfN=e=_(q&5 z&h!9ze;%zuS9K*kYgJJ6QS(svQ8LR5p%e5$rP`d%a;?EmZX>$tZZMRyF_ih?!RIOK zRTSv9ME>a$_Ay1M5+Ay=x8u3ik2$v9bf^aIaMrYPaS86)gIHx;$)Y zkvLzs$TULIrE}CmftZu{Dtpax!W;Zazd;!hEnY2U_`eg=@x8S)r;G)I$0 z5@L~V=cF$Bi&Vg!nz4+rmbD|hQb!FCvT|}#&H7w_GRn0!BaQf{0aBhPr}yTdue;qE znClO|e!tJV+gpd@MBrcynN1R&V^0$J-90(H?LTfR1xny;ZdQe`Z7!{#Qf=2ODJV~9O)%4v33Cz?Lu_`AO~p+f8LB%+J9=oZ`|prHdj&s_Ck zI6M(g*>^Z4EX*#*KF}hfBF&z$U2o1I7!&Vu_G_OD=7-g*0t+!M&iGH`ziWQhr1E^y z2=th!d<`)zaK2UY=9Y?g+1)T8eg2qEaTpH89V;{s^qTBtk(}~Yt3qHR&X^hNbo<9T zUI{bmJgDvE7Fy<3p*rj|4Wp5x$2EB_z(Kj*1*xr_tPbHJe}bx4-zduf)gs?hJ~1}NaBuT^-7$FfeAZF471EJ^ z_qR@Q$LG01B?>7KhcLBAORlwpeX!jI1_ zXRVAbXRE3yiq)@xYN6LVAE4V?{Z={<-~_8c_lcg)uN=OY{rG1eVgGhKui6Yh+G22U zaaD~&P~68CDLR(F7QOz>0)I#c#HiLG51UGH&jjxe6lYM!Mu{4>t?ulKJkl+EpB++& z*F~=a$ez+XpTeVmky!ZNM3V{xp4~k@$gQ?N|MWacTZ_A0eQX{vsF~MbDs|d6N?LOL zt4KkL<%MvsJbeqQ-&vSWhBywlH;x4@R^?WHAUhGJb^b4TXN7ft4=@&aQKF0G9uxWPVQF)X{$(NG0>Z76 zfRdB^r%(C<$opJTLCBJj(Kw2JaZ_81b@3p(otQr z^4F}kTkq(j#;L$?Au1E!fdqW9ANf*0kP?{863X==`;)jL`jZ4K&bUWUU+cziyQ5Ar zOxn*D?n$er=krXZ6B20{>3$d#O8Fy-jYU?Ud5l%GH*~```@spJ@5OnEu9T`2t(G22 zblm>cG&8>bjdcP(yMkM=#~3!C9aDREb*LRh)UMqac@UjGB;METr65)fy(v5%k2Xc z;w&`I!Hgds($Vas6yo&+?Y9x6uE$rRUyhitW#1zfo9 zjwDm^fl-w%8`iw}NV8|9VIEq}+88^MKBL~{M~KEs{pL3M%QNUEF?^eT7CYc%-X-`l z+AprKOD%QdA{?a>kYO*aGW|ZG|{ z53aDAPv|EamMKk^955)5qMhihFqguep*NnNYx#qHDL#LJ*_86nRWs-VUg}LEY|GAn zX!f@#&)#r~blO*4O>Z2Zc)a8HG&d3B`!(-TrR5yZ9T3`=31g-O8P_H= zU`X*}kV_ihv{SucgNBoZ!{|a;L?w3Vx3p~xmh^aatkuGvvKuO)Qm%khzwo#+-KsbR z%kzq5iy6)qCG{Hn*&S~IX$1-lDXwsDcpx>RlT1%c@d%h5)jnO!^KcG=d>J+Xfne+= zlo~bEIqW+fMJS#ed|+$6zccN%-cJ<}QvyL+b{|Qp)STAVsM2paj zip&lm7SLmmFIxEyZM-qXoQQH%I#lp^WLiY4!Nsw$LbLvdx~FZA>D5+D)OjV9yh0fm;2kLrWT zd-X&!fVK9V+2VTPFZSCfLdrergw}MV?&X6kY5=F;-+PLC)d7ho`@EJq*?jYtr#-=z zhE;E@Ypt`JWyg4_L%rPLC;c=uk(QUUj@#SQ8|a3XQ~4DU@HAOQcNf!bM?`Frd9*$a zOl%ZJF3IAt1Q?mS{y*z^j}A$-hzv7QO9U0%IfW5Qg_vZ$z=RJKEX0OBkX6knVP&xv zyz%Si(e}eH@>33Qj9oEjmGUw5g7BI2-~D6afz1-ONh#8-z!?}Lyu%|xEdtzUY9(=N z^C)UQ9!Bf!qUv~PMQPt*d82bTY5@jDU$IcdEZt|sBtT1o+FDEOm0m~xX z8YOSV9_H-3?-`h6aAT~=J~sP66|ZsLu$t$UbLGv?M6dZ$vP zAnIH);&scX*vRr;{px_Oc7TNpW@7xA>ntS7vxT2^Js@!WofoYUPu^n7h0ww5oQ@Nj z&m{)6*=f+&qt4vqDurvrmhfCiOv3%>na`H@`7;^9nk>3OrQu!f;DICr_4* zHI+?JbRRJsCs@oE0N^9ir!N&5|6LON5rNh`Tyb2XWwJ)eyT1S$Qu)z0BHlU3rhWr+pY+8kbDTBkxm@ zJ$v7N(U!0y#y|mO&M>MF>I-t5Z2ut|xRs-qtDSE+q3IbTlKYG&=mN+T*tVcMwR=4} z$0|0x6XWauSOo16il(*d%_jnWy)!xG-A{czxEBmFLg`2RI9yUSCNAGJz~D45ZSBCO zG*mf38+P-0ru(XUJ5Ba1XQb0i@v%D+V~4u0q)g%9{i5qu1=sS#dbY*y+)~~9A$76f z;GajYkGii7=qH}|ogttKs|w7GF~pzi0leJ&Vb@4w;cYA!+PchQk4G94iDJBnH_T$? zb=H{yL+`;&R6kz8xG&tA{uM?}khOJ^~k$OP?11THep{ASjmpIx+#l9YL?+Fwc^ zN6);Eyzc_YnxWy}b?P)c5lT`nZoup%W_3(SEnL`;GO0!A5D_1{2uzsTSk#2xpp)_a z4{u=J@J4v}k`S;SCG;4UwCWx~XDi^XUl|(Ym{MBS{cZS0qM%xm!vR8%S1>O7yF}+* zoiOLaTDqJvIqe(SWENhDx?~EZgvrv6v%f@+-Ny^c(Y+oBm}kJ%J|h%d)#GPZUhP^2 z$+S6KV}f|KR&Yj~7UFQsa-|sCT3;}u-=XV+P=CiYB7Enc(pgMOjq^TPgO|>|TE^NF z2^Mk4=xL{u5Wj@JW@nl9#OBSRpkPRPUK8+RS#5U-n^S%#xk$_NzQ==p`Z_bkw}xk4 z&VPb#P=SB|8y)p1X*aU6vRUC+%14T&4$g`QdmWl7tX)wB?Jon~ANREzp$L*6@(&6M zP4SQn2g__Uy15xt0ft0vvRfq=`GhC^Ig#xulv5=t-U7HR*EgxjUJCRnZ#pH8i#{j^ z_?WZf0=MPpCwn=npkR0tRMg1YefoZ5GTcX_eBOo+n)Nb&dFQZQPZh^`%nJb}AusY) zK06m^%88=$bt{xleMZ(a!U=*`#~hR-(|`W#zU&_PY!$b7A8d-doEHR$44_4$Y_;VP zQ+pK5EJgLIH)UH`Sw-^uV&;-yoNEPMx2$_RGUX5am zj;A8J4jY+9ieQ%K)pl&NKT=TWUl771J^g09n2Ts(L1|n&r9bigcVT}H_atQ;k-)r& zbz0+JQ`H|fQkC;_R9?JdjHP|!NA@JxwJo=#*t7CMM--*{Ezp-ZyI#NAX??I0enU-> z{u#tuN~By0GBP2|TQNfmJVq(cRyge7@b@+{>Y4pB^CMr;<5-If_;sJI*7T5L9CXC2 zN6JC?yjc()<5QY^4YRv$XwF2H+xqT+%d$mS$}w(1Yx(bK%PFpa%Wm3lVgr&HbC#|u zhCfGc4#d*4* z52-RoLR5*b#3L3Zv;zXhNknVW2y%hG6xd-)q?k@2)3&PP#T^K7p(;HaZJ+M!ZlBM_ zMZvFl=qE1QWRnWHD^2-KC`%4WQ*7t3;W>np%-Z^V|3tbdeo*MFxor^DOl5!r!iI-@ zHKw^1FW~+@`s3{x@m~N5Fmv6BPTbMrg?clNC{Y?6foG)OuCxcV@mL}=H#!G6Q{}kG zG-~SV`Ws#L6xz}h?u2aFID0k-2m*lMafI8lxELQ-JDvDi@+Wfb+z#Q|c)g+*$6V}h zBLk8ZZgJxY_R{_^x0Acn@0-ML<6;&I8ph@Zsq(xTF$#vS%*0-!seYuhvr#WgyI&S0 ziTbE~SE4G*gjOP5p{6^&AJvsS+Tn4%$*%DG5{2LW$jPeLq1YADdU;L&j%RZqZ^{@0s2Id-}m#AhNt0Fx{X;+cXZ@s zEi2RH-3KgWGoN#V2u~vTZ_h{)$TkCth0zz%iP|QVi%xmMZahxgB}1)2{DgsGC{z>U z={x};Hma0Z-JUb1YcSGDHm@gZ6v}OC1Fp=ThiscQMSH}gP@cZxvTOFy0uLWus1}vh zKBIXYi1AS^3O*mJ%(!K=kjAkkWL${x;TaecnFZ`=bza{rS-aS@OXoh%w*oNnGK^-7 z@s&AvsHr8!QBDe6<`{u-;+?-R`7cIfe};)LWx-|}wgF-gS&7cqoN*S0dIBJToehE5 zD;^zxdh9(PB4ZqGa)j9giC&R}$kaI4DGZbfWq7gk97yy@h!yI4ddh_^m`n8~1f(-S zhK)uZWif=ME4*j_xEBnR+^|6W!>L?UYdweB z#Z6N$#+M2x){=;E<56GVZ3K>Rd@|Eo7k91n$*m?$jMxx~6anX<4_>qB^_uEN{#4Ih zSt_&v4>LGY9m?ehWbKZ7`I8z)%e@RNQ!lDY1f${2(5)uln&H#d@OjlB+w3zTx^ z{P;;!y`@jRZ@F63(v;|>OR_}tbb?REE##Smy5cHw-W!lS7LkbGx3;uQC_ajMCuZ6& zB!P`54|bTy9`kv)7eq{z^ZywhU>yXOAp#E^j0*|*l8M6H$5Ki5Hb@L~^S|6Ri0SM! z?PWUbRfp2=on4bx0+|qKKczvxT%pN9ptQ-G0B!c?&!2&Tw9;d}pI^HhUIIM!b3#_y z+a9U?(+3TjQmuhPU=j?k#4m16CK*H;yxve zyWw22D&=OhqhD?HzbCo+!5mD8ev&2xrh@`JXx3He)y%jm$!ep5IGAX%eXOYU-g>#LN#!@3j zu}+vY8Qf1mrQZyvQ|ZD&kYt_|Mb&ljYAUKMgup)HLZ`_7kdq3J)Jyle&xSuTVL?-- z)%VW#M`h0`3qGI&3eXJbC?#uPDMe zJD%&IbJZ1yA|OmSpI9&LGGGrYRh+*=b#!w3v+uEJp-(+O9C0Djd&B1Q;i0#=t$|{e zAD8PZmb7$zve5TuBm})T8^O1L%Dl6UNPWj%Crz16r!;%_>+-E?uIz?sY)I-q|4Gm_jNfGochAT#+q*!qS%t{RD@rM-O zDGEM+;oRWkUG#f&jyNHl42Z@&sUXUkj5>jN^4tN^xhkJWi`#&XSHG66C_ZXl5Reb1 z)6@!d@*H#gB@A`u&lFAQz&Ihr;{#$>U%=lmy#xLyypXg+_BUH2U+<{K0R#v!muqr? z*D*k_0zeVU=iMgG)?LVcYn*>wO>ja|TBFMAt|U`NpAluQVsb$x?@kzh zH?ZtWdV@+KPo`W8`uJRYMwV}VKV);o!?EUpFR$n$Rz<8dzo;NqN9CT;eC&2iufP5ObDkY9cU&yDj}oQuLPU%%@e-zU9jy#pKvS-r{URY;3QB z@Op?>o*19z>9nf?&TaY4MKHuzt9_UDV&RF&C$TwEMom(Nb*;Y#7oEbE26i(!8x&&o z(L=cvqw+);`pZyW=Wxqt&vp*{w{yxAr$b)C==j?du zWqBi77}3~GMX9P>kSN-mmel4}S1Aa0+jTYe63|cRgutSCZG=jzs3$SeW|2-^h6?3- ztO`E&9o`44FTVwc)zwWE6)zoe#G;s$^!`lKx@lJ6a#nIXnS{DaF@u+; zDz87P(J=IKwf+Qd|JH$RO8OQS@Pwr{tE~i+8?F>n=>XS41M+hdi37GB`cc8b?Go&m zFf2!%@GW1zzxpKgw6UR&e)55mL-hC4_F(*}dT6MPwRK;BpThbi^H$~=eKL!#{nA(5 zYfjEjjil&DMF9Go+a9;9-B->(Y=(EAqN3laoJY4SNqm2IRnp-jMEc$qV>1n1ejG3F zGRtQJmS2kd$EBjwH%7|mCa*AYHC>-Ar`xi%7qVM{d64b8@BFt=)4dVuNl@C9>7GGx z;UshR;@E!(oj&@Shsjw55BfW(kfP*VQ0aM}1RV_H8E4Ojf_@Zy z!22iei4ZMNk-jZ;lzaUwn7aVKJTZViu%t|3DlJ2UDa^@tul6C~C3D?PBhH@yHBpm% zpEGNYH)LUuHI96(DDUrAnJ&^TQqhwqx zaxx}e*94heR>k=T;g3?}659m&UonN`18kWXWhY3&7`{{UIn_#g+8Z{nc@pS6zQkP- z+e#^ahG$geSRhCZDoKdSVbMxw_q&l+N(va4-nWhqHFEU&Y6d$n3pcmANRLKyw=Wz6 z^U0s?dPSO5CNlP$evI4JVyClMgK4|zgG{C*+gLf*Vb(aF{P0MY+bBG@qQEuS_5H zY%^H!jr1oQp^kCiI};lv51>Fz;$-8;qQ&ae@t0$cdVRAXg0(1NXwpzp94`1OpyM*T z2brq7sq=93(K>iWE@Om5BGl*Qe(!XN{ zgvUjb2X)fag^NtyLQBJk^^HDK;>BunDpK>DO@HzFtrK4> z>cuJpm9aMyO@~N_27B)7yZ!jyahDE#N0vR~gnUraKQ8tRYa)kka^F~IpX*m;)BUHI z;_n|Xk={i_6#=_2J==+^?hU~Fc?&8pQ{>v$60RS>#iuwv(sCy-(y$R@FiliZF!-U` zi+$lh{23`-fA!75A`M?(@FUM@VLZ7^4f&x{T0QS!Jx6KA!!ZrfM1!zc3z&y|sesV6 zpfVrpgx+LsBJ2!{^!eUk*(8fB2>0QQ#(xtqidj38T5F*C(OgzH?BwW-ups{xhhn9{ z5~C^Z02Rwj%mXXma5vnv$cEjTRZ4>{?99PrJS;GrtjsdxhF}+BJLB6=3Tf!6tmge0 z`n|r|<@fi$Va4bnr(FurFqO9Kqqnkgws{Inn<*}o)pTglOp6~Cv~L0OLpFiO>I-FD zhB6OzS(*~wo;Dh;|5Y@@%2lu+5liwmm(&`*#>%0ng<6nS!d5(@x1-q+cCbjByN)LKBKO6sAi-|8NGXz zPGTjQqBa?ZHw+YZEFlmvWBdh_=R|+46lJPw&Jzxn%UzZqr8b^a#|(`4oJnDqNjZKH zAGg2Bewb8jXMipiJzZ$pMrDw`H)Xw@mYRu?K9&D9hB?qIs?a>$^8wX}uJLE+tVzeT050 zV?SD0~J;5DJ8@paRO*36~c*~+l4(o(xQk^MRY4^`wBIMVT97$cW zl#g!RHZNM1xlAv1-gU%23thVD_>-qywR!&%!ksd2$1js@>Ga0l5JGK`O~eW&Oxw=~ z0q@IcpJ>qo7Cq_x09=i z9=1cgqi`L`$4_JZrY~AAwZw>rDiZ=ljw2XMr*4FM5t~VwaFb&pf)S;aoj)P@oLBcr zJ&xJt+A2n8ITM>wd-5&H!*o$Ts%OOE{)LB!A=C{V?yXD|4{-w-t}Jz<_ot$9pQgBsZ|7DQ?ROSFUuv0Ff;+fgV_`DmOiMzY#hTcs z61OR%smE0@X>+Lgwl#r1l^j$7I7(vVO#f|Jq1&e1T9HdNs@jZvB0OOlX@yHG!q|Q4 zMS_b`D})zj$S|p~I2Z#0DQEN9WO681Y~%>#XfMJYdU;X*cG zNpWLpO+WWZ1{r;G^n?ig*-`3Xd^iy6-j~Q!UM2MYo+GxU4~YC~YOHJjtRCz?$2#>H z8BZ7o*u089vF}_D38n^!0yK)>GEfJ~B*K&Z z2>dn{>-6cG6kJZOq2#c7iyi(2{g(*>oqI!Lp5!Q@WfN1-)@OQp({ROr^h|tb0gXUg zR~RuS?tBST`ee~KaY_X$YjYlkh4(r@Pi9W%oO6%f!s(}>Zj}%524Z6 z=R9oW=z`GiCT`5RQgPm<2(_FOnQHbrG~7~CM~~FQ7|4oZwXh3Tboc!}shXjQ_`>gK z&<$$}B0Kqq-S6@L=<1BUfBia#w({IQ3_Y<+Y7gy2CFL(4cS4RrgG8`b>iPTDJ?=Qw zyT(5oGhJGDdnj%pWwyOAI%mlg=xcWxj%M_USPkbZBEdWX`tg$RKK|yR4K23hJ{SIM ztXfbOKMJ8ln2BQ`@(oj`@KD!CduM@I8vOHbcs2X1dv-2C$Q1Q(D)@1)omAMr-%jCP z4z*Y!O!ruDnE%F@p4qRE%;~djFpm%>Rt;(A75tam;zJ$09cfgE_8YH;1SGf1z^V|O z;)&9?yDoODX3jd1m+>=^ZedyNaB-2&A${Y55mGZtEIaiI`2G(&^8qDE^ zjvwheV&Wb7y{N-6g$4JI%HjqrqGVIAY{!KTZcc`?3c?`Zg?}ar90ql8Mh$^M?Yh%w zVD)XW??!fme(l0sJn!1vS=%s272-%>S|oo~yJK&!xa?9&28w_0SDXM^$Ub z^~cA~iPtpNuBD2ci)lxAqF{@TAyA$?z3vXA%<|}$%9%k=9s%Z(k*=`*@uEjheoP{n z$qC8WN<>=rVb+X!+Yxp$T~D8jw2`k`Qdt}C#o9R4_VB!R1Y#pM6yRth!bQMY9s9gO)h@q?Cf{|w)z{vx>i<{mKljNtdD&=p9RA(~+~T+L${Tqa%lZFu zVtqL=pUKrsgp}z_=vIP|@w8s`1poHaX{o4$GX}gg#b}cEOT{3j_Bt$REMkoaD~||= z-`TUJ#*BDEve3~TW);TEs8raJY3sn%wk@kB`LXu5A&S*SM@2|+KHl}X#;6}DpO`Yg z|LVVgYp<@U4qtJ@u&p$e5QiDx^}CRPOth9ji~>P8&TA+1yP~fVot=EvdlJzMXPI&I zy%}VeUx{5h@2GLTWP8d_U0GOiGZut(%;{H$=jpA5ax=(nyZD{C+ z=M;MC`M`UPfx(cmLxD`kvyEx7o?T`yJaxmt^y$#M=rzQW zTwGcH_Ky?UXr4{UJv55*o`gA_QbSLr2o|$6etka)3J{NnhlgM3y-F4WyEKp8$YUv$y|6VrC=zA_AQz zyPBCDVW6jjGs~{{3wFNZE_oJ|z$T+tTcuAnnb;-k--R+QntZh(j6r$-Z())-c9ZBy zJ;-OM7`%*ye%bkf`$#3#S_CR*Z04*2$W0s+5+9M0ejZ1B$E$D_D^oG?BJSa$F?5yl z=PXL%waDiwA)|{3H2wmV0i?mnA}wv{yu0)7Ir5a*weX$34cHyF#9Pia2PEZ=0^^{| zC^|hn*CJNs9J9DhlyW?TGz1R$@Wz3xJyxR_6Yfa)cV#YMYnr)$?e)%j8j7s=9#O1S z7J7OIR44hBq$isy9-A$g*1 zrT(2P$SY-)S3(3JifoOE364z3}H zU~U^5ic5{L7%^9}LtEfkz8^#HjoITx-K8f>*$}=m*^7KQEW#1^!eYl|J9k^8fiMMB z%dD^T!^P(6hzGr$Qf3Vd5nDg$ofd`O3|EqLoF73$Osp)YDb~F%vc$9Wu6&I0zh28$;s%2CBLyI~b%bZ!5Y$E1y(^p%bHN`exJ#9Yo zJ(qf;FNaEyhle>l_tPJ)rrONP%p+wY96Jf;Bhxqx0sS z@#K;Q-+(*J_thZ&88$oRSIP$fO#z;*~4IBCIgqSJz%!y6aA2~nFPzKp|Z;kCu3^Qjse6`~_(H*oJ6JSWF<_Su) zgG0ZNN<&0PMGrw0Zy9dYLNFi-C>Ar?NnSFO-~038Ps+r#!J%QAGgwgbW;%t>Amz>% z(Kr33qWo4QRINxUtCviL%QcRXjT|<>^G9R< zDp^3SuuF_9F)1n30_e~jy=`rBb?4hpO>I^2iuJ;W<8sDtx}Q^w3>kPh6xVxr1MpxP*WqAG-*;;A+$VozdcHKPl!> z%ExXyR}-m|;Qn`j>1SoZK1YAWSa){+Lf5`EvqUM81oKob%cLBgen!$eB=_%sGPvEQ zye@k6=Vq3VKRLOy+}t>O-H8k8#Tegjc4sn9R11bZMas)tzm7ika%GIu#7VY_@ql{B zzn(6|eYDX_cDt{Ryv?;T;??~bh2^>-Sx2^+xoomxiN!@qt;@g>=Bz`WD**5*`G({a z@e*K;vY)v;OaHZbqWCcZ{M@*I59V8IXA{P`kJKXz#ISbO0vB-Kf1`(br+z5U-}wYQ z>`45B>uzPs%J{wfk>Z~v`-3USrs=lv5vk)&a1wDSn?%%Pj*tgf!=55+DC`I2BSSN@ zB9+|;XHn_y3-X)ejxrM%f!0ilA-&X|h4cMTBIr~(ZReq;7^*EViX&IZP3>GA{RAi5 zyj@;nJ9CR8t&gEMm&!x^F*?vZp$K-b%DE(ymk9;J0-or?@tMD;J2dB+#g!M+7UZ&Y z>#E&VExXwGl=H479>(t5QRTb@l1e*+OPDxv5gGx&i&BP2rtS470^#2QAahn z>!EgL3eU*?#I=h*50vu>?76p4nmvaA8!6c0GSC2(%OzTjW3Kf9Ql;D!r6mTQ1aUB# zgqR296x+dmh!W?l`1Zncd59sOdLO&mQPQ27rJkRrQ zHO9v2SM%B$UN7tUT+g%jCxM-JYb%Y0blzsl3VAZlc}&ut%*37#!z@7wXZ!n(w`(3* zBV?fWvgEbt*AAj=gIPB*C|eqyTk?Z`0%P}}PRB6|P@w21Eel6}2N~$pK9z@Vs#{2& zXf7z}4TU{cn^?VDqVbvuwrwyR9NbD!rff{qhCy*m6kF~}fRW^X=@mZ)Yp#G|Hq%?; zjg1ER3@!L%*x;Hp8u#`L4S5e$y4D)5fBLgVzfp@ryQz=}6UemJ?xF&j+ zqApnx{=K0=Vv;qGQoIOhG@!~}wUHL8&ZR_;QX%FS=y>kU!Y46i~` zqoS&Q?3gvkpvqiJitIHw;J#39O;J&>J)%@Lt&@b6fPwc43Fm#KI4S zcM?HSun+l$DBIjpwwZLSlFt%x=~qdH0ch}nuKhgIsV>fNM*Q>Uaep|O%peC9h(`K< zp*H>>uD&`h$}Z{_kPd+X=^7ZM8$`N>E@@CYq!gsPyBnk%6c7;U4v~~nYUl=GKE`-b^rlds$gteMy%~7*flmGIbDQ+pO97w=Or-sr{l9$XHLTgiVzM`cz3LsB}nU__`x*QAkqeZ z%k0uvrgxOfQzQIvJj0y^w+Lx?P zc~jG)9OXXKLlqs-m~dl|ltBI{NkTY$(2D>LxoDXj_gx|Nqg9mRP{k1%_L+&7f7`$% z<0x8Lz9SXi{q{IiQUUYZruI}^Y;5x|w!#BHzZCE5;>ya8GLQh-;qayrO`NyUOVTYf z1AgaQySrqAMvT>0l945iO!1`)yalG?Yffu^3lK&@FyJqydel{S@fC5JH^KYkGnR; z;V-;=)~Fyfa{}A1X(`Y5ABN946}O!{CV;nj;E=0lzAx+n^Dvz}3W+%RP+mSTEy&+& zB;wJ7fg$u%6w;T4eeV~IAHiwT32}423!RzK^@?00WqU1BUW>^yaF(`ge3gcE$Jrke zlJ$$?Y8tQR3Wti*b@cQ2^*q193F!dyJm;Q@1r713g<(QFrF^{youg#EPv2lJZ@0_; zTnU&!$tT}ktA)7s$x&}fUtERwT2<7)1g?kzB;e;Yl<2CMs_>E4-R;WGBm^HSP93BK z*-}{gC7~1tk)l^qi)&M+gDLu_rB(h^vZ7;0(zn4#kbN8-9%!r5Daz$Ph?R`SWi zq`{qCpmOR|khX6spnX2}qfJ$%uB!;@W294TU+w7f9q;XD9l7rc{65^Xmc#|dV-f&+ zCr>?3cn=Us*8dzIJj7CGH#CqlvZbFXIS7)mmM{aeU7FU^u!e^(pYCE z!hp?PLXXWsLXYa59AH||bB$(2w{O3c&hcsqF-pc0T%_ArCV~snOW(ym@@S@XY}X)x z0Pj+$5(!unrICwmeRiK*^cgwne(UgyOoX8rB-Wv0OSk9EJDUk$w1?qEcWxlKm8n)p z9oxRs7xX>5soAK_UFxFK$bX49ibpK8Wz58mO2nNQe@+gy4Rtx&@)KGj+;>;%ljkQ= zdu1fP9yTOC(#b=S?u}3K>BrEUK#_n$&>Q!b!+6zdqL@PLNzNmePU1RwwGP$)Xbfa1 zP=FgviGdi{tYcnsaa{SE898Bml9n;eW#|^NJK^&oAmf~WuRlEe7v}-)mBNxu-ji`D zd)aupk12dw)d3$?&Wu|&!|84$#kR6qDH0pwq;1rdp7;WDw9#9w_i`QUrJ z$5hL|bJ)3GvnY7KO?kNOcVi@=@XHCBk&kZhF!Rc>1&{`e8zJ$GyZ;H&#-Lw!oO2Ih zxAb0k+cXqXE4b|2Cw4N*7aw{DZ(2I6Zo3!u*d8VKxc+H-fnZnxLE*9Dhfkuk6dIvL zbeN`R;--3OH7aA`rx1CsoWa@3CAk}LxfVe`l$xWa^iwP$_Qlb!182m`4@=eLew-lp z%)3}GO%}^9ffLVtySpz+PzT*WXQj^_m*#$*!`sNc|A-heovucOt!YIFDIVWu>EfiZ_#C;`VYUB2VgQ$Tiwlf}x`!E7y8>SWLFT1iB?ly~!LYxr z=^IPjj5jLmR$G5(f{wn}c#LY5)W#{{S|}dA&ZB4e7j1mjU8tD?@CvCHO~I$@M(UQz z$c7P=WaYAi@Cl$72OUi7OiMRsyl|lkXL%!2Qv|&kU98XU?F(G)G&aCZ1Cc>s27yO< zkd@{?hR zp6mrhxnB+hK+B2oNuD89CV|;47bJF*Q+_xwk(4ja)e)9hwYbQHof0^#ruZi;+QSK9naIV-fM(pc4?X;1|0Bv4Fj~bJU_X0*mdMT8Eefi zN-K%>8_P2c1m6_^Ub9WKmvU}%~Ph}jVWn+gh)t=~aTw&DT$mvwr8 zOtpC(thtyqng#rl9sMt}cYcuk|II^qPnJYWKk@T1e3KuLU!2eTlITwM2;3pHNz2UC zcK(w1gl>Z!LXV@8vy2I@YULs z@ZxTFj52v%E^j;&62s+8s4VwA6TnoE{X?_5f>qePLpM{O_B@w zp6^Y@yTav1dvzNmkJD8XEp^ac7f$BMrXZEA*gbVWddf}@8;})#8We#cBH7BD)q&D_ zU7KI{oL%*+ot71m+SVBB#j-Q<8^t}A z@J6iY#Q)^`4Wnl6lmOS=Rl%r)++x7~s}*NQ`rtgm-+)Ni4FFB?YGxXBuVhC=YR@L+ zY0azEz?u&ZUQ2ZkB$+>g1Goc8Sz}cw)%7K@TpXMFu(U7jx#5w@h0(?o#k6MhM61M3;778&; z9*bRS({&POJ#xw*=5=v>L!5P{RmaUb;L;g!nJA9Ifh->nl@Fpr=A{O@ zWyahu&-a6MU>@H9I><4k_nzxnwP$+!JTg5_4v(ll~;G z#jd-BBdZ`yPHq*G_dAXcCrwKX38E;+_rfgWVLB4P`;ag0Z;oP?uVo@r0iia$RH6%V z@@K6^eEqN^WAeyNx}Fw2>cNrjPs>cV19UV1K3UVU^008kJyuR#YEPCq-ml5FhRm8zvpPludgzPd1EnV< za*RW-PThbXp+R4L}zPVOS8(S^)YQ=)ap*315z|8Jvd>&d7oYY{N zs^y}SGhp^2sf!aJTtU!sx{>?}P~#g*Q8f-CTWQJDc6~YhmAn$eThR?v((%bIHC<)! zd-)h(GVIX--4Tlc5EE{C)M*DF$EE7)QWPr=h%(jvJy<(d|`&MJ5M+G*EE z930;dy$OI9UBlBO-G_T_w*|YxtA3J$7v|N*(z-&3zcb)VtT&qS{J`@JSPd=*bl8Nx zzND>tMu(F%Vyr1Dk>?qYhpBF_O&;Rf9`0`#gZ&9`@_5(pJ-Ti_LF{F{`ib0S-8L%tUN;-M8P#!8N8jKY4PQdS*q|aG z4HH|3_E-d;iz3x^;NuiOZbhXx20}{1;PHC=^=b*y58LiQn#YmO$t~V1KAl-gG_Dfc$KahM4 z6It1o!~;liLwL73SqU*-!yXH1pNsjgKO|av=^@7-q<>>N%8l5t?n`F#9fvWVs*FsU zoJSBR6<-JG7=c4%jsu*Xv0D!m4L&rMethy0_8pWqYJ!<)o?+up^@zwB*F&y8LZA2{ z_U_yLOVH$4=Z~JuZMp$5#qDwN8{(J@W*1D8CO8#Q3>! zJl*llo^_t{xXjCK>qwg}+Y6c~T?w42+s%(enq{=G%`cZ{-=1&UDm1zfZthpNJ%*k; zTij@boZE7nk1asv=;y(WYyzw5V+1==%PRm7%ScWC8*bFvAmV`ERd)gr2Qfe# zv`&zY^~0K+5q%3kpf-K$|JuT)+0w$Cg)IS~80=~eFcp^;dUJ+SU#${C8}LmvzINUl z3*sfW@oW6Dv$GGiVKVqey3DGXE%5|oglSb;>+8+RpqBa?KgzmuCDDdU-c@9aZI0w2 z3#~;IZ9TsZl#X$GZiLZ^>wTB}QnJ4`Z7Y(BHNsFlQO<(`%js&r#W_$f9C0$exxLq;yxOkcrTlmcz zkO#6W2yatRP+Fy`ne%9KVk&8Np~a-|3g1Q!b*mhta9aC$vFxM1Y13TGvce`Fm^vz@F!1h;IG`b+5?B)oP^kZLenj`A?@F~d zhYc8&4w!h?E#%7YEDx4q>m)u#^V`-7RCKo*LLtrkSZbW7KeIzNiZ&4vkWPA;xT zdynfVG}%{&fCyl0sC1-Nvbs9e{Y9#U>N0FqH&aguX&c%^9RSymEE~V#i!;~0piKomia5I zRMa8GQ=FIInQx;0C<^lOv*R;lQDgxh%mlHZ0E4xt|Ktp!#}ThFTrH~A+1idk3R9qEhi?lB;_P!WOI01Qw72!E2S@P0PZ=HU_l!k&l#tmR(v z6=jJwiMW+x?5DdvXSKl8N2)(AW*l|6 z`rqaeTMn?e2nK)oOH?kfo!MA2ntTMUqcuCNd9R-Ec||R0fmX3I~m9+-gf&iFu9g5yLzSgA8xh zTeDE1;%1gD=?+)W_gKpeo43if$q`?l<4(xEC^y{sfNR*WSr{988N*8`SPC`ekl%X` z`Iwcq^QEw19cpOI2%Dz3@Gg7*Mp7cSjjhA)n69X^ak;_ajSI)b>zZn)30Top?Nf~G0ZQ=Y_aNG4Y>LHV<*F(VNp5q=oU z&GG1$aXRS^`65|H%ix=#gn(_bq-B@t0cs&{T!=gA>32tWk0rMZ zXyXrYQVy{Y8xOgb75@b|ARPU0X`SzcvI7PUg5K|GseAgX}KZ!j*6?JYq3I^2RJ>v*9 z_}?ZFvCWIk`W1+tj{(IA(!;B3TL#1cfMur3%{_TBNikyAT=n^Jo7_?yaM9mhYHJGm z)ui$EVAmQ6gB06=e#lLKPZX!}|$M;BNTi>M$YY zza~#iPx!s)P0VG;pu1c{iYe3D*asud!C^cDOQyUs)*hW`v6MG^B7fot;dUWD0b>x@ z&#WIY{YF=vk!|^z;u4dbc$(hS{z?J8NOu-Ooc`W_dKsZ~P0cgux=n;Nty#ji*ae2i z%&48Ru+GuzK6~J8&uS7l%9S0bZSDfJD8cOLQ<{uc}Xg^|JE7ME^NY5obtydT?p zT{>TjO1yI*q;o@yP^MIL9nAGv!3&n-8;tz`FAGV+w`KAC04Uku3K zU;fDvdN+`muy=SU2UNE1w+xeG$2n#z1aapWTN&hlc2OJzk2PKCaB1>EZ9Vk!(_3`9 zRQ2x`5Z@KQ+O%l$I1(o~H+fRzhc5ubVT5Vz9`j5CnoSnbgRj5| zMa(N%5Um^WX;l?sYq60Z`d#n2a$;< z{`pu^NibXTRpA)r=^^8oA7>QW;~OboBliqW6Zf=4M_>%1qk|X8vzZxUEW)TkcO^ZP zjF)H@+37bi)BY+^3iBv&O=pTyO~V2h`)yg0t&LG0tLMb#l(R~`41I(DFf-A9`~oTO zS~c>GA?Awu$z{gT_6_~YZ6Q~Sl0t}P=Z|Nk!Hhw}Z=KDj@bKcBRgGq`CYOOK?r}CulVi+h)&z0)^d%Pl=RX2cW!1>V{Eq=V z?|dPkr>H2xipOY1BjUp!Rk}tN9lppgsg~wFiQC__i-Wt7(2s1B{!H}?9z%<_t05PJ zX7|xP$c?nkNB)3BjwH!T*!v)Iq0Z|Id$`goTKbidn$B1ZYnQ`pV9-MT?xaGU&PJos&q^;obKlRIg| z5$BIp4f$jqtz9~TV}jUcFrrMu1h*kHC9?9}0X(@6IM$Pu0wKTwPh|RMG}ZIJMpLeT zHu!Q~b%bAHS&ON+Mh$5Qii)msnzYbE^{|ReE2Zk02vk)+x&QLlLYIzWi?h2JoVfPQ zPW+mzs63J2nmJC4iH{^<8|oB7eU zKeL@&>ni~OT9>p!?xgn=ue8o!etNIww^~}Q6Ck-Sxnc?1z`7A&)H)No(Y(< zn@VZQxoA~~?X^h;3-Yf@sd%-FJ^`JW1gc1&B;NxH`=s4>b|3QrCIPjWGckx`XG@9% zC{^bK-5ir0m?r(vEH7psuJ=Dse!Yz%N{p}YSZH*3QkS>S@*41d{wsi zeDEB3mnFqBTRQcPn@+>v0ECXb=Yw7H5wZa03u%y`=tx}J&(utoRrmR_pEyvysOL3H z)qAPcW?54`{C)OI{2D4~=L)8zE;#$cST8$@-~O&xUe!Rd~1IG|Wj<^!3YcR*~{jOZwG;)#NDmcpb8o zt2H*P)~cE=^{Dgn$FU*2;Q5bR0mwKdyulsC#YWqfuI+e_aV1ggy4?y?tgO;vIXFMS zW@qt_{Z+P~?8rYkUC6GLWUZuq^jS<)G#E|EW2k+7ac2e-lz$C3)C*D%{Kg~4W!%ba z>1RMr)4Qg})zOjhr!s>zacvf>P@IPc3>6yida^81QNe14l@LLPmIigbqnimd^%?n0 z$42_HbnIsDN4ZpeKAP7G1a^eQ-Yd$_PlwZM9De7pJHqE2KpAeeL! zu2WKt33OShF@*84alx0LkS2{8lZhbRpb7Q#3p@hbWqFFyw5w-e5FcOArbTFD*Fczo zVjbUVw#ES~L!Wm&Cm1$_TZhW&`H6C6Bv^|^i&P2*6oT&C7IvK%I*c%uwm!Wmn;%-N zmYz14UCi&Dr!pv`Y{TZv(aQmX&v|HGKsY zsWJo14Amm-!E&R;Py}4sqJ|tGC9T;(Y*9+g%en}Ci6x)DF1kiSeXO#+X!aP!z{3I9 za8@{u@v6+WFg-;P$q8W}@m(inUDFtJPhFP*XL=^bqjsTP{iGa~zdccl;%ZK{pCPJG zf)}9QL`-;zngr*GxS zKP#Nnva(T$ql7>n`eaWmMT%{2Fs=#rgi(vAEk!KpSqagyk^ZP*tKIhbM1t)5!7y7b z&*#@YAKVH2Qw!)c$~|}ezVFzV%>tRJYa>c}TYtFBZO0LO-ATd0R#MJ>JbeBl#eYUs zMK$`V2M8h}@aI+5GwEk#%C7SxN(BAwLD06^)b&8eSN_Y~9==hDfxrt{tY@9E>d2~; zpTdx>UP_>n{yf<6T#M1 zg+1uC8IA?|GjE}^V`Z15DG`-qVsE7?iW7^DF?N)oSRZg&$Udq>o rwT#7cLR$l( z`i&As7B7c$JzAFZbJ8F_s;Y6IbNv<#R?9%5Uw+8o* z0+adCsnI#x8o7wc0pb+s%OgsSc;SUCJ4{0kV4#^XDREmvvNDPf{IYx2*q6NVDpL&f zzlKd5GnXaQS4>clBDZ=JkK0UKe1fEOnMnzlEX)WH-+>6X5{p-F&=q-yW5?0H=5kR- z5PvGG_?=k>^-55#VbifaQ2gbmlO5vw zi!ghnpW5qtm`RHM?<7siSkTj<`PR>P*RzyHT1I@4)0$D{a_pZMPavhMyI3Ro__ug7 zl(K#0`#hofKwaU@*)|*&NEgG?tX(9=^ox5;!7cYCWJa-7Mlw=ko4G*7qmNMOrcyQbFWX%QB35#m%3KKMYq62eoz2R!8xg3z9=`D$M;WbQPGqeIJv3xbN_Ve zY!TH75!U?)YFW+9qn(|0>MM>=wRb4lVg$Y z3^2ZeI_1A<9ybULaVJYfvWFm0P)eYj=D+Q0n-h31hByG&|CCvT{Qr~b>)&tiDfK5+ zYIf`hC4GFK*N>8`wL#Yt4yge6peTU$wYs%Y?i8kYPrqu&ETA;8>!T>Tk(Oe^R7EZ; z`gznnS=;(&Wk$S4vJoI)kdW;xkL<9CsUKfo-l%i2yEpV%A#FLF^!q52|4bphR?(T% z_Loawx~OQu;WGyJD^?B`H&uPtx{gnM0zaR%9w#fMnv$RK8sh4VT9D4HYB|#yhU`x-6L(=GXWGA2$TN^VH-xGg++gMro#u=b+91n9Q<$=t{Pgk)m6cpcqvX%g~7NKJ1hb36+m0V(m){>H%{J0lebV(|O;lr#;^$!9+|c4lxEB2EtPB)PRAvD-AAE+#TO>vYYXhRY-VOWw zx}MXV+d0ej`+tbUj3B_gsX4lDnxRCg3PEMT?(5=$_Gtefc`bgBrh!&Px zMUPPAj|hp|W@{6ZD&`dG-kd@(Yj`|LYxFQZ?3(mubw^M>mPR=XiWFak9WYQneQ@E^ zO6DVdNGrx2k`t!C?`C5B$wEz(lpuw!$VAB1I+-Q$WyHB-V9S}|i{UBkLYDt~{*TVa z_kZqMuZodSj)`g3JJP?>k4Zw3wN;*`92Xq|EykB7Ns8hj9i3IuNA#o{_61K~YI8U= zeA+RKZ{};{?`*L3SE6=uXE!3m{Jfb7f~QE=2V7p67`_Flo!)>|#t90^`q&#-6HL{g z-HH_7eylS?1dXwzs8@NrF(Zi;KYi*|auUP-)Xw?I5Uo%Ib4b+D?71D^ z)$7Z5^l<1>Y-x|QSc;4kcrQtytwcC^C%Yzl>AS{_5}mo3UK`c6A`U;Eop4&*8tA?D zd-G^eEQ%Ywj1FK$@&jbl$IVEVS{5n0>U!xqZBScj*emQfclBE9*-vg?eYTWG^BIVKGP9`}77#BY+c8Fj#&fQCORt2B@!w!qLuzxQkR+h?Ma48m*n z*bH3)M>g}B|9BfSOo%`q_ixe#0zEqLK}L8sV^PO#loendBTFIl+~s)aGONF!0MF31 zW&6`kS|s|%r&Cdo;3a^2@t(@%k&NGjM(6G|dQEdymhf!d=O;0cr>A158s(!SXp}O} zb3~@~Rb1-DpC5PiJDb-+U*d*qL4-%f!N5E4G&IBYF(>1hooJ^4qsYcf@7ts^mJ1ra zFXQAiekP$TYnh!9MV~&T?(7|XJf-!DVo)>K;E(K0N+L{zr&N>higJACkZ#n|)o$Uv zRiXnv%{R{ye;;f7_(Fu;!a9t;z=D}dk<6C6$DoJdCU7G~PtjvdDdFZ|cc8kW{hPo~ zfuJ{z*cCX!xq9ZT_2th9`l;v4NxVqu@RkBf=Zn0`GARLaTAbd~7~IXq5_Ih@+UsctXo6)>F~gBl18y4Px4j@QKs$H|4U zs`rab>iN&H%!fN4OFYNktG3Jr9RScPefDOX^E;(5bhIz5#p+?5M_z3P-)v%>4v-a@ z<%48iaXv1+)$2`6=CRnYNLzv zq*go`^^2F3is$6*(nYyK1XSp5`3AD~ntkSAG%X$P#BG2DdU0qRm(}*f0Gymdl zAhSMwX{c^-$k;%(-QO7d+w?u@z=x(Hxhpo3rQ69BuG`(EO%=_e4($?)R2xT^+(?^p zIUg(JRJ zvc}h5-EZ9Cy+91$O`r|#l19&OHh*jd#l?SJW84^W4W8RV6EiaOnxiXNcb|sjn7gt) zW=s@W8zIukTh*LNXp|no0p|}>6F9s~wiKwMk9+>&NHjGbJV{f6F<|J187F7n9*DPH zyLE1aX7SVb^oUxqkd}SOqTu_OEX^LDKzTMrw(PU;E&}E-%h=(5=6OKRP z+#}j!`;IfOKb6r|>9SV*lkG>97zyxHU8&4d{!8Tpsg@d<6pDWZ1wh$1`KN2$RcrYn zuI%4)Z#4im;IwKjtL6T6`85&RcmZU=q|ZEh_uit@K$N27Hko%rn zO+Q`CKfIx~G%94}3O z7>Z z3kj{sMaUcRxz3BgM2r|B&v^%rxU+J*P+!nfCyg^9~3Hmb{wOdc3LsGv8C2k4_A&bP2)-b%aA89X%PlWHxD@Hd}$Doum1@)pY* zT7(pqUT7+^JfLuJ2@%r5AKP@fPp4n20N%*1o>CEiz) zEbr*(cm%xxyyK?FB|2B;U;ooc13+;o!1%xcTV5bW0J}gd*Bs_w$kEF18ZiWRrmsB? zHBu9tQ7Kw$c-{Id>m5I^glFFhlVLwxv?lDjAeJ{&s0rlVdCY8XX*y|iu+NE1AO%hr zBD?qGslqt%?O%SAY|X4YE7K%qq?#)x?IZ8el=0}533%!vWt838l;NEzjRsPuGPp~R z&{y8VWmXFM$7Z#ihZ)Pu7DrF3pp%-Ut<|l@{&~*QJvAiSUAbLq6UTcF;V!}|OrNV>RfF!Adk0dxpBZd~Pi}a_3e3Fz z9gzWbC=hB*G)?CeD0;{!YoypWA!n?+k6n5Q2Bl5UFx%MmW}v}q4NqJ5vYdEqt634)R19{ctT(MGIXh3&8S}xucorurCMqhz&Q1+sDjUq z`HLg1B&A=!F`vs73qa4>=))awSN$GWjl#OshapvIO5i!9gUo&`<78}MY7VJN#QVg!tLf{%_b$o716~TqEOFQVMOybZSW=5 z&uK2U%ESv!#(BM>u$aDOrGJ^3hGGDo;(vA;=4FmqMTvT8mGWwlbk^-rsK8HxW+i}k z2RH!)?2!GBxx;Qntc-sS#^MiLwVi@l@k}ZgQXd~fz=kYxQ&G>zh_R*)nh8z8NkW@4 zB9VXc9GjtrgdVo(-<(2ms;TIfoE!W4f~!YML49-TLGx*=#XF~p!X(O0E_%g}S|o~2 zC9(9c`Nin>THf!m(>zyUN=YQnbb2xYudZ}_$DztWH@|O4Uf=%lNcDJp_ZjDDQh(Yq z{*T@-C~-T3#&arTW^@T9TYvPdDXnt?0xBvhKtpWzs8TDH%x+fyTA=_G6mH=7am6NW zA^Z{O0fuudS(2Wm>Gz!fAir(=vj634&3W|v^i)?gO|B@{srkznMZxF({b%P!?vFwq zNpsH5&bHVQ=+&8-DRg$(K-(rJH8mYM+b{CibNIwCgp>`CK=O z1y@Kj8B6?vz`pbJte)Ts@_|f6U?EbHsbclk!F zjmtAwzD+yFe%rdpIx@+0iJCpAviwDpQQbc17W(^u-G>9OlFl;mhSfWGgUye zNom}(Cfp!_PymA_gkO2Q|NoYPU+;G3oS#%!cJmyaV3?0?f$Pl7>?hmKQnzH6y`7zF zLqmgQtC6iOipEl@l5Lclhypv8VVw4q(aGCWNSa?~Z03c6C(d5naU|!q5W{GTWM#>S zm_B}%5-f%C<1-=rDVZ-Sctl!PiG?Mo#6pfeWlZ}0+*!}CRL?&ua{3FyL6OIR+h2cg z47DeL#-lrTc8ZvQg7we%QC+p^wdcQM8Mg=6NA0ag;*r{N?#9H|0@_b0Y(F|E6+Z7NpSk$kQfDB1WckIGwX{Iw=)JMP!*BsB2Qf=rnU5#Vf2%{g*GWrGHr>6zz zV1nk8{kn;VTh;uYNZ_RLAPmSg{c?$*Lbd+I?fWfeOU02eqzJSdnt+XK2^Y6TMUdTe z=laCZqA!=+(ViDS;}`AQh9=Vd;${!sqRxIW;jG%rm@glAC2nP-j=nr+OLzG1%7-F) z{OIsp#QP|s=?MJS^rIw(^hy+UqrmS}5uFdz=ibQfe;GVi3O!D%rl(fnHHfMl%2X5- z7H0?X%E&x&@P7TW2*x%%BGt@L(GiMD(yswpZRNMq#F=`dB+)}jXkMWM_u9rXQO&09B zJFOv>q*xZ&1(wnuKj(1w-apM@fYDM8dC(ULpj$ZsTubB8{QkpgRuuoSZD;yf>rb>! zqY@_bhUZgL3g_jFp`=cGX7T;`vUeu!X$Q&u7nyk#P4h=AK(e|BEd4u409f%MKml}B zVCev^TqW8F00f{vX

S__HSDCLCS9<4#_>?&h zU&_y}4{yJ+dwZqkIK5$dj{cp$NNnZ4(f3~n`Tw_{vH9xPqK`~kg$9?#cs`6gBWy|yINbvIyf_*;c_KVS zpUlnNSq0OR^{ckFcB^wTeB$k_tW4TzG}FAT2;|!~Eouqz7h74!g$)I1KpNFVZr8ZM zXe-?qp>dcDZqTBwf1ke9!UUJip`4{8Q`^EN04CI&c6~l8x3^0pAgFZo5?I&Hx^L#~@ZdDvBeO|yr{uu~1;Qu>C7DLPg zybs*$zkq9pfkbIwD_T6Qp>z}tDpZq%j5_pzq8eym+8^@-uU6|=#C|fg9-9IhwJvb|!jp#?}Nse}YoW$5>#DD5f z9qk(ZXH(bKUK7H>B<}xqFE0>zo-{ap3*m`X1Q;msQ%)KaKmQ&He&LF$n^4QTPc!x&YssuLqxXBK_9YXy05crbjM|2 zVxQ_1IwrN=O7R1Ik2uQJ>8<%oa_YA+Ecxo04Lc%Y=SLLFJ~Tp2ygN4HnEEvT-fw3J zn*M&v#V2@pH!GMx9#oYqqWcL5b4$8f?@*&~2K&va-!B=c-Qt?b0nEjFgB$Xp9W{DN zH_wLY_ZMk!%4T*>-aCtw;);0ygprezmuyYI8W0HCR#(sowlp=}A!C_1BG-W#tJQLhx$_FWe9DT7 zSc7iRYMjYx_UTYgt_dcBoI9!WN_!iGAO^98A(B7pK1lZ9R>s?`i=JEr7n?IVqScv6!pt*yjI^CQb)!iWb*^ z@Zv>Yydy0#dU*OfX_;LS#Xyk8%1GmLAHSnImQ&rKcuo3*Xcm{skSLC_SKZ4`Hp;z= z>oxCBJ*Mo5>P!?|)RXwIjjbFMO8M4}U>FkQVl~-KPi8j8+uZ_A_gWH0(@e$|w>Zx1 zpn=5}LXBx;EcVkLot3}E7+UvyzA6=ve3~BnuVLmzG|XGed@FcC0?`O;MlRdJff8kw z3Z+tg?h}UsUJalkv0qvMu9iw$D({Nu)6~3_UTj77(uTBmYJ_k|K^V6+i@LA8PmFd) z)2It*{ys~VZ>aWno;itejNeeTn=MDDXu@QBCq=zvvOst!{wjXjDNqm zega~?P2;l!dxKfUiy%p|wpsm6qk-Mi(78`xYFAzGTw6T`MfY$SoNUy{(z%K^v=`*# zr?K#>)eZdfhX=^#{1T}6%{dM$NbhEjTq5vJtf^|fgGXug3eADfEV!cEulAmyG+e_g1L=&Dwqf`W4U1%E+?n@pUMNuf>x>%jtB)iXbM zxbDoH+3hlWUQ@K#DJ?Bbhw3}U=~&0?Y;E(yy}#UEm!3((fc>QXh;aq#dc!mLRY!kX z@@xw}Dcn)&4XjcnfFKZXYT;H!i99!$vVMa($`Zt`$X)*Y`CCkgJe`hN1{L#D)F5(# z!PbbfQ$G>I`j6VdVv;GH*llIQ9U~OPFCX3MO92eUHMAi>`JOJR;%q zZ`m&^mppmJS^JCYyGvld8lEAQqur4n{_?%C{Vh!2a3oY?P~^%d)}5OpMrv^xBou(bNpFFd#l!g#HS#Z8?0|r zm({(4^qu&5Sd4#H00|jW5(&i?Bw1hH!a0hK681Ea5ewUIDu)Wy8M>;2rXByhJ%`oM z7_@f6j%m3hqtz;Y)8Le#K>+Vbj=(&vb`H=S>1ZYQ=@S|IAllw+;*VeR$GbG^zCc{h z_95!yH`7nE*-ym&J|eK*!2hNagH+`A60(PZLO_-&nGPXqdBiG>gi@nK$7ps@!6f{8 z=N&l_*|bTRHZfJN{NVx088IYQU92o;_@r3$-M1WZZ^cX{$~rtk)b!2qc+IE zM=Q`NgH+}?zJrm1SO^sq=T!Gn%ck%Q%Yu{Co@(#ajN1j_hzx?On z|9(s&88Xzz9H-ZnjvF7f4$>oYtvMv9&ho%BWq?GROX?|3L^6Q*R+?oh^2^yL zniPM`@e6qBf3_ef71(<%W9n`6pkUBoGAf#wks1z43qxXZtuhvkq2|lDt6b&3t8vm4 z>E3WnmO=q(QhYEJgeke2hGnT3tVff62rLC5Rte-lF6TH~ zJ7gr=^mXFV-=KE&^H;8yXnj|IDqUGA8hQFAH_vZVsJ>g;s<_c}`Tng07`BowSSOJEy<@@fIwb;4+Q67ocdjMU(Z&y=krTB)Vjk$7Nh(XVt9fS zdxp|DqbC8pkbUs7cEzMJ;NeyCBb;fnhW=)^E`jUj0Rs32s95}OU?4VBAq}ZWY&y-% zn1GoZIFBz@wYGoKC9owmfFH%F?Eov#v?qvt{XflJ`6HBT`|mh9)TxFd9c4(?ETaWQcCsar zOpKXH6j`Qh!(cc{5oIf;5>A$68{06ReW(M8D*% ze<7k=`givXQOw7O?~ffivhD02=X`HY$SgtsWWB2T*?Z>RCewbp018C_6vAIuXo2F{ zauwS6-aDzJl#3w4P-o}vW7bAYoqK2$ezzU!+;OCC|pwe1UHYR=^MFhU^;I8QEfL(kQ|h_VV%KO8FTYiU{27lxGjm>b}=!(G0kYZykp{h8z3zoUKw6KZzTsM7} zKEf8_uib+g@jiE0H`1qmJ7j`iam3o1Wys_@F8nKrWLxj*PUniBG7=Pt19FJM&|_ai zp-+kt4!@G^N4R)mDu8?-Z5U){QOZ` zH97EF>;WEUnLF#jQlEe06>e8tY-*{Qm6T+X=Xs`m32a5kIGeh(u==?XOU3nj2G9lu z?xh}0?RRTxt*>&H^T=C^u>hF{*9i&E)gtf3<{F0-1bo5c@k32hIbvH%6|X{woDPWv z$@Q>$svmZEUb91gVysHOGwfn3bs@GzQ8 z4ncW)w_j8K?vy$i+LXxkG9&l^g6Y(d;tiRm6Gyg&zZlQg0 zG96Jl`?X)5{bd%iWSq%a>$m+_Sf$5XUzRHkEDY-lc85u7uH_Ka=79SeQpA`=1L+nE z@q3o0F})HJl9)kNXG(STmr517ldX<#lIz_F%|m^b(YR{T3=cn(M`5L`KufU z#|-vn$^PzYH zDGHKT-@Vv-rnGqkrigC~ZC3=?rk=IoM6iqpopha1wIcB5bR~GMnVd!$)>9mVw>nXW z=|&k$F0HP9nhQO(2ke^}g%C-kjP@TrimITX#%rcKR4+5fzPYhCR@@*XVpd)dm6u%_ zz`pB6r9SFy7itl{kp3F1QoL0}t|1XFd^26zT%!ku-}QC!#daHSeGG2!KC6+oNv@*Y zo0)ObkTEBae`LAjMslY*U zwVEH0jo=VXDU+vk&4bfoIew@_I0-Bk7ilM#Nn{o zuq9P|SU^TRuK}yx9p;&d?Y3>+o{;4B$!xrug4LBOu#iK88>JGS)nz6LQSFT!mlkym z;!yvzHnA^g#!=HCMG|a5V7wJOnvEnVS+zZy@*Wu;LNktPqqk3)treTfb*9QOm$xBZ zOUo)A!+g7*Lnsu-Kr%z_6O_iR)u~}^U&xM6^n&tQf8vdC1SG$O_1SXQe$Al5GnrwM zGm`1~0>u9L0Ad|+xe^K*qW5S+7y?H7&fd`rNsI8#KXsidIllWZo(H6s)E&V6*|?|{ zgFjvXGQ;3hXG-~feXd}()PimHFE|nCE$;MlK&XsuK37e--g$7*xuV0$pEs_H-6On6 zBzhBT?EJzvIT>&U_(`z4&Gbyl!D+moOOK<@%ad%7fy&F(Fn!5n0r=CnzF*28iqdnpR?LAB zu33}4{CMpxPY)(TA4zqutEwtN3clWCciG<`I!%RX{WcYiL^z`N&$|?ajcP1fEE$Ye@`g9zi@`Q$~&aFZUG7%z?@R%E8N#pr#Bd>Rqf>TD) z!Z#%gwr=>MSiz*BG1)kz7kv9PKikMMY5n%_27XNSL0^IrFQk0XpABMbTPO`P~tO9rZvWzJ>9q!i(R1^2G7hAw1E`@08%J~m(aVg+wD7)Y>I)l{YS_M`k)dh}b zb;INc)~QHlJ@Dsif;}5#p`-Jxjp7T!W@0;yLk6Xp$sJQ&#^eqpNRf#lPCN|E^>gdl z9+IZ%k>X^-Xvf;9A$h6}sy`u1&DOeZLrvkm;0`*WRI>2Pg9Tu}DlY&UXfoxCqv>_FXd&e)rYtkHlz zvq~KGnq(jT*rIGm*W3dgp=*4I<`m`ASPZ7gwBM6^aIv*d^$k86-Lm0FWrcYpamrFr z7dZ+sOw%q{WNoqM3aESG;NqmaSO~yGf64tTc7Vy5c;%Vh5s^D4N9MMDmQsW6nC!Rv z^|OcXkNhd~Lq{wMn~N3bqLyHAytoCOor@rZpWi@A?jQbgeRA_=-;5E|16Mg^R7ZFY z5v9^7wlE(+ccpkt({tkzBcT!|gyk1kpfO@Oem3|(oi_h0=P8CZiu|o3GO#HPnNF(P zW?SppB0@z@AxoVW=Ne{gh-R$(mQa%p&zgL!`M}7~aL@yI(TMEwYG zAu}9Mf-ozbZwo0X@01_|ho&2)63*=K^M&INpy~EXJim4T#=a63M?HH(qESQzf7-W< zR=EV&B1Dc3g0C!OX`k0Q6>iEZ4*V9$oa5LkR!ZChbPDaj zTT7SyeC6sr`$tHylG(N0&%TziXJW1pwStA_HaAJ}u6pIO0XZ=aFnC4TBM4OdRYAem z1UuHXvgpt~XmiX|bRAI;Q$)4ryssVMrfrRl#v6%fWx^K*c8c>q-LEeU=(5<7nAbn^ z`(6aNdUE0H3swHTmQte5II;I%Td5YJF6n?SBjAl%SP1{EtjFkBdA95f)O2ZKyesWB z7VVZoZ_2&n;7}IzNLBkW+N6l+C?@w_w0&5ulzA^$KmU6=^7`s#l1{cAuzNzf_0|eZ zj?_u2?qyx+%g=d}C=1;ycB-00TH8t*Pg>j`n*hb5r>@av%34?t^Gygaf3kxw`v&N8 z?V00sUK5@NV$e{T?Y@c}La9d5MvO0%i#8858Y}l*c2ymsqkru-w%7LK zF)z+&SWvt>UYqLp(4N3*O;C1U+I834d}!i;qN(!cDWRK@!FXB ziLZWIUO*LIG=F6;419rNSth^=3&VN|Pc+Lh>Z*EI-r|On=&e!s?OCWMRM#Z7r$iyM z27zSd!B8j^oYB*!>=@_Yf|^1>Ux}HcOb7*(Nm3*+v&B-bgOwBYIzRlek9SNGfS1mw zj7tj)<)W}b?sY%vJ(o=8^o?SapXZjM2i#_@2sODqH}?uwalYt<9qtme+Lc_H-|qe4 zJ3;B`6W=yZD-nY_n~^~B)4GaxYm)WnDCp2V+2iter=vd4Nw|UjrA4j*7`KBy!WjJV zen*Q$SiijbKp!udExXWTDp0&iduMj04T$tWiHj|&z)BTa*50RxaW&9~=`U9FwzC+Y zr5ild$l^5A>a2dwq^X!#lD)e}D-|uaFWr5;44PGM|Xxz;MIWs-Zpm~2C&c!Z$JDY=OVujn-~{dK_~ zuJyG9ga{+YWnAbJBx2p@U1kRm>Jh7gvmwuyJG*JS5n1J#(~~>tEDsT7psi#|l5Sca zVm3S_-(fs3fw}2QlG|49o7{&4TrD*#Q6dI6gJbe5`yS@U`{TCz8_a8)D>Y&e$a0a> z5|%9AH?QaH9RgZoZW2GM#l%4mu#@^2?p~zeqNRr7j&h?AtJQhj&lV>R(c~yfF=0lSX-@{evT7`) z^;H9Pe>XQtFyo(M3IX(xR!F{WNBPdn35D-6nVbp|ei{5`&wtIt9r?#hMPyWrH_n}1 z#`)GE-NL|Q1Lvm*(PjzIR#8TIu-qrc;SZ`l-qZACWea8<12Us@_yg*i9hH~(sUJgB zv5H-8_Vl7Qp>D;*fiAV8Fy__$Vm0ox5$`~`Z?c_5ff;!~zkku7fGW2l=0Dr?$UXe0 z$oPM%Vj@r#SHrdB4n%Ap>;h5fLYNJ>(QSkmpTXt*AK{0$3d6SsKg<)$v!>Q}{CEc$ zW%D%Z6MBy~uj=y>Z?Iom{>$9gyOGy#^R9orUt?+!t{E^tK<3WsaZ(L=HG;_6S>I%( zv?pR?Ov+~>xL&+f*@&F1#D@rQNe_Jd{aoDQJ}>cHUeGalZu=LI=grDwr#{Ma0o~{j z99RnBK*{*j0IFiDdtCbD|ZR z!<*WciY|qf(ql-}9K-_6Vog@ajy2$7f_Wzs2_Qf%ZVpJLz~G*2q2@T1qMzH_ifsZf zSTzwVabw}dbM6bs3ia6GOLq0ZRQ{f80tm9;@BZG_(0C1 z!-%{hv(lMoz%1vro}XK49mg9T&^qt#SDaKEeITRa=E>L$LnmnJX@O=h2@` z)SwV&B_0@UQ@=MT}}xgKhfD5N0q0Cf&$8`bXi;( zx)r{lM2XgSd1JEHo&7T_J9t@4ptfuPxeTw}0FzDTWIC##u{uA#6p%CkjP)W<+!lDhSIO)~hGZsMmljen5K{zpd2o z?$*wtFMj5qegdfO7iadpR^?BU-FfZd-rmMhR^!81y#eYe@1nZqZz#lDtq>tZoi5Ky(kN1OS@X<*IZc|?x{K=)WahosRhl{`QT)a?E#k{R@TOdSmIu)ZiY z4{i-O_Zw}n0@z^@r*q<;Ud9)omtl>QuLXMJCw97YC(h>V1xEUXUkE*6@Q4;v^G@ft zh{6yB+L)`88%?}hS9|RV&^7-Hac==W(uJq50vLRv56G)0UC&PfQsbzQ{=id#-w+eu zGS^)HJN0KiX>d>Dt%ZRzr~jF{Dlm0_OwUnZ@rrL}$;$9*J}~fI{awzQVAr6h&9U@n z!oZ@Huf*k#0q7#(#d4R Date: Fri, 9 Jan 2026 21:26:16 +0100 Subject: [PATCH 08/10] fix: convert ipynb to markdown --- docs/tutorial/python/10.ml.md | 117 +++ docs/tutorial/python/11.ml_1.md | 706 ++++++++++++++++++ .../python/11.ml_1_files/11.ml_1_19_0.png | Bin 0 -> 9381 bytes .../python/11.ml_1_files/11.ml_1_20_0.png | Bin 0 -> 19350 bytes .../python/11.ml_1_files/11.ml_1_21_0.png | Bin 0 -> 34812 bytes .../python/11.ml_1_files/11.ml_1_22_0.png | Bin 0 -> 11591 bytes .../python/11.ml_1_files/11.ml_1_23_0.png | Bin 0 -> 28826 bytes .../python/11.ml_1_files/11.ml_1_24_0.png | Bin 0 -> 160208 bytes 8 files changed, 823 insertions(+) create mode 100644 docs/tutorial/python/10.ml.md create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1.md create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_19_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_20_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_21_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_22_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_23_0.png create mode 100644 docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_24_0.png diff --git a/docs/tutorial/python/10.ml.md b/docs/tutorial/python/10.ml.md new file mode 100644 index 00000000..ecaeaa76 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/10.ml.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# Bài 8: Làm quen với Học máy + +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được học máy là gì và lịch sử phát triển +- [ ] Phân biệt được các loại bài toán trong học máy (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning) +- [ ] Hiểu được sự khác biệt giữa Classification và Regression +- [ ] Nắm được các thuật toán cơ bản cho từng loại bài toán + +## I. GIỚI THIỆU VỀ HỌC MÁY + +### 1. Lịch sử phát triển + +![](https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2016/07/Deep_Learning_Icons_R5_PNG.jpg.png) + +Alan Turing, có thể coi là cha đẻ của ngành trí tuệ nhân tạo, một bộ não cực kì vĩ đại, người được xem là đã cứu hàng ngàn sinh mạng vô tội trong Thế chiến thứ 2 trước quân phát xít Đức khi "bẻ khóa" thành công các thông điệp của quân đội Đức được mã hóa bởi Enigma. Công trình nghiên cứu của Alan có thể coi là khởi nguồn cho ngành AI những năm 1950. + +Học máy mới được ra đời những năm 1980 nhờ những phát hiện, những nghiên cứu sâu hơn trong thuật toán và từ 2010 trở lại đây, Học sâu (deep learning) bắt đầu phát triển và bùng nổ với khái niệm mô hình học máy trên mạng neurons. Học sâu cũng chính là công nghệ lõi đằng sau những sản phẩm săn đón hiện thời như xe tự hành Tesla, chấm điểm công dân Trung Quốc, hay những sản phẩm trong đời sống hàng ngày của mình Siri, Google Translate, ... + +### 2. Học máy là gì? + +Học máy là một tập hợp các phương pháp mà máy tính sử dụng để thực hiện và cải thiện các dự đoán hoặc hành vi dựa trên dữ liệu. +> A set of methods that computers use to make and improve predictions or behaviors based on data. + +Nhiều người cho rằng Học máy cũng không phải là cái gì cao siêu cả, nó chỉ đơn thuần là tập hợp các câu lệnh if - else nhưng gọi bằng cái tên nghe bắt tai vậy thôi? Dưới đây là 1 hình ảnh so sánh vui để giúp các bạn hiểu sự khác biệt giữa 1 chương trình phần mềm thông thường và chương trình học máy. + +![](https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/images/programing-ml.png) + +- Với những code bình thường, thì ta cần cho máy tính những hướng dẫn cụ thể (nếu trời mưa thì phải mang ô, nếu trời mưa thì phải kéo quần áo vào trong nhà, ...) + +- Với Học máy, ta chỉ cần đưa vào dữ liệu có nhãn hoặc không có nhãn thì Học máy sẽ suy ra cho ta những cái mối quan hệ, những cái chỉ dẫn để giải quyết vấn đề. + +|Input|Types|Output| +|-|-|-| +|Data, Rules|Classical Programming|Answers| +|Data (with or without Answers)|Machine Learning|Rules| + +Tham khảo các khoá học về Học máy và Học sâu tại: +- [Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning) +- [Deep Learning](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning) + +## II. CÁC KIỂU BÀI TOÁN TRONG HỌC MÁY + +![](https://www.7wdata.be/wp-content/uploads/2020/06/1FUZS9K4JPqzfXDcC83BQTw.png) + +### 1. Học máy có giám sát (Supervised Learning) + +Học máy có giám sát là phương pháp sử dụng những dữ liệu đã được gán nhãn từ trước để luận suy ra mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra. Các dữ liệu này được gọi là dữ liệu huấn luyện và chúng là cặp các đầu vào - đầu ra. Học có giám sát sẽ xem xét các tập huấn luyện này để từ đó có thể đưa ra dự đoán đầu ra cho 1 đầu vào mới chưa gặp bao giờ. Về mặt toán học, ta có thể hiểu: + +- Ma trận X tương ứng tập mẫu (samples = examples = observations = records) +- Ma trận Y tương ứng tập nhãn + +Ví dụ, những bài toán có dữ liệu lịch sử và có nhãn cho từng dữ liệu có thể kể đến phần loại thư rác (spam/ not spam), chấm điểm tín dụng (good credit/ bad credit), ... + +Học máy có giám sát có thể chia thành 2 nhóm: + +- Bài toán phân loại (Classification) xác định 1 hoặc nhiều nhãn cho các mẫu: + - Phân loại nhị phân (Binary classification): ví dụ như khách hàng có gian lận hay không (fraud detection), khách hàng có ở lại không hay rời bỏ dịch vụ (customer retention vs customer churn),... + - Phân loại đa lớp (Multi-class classification): số lượng nhãn nhiều hơn 2, ví dụ như phân loại ảnh (image classification), nhìn vào ảnh chụp Xray chẩn đoán xem bệnh nhân có ung thư không (diagnostics)... + - Thuật toán: Logistic Regression, Decision Trees, SVM, Naive Bayes, K-NN, ... + + +- Bài toán hồi quy (Regression): ví dụ giá cổ phiểu ngày mai tăng lên hay giảm bao nhiều đồng, căn nhà ấy với diện tích ấy với số phòng ấy tại địa điểm ấy thì thị trường sẽ chấp nhận khoảng giá bao nhiêu để có thể giao bán, giá trị vòng đời khách hàng ... + - Thuật toán: Linear Regression, Ridge/Lasso Regression, ... + +### 2. Học máy phi giám sát (Unsupervised Learning) + +Khác với các bài toán học máy có giám sát, học phi giám sát sử dụng những dữ liệu chưa được gán nhãn từ trước để luận suy. Phương pháp này thường được sử dụng để tìm cấu trúc của tập dữ liệu tuy nhiên lại không có phương pháp đánh giá được cấu trúc tìm ra được là đúng hay sai. Ví dụ như phân cụm dữ liệu, triết xuất thành phần chính của một chất nào đó. Về mặt toán học, ta không có Y mà chỉ có ma trận X tương ứng các quan sát. + +Học máy phi giám sát có thể chia thành 2 nhóm: + +- Bài toán phân cụm (Clustering): bài toán này không bao giờ có 1 đáp án duy nhất, luôn luôn có nhiều đáp án, và thậm chí đáp án tối ưu cho năm nay sẽ khác đáp án tối ưu cho năm sau hoàn toàn, ... + - Thuật toán: K-Means, DBScan, Mean-Shift, ... + +- Bài toán giảm chiều dữ liệu (Dimension Reduction) sử dụng rất nhiều trong xử lý ảnh. + - Thuật toán: t-SNE, PCA, SVD, LDA, ... + +### 3. Học tăng cường (Reinforcement Learning) + +Học tăng cường có thể coi người em sinh sau đẻ muộn so với anh cả Học máy có giám sát và anh hai Học máy phi giám sát nhưng đây sẽ là tương lai của học máy sau này. Phương pháp học tăng cường tập trung vào việc làm sao để cho 1 tác tử trong môi trường có thế hành động sao cho lấy được phần thưởng nhiều nhất có thể. Khác với học có giám sát, nó không có cặp dữ liệu gán nhãn trước làm đầu vào và cũng không có đánh giá các hành động là đúng hay sai. Cơ chế của học tăng cường giống như khi ta huấn luyện 1 con khỉ, con khỉ làm đúng thì mình thưởng, sai thì mình tét mông và ở đây, ta sử dụng toán học để tạo ra những phần thưởng huấn luyện để con khỉ biết làm đúng theo mong muốn của mình. + +Một trong những thành tựu tiêu biểu của Học tăng cường có thể kể đến AlphaGo thắng trong cờ vua, Xe tự hành Tesla của Elon Musk... Các bạn có thể tham khảo 1 số thuật toán như Q-Learning, Deep Q-Network,... + +Học tăng cường được đánh giá sẽ là ngành mũi nhọn trong thời gian tới, tuy nhiên phần toán bên dưới cũng như code rất nặng và khó, hiện tại nhiều bên đang nghiên cứu nhưng thực sự ở thời điểm hiện tại ở Việt Nam chưa có 1 sản phẩm cụ thể nào đã đưa vào production. + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu: + +- **Học máy là gì**: Một tập hợp các phương pháp mà máy tính sử dụng để thực hiện và cải thiện các dự đoán hoặc hành vi dựa trên dữ liệu +- **Lịch sử phát triển**: Từ AI những năm 1950, học máy ra đời những năm 1980, đến học sâu bùng nổ từ 2010 +- **Ba loại bài toán chính**: + - **Học máy có giám sát (Supervised Learning)**: Classification và Regression + - **Học máy phi giám sát (Unsupervised Learning)**: Clustering và Dimension Reduction + - **Học tăng cường (Reinforcement Learning)**: Học từ phần thưởng và hình phạt + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Học máy có giám sát cần dữ liệu đã được gán nhãn (X và Y) +- Học máy phi giám sát chỉ cần dữ liệu không có nhãn (chỉ có X) +- Classification dùng để phân loại (ví dụ: spam/không spam) +- Regression dùng để dự đoán giá trị số (ví dụ: giá nhà, giá cổ phiếu) +- Học tăng cường phù hợp cho các bài toán tối ưu hóa hành động trong môi trường + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử phân loại các bài toán sau vào đúng loại: + +1. Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích, số phòng, vị trí +2. Phân loại email là spam hay không spam +3. Phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm +4. Xe tự lái học cách điều khiển từ môi trường + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Trong bài tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau thực hành làm quen với bài toán học máy có giám sát sử dụng scikit-learn API, một thư viện phổ biến khi làm việc với học máy ở tầm sơ và trung cấp. diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1.md b/docs/tutorial/python/11.ml_1.md new file mode 100644 index 00000000..a0b056ec --- /dev/null +++ b/docs/tutorial/python/11.ml_1.md @@ -0,0 +1,706 @@ +# Bài 9: Thực hành về Học máy + +## 🎯 Mục tiêu học tập + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể: +- [ ] Hiểu được quy trình tổng quan của một bài toán học máy +- [ ] Thực hành với scikit-learn để xây dựng mô hình phân loại +- [ ] Sử dụng tập dữ liệu Iris để thực hành +- [ ] Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các metrics +- [ ] Triển khai mô hình đơn giản với Flask + +## I. QUY TRÌNH TỔNG QUAN + +Một bài toán sử dụng học máy có thể chia thành 3 bước chính dưới đây: + +- **Bước 1: Thu thập dữ liệu**. Dữ liệu được thu thập càng nhiều càng tốt. Đối với học máy có giám sát, dữ liệu thu thập phải chứa kết quả bạn muốn dự đoán và thông tin bổ sung (các thông tin đặc trưng) để từ đó đưa ra dự đoán. Ví dụ: + - Đối với máy dò biển báo đường phố ("Có biển báo đường phố trong hình ảnh không?"), ta sẽ thu thập hình ảnh đường phố và gắn nhãn xem biển báo đường phố có hiển thị hay không. + - Đối với ứng dụng dự đoán vỡ nợ tín dụng, ta cần dữ liệu trước đây về các khoản vay thực tế, thông tin về việc liệu khách hàng có bị vỡ nợ với các khoản vay của họ hay không và dữ liệu sẽ giúp bạn đưa ra dự đoán, chẳng hạn như thu nhập, các khoản nợ tín dụng trong quá khứ, v.v. + - Đối với chương trình ước tính giá trị ngôi nhà tự động, bạn có thể thu thập dữ liệu từ các lần bán nhà trước đây và thông tin về bất động sản như kích thước, vị trí, v.v. + + +- **Bước 2: Huấn luyện mô hình**. Nhập các thông tin thu thập trên vào thuật toán máy học để tạo mô hình đáp ứng bài toán đưa ra, ví dụ: phát hiện biển báo, mô hình xếp hạng tín dụng, hoặc công cụ ước tính giá trị nhà. + + +- **Bước 3: Sử dụng mô hình dự đoán với dữ liệu mới**. Tích hợp mô hình vào một sản phẩm hoặc quy trình, chẳng hạn như ô tô tự lái, quy trình đăng ký tín dụng hoặc trang web thị trường bất động sản. + + +Trong thực tế, dữ liệu chúng ta có đôi khi không phải từ 1 nguồn mà từ rất nhiều nguồn khác nhau tổng hợp về 1 nguồn rồi xử lý dữ liệu rồi mới có thể huấn luyện được. Dưới đây là 1 hình ảnh ví dụ tổng quan mở rộng quy trình 3 bước cơ bản phía trên. + +![](./img/flow2.png) + +Phần tiếp theo, ta sẽ cũng nhau thực hành làm quen với bài toán học máy có giám sát thông qua bài toán phân loại giống hoa Iris. + +## II. THỰC HÀNH + +![](https://scikit-learn.org/stable/_static/ml_map.png) + +Các bạn mới làm quen với Học máy có thể tham khảo lộ trình trong ảnh trên. + +### 0. Cài đặt + +Trong buổi học này thì mình sẽ làm quen và thực hành chủ yếu trên scikit-learn API, một thư viện phổ biến khi làm việc với học máy ở tầm sơ và trung cấp. Để cài đặt thư viện, ta sử dụng câu lệnh quen thuộc dưới đây. + +```python +!pip install scikit-learn +``` + +Ta sẽ import 1 số thư viện cần thiết dưới đây để phục vụ cho bài thực hành. + + +```python +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +from sklearn.model_selection import train_test_split +import seaborn as sns +``` + +### 1. Bài toán + +Chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu Iris, chứa thông tin về ba giống hoa Iris khác nhau: Iris Versicolor, Iris Virginica, Iris Setosa với các phép đo của bốn biến: chiều dài đài hoa, chiều rộng đài hoa, chiều dài cánh hoa, chiều rộng cánh hoa. Mục đích của bài toán là để phân loại hoa Iris giữa ba loài (setosa, versicolor hoặc virginica) từ các phép đo chiều dài và chiều rộng của các lá đài và cánh hoa. + +Như vậy, mô hình của chúng ta sẽ có: +- **Đặc trưng**: Chiều dài đài hoa, chiều rộng đài hoa, chiều dài cánh hoa, chiều rộng cánh hoa. +- **Nhãn**: Iris Versicolor, Iris Virginica, Iris Setosa + +Tập dữ liệu Iris có một số tính năng thú vị: +- Một trong các lớp (Iris Setosa) có thể phân tách tuyến tính với hai lớp còn lại. Tuy nhiên, hai lớp khác không thể phân tách tuyến tính. +- Có một số trùng lặp giữa các lớp Versicolor và Virginica, vì vậy nó khó có thể đạt được tỷ lệ phân loại hoàn hảo. +- Có một số dư thừa trong bốn biến đầu vào, vì vậy có thể đạt được một giải pháp tốt chỉ với ba trong số chúng, hoặc thậm chí (với độ khó) từ hai, nhưng việc lựa chọn chính xác các biến tốt nhất là không rõ ràng. + +Lí do chọn Iris: +- Các thuộc tính là số nên bạn phải tìm cách tải và xử lý dữ liệu. +- Nó chỉ có 4 thuộc tính và 150 hàng, có nghĩa là nó nhỏ và dễ dàng vừa với bộ nhớ (và một màn hình hoặc trang A4). +- Tất cả các thuộc tính số đều có cùng đơn vị và cùng tỷ lệ, không yêu cầu bất kỳ tỷ lệ hoặc biến đổi đặc biệt nào để bắt đầu. +- Đây là một bài toán phân loại, cho phép bạn thực hành với một loại thuật toán học có giám sát dễ dàng hơn. + +![](./img/iris.png) + + +```python +iris = sns.load_dataset('iris') +iris.head() +``` + + + + +

+ + + +### 2. EDA (Exploratory Data Analysis) + +#### 2.1 Đánh giá ở mức thống kê + + +```python +iris['species'].unique() +``` + + + + + array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype=object) + + + + +```python +iris.shape, iris.size #row*columns +``` + + + + + ((150, 5), 750) + + + + +```python +iris.info() +``` + + + RangeIndex: 150 entries, 0 to 149 + Data columns (total 5 columns): + # Column Non-Null Count Dtype + --- ------ -------------- ----- + 0 sepal_length 150 non-null float64 + 1 sepal_width 150 non-null float64 + 2 petal_length 150 non-null float64 + 3 petal_width 150 non-null float64 + 4 species 150 non-null object + dtypes: float64(4), object(1) + memory usage: 6.0+ KB + + + +```python +iris.isnull().sum() +``` + + + + + sepal_length 0 + sepal_width 0 + petal_length 0 + petal_width 0 + species 0 + dtype: int64 + + + + +```python +iris['species'].value_counts() #iris.groupby('species').size() or iris.groupby('species').count() +``` + + + + + setosa 50 + versicolor 50 + virginica 50 + Name: species, dtype: int64 + + + + +```python +iris.describe() +``` + + + + +
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_width
count150.000000150.000000150.000000150.000000
mean5.8433333.0573333.7580001.199333
std0.8280660.4358661.7652980.762238
min4.3000002.0000001.0000000.100000
25%5.1000002.8000001.6000000.300000
50%5.8000003.0000004.3500001.300000
75%6.4000003.3000005.1000001.800000
max7.9000004.4000006.9000002.500000
+
+ + + + +```python +iris.corr() +``` + + + + +
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_width
sepal_length1.000000-0.1175700.8717540.817941
sepal_width-0.1175701.000000-0.428440-0.366126
petal_length0.871754-0.4284401.0000000.962865
petal_width0.817941-0.3661260.9628651.000000
+
+ + + +#### 2.2 Trực quan hoá dữ liệu + + +```python +species = iris['species'].value_counts() +species.plot(kind="bar") +plt.show() +``` + + + +![png](11.ml_1_files/11.ml_1_19_0.png) + + + + +```python +plt.pie(species, labels = species.index, autopct='%.2f%%', explode=[0,0.1,0]) +plt.show() +``` + + + +![png](11.ml_1_files/11.ml_1_20_0.png) + + + + +```python +iris.hist(figsize=(10,10)) +plt.show() +``` + + + +![png](11.ml_1_files/11.ml_1_21_0.png) + + + + +```python +sns.boxplot(data=iris, width=0.8) +plt.show() +``` + + + +![png](11.ml_1_files/11.ml_1_22_0.png) + + + + +```python +sns.heatmap(iris.corr(),annot=True) +plt.show() +``` + + + +![png](11.ml_1_files/11.ml_1_23_0.png) + + + + +```python +sns.pairplot(iris, hue = 'species', height = 1.5) +plt.show() +``` + + + +![png](11.ml_1_files/11.ml_1_24_0.png) + + + +### 3. Xây dựng mô hình + +#### 3.1 Chia tập huấn luyện và kiểm thử + + +```python +X_iris = iris.drop('species', axis = 1) +y_iris = iris['species'] +``` + + +```python +Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X_iris, y_iris, test_size = 0.2, random_state=1) #default 25% +``` + + +```python +print(Xtrain.shape, Xtest.shape) +print(ytrain.shape, ytest.shape) +``` + + (120, 4) (30, 4) + (120,) (30,) + + +#### 3.2 Huấn luyện mô hình + +Hồi quy logistic là phân tích hồi quy thích hợp để tiến hành khi biến phụ thuộc là nhị phân. Giống như tất cả các phân tích hồi quy, hồi quy logistic là một phân tích dự đoán. Về mặt toán học, một mô hình logistic có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể có, chẳng hạn như đạt / không đạt, thắng / thua, sống / chết, ... trong đó hai giá trị được gắn nhãn `0` và `1`. + + +```python +from sklearn.linear_model import LogisticRegression +``` + + +```python +model = LogisticRegression(max_iter=1000) +model.fit(Xtrain, ytrain) +``` + + + + + LogisticRegression(max_iter=1000) + + + + +```python +y_model = model.predict(Xtest) +``` + +#### 3.3 Đánh giá chất lượng mô hình + + +```python +from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix +``` + + +```python +print(accuracy_score(ytest, y_model)) +print(classification_report(ytest, y_model)) +``` + + 0.9666666666666667 + precision recall f1-score support + + setosa 1.00 1.00 1.00 11 + versicolor 1.00 0.92 0.96 13 + virginica 0.86 1.00 0.92 6 + + accuracy 0.97 30 + macro avg 0.95 0.97 0.96 30 + weighted avg 0.97 0.97 0.97 30 + + + +## III. TRIỂN KHAI VỚI FLASK + +Flask là một Web Framework rất nhẹ của Python, dễ dàng giúp người mới bắt đầu học Python có thể tạo ra website nhỏ. Flask cũng dễ mở rộng để xây dựng các ứng dụng web phức tạp. Ngoài Flask Framework, bạn có thể học PYTHON với Django Framework để xây dựng các ứng dụng web lớn hơn. Như đã nêu trước đó, Flask được phân loại là Web Framework siêu nhỏ, nhẹ. Thông thường, một framework vi mô là một framework tối giản hoặc không phụ thuộc vào thư viện bên ngoài. + +Để sử dụng Flask, ta cài thư viện sau: +```python +!pip install flask +``` + +Dưới đây là 1 số câu lệnh để ta làm quen với Flask. + + +```python +from flask import Flask + +app = Flask(__name__) #request Flask to create an application + +#flash routing +@app.route('/') #return a link that displays "hello world" +def hello(): + return "

Hello world

" + +@app.route('/') #return a link that displays "hello world" +def user(name): + return f"

This is {name}'s homepage

" + +if __name__ == '__main__': # the module that is being run is the main program + app.run() +# click ii to stop +``` + + * Serving Flask app '__main__' (lazy loading) + * Environment: production +  WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. +  Use a production WSGI server instead. + * Debug mode: off + + + * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit) + + +Với bài toán phân loại giống hoa Iris ta đã thực hành, ta có thể tạo ra 1 giao diện đơn giản để triển khai dự đoán với những dữ liệu mới với Flask theo đoạn code dưới đây. + +Ta tạo file `model.py` chứa mô hình cùng 1 hàm đọc các dữ liệu mới để đưa vào mô hình đã huấn luyện và đưa ra dự đoán: + +```python +# Importing necessary libraries +import pandas as pd +import numpy as np +from sklearn.linear_model import LogisticRegression + +# Importing the dataset +data = pd.read_csv('iris.csv') + +# Dictionary containing the mapping +variety_mappings = {0: 'Setosa', 1: 'Versicolor', 2: 'Virginica'} + +# Encoding the target variables to integers +data = data.replace(['Setosa', 'Versicolor' , 'Virginica'],[0, 1, 2]) + +X = data.iloc[:, 0:-1] # Extracting the independent variables +y = data.iloc[:, -1] # Extracting the target/dependent variable + +logreg = LogisticRegression(max_iter=2000) # Initializing the Logistic Regression model +logreg.fit(X, y) # Fitting the model + +# Function for classification based on inputs +def classify(a, b, c, d): + arr = np.array([a, b, c, d]) # Convert to numpy array + arr = arr.astype(np.float64) # Change the data type to float + query = arr.reshape(1, -1) # Reshape the array + prediction = variety_mappings[logreg.predict(query)[0]] # Retrieve from dictionary + return prediction # Return the prediction +``` + +Bên cạnh đó, ta tạo 1 file `server.py` chung thư mục với `model.py`: + +```python +import model # Import the python file containing the ML model +from flask import Flask, request, render_template,jsonify # Import flask libraries + +# Initialize the flask class and specify the templates directory +app = Flask(__name__,template_folder="templates") + +# Default route set as 'home' +@app.route('/home') +def home(): + return render_template('home.html') # Render home.html + +# Route 'classify' accepts GET request +@app.route('/classify',methods=['POST','GET']) +def classify_type(): + try: + sepal_len = request.args.get('slen') # Get parameters for sepal length + sepal_wid = request.args.get('swid') # Get parameters for sepal width + petal_len = request.args.get('plen') # Get parameters for petal length + petal_wid = request.args.get('pwid') # Get parameters for petal width + + # Get the output from the classification model + variety = model.classify(sepal_len, sepal_wid, petal_len, petal_wid) + + # Render the output in new HTML page + return render_template('output.html', variety=variety) + except: + return 'Error' + +# Run the Flask server +if(__name__=='__main__'): + app.run(debug=True) +``` + +Khi đó, ta sử dụng câu lệnh `python server.py` trên terminal và truy cập đường dẫn hiện ra(thông thường sẽ là `http://127.0.0.1:5000/`). Chúc các bạn thử nghiệm và thành công! + +## ✅ Tóm tắt + +Trong bài này, chúng ta đã thực hành: + +- **Quy trình tổng quan**: Thu thập dữ liệu → Huấn luyện mô hình → Sử dụng mô hình dự đoán +- **Thực hành với tập dữ liệu Iris**: + - EDA (Exploratory Data Analysis) để hiểu dữ liệu + - Chia tập huấn luyện và kiểm thử + - Huấn luyện mô hình với các thuật toán khác nhau (Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM, Neural Network) + - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng accuracy, confusion matrix, classification report +- **Triển khai mô hình**: Sử dụng Flask để tạo web app đơn giản + +## 💡 Lưu ý quan trọng + +- Luôn chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử để đánh giá khách quan +- EDA là bước quan trọng để hiểu dữ liệu trước khi xây dựng mô hình +- Không phải mô hình phức tạp nhất luôn tốt nhất - đôi khi mô hình đơn giản lại hiệu quả hơn +- Accuracy không phải là metric duy nhất - cần xem xét precision, recall, F1-score +- Khi triển khai mô hình, cần xử lý lỗi và validate input từ người dùng + +## 🧪 Thực hành + +Hãy thử: + +1. Thử nghiệm với các thuật toán khác trong scikit-learn (K-NN, Naive Bayes) +2. Thay đổi tỷ lệ chia train/test (ví dụ: 70/30, 80/20) và quan sát sự thay đổi +3. Thử nghiệm với các tập dữ liệu khác từ scikit-learn (ví dụ: wine, breast_cancer) +4. Cải thiện Flask app bằng cách thêm validation cho input +5. Thử nghiệm với các hyperparameters khác nhau để cải thiện hiệu suất mô hình + +## ➡️ Bước tiếp theo + +Sau khi hoàn thành bài này, bạn có thể: + +- Tìm hiểu sâu hơn về các thuật toán học máy (cách chúng hoạt động, ưu/nhược điểm) +- Học về feature engineering - cách chọn và biến đổi features để cải thiện mô hình +- Tìm hiểu về cross-validation để đánh giá mô hình tốt hơn +- Học về hyperparameter tuning để tối ưu hóa mô hình +- Thực hành với các bài toán regression (dự đoán giá trị số) diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_19_0.png b/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_19_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f8b175befcede64934f9d82632ea4d7a2d56aaa7 GIT binary patch literal 9381 zcmeHNXH-+`w%wpuK*S1)0wN$CjsjAIU_%U2L?9s5M(@2B!PIRqGfO9;(pu76j8hF;$UO%VqP=?^VY!XI=`s}4EfIwG0QT|)ZI3we zptp9H>t-FbCrU19Pey9sE&)c%p=;8eVxbH<)0-s&k z4}0<B<$aEzasFVKGcg zyw&dAySZTk8K!>CdF5hg0bx zPR`uduTRw0)>^JDlcg|{@R-W1%K7$pca=HhTPPezZSu;ud~^J#nwrBL965^X-&y*~-Sc<_6%|eFiVa}FLwCt;<*SQR z$*wcq#DUKU@)}1lh!6B${+an}VPdAwI*&*j_Rlj<^u<+r)4G?*{bO$Bd|37L{Ei-( zcy;n{^_F?H`OTZrjg5^Jt--;;1c?La7G@ph+E`s$*erFPXqhGwBKwML37!k%Q)#hw zp}f5|MJgsFsz;X1ITJ6hvNW|=T>R`N2G2#dl+@^F%FZe zOEeCPT*CEVdCr~*1NOm^Xhz}_xbrQ7A|l!E*`2Chy*dN|;>pFpzz~VfpyZPg&gWHl zxMf`khgEyh!=&Wo!>p`nadF2foAdKdImVUxu%69c%I)I*!v_xBn1b+I*DX{pf5xR~ zyluyx>)P6{7@3%se&)Akm6Yh!1hGUmn`t>Yz3=GgICSh7;oCR8)YR0>+cl5aDu=kxwz5fECr9W?@aC65}9Y;U!W6{2m<#Fend5X>stG2R>-9vf?5n%GZ{;FXPUQR$CYPhX}C`+uZF zCM4uqcBbjL??I63*L1AMl3%|*k5^cZ8uFarkg{kSF~{fk+Jq-~%O?o+w?JHKYHGfu zX+qkJe~BRHMYVFm@oKSWGvB_wK3MKfvpeU#oQ+xgDPd}AYT1)(6zXS4X9?h@#K`eKtuyb+3jTpGmLFV{$SEg2~?Q?di4x+9Jc`zX^F1w&Wvi8dtp|fXk zmX?-Q-`>7?w3kEQS!){-pik&yi`xwS3xI{hY-++jvzGl_Sy}AV5LPJewQ(vngjeKR z4jmG}HJWeq&xq$A;^x0%sefJkH^}J-V}PAf#f-`XczG`a-=g^+^Xtb!iXXm?C$cGZ zZq5PHw4j)ndVjHf9`)b3EoTLYy6xFfi2_H`72AOlP2aU;;_C~67587heEB9?!W?4% zT4`x1BxNlhp9&Qf6`wQmz%;(VG?1^`D1NkaM&9JYvgJN&Dc@BWhMhaDfq~{daIN^+j_DPBv{sei{G{#`$L zx-%W$ont`DA5PECRs{|ZhcNx%uX7GlWH*>KGI9$rsxV*A>uf&q8R1 zhtNFab&BG}`S_IJ-;nZ!3m06KK{yp&9h~;N0INED@E{L%x;;6_$=P|SxOzh^?37w4 zFFd!J@c8zbYGq;lV537#x$)GfsYFbGWnov0EzzpwxbH2lSj5rr>y z#RQE+jDE4*;MlqVf{gHI70x?i@O85)lE^>wbTboRN ziSOT^fvI{Xvazw5OkYK*q2xz6{@vZW=_c{&u1^n{2tWVKiy9ib78V(_{YQ^_X7T`E z=#PYsl3M*Y^D*mlmvZzARrc@SKST!9g>L#Y{D}J-8K$J9WMpL2uL%eUl)UDR#a9$SnqRzlQAh!} zX)6nM;qI4b?U1(?KknqJ|L)+SD|7MEC6Fwxt`t>VUpfed=lJZV~JaLqo$mO8VhY2 zE9;7e(YQ$eqRaojYW-j7fefp6$OoK!VpOU{3 zUcum$ix+J}8>BTvW+lG9zCPwS5T4;}pLshrv?MOABW1oP$Ni~Vt2%;Sz@6pWTvz-1 z!-r7RGNdR4vks8~5<0j`Ex^C;`^i$WV2hMIAWk+aySNkpz+Q!gkp^+b#<@g-F2S8L zB=sv96|6esaQs1j^~ssM>Sau8YpbrYaYD>l+pLTX0X}|yVNp>vfXCD4&vo?mW7yBy zWW2c))IB)@3BWDO&Bq2*NAa*iA*-Xo;x02e#i)jna~KH__d5n_^6-KB#JV$0P37vM?Cb zEsfm8o*$*Z0!Kxol2BlcV&a4~Nrb^&PvPNB> z2&>t8sztndB_Juem{bR|G<0s3Dx1zCWMw-YVr9kMWPX_fpn85xx@D~*De0mzo|6b= zlkZ2pk9oR=hS~M?SAi%%kAI$aM2y2qPEyOVkN$^ywpDxAS{^gqlb1I;ST4-ZuYBpz z9;#g{a6Aa`tmF2@{ienJ!nW1}C9tx?ZNNz@ER4E`V4MTgvI?K-f>Fm14X{p*Nvnfd zRPD7m`Np`?YpSrvxbyzDos0E6_?6MRznzmKrII#X|B}aRbt>I;vW?qyx(mzYzy40Y z&}uCBk8R$cXygzB0x>0p*TmO*ozbn_2&(2BCw->3jCokYCmu#I<_qgFG%%}>u6-E2 zy?^1wt$dy8Om|%)7hBV22XT1%5ysK{;=WH_z>{)NAf(z3RI;3c^r6vTWJ^jufM|be z3`&%BoqqKtgo6M%QCLPsPc23=a}iPX9=X3$(tXyDP={2sBq$Ij68(*(hdh!Y5p@+< zcB-(fa0+wznSJ_wH!LIE*mLZ#!rX^#Ucbg7UFSwFG$$w+NSJ+n>m|SaH3;tJXbEMg zd{Oz%E@h={xdp;WG-l6zD-cC766PUao*zqZ2;&z9Q3PILXDHt_Nz=wdggT~O1NXkR zURF}F++6c&=e?oz;45a&Q`72sU^twHn!96=7VjMsOuUD;}&yKr8`$@0P6Ixc_1gQryAddO{0dis=6VPmnA zk(n7>wH)yMQen$xqRkUDm6RS5N!$qY(KDBYaoI0;6_&rl#JK3a>zKGKPGLb4Tn!GwALlmT|m&s4U{@d+4e~e`Ybd<>8M}smIHMNr`II6 zS|Vm}djI|r%+|Vdj!`-8^y$;=G7hhar0v^Bd646ZesNl2Z&f`!N{oG%h(gs}iYp`A zKma?k@7Q%d&W$S3sz8ey@}(J37QAOml>wTC`b9QV3LM*_Toxxa3+;!i8ka$Bdy7Bb zp{k;x(R0kcLeq2&e!iJV@NRkVgr0@^-Q27-AqSw0y`ioi;^gGC*ubBd0ZGnqf$o|M zxliZj&6_$!=BB2OLi-}36ug%i0!yIE@>(M5ibe^{&EX6bong!EeMF4Pv}ps*_yY$H zbd|YUFa7N89G%+t_{^CzUDf{n8*9T`AoVN3W-qWCl!LtCFnm<+6C6G8vQCk-b@$gb zu_G(25b`VdbKd)s`wGFuFTR!Zp$0&RRaNb3dvob9_^dq2A?ON2 zQz|OtYd?S1ljoq<@$itLSbaQvcX6^^MP0ocP);niH^Fv1JuEEgIC@!u`uQMw%8ywT z7k~+}z}bd5UI*vyL0}-?hKJlKLBR%CuRzuMe3OZKwf`XE!?XK+SxaI_n_Xnq{SeX z`)f`@1M@3|(|_HuIqGzB<1(Dcey+ElAL2-y-ak(l+V*!(x9>Xva?CWpx5EEXp&s19 z%r4mmh6e1ff#n*cd}8V~wvD+O7FM-K=WDHw2PEDZt7(aZE!-em4-~#bt_XgFBV)xZ2_^n!2u8anI%{TCim$1{i zv@~uioTPtN^Sv!b%DM~omY}>_FB_6nmG7Drb+i_;l4I(mfS6eK$j87!r!f_#^h+o1 zNbS{)0o`g+LC5J69L}N$)WcCaI4jiD3xd?D_kF5*BF47;9zt*|Idjk4eC8pWaT^3Y z5pYDP+kF+rf3l!>jRam!Xg_%wqX>>^gs4Fpy!B7B(;NEvRkg&)CV%_(O{M*vc`GOI z58h<+x7i_Y3b<40T}8GAQa0bNFM(%Pur=A9%&NvJ1A*KQ(}z8V7bRUXL0mxKs{hv7 zuxQkt`*yH3D2;?OsVhQiLdhl3Z#7dYkoy)@OnAnzuU6ydaJ30=y=`AX`y=LKUD-D! zC{?RVGiW~sl@KCv`|b;YQx_|3k5g4uO(mQ7Zxo^&PO8HjNE|_$-p+sLZ}FAUh3r}z zhJ>S&DCC?F77`luWBe@*x+CE64Jn#@EhUYdbIs;Nq$uR#;qGSX;cRgFDCxmfa4M@K zfh-~kd+twm8`$f3d3mL_$-vHZbauKni5Bb09Hoc2Rnykf6TqTm0mk`_F-N;|K6p3* z36N)M(Pxwz8X96SzGXBvKe!aN)Gq|?xGB#~uLj6Qy@W#R9`)iOF9NS6G+uLLo7BBDF@!&}Sm%UI#M1qb&_+fif4R_Baw4S+M32ODh(LZyuQ<=7b1fw8d!He-(q z5avWMbQXVvX-sFPCv+^dD%vlV_&u?PbOyy#F4_PD(>65a@#9@;@p3vWn3dPHVcgfz z*n+0P`(B$Ncf*ai#M}1m+jb|d#e9m}=(u_h_c`FpnC-d=#Bw*8=n{2MSJ zz9b259D{{`R{_)LdVBj4+A{N|%@X?xt-(bN654u0cm4z;BVz}fiO(CLM%}(D=LvOm z+l53$i2&j*@LHkW*@%urgM)?b?pXh|z=uV9nUGJVpdM!Cl-J8QYkrUF2DJZZvb7pX z`vqB>SmJnhX?AdpO;-sq0nJir_BHAas544YXS#;?*~7ivayw(|h+OW2|%ANq9v& zs>`m+;??W#BgBldVEYC=C*slK{PN}B;V;u0i3QM!gf4HxD0YJ_-Dq7EteZkuDR^E} z3Es1s(7}{)oz?~(&H$56g!@y;f=L)apaV8Z(tpzjx>ZI{bF2<;ZJIAV-gTZ|J+2Mf zNXgK#X(CZGz(68g9nrOu0>eXzu?xd@+qZli7+uS{i>kXI|+JM zIpnw|bUs0lRpvG9U}n!KDCmOaSwPau0ms^Msw36w$4ljGPX1evSz1*AmXIZMp++L+ zn`=PUx)%B>KHm3ZES|24m5VD6M5Q&*bYG=+F?6@Yv3*s(<>1%Zk{x!*z|~qeZ}uut z7U+ga1;JcS<%4oAlP}8L$XRl(em|R_iv|TtN+WSFAdf@Q&k&5pZnT^LVw?ugJBQa2 zT0~IeRo&3i5>425-wY0|uhcnx{A+Y_nX4?_Er!u;0j+Ve&R5_>donbW4;?*fxg-<7 zYl$xX-JORZ2Z*K4=2BK&86BIo!E6SSH%CrjkQHqQhqpzx{a*xG4NqSQIquoMff{CS zu=H$Hx)157S^6<>r#0l=KZ=Tv4Ppp}m}jDxnv!AxYH}JVF`RD}W~wiF6d}BwhkII# z7JayV-X2#i{r>1!!JS%0Da($_J&J zc?#{PmpsZYAlED**Rub13!!{E^UNBKWdKrGctiyF&u25CxRxGp2uxFrPWt`#?I7q7 zFLGheB4}n~P>b)pUIoDSLgq4Ir0J@)SuH4rO4I2PEJ*YZbs@)Plb`}~)?h%4;aKNN z0Xs7wlRClFEih|lM;VMZ=$;5|%`DJo1`3==4V=*xN4O!*jqcVSnl^F*z7n%%B!LlW zsk3B5Fs_>lhavfYQ8 M)Gy~=y!GJU0PPB?wEzGB literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_20_0.png b/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_20_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f45437356d1c1fed16cc1170283bdc72bc8ea520 GIT binary patch literal 19350 zcmeFZ^sr_B&nikXm}sPEFfcHfa|*6$&&|%m&c#Y?>FVm}0^#7W``-cV4$c-F zEWztqU=mbES#1{>7;Izc4{U)*z7-6N0=%50*ay$F!zB+-{L8<+r^iS1^B1DxaD@pW zgg-rSf6DchIg0l9tMHRInZODJeformOF+iU$1556$#u8ono!;KZmX1*H?jpXLs0oIuU>%T;;eh#;%r)xtgdKTU$_$CTlEM)g4c;u|v z-Pb!ES+m)byC`RGad7_`Ua<)FA9Fk(J}m86jNO&9hFJeZ2z7KJOiiEUr%M}T-}>n8 zG=I!c6~&*fChlK|7@m7~hHy(3QHm@3{^RSKqen)T zKWXFUbYrUAFw<_KcDzWPrF7%w)vYE|2vP~J0P+Y?1(;{a>h?f>$aH1i_nk)5%s4Y! z{+zgy6QzLC_Gwow4~#3Mz>plBwKHg>fLI&CN(;ZC`e&f5OJPGXv(z5>wV7)*i1);IYu-A|%^?}_ z8n3tR^;zeW;h8_-#SnZr@m!iWQ-^%VD!E|QdCvNg{iU_{be=z3jqmf;-?(m za=`OrWy9U&KKxjtn~f`kVyVdkx!u0*e2}F)E-voVxaCjvVhvWE>H^ylTV8JKDMk}h zQ&bF$p9U@7U#LV{4<6Niz03AG-wFu{iAzc8@4^;&XKZZz#+P0&_5c-4Rq85p$YMDA z-3`2%Y%#8X?MQ8k1AuTvD7X9C8HPOa&@5n zbXgw2>9j6s-?&SUhK8oq;{66IJXpKRoYQ`hZ`to!U#HG~xYlmLb2Shd1r^n}I|A2s zvHmL-1*F1t_x+DIHqxS^Fffz96iv_m4g5*tkDn>kJs)7mbbP#=1v;Q4<+bg<*qyw+ z-Oju{YC4vcmtUVMR7-=n6|u$}lv~_g>`oPH#+vrUoSt-HpI=NW8-8f-lp8@s%l@`# z!aa1ASG849b;E`BPDkdUo2I={Zb=Q z3kMU^XH-1;lk$Ma;sd+#mMhY>r#qJYnbM|z{2ezpo|Inya5H?48Y=7DcE$p)4j0as zeU3T3FD$PP=DQ~H6vlU5HUIE=9O+Sd@6d2@bF(}XU2%a8=L7KiP&%KH^Pv&$5}~xu zJ@kf3>UnbMuaWA$n5sl+?Ma7PQsjRbHqUifX@%;j)$e{HUzy6jW-!6LwxAHWD1MhN6|)2!|rud_x#N&0k+JyL`V7RCYVSy5u0~OPTe8M*573EC&%*?h#FmY zJLi6z7V6fq+su~H2@7ZB%EWT{-kdmZKM5jRR_XH@l2cMD>FJT%%#>v7*4djm7}nWS zP(WPkcQ(Q>NIK(aB=L1&)^Po$*{$Z0!7i=ckl+^t=ws@066VVnv=j=hr5rq6ojn#fcgj zQ3JCJUQVffA$uG1@83tA8ta~e`KtL=KLMAmKd`HZbu09|yh$3RI@z=P-vvC_-S(!k zrK3q-F)*0c=y+|Xdk_nHz6RRZ48|5Ns2vT@|M~)d-QmC;dFVR-d@~HM1dle2?vZJ_cI5K2JA|v*^hI5@B6V}*u@nY2w#9Uj`nz;U;=_aQ-c0Eb(8%sen+Qxt zM@KVIm*C^YB-nArn!Q{o{Vr5t9v&W2g#94p&1Y!9NAtkLp?*7_D-)lYIf|z&DCX@A zDJ(2}0N%r6JBRaWY)pmzT}pelMEGlBjB1CK48wp&f))eiVvW)iE;BSd`gcZuQaD}r zXQEFx`dnu9J=Ax%JJbe3ImI8^O2qM2Y#}|fWXjHve93)2al{T-BzsGOzV!6HucSm} zZscoW;Dj1o2w>0r&JtT`G^^dv-xF0MSJVNoPd0X31R-cF6}>@X5?iYR{>AAxPvgJf z(W*m~MflhHgFu3+5E)m27pr$mLUwul3w&XV?OnZJ90J`Fe!Ds{xTNwiSjHbl@yi@Y zV#Nl>pm|5;@5_%^lgSh&J%JddxhQYnw`rinUdXQXYB=4HeB?JXq@`nQUQWW}f2Z#q zHy!?QfYHgyEjP&PrwJA-}6_JE0qLia4?cm zwK-C8Yf`H7C!9zjwZyDZ#Cxtc_DUiQ!GCJ`nvms4)xcnU>Qdn#oE3bZBx(}Q67#5U z@H_M<-apxFB*glq1e|B3vT0bYa>4?0^OuCIv5aX9oBYl_CZoq8c{V4z)xgcH)!wbq zXTFiS%&UTARg^3*Uxe}{PXabP8%qkQ0!eul%l!kan>8BQHc8{96X9z10K})E-}4k0 zDYZY~x6zqNR3f5CE+CW#GoNI9-d;p7tV9g~mH(~KHrkZb;zm4}Q3%kpw7VH4eBJ2p z)Y;he9pm0of=(RG$tv19oNKo>sam!m8!R2w*`lDp-@>Cke93sadx(fybj?fajoi3- znNp!t=G5Ov^U(Tl!Q1E!yN_<~^r{VK(k_iE85oOVhu2xFr{g=0I;B{UXay@_U+y0Mtj-_p|+B^(fVv(Mw_H55&9 zLBsyx<8sr9b@(&*@6LA-K==ll*+|+w-NP?rcQ)MRpnf9P~6CvPi16G%ulO_ zXA;X^{1v;Jx@N>QV}7rY;gJ#Us+!dn$O*3}lE56I0}`Zvwb)OqdIp6vs=gT@KGM5j z+oIhJ5H`k67Im&v=Uz*U?_?1=xfW0rI#bgy+k<1%-aCNpest4@q9-5h1G8GgCvEq} zhdib6e5F4SLU$vj`!JQHGGdvlU3tqB7R(7nxzkGW}m>Z2+Q0 zEfc99h|f;A#}8PqLTp%hk(K`}b%YnkSW@(C%c4fIu)Omyfc^1XdH>a>%Ut??Br^_y z^+(syFfhOP_qYB_qkj_LhfK@KtLQCfBBpqW?!QX*IK!UHJ9vG#q`x#NJm!OfybSB>A=GM%M5#?Mi6~v`#$w3 zI(K@QR+3H@R|A_#>{K~J>r;S^0OnbOzS(tW`-g{r8K`U0KT(Q-rt4D}h^Rl+bbHaZ z!7*`WFU~iVfhQM`Gj$e$3XYv|IC#|IViE3P^60tavj~2)@ZTofuQae=9XZZm#~cNT zxg|vx3$Oq~Dq?F3{KU0ox+FzZ25i$l%cTs$?fH#cbP;tNPU88*sE=0Tb@L2oa||%> zofSU0Zk`+3W!e(#LfZ!(NQuM?Mbj>ItXKb4Nl)jOyzXg((~w9_aDY}EsL$O-&oE8Z z9jG(9`8k=i81&7F6{_RNMhr6jo~u8uQcN41*%@Fnkd+^swY$aFP@aHDO*6`etK$(w zyDP=y7*;``BA;=g4}VE%`MPK_OGQinBqu+XOmR1S%lFEm)|mbyQ&Z*9ZJ;9O-9U1L zqlgT5Wc_p1aDonxZ^HNFxN=8BH*~xl-<%W;FTZaQ5bW zUxqWZE(CV1jX@%1;$K`yA#Sf0(-^T&LF6v^>T$3*)OhY>WAUxS$-pW@AcO~yq3#|^ ze}(wop9p@@!)PwYft@Zo421?!nJ!OD`uOClecX>fK8R7%Or3TN(z4EPm>P~Ue|vH9 zX2>8Ye!p5t^^xnU>sKs(^zsxWL*w(CsbSg>d2%dI=OZj7^8tcfd0EuEZ+_>-O9DFi zVn`8D@zI-)o$}ND1TH*u_vgC%8zM&qzI&<8i$0|%Db#x&k{t} zDisYVmaYR&3W>Z*8`#dvZ28!eZ~cmH2c4DfWC`W5F>{&t z%{MV2t8U>gbo~ua%gk@}k@H-%MGr+kusuTq%v+w#oid{;G3b5NjH+NzLe|?M2poFm z3?$S?=L}9ukv$gij?A+xV3HXH4304)tNn7I%hvP`{G7ZsWIR4J&j0aJ{n(_g z>%ia9I(SA-Fa(QI3+dEOKjRNO*W_dA$^ggZnN&YZmeE2vzU@7MO~(02YC!2LYrRK~ zpl=JXaZTn}Qui9BEd8SS*R)wmXm1*qLOIJ$=?trG+978%0pWDptaGI|(_d(t9~DCk zrmH#^5c?NSgl@^&kg0PfOGE0~ejoV#;zsT_I1_d|`Vpjb+)~%}r?Hq~Hg9GI5~d5B zhJK|511=>KG!^O zIs5OcJrM6!NpGeLg1by|jLwzu4-F+A+ANGwVi>RAC@3Fw8|Xv?e0)j#z{p?uHEoj$ z&t;!4h_t$N%zc=okN^4>PjUr9NRGwzbd3h&5*Kw9BIjkX5D7>t@XvkS%UhJ8oFJXk z_2uD8>#a2cGT2QI``1()zImY}wf%BK8+GxfJ$O(W--#G;llzRS&L6jps`1hV1VDJE;}5wus+*(OZ^6})Quk?&7W%4Dqm*&FzH9h}7->jxXU zbwlo?6Zf|`IBHaryXYdWdR9$If7EVdW@!uT6}GQ(_l*Z2n4(X;$EfdYw=NM;;#7@H z(n{#n*qOu}PPeDCW?q!Wd;VJK4Q%M&oD`Kem1BKn)6 z89ixEX)cC>pS!H3iEtz@RvA#`?G3M<*1O0C9=u*+MWISqD&{!&uSNP8yQ|^muaE_H znZu@M6bNJE{>_P1SYVsGV!2HXfTM0+!VIaQY`=BLU?>@;CU+$Nv2M zwuB|OBy$Q;jKcLvofHZMLI;X)*8C!w?k-HVIkpEqxA+HI?{){$yO;S%BxIu%+J1G# zytyXFa$(A2sEuzr(lxR7&uITiNU(ggLU5!bf0}(MdFdBYtxfy6#Rjc5h?OhgyW~Tg zi1hY$`QCQVlHgn^>?md&BGuEYaEX?V%H%wlX(P5!Iu2%1I~^>w;SFO~q<{yT zUgIxzvcopV^whtE5mN)$ecFVn$8Mi)=%+|e3|+m2LIslbp5C~5gORu@O|WYe_VhoU zh|Zo;_9xt*2Q|`Umj9N2J`j2_`91hXrgx2sMA>MGkk3|wmES7yS+c%i-X_+GuSI2_ z*j_?@Y%$8?`z6r;47G)f&^$;Ub`^Eaiwm8%(2+VTdhT-7o$EGY8&=>gIkZW**DEatM zkD)6k9G2w>x5x8yCn#>QG4eB?j-hI)=U-yiq+pz zAS6pukL1+^c0}tFiR*J4W?O~M)WM?z7m<>b#R-G;s_D*SwEDw$XQ~Z=aLB|HKVY`D zaJ(Yw^<-9HYF?l`Q?gF)7C@X08rP+%cpz)wu;?0R4fAE(uSL7QUeEe))bz`wuF#WZ z~zVTr%)KK`=9 zM)-)jCq6NE7HZ(r*(TkhuEFO}k0dJSxPQe{c%`XWTX3ano+3?%gd+KtJlW>2vEA*m zpl9Y=i!Rg&borW?Y^e3s(lAqnCm^B6eANh8OuBma*+)#>(g;Q5vM6qeItRY>X9Y8y zJhXH>R!^Rzx8#DVeuN^(?8~D_IQT}Z-~FHU1k_MGxGlQmD$x{m`o=;MvKW{K+%ocC zOtYM4t&iSEmu^_;*8TeLeEZzf8(!?^;-Dfw7GIJHOTW_i{Ku{&ZMB(NF3>4hZG88` z2yMt<>&*tjyi}`4UO_@uKI3pWCO6osn&i)oZi^$Obze=bCh?*|vta!mb26&i)#WTO zZ0_~sZM2r9#lFSJ^hbQpMnh9C-)Kjl%x9;dW|P^`03R-}R3m2BWpa+{&5EuZ&PZvH zdwbQ(RQ@Me_P}7Djjs(QSpNPp-YD97!|vp2un-!^XRS$#VcVCRguz$j%C3>k^#E^4) zjzt;~M?-+OZ%{OTChO(5KKYi2g1K3J;!L~VPF14tOh3)w*t z4|S7E-U*D3JQU5xQ_6qjnml))?tsHM%VS)e zJVu^i;?k~(Q8oL=GD>my^~D7rFCMFx*tlhj4$b0ZUPhx=h>Bcc&&Y(|HgpttpyHjs z>`Jj4T6TBqt)p#X&iM0%wQQ+MF4X*e4-|uhVJ8UhgN~%H;Di=(IE_3Wmq%1`sg$qn z^gxwV(5#Nk-Oq73BEu?&+DOJvwKG3*?9T3-)ebG!DXFrd73HXHRn^B>56TybFI*Y6 z-Nj~TfNBTt9xllNB)dy;(U zJPwCz@0_Dr97x^(6;y5`0~OTR-l1?|F_KbDwxI&799kdq6Q%}BHH}(PNVtKi))(#j z`9XSl#du`ATlG{RIG4(csrj9R?h0;EPzS?|C3+e?P9jg!`{n zvgP{`J#Re=2`d6>>KR|DQKByDT;Fcry35-Pd_u~g7^_BuL(SF$!JCA)d|9Cn#4>u* zfvU|i#bQPkc*%_)ZLq=>b9HGAoFQUR+lNnWAEoHq3s+=@+29(nAn)>CB8IA~+km)iZ82-|z;PHm9}p>hy!$@$u0|X>fNR;+2|Q#brgRF3q6F&WsC^
ox!kXQ`6-iM4G4CtXE2S+E zmse5H;Qo0$2?;H*x5*bb_>nXIJNW%+ybpZ{*<4~$z8iwNEUGn=ANE|cgSxvDVv@;? zT}jS(SWQ=bu9`lu>RRIxz!oM(Y-b^XV}nOtBT_H$Jxe@jtFL7>g{XJi#LS1kYw zRaft5JM!sKMxk77pYD^YgA$LKy>70v@W7;ohOn%absRHLLSvx zN?zq*3B+MtgCL>F#YSOkG*mWC_lYit_&DecsL&bWe`E9dl~`WP)S_0ui%I-rs=={m_M7=1p0~uNMxepJ7{xlqT@TkOQbl4w6aTr;(9?#u=y^6 z*QCfyVr>61fYY5IL}hxEaqj1c2EdPET0%h?#!QAxq6Dx6r(ZLuAq@TeNc$^lJdg@0 zR*HQYsGiO?@qLaU{qKWx7zd`o6!^vT5*=Prxu(eZImx>8l5hH1YAq?mIKeX#wye`d zJ<(hO&z%&|c%q_=WbY-xDo>TY=rl@c8R_Y?mRR$QE)Nhbq~0tDBTv*a|6jONch8yp zM`e`{2?vO1$^7^$T(|_*|Jqtei_&BwqU2B`BUvsVwjEG0)BeH;Y=cD9$xVnJ!hae?2AjK(On77e>aF@3O1)Z?ol?I85^8x)8@bQx~Ck!eF*FX^`%NG*Yz2kdZ zxa-fG3aA><8-204le=@ReoeZq87~3U%WQh++Aox6c@Y{|ctZxzr)**6WjxpYq23pG zc>F$BtToot6Oc&nKZrUEFh;%f+}ymW{24aLS=wI$e=ou9tc+28O4dj?8@6Z3KRZMq z&ax{Bob@5yO>x`};95DZI_b5>3$HrVIv9KXeiSbqzP`##G_(%=wN?7(x*2|lR=-*W zm{_;glc@{L{8GUO8z!=2?2gr_w;kFFt93+cwaWUGil0$8N0csaJ|1#jx}auiXzexB z$y(|J5k?^f1UxIWt{A;m$yZ9Ze&=dtUiJOcr%x;at9gu`&YtQZEKkiHXqmo_1jA<9 z)j4*(rL(=S%P{9eB9$WX^!P-DX}!nvo6pmy<-4#Uq05a(wq$rh01OS6Y~Q(lG*4k3 zLwnXnaxmf1ZDB$Rj*y?)19SC~{*>h{8s4sle-mkCVqlEw7Q8kSHDzUG z+bww}07HO~O~-YCHy0TCoOOS<_Kt zr2pXHHa#6*{cjO?(z{8s1->#+4ag-R%s7 zd+FPQB^5_3n#mfsQQO6Hl)`6}v+Yx1C{B4|#@mFQuxeMgByDa^-}e0EGr!>M?5x%7 z$=MZ-ZE?EZv*^@E@r6?82Wazhxoo`?e!NgK2zb1VGO$>zcUpAp!aVp}6XkQ29Cjb!Uvu(4qYkEVNBWA>jVnv=>A8>BiK+=ddP9_^4`BxNCGYw#H@_ zi1Oz@1vUi74hOeFFvMz$&YwL2dM#zmTZK<7a^8Aq;3wbC;hd<6NUw7#Y zn=hemX^Ybv%Y2^iyT!I-S$eRxds*bT3*W*>{sLR`%%s+l&25^CfbjxRr1bN&@aJE@ z*Fcun`sb*_Cx}3poRow_4s^k9_KM4Qri+PST((E(xVXLnf&}P4Vnc0R+0u!GNqPbX zoB4fS!`voHt{ewVG+t~)9iNbtI~w#I22z*F1M@ve=Qu|y`40ptkb4YTW{)+$y=w^1po3G$fPP68vXV;QupihBX&hH`ZU9d?^K9@j7|Av$=;$P2oV|w z)5V(HW`p?cUcyJ4$%b27sSZzldPYV@^8w)@dd<#K&rgs1PU{Hhgseup6L}YV(@`>% zULkVv^p6{EK|y5?Sz~R4q;17d&6M#$Kbby7Q%&<$Kvt3CYY^r{usPcv>t7kPj~8 zI#aI|Ke%T2NcQF(_lt>%E&84h|M|`xUf%Zf15gXbYwdJl{#ILc1;QiC%E{gKm5X4r z7|6T2@_4NHy*2c|rBlmS+63Gq*6R(OYRitj>Ehp7Pq&jcU~_hIasp(Jt(>}Yz#{pj zI26!sX>H960*-~HRYXLXmG#Tb&CQUx#=GOzl?sYayIlFK6j;dgsWv{9SjZ`5j+Ymk zwf8$O@nYS$zTuShnR^hfWP)ZOd+#YFtnrx5VxmYHIdUcT$z%30s78FhFGu^=dn68B z3i;kRB4Jbh$q@3X--r0JPx+Qlq@0N^o0gp;RRRAsKGfgOM0g%dg zY-TXx2f8`h9-IdzNZ(lFA2*+4NrYpW0Xl-Dq-2Hvqc_BLM|7h%+H0>cpZKjk`M|(H zwe@u5e3eC&-@W_RpYLi%`$7*VT~PAG^TW2t7t%M8@W@!N0c(mf;Ng^ou+9W>&DgP> zlsF;M6Wfgf~yNm=j|VRv`;=dWL9=c6K%6~?#4 zJAHk9=lkVtXH#m*Xmchl$3HR?aE{7H%s8T(mhaMxEr z%zx}>QXq!|nn}O<6T#mj!$d9eFFIO-b#+MD&(9K*r)%EJyHx!`B8es!!K3yVuliSz zN0Dbru+ynjc^d!Syx>h=_z6N~-_`SIHhW~vF_-0yF8~wQwx2E2#XT!&T(Wklll$KB z;=O(FgtrQ{Qpb_MsqAl;)xgp&bi&ZvVMiyq#Ps$zv%!rIdlAfQo zmpzz4Djj4EN<>fQblAHXO`abHX(N42A{wAwZhu8`8uT^^EHGSBeGo&#Bka)*k3fs?{A=cXVgnRk(t9Vb@*z!W`z)xhv+vRe z9;1vyLEVxBaS5{KFWFz)Q^8;oe1z4YWA&yrala&IBt)B=zi5H~%&EMvv zc$=b8Q|X~i%R!o%!Nv zz*s>CwE}zoGs1Q$5BnhZ=IQd)HMDn}yfqLm4rU>H^I~bMA*gd$&kg;R8^A$K`!Jl} z@k50ffL63$r$~OR6j{2CEc2)Ji~NTx{W6XYyCHi3 zI2IEq_&(c}y1}hsxq9zh|H>IJ`NnE~l=dH?f&C4$`aVh`JzYU!9OJeZ_1c0CW_Z0u zr1Z-C6;^1HIOtZc!7+)c@;l2;)sb{%&+*YOAs&ac z)be6D+QGzQ4hj+V-0nVFeyI97!^x}&Fb-#fF%KzviN0|BXm&_#MCqQt~pJ|_`>@Oh<`ReGW1xs58w%d z)x}F#A}yISoF8cD3Tje*ooUe-j&Jaz6#Z{(f#5(fgY+=@Y~=|+k*v#dP-Yica}H-M zflhUR-~+8sOy)S^;>VDu4P$^R@~jm_RD>Dy;u5QkuaoBc#V(6)Y{0)+Z>(y5CFe z7*7YeQMl0ZB9=SgA-Xk@B|_zGWDp>IQ2(nQn}$SSlrj`dO!o&SPp{t zXaMotE=mP381u%DK59YG&V`=@JEL)y@#*=hr>*&GBx`t zh%|Jhrrj}Y`u=Dp-t-@0SRum?JdF%4*di29a?oezJG8V)61Uuo3js?K;Bs7Jcn8^J zhT)i@qqQ}hDw6X-yEry(CL zpC{#t4q!umFxN~LvZU8GW|2YmF`3bchgV6rPUnK|N*RD{3i^ny;Kby|T6SH>jtl^} zefCoiIr@%~^zq|0LmCSNYQrf!LY&@Dcklq_X9F>zU%a+TRpN$rs_7lDZIA_Lfj)Y+ zd!!5{gbdotwg!rd%o6#ZNCJDZ7lf5C?Ab#EVaB8Jqm`DqzQ5Nk1P6&qELQsHe}OSN zwrkveX)*bk8AlJj%ujlJC+S>Q%h&febd=_7NSQ&4_@5OyRPUg_!&w8Oz~-MaMg^`% z^gnvceXno|x&u9d`8Hj~ruBI>Fe=gpus;F|mdO7ug3T^mLZpJjCllH?&`z#r7k1L^ zHiQnEOB(C<(R98>dF%~dzU25W?m{zJr&tcvhRw&JuK>w+e;hSw!&zN1N!*IlzYTZW&Ul0%D-zuSl>_ zO+bR^L5DB;08^uFBsa@kUndGc@Sjwsc2tv)AZXuFJ#$v{INuG8 z<5#dhURqR26Js4uGKqls2QhjeTfRM2X7kI7@_$VQ`9;%Xw;`XSsi3XT8gew$L3Vsk zkNc*7spslg|CTG0EWWk~k}3Q`gfVUYnnGrRVuOp+eoHkHUq^$jP>YzJ8I$ELHr1NP z+cA)AKrZayLP^s0(MZ^#*Vx6V#O_s*A^w}Dsge_SSS}*-Z@*u|f7%HgpW5?Tqv`LF ziR3@OCHdAzmpgesGZ6xN2a~yij=&@~I^&0N@IWYkUahpQ4=0|!4M)J2;u7bDyj_^u z2Y)krkw0SRhEhNQBYN~hPf1BY?u=ysp%>Yt#PrqC2p?Pye1-18N4Ammo1YszKgLkn zPR`meNyIU_F=A+_d0~LWL5GMx{nEk=>#2-~y8!eyp_Z5Sye8;IfE(%;~w;K*89GiDcNgI7%;rf}4z#z-{L z5-9eoKC#SEXkXSl2(hgxy4Zk^HC|zhx~hQ|axAIa+J9T8w+R#3h#i2zx1HuF{*{gP z*jM7Eos9)ia0w)vm$ z=I^%O5#xPH8AZM@bN^`5SLl}7oZmu&ku zI%9v1%V{p6R}n1moy@@=Xb3>kW9pmM3+79=q^Ml-4$V16>0RXLVQTKCURGMX>Z7Nm zEz-otY6`xfnj9x_?Z%32`PktdpES;PoAXSxgRgh784c)LJ&R4oqu79nV0+or5pfIR z{qH62WUZ1Kf1CwSgjOZ%T-4z|yAfIob*#(GQe~rN7l%>%O4ETFBbJJ;;@asQkK zw47PfGQ56BJG>D;K5jwozkmoCVn6(tD);~;&>TOu9opQr!uEp0&XXM!AT5QKJh^ZM}(--z|Qix?|9JGm+9b8*Q_~=qX?q7_Nxc(~{Y&fvlyMS!l z%wXndJnKkS$5Ok9{Zarl2%Esfi_FQ-O|&uVxjkmvFCtg~b{&!{Xs@xBuOA^$n{p(Sp5d zsmd@t54h-!%v~@Ac`Z8Cb_KuVT+4O4mbhim;tN$QKnt4KQt}!Mc@g*~tM5Eg+QaO? zA!oK@5!y?!ecZWo5d^Ij`dM}=$tdN>KgnZ&9kWQ0G%e( zEr3uwM~@OXadX42BDv@BvV@fOc?tB%GlDkr>Y0}r1u{G8*>l70e=LU6^ju!(W@Abe z1ZLfdO$8jSpSy3dazAY9U^WemeCHT38mP^}9>c>S6I~DfEb02CU<|N@>}y@NhPYn| zCuq4VX9Xw*m>fsY9p>`5K0#g_DT`9Arr#q4~*JBG8bI!km9;8D45D|m6Ew`YDpz4_QD=_I&^s&V7old?Z2hF(SA$O$o z+w_HQ2L^u-hB$lP)rYyl&uQ(EfTidji0gR2y{h>;G}2Fel!)f_;wEQP*GNb-9<(sr z+fAQJ#T}Lg3}jQlbq$&$e7(w6s#YHkVavKqkCfg9Rc2rs{C_gY8Ot^Q-BkY{QtJ2? zyQLdoFjUV5!0qTiTNoO#ueKZ>Lp!lkxRxj%<*%8}B3=>60RnAce3rXQshVZ}yrRmr zwNx&*`yc8i9$jc2w|%QLI>}f0dxldGaGE(zv4a*w&WH0AZxB1&2C?uch6H+N@7tgd z!d^qe+VEnEb1oSAEg`G?vwRqt-${i*^0*4E>iAB#BHr)6rT=A-iZ4@7^klSKm6-r{ zcFOg&D^;#rbNTinY7b<>#f>8SdZtrE z7ycx0dWHhyCUqw>^bJKC_4!6^M$7w`lup@BfBw)jQB;y?h)JrWyC*!mal;F)vXkUbRwAt40@1SxwHkM{SElV1p=7*N0{JVXD<6 z={jI88*u4t8;>Du^s-Es0j@La8q~A@ACM@yiD~~jW!z5MhN7z&jLiRA`1(TOH3F1c zzLfE4j2I+W_P%&cT~H*0Ip5S)#^C6z^8YZ)>$Cjd)?3l!Z;ta1sW%&kM-Ch1*RznwSpdKgHSL+#n*)xR8&(f`4b2IXL(e0(RX42_V(qflbAx7f-{ki`FkB&kTF{m11WI!}0s zQG_a#!1l74))W~%h8^0u9+ZXE-~b;r%TNhf$_!qWP3{AY96Vm7_P|^;anvE8 zJ%#;OMEmzhJNhdMY_<5@cKhIn28aOC8{%%{7Lm9GY97!H*NY#+I(o)@8DFEcKIIAX z>RN>dVl&IiCC~LA{y=H@1hdf;)3-wXw$nyz+mY|z#|TG#RYG4Od?kk|_Fx(q%K242 znqH}VbS0Or*tbTtsm0VOIGW~TB%ZC4=ZiD4^SP}d5Gcro_X3gDKa4)OdT4ByMhX$- zHGrj}B;oS(!%W-;dU@zOz{n%C7wetajaicHJh`8!B`3sMT& z8O^U#73)Im!L2cHL1J)XKl>SB=Pm4o|8(7wfob}vxa-$pd(+Nes8A%0#pXj5t_#vg zw)O|^(%gt=pvkFmt5=IHFr6mF{<==3>DYhNjg~vS$OriW21!$P5cZEOh1&@0H2V}h zAbc z-p~SS3W&XfuRv^_Uz*XgQRxN>5tRBO>?Y9FU-KN`(t=Jj{7SzRh_!W)P7B2P;A<&J zb$J^>1Zkm0+zA9uV7YOlbF+)v&+mR4JGr~oL4dO`v8nhm@gwI>xEQ_;TA~^LI@ibJ zQ2{XVm~;y}I2U(LsFRmiZ2iLjr?c|@Q;vLhX!ogcCbrq}C^~fD^6%-B^MI!YO-qdM zXIr;rpPd{(?R(-zBS!ad{k%AFzUwD@J69IvYM&sSXB;3m0oZ%40bA&cVfP?%D4I6)SvGH-n>a02>ZjWWb$i3-NW0%{c5n+jsc|j#A-Wg zr`Q~ZtI^i#1vCLc|CaE$g~2uDj!YBibAG< zv0EfW3=@g7`c&n;^{)^2SBBoZbp8*gGPMpX28FZQzfBN@yf3I37{Wp0=!4}J=myij zeVa@b@bLTn!j(CoH$8*`4Y)|I66$KUEC|eVGhgTIrJs1rG3y3&oXnD}L8Y zi=G?N;Ohr6>g)NyS`peC-S#b~iwFV(1FLOjW59}W)0H&ciQRf433gl|&Mq#nH=y%g zsG5ruMZ^L9`h$?Lu!(X*k&z6c`&hfj0sA^`<4%P4@87>BjebQ(cY3#9p4{>b8tB=8 zp@D#mJeeg1Z{T|>#Y%YG8mW_{h_{aRfcb=B`T7$qCQ_XGx1I?+1#MSfT;0jK!L|38 zbfI+Pbq0oaGy4h~{k=an>kn%eh=sg)K%ZWq#rqNtYNMVgBIreS@FfA)vER*xl5i<0 zM;zK7!@Ab8va&vP1S4}BwZpXD?Xf^Fujj@Jd-vE85fMSz5v@1t=oj8X9*a)M%EGs= z0PTV4dIOLvxrD70$%U z+Wr45YpamlySv@(-oS$)nyeH{B`)T$D9`F$a3SWzvf|l49>0-aW50V|a^>-Lf0!2e z_$K>W9V=T>9FuN!v`k6Q#P797xJku_gg0f@z`6PbwZFfuiQ79%Gk96dr^n7tdUXox z4?p~ITy(zZ&a{j7|36Y+`=Vr*_c>Np*4S@budR<B}%hCooQZ1mx&C9XWJ&3d_Ci;Q+wa8hozpqUaF>AQ_}*^0;?05 z#RpfEZt;=^t`BKu=TAF7&la@uNbfA4v{}#d`StUFE43!1&##>}S>4|Vm@gQv)+qp^ z@Ch*6K76@+zM6tU18~*HgozUmg680X6S}~q0}p`*34nqLw1|S0TMT%#hy998x#eoA z8ZM@nUY39+7}`vwi-Hf&X4r6Rt;|W=L-*F~Jr{qo+Hywig~!tiFTegG&ZU1TvdVYy zETKp8MNbp?uWU~D2j&UOf(HzT+jxsJ&1`Ju{QUg3 zZSVV@q*W^3nQ%7mamm9>Kk+~R*B`nJY;#ZjyYoQMf>IX-rZ0>~T8|0Ji}^ccFm)z& z9%(-|Szww&P{gEV+FL7j0b{PpKl}4J{+^hefM1S>4re0g z5tic%uAiJGo%I8Fq(bI}1&kj*egv*HY6cdU7xz||@B8z~d+p*%Q{WQG7WOU!H-W^S z1(9ph^v>RtEz1G!<7o#@@qc-7@%0ypFPnt=t^rGtJG*7F Rz%#NKJYD@<);T3K0RSkLWl;bC literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_21_0.png b/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_21_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e724f85931d4178e39371cec4e493f9faec54a88 GIT binary patch literal 34812 zcmdSC1z45Y+6MgEMc62*f{B1gw~m2`gn)pgfOL140jPw4g3?O2bc2e3NVDnMA|Scx z&i`4cbDTNjob#RYegA*`b2%3du=jr7^{(~A9nU-x7ZoJlNxl=qFk+!=mnAT46F>a> z+xD&SooM>Qs_=!&?24?Jq@jkHrHY9%O#Lfynv+t7f8k(KfM*&|wJ zW=5vmOicQ}{{o|-i6#^M{V%fcCOeF--8RKAQWf;?h8TfpZ47hO7P@><$|`82)820X zOwQWc+*ZHi-kZ1FNPTull~~S0+;h+N*K~I_dP{7{kcxYVYoeikN-M%(A~_UwYQrMm z!J1cJ8=CHmN8X7KW7v~A`&9giY?#Cz`6p#Yxa(oZc5lxqTStzaugU9t^1zm_W8+A zmr@vRUd*2;r6A|CNtck2c=qgBguFq{m7*1b;r%F_)u+{9%dWZ)kM=$H@p&D>XFIgI zG}a97<`q_`+njXk=1uPogRH&#_RTzGvb$*dweqIDy?x6ht8X#^Q9H6N=%2dDjXouCOPrL*uxSg69K&avx0si~>G zMx5|R>ej6Ttce~J97Cb2gQ3q}yoec2$`f6iQC>Tc*@s~hA4He3`D|xDb{h@&7cHxY z>GxL$!+Yg+yHMO)bXcfRZW7_>+<(YmR3ghuU{zLm;gig>pr8b}Je~Rop}53E;vp9E zA*q%5G6BDcxBLk?73GerQ=!AVl;`jH`1r7D)gD>-%26~Zp5(@~pWp4pHfpO2!_CRf zb46?Rx1^=JhTfW&I#Ibu34Y{_A0wS^&9h7%&F&%Lo9i%b%QgnP4^WvL*(Ud43 z{pymd&PYqjMchJDR$=5z7R~EEO4fY`3TB$*ZH5!Grp4B##hm#a7jdD}!DDuU_|@60 znW6Y(ozHKb7vWxG8RRn`sNcpe@TTDSM_nikp0*PVB+`$cI5D&`hi@*UaXc%;Z8;hg z7awoFM99kGOk~ll9++)6lu=iY{PgM5bcOP&#Ngmy0IRlyc+r+!2M0oIN4;TjM-sET zeA)>l)2(k*?)xz*C($f_-e$AV=ieAF!zA+J+(jDu>6@;TS16gCwhz{YyE5xGC1?o5 zCns~*%nYf!(+Kd#tSm1~m4;os?|$@>%jPy}$7SP7J`)5(N1m9mCrpJ}*Ul?hbwAYT zudA)SGr!^xo}1hD^zQPYn4`{l5fzOzz&v&d=|7dN+S@DE=bO5neznRQmV;{YHHjjY=(MQK74HasfAGWXQDQ z6BF6??%nI2ntEO`=ct2m>9##AcR%jtTU(y8`SR#wx_*0R*jfe(HT)~nk|Hn9Ux8z= zYnhdmRSPykTcN$JujHKaQd{#qm!iq%$uV$t+w!eV!wBJC{Pn%%zRyEKk{A_pKMtDd z^nUdAi4a&@sPX$scAZ3db<+R7%Qh0qm>T}28-kvc-gLKQWVV^)wb;*fYH}AcIZQms z9g2(JSPW~^?6hH1y5pJy4!058oYu~7Fg;MWI1uh7B`Fz>UT#>p5LN0)6@TyEM(YA4 zA+qX?5Q;nwF~2Su)a%N>U0z-;GHdC3QjDES^5R8jA79^1#oF51*F{9s1zaq8y0^N$ z$k1&bdUP_Rw#H$Wg+cbs1wNbU+6O!KrJD^(Q1RQz`fQBO37i^?4joFZVBAF%9UZ;R zzAHmlW@faL$LRLESjlKJ*#B|1bE9b0Sm8V!KYo1h^Sk>2oW`%KgSgbR9bWa;=2?z~ z)hIIh(``}Zv6+s^wIIYP71(T<5f&C^p~6Q_=>&x~R&2n&cz4bkd-x|8K=g!N?}Hy} zj=33bHb1VyppboTypL)5Oud&R zl$>GBO12^pJnOt^1vk!RESEVhySfllG>y#ruXZOSCN}o-&*i)w&oS*cgSUE1Q@XY~ zw$=o@Ga)W6?(LeB(9ZUrkfrHC+HwUF{lU(>tm?rc z0P&%77Yy?!To&iXk~=yS6de}&P~49a3r)(xJIJ?Z>g!HT;0kQ#nrK$XT~823%61dO z8hhsU1HAk*~lYr|%$owawbfT>HwsR5E2d<^iGeOa;?E@Y!Tm0XKRo z+Q@5Ovo4m4IjD;4_1}KnHPfAvOG4P6v9T>fcZO+glF50NO}B}4&~~u(7+hkDI*lbn zlVJ#Z5?8OflzLE{6e2%&$0;dy=#2f^65by_W;pY1YyHCt9Ez(2vu(N;{qrE~?U)lKEmG1j)oW@@s?A*DN)q3)-qGhM~by3kK$ix}OJy%77IB%j2;|L3^_37E^ z#c7Gc&m!^0zg;J^WhMUuXS9!n|5h5cf( zvt<=?&FbDdZ)!}G=cq9G%?=$Px6#f#-GSOyiwiZ5Ny+vE-7}1gP3SQ3&9MmoQDk?JJ^33BehHF#F25t3ZQ(R_E0^C<|*v z_w&C!PEJnVP+ME86Plz*JJ%=#+cAJmclyIVv6#X_C4($^$!O8WePXYSk`OqdWE4Dc1jEk0=O>wPf4?pJ104L0uT{@@)wg21pR|-64f#=% zQfm^g7o*&row~%t#EbJiUeAMqD6Qz3u`qk0;@WcGlZ{!1cy@fU^G6l@R_s-ZNm0|_ z&QMes9X@=xj${+2+V<}Lw#H=TA}v?vwUR<&jJx#lid;0k9Yo{fiq{w+UY=ow%nGGX z927dD(JW_}(*+YgoGuYfNZA{GIiY(uz43L1GC3I;C^g;R;w8*Ts9Lj1>MahFOawXd z_A`15EGT~zU}6%xefzfGNHe!$H_mFuh3nU^OYI7ch@gv%h%g%>W|02!O!Z`w>?6rz zO-63dIU_UG`b^@gBWag1W!o5wkA_Tn^>-YfJh`@Of#V>r^hk3yMhUn6cjY#fTmj;;!nETfl6y!w zdw%Z?{_79_(UlBCdG93K02dKcWsCn}d^3;(!!9IzaVN!&7(Dm)*M%DHx{%P#>(?Jo zPEJlQ4kvHp59KzGqa+cmt$CwT{Q3|xc0?*@VgvRe(P3p#d*Vw;?$-caIw5+Qqy{MU zV=cR^1vxs5?$c>Q;UJfydgV@#L1*rjoLGI8jAzBJ8G^xSs|wVM<|9|tMJ`F&ZR z$!R`5KJxAj*xAd_5IIFm_16qTgoqp(9){l{(@KtulhDzLV=P)Wf!ap`!dircq@;YX zUroPnP5&;U=Eg=LpJj(4_!FB=z7$AR!}#U2qYN3X73aI{i&Ub)#tWsmTtkut`A`Aq z&yFM!x(ej2t*sYF(rVTNjC__TG&}`#u@Lv>x@?orv#{KP!-Il$L(I*#9Mfn8MwutL zv-I?mP*V8Le)@DBw(`UM(apoe+PryguFL);+J*Ki2A5j;6>r|$Gi&|e40V&e?iaqb zsz45Tb_VG8E-2(d(t#3$kxIZpfvIRYHR{I8*F!@(ijFHYsMrlt78Uh0F*SYu@?|VB z1-sUl504l`O-DO&&YV8I1Ks0kTG~rju3Ui!#C#wWKjz;&jIv9RX!OEnH3iWAo?j!}<6r_Z`F2m-dJa7jpGF9$katsUk`{Zu~SoJ&ry(|8>!F zAJg?4HyXyfi!<()?^U!VWH|Gqpz`TC{ryr3ZnKz7{dNtJ4;UsJBcEm9>`Kx5^{Wna zn>LGs(KEiG%Mn7#S?!6Hl{W}bIW%hLDkN#tZ08EDeoA_W`+O4BhfAx4Q&nUfgA$XW|kd~hL`tH->SlUcUPqU!? zT-Ms|j^?AO`Z7cI_LD?jy+ndt1jQ&qITsYT%x%L(e5%J$G}GZ~l65O!u^!Foms>u| z%zQJDU0-Ly6uY3eBWK)tzT0(XG;eGOG82&wymgQf?oHmRiiR82(s`_7TFH(q-`|;hcn}vIzJCXX1;%YfR{ zbVEG(}WRRxf3VZ;5Jr8y>H?E%P!4d0##1gx0IBUoHuPdbNu)f z03lGBGn`yRJ>PMT2mpr}Lc7ePM~`6jngRd#mI?sga>|B;FTkLbFUw;wQtL^@!>ZG8 zs?)kZ*!hbF^vO0uvC-*v3nu#bLPhB6&zwEm0EI+2B^UPgEQ*R9V#zJ0+MolHE=yT17%~ocb zw>=I_Pfrh9g$UnPqAgHxIXD7eb-@cYC{7Pz^)%)?v29V1s?MO z>QHFeuK56(c3dbfHuk2ze&XZDk2l&YF#2Ehq>N3J&$75HjV^Tec}Yz>MvX%*P?xi+ ze%KBt_nME6uI_OmI9nI(arO0p^Q>w__e?GHPAzOKHa9o-p)0~O72#=gtf=ZamD8py z&6(ft5v`aKKDV(bJR>1uw$I);L3)Q^H9>LCTdA2WkF``QX=(QHb6K_HqOpClYDXpm5?5NSmUHeW^gRG%0hGHfq5vMdkdV+T7tI~X&AM@G z^+#29MiB2ZrI3QcE%;@HLKpn~Y@i{hsex{%psu2@$P{~C@Kwo#50Hbdi>UG0FPc3& zwgC$>-4#3jlFKwo$(F#T-I^*Lvr`qmuKwY znZj<*FzDolBLu}B{lHX0!r92^X!t;#@z3vkBGNQ#;&OB4g#FHHTLdur3p4u13+3Sk z-4~r*TMyawCvt^xR5X8f8%jOzo0a@drPXAoX0?9el2)Q_taev$cV4|x%3fV)-Pk-J zLvO{7)ZaM355QyXP-8rTgU@hraT$q;!7+UP;>9V~;#arRG_>npU-?vBEp1_ud5}Ra z0@g$%gqQ0q6dka^h?pH^3h{Iw;mWtc#)VL&Uxk$GS*sGy+-o?!in2N2$$+9WG z#m2^>w!f2Hn}bk{R#Uq|ckU^z~`c%!1^4 z{{895vBcN|G2-ml-`jhNgG1)!%a?6{)}Ig!Y8grY(+NCU(m!K!i5z;hqid0u0t}U3 zwC`@ca4aFw_Ujjw&a4w%Q}}%AGPE@exg|(VP@SKO#%b#)@VG@UoAL(Ub5Z>Lh%Jy) z-h6y!xogT@JCiS@$=>wi+Hb2{wruee@m)_Te?CX?RmPswd~x@;k$xgrWVJwn!Df3n z2scQyfJM>vv|Z%w9pk~<8TaTKrO&^lO3zU0fm?A|POJ!izs-$#rC;xgH!8RT>t5ZbfE zP?`+ow`Wy(|KOA$DR%Du`jtYpc3fy-Vc{YHdZAiqa2g|p$xx#UuwgyWW_=cUx5UN6 zpaDfkbLXB-7yzCq>$=n};!+{mWN71}q?a&Eb<-F$_&<}E!kzG+jP>)o4`Z|M(Z2d4 zbqW9Z|3+0@kW>f34f`yCR*^2}Ck%!5)6ETT>Hsz0_TaffpK^Z-P^>4vmGA#91ABvv zUp`Z>4$uj}xRkjlNq}DCADDtR@l&_a<`p6e_R2Ubv?^~|aSz4p?F+UNlSlMb_-D0f z0@A^4HX!~v`t|GAmo9FE-?gJJUMMZa`2e`@Q zz3y+vv>51P?X8t5bu|w{-tzX!plz3p!N*>EvYshC9=2@2+_qNi3KjA_v1K*b*Ebv> zeRQCTU5J6tQ1xAfa0h^c(VaJdTzz&K7cve(2M|W;!hVF z6?HYwf=~}V-YJI%nr5Mu~@CGey8FX;((Mq+3A%!;pjkXAp6bgh<{g8`Bbx->!Oz3 zx|}^~`yd#*S!_qKE4t+Wv()exdK$Q*|FfjDyE#*@^)=+wctd<4$VKFe9PDfR;h;S) z?%uw5m|aiS>>i*EK(}DKn*o(z0~rXkW%(uizr&gkOZK?$#_l{^PijtD2&FVOHjYQl z6g1Sd`}bf+C=ms4fdW|CX8{3m8#Zknc(;wF0a)JGRC}?vbk$IM)js~aTv6ru&mESb z&MGSD$c7aZ-FFr3yXRQuYgJwlsn4U7wQ{xh8-#(StNyBp`DE$Pu0i|U^ zInX3#-Fjv3JGL^kcpp)|583{Tbbjw@h~|wn!bC2C;~4NbWc&BavWuWv{{|p8s)B*GB{=@qwvtKzxA48<0oM*;F0vCpD*U;|v4GCc! zeE*UrtDQDF5^cwSl#fWT1+>Wp17UN&YF8)~k3~#a*pYJ`R*uymDVScK zs?mk5#SKa&r0@7%n*nSoWnz+Qesdie-vO^%UbZ`YwZf~$oRbpH2>hXXvupgVDJq_f}2W&9v-($G9hhEoJu~fVXkd`WF!Q-@o~v;daGvDs*wXwNch; z%b#PQCd;rcV?mMhuT`0tu|6Qs2%=t`CC~$kF*Dq}&EDXU3v^`go%jzQE`tP97f_D6 z9R~sTS`Q*1Ico-y8KB;i8Uo6{g5}D$3+}`QwucOD#oToN`4B2Yi~o!+@sCAax%h_f zoxPkm@RPuMKpxrB_74E=D)V{F={6#0!?t8(WcWlNM0++pot1zuDk_<<;}5mtS6;83 zeR`oco?8+rscpfJSfx}qmSm6f9G$o1eFW7^TV` zNkpbep=`eW91{|VR79cf^TIAjcE=Str+O^%HW5G|rfqU?K=l`?;ShurIQD>Q_L*^u zXzb22;SHoybQ_-hWKWfH(iQj4PV|L0%OaA!_&CQ>+>JKt~;j%0bSqNNUENi!1laT(pj#%qP ziw4)b(l{JCloT6Vm!z220IEJk^Tt~s((pqN*T{$-96MdWy&!BMsa*K4@&%IpYSe@v zF{BpsP23hEFI-5d;tn^G~?;xHta$K9RJ2GgO{frVoKKs`iijcmC zUS&Prs7?|R6U(w;M^{~IpknPjNX*d@24Wc6a~+Yw{zjEZNRG7~Kl@M&x)-hr6mi0E z+l9N+EXR}(6$OyxC0CNh*H@mH%{0nzv^W0~dL{x*WF5tw zIG`Kjxa+rIv7Rx{Rfd#fewqA5>BNV!GRD0{SL?9o%(fCaTHIpg(5JXxcm;mSW zpkO_Bax;B-Zqe~qT87mgDeORHnQ^|~fF1dITWNkj8QHc~`yLODGoWq>U0d$Y0305; zA=W_w%h8UoSzw{m@812c4?bG*6xjZHE02GG#eif{1xR!L<0e0llLVixp5s-MTj}@- zXlAMHg8ml6Ht(v4G$6|xNv$x04@EfIdV|^vJ!(2naCKO4&f&tTCdxPS+_Y17u2KK2V4WS@T8gN&E_VQb(mW)x(jlRBgvIs23iUb=<;ISRzP|^g!Vav9>uCp0g3hE(Wdn92b=kNHuDj|F zd+yZLP1yD=NWiZ@(3U~3X^kBzMfs)H1%zpFsMOC>=FG?VYfdoJ0Ylg$1j40Op0!!K(C~%MF{1b0NQHtW9)kBm^&zV4k*)xV zN&y=ow5AEd2O3xe{ds>GTNQLYEgg1?ymXAe;vnD}(0Se5SCb<=TUi9)Q>T6SMCaHI zcEc{c)^rpsw5~u)@fnX4W=PHhsy!tT>PP{6lGalh%)>E|_J>Us^>yqgy!5c#-lHH< zdOWZk(DSpX#La?p&jIwA)oXk;FW8qZPvzkcv;Guh&vk=*7U#jy6$5vXi6GK)KuNVN zxr2|=yfwSqA-+&;8FF7l`F^-$$vz^20Kdo}$yI0KqFougW= z8?kfF5L}$3f4!MrQ;}nDHzUX|>;UN6@yI+d2uyO_a~Y*rm0}ldV3Ps$cDK;Nuzl-G zQvx9x9rU*wL5>IeXWfJWUt6gCb2nhSH$iUEo4clrxvlqE|7~Rb&l*&74?!$$swy7>9-(9Zj{V&G5Z6j|o`{+F5| zHz8~0T8zK4iYx&ktQqBOFZxkrhl;^W=h2;Ff|y0%&6% zsKE_9IIzTqx!J3nwnOx!{Zt^n0SPJXyLTxg-tiff-mp83DoHS>H>yQjv6STa#(liD zvk6Gd!)5w)a|YRg1KQAI{0@DNKiYSaPAJr2F?QL(@fx!kpA1dCmGcAzQ80gJSkmg| zU_&D_ExGRfzX#wwx}0WFoZuH}8|nvQ1C;wsb>V_gMQkFR6bpFZJ=j$QuKUyaEIm$0(2(zscmO%7-{C2uB%h_4bZgzq@V0EsDRL60$ z{Gg)-Y!V5`&5I#$pa)Piof(+npvX;W~K0B{#1&@7uDyWx%N8-*ch z35nN;tozckxnORZ28<}3D@3u${M3TrRGxMu;C;lDoae?(KIP~0 z7OXA~Cwi*+&oI8M!7~mQ94By{cs`OrtZ-JMtXIW4$oyn6?t0aiglV^%OaN1tcW{0&7zOs4D6-Dkg4AQFC2g2wl4kJFbD&i?@D+vu>5b zsa8rxMz_@cFd}NrM?1Ix&QOLP1UU`NTh;y9cszsA%5Xd`wZvTq#vb>j{(+vSD;A-3YY*$2w z0p>Rtue=h+55?TUr9z1BK)dYJp4#;2ztf_D$9<#FPy?AQ=gYE1d>e zXs;t%oDJ9#%#d&kJTh&m>cX-;l;6uUkwErA@OH$4fCW)kAVE!UU4_^Q#>8DZ;OfCa z@SZL|8EO_M3)@v-aex-YWe8~jb!Pn~Qoabsm1f6A;6mVJ%T=&FgWpnM%5+$28!_#E^auVI}|oje&` z;$WfJOsFbiSx!v*1U*S3*d@Rf#W!7hNiNGEIH_oLQDdpixFE0`FFIV{-Kr*$r@!eY z*9p=Eg_}g&MxUL$0|InLpxCW#YSPa5YBwmXe7@9+#?aU-5kaBeetsIu?L{l{X`z~$ zniK#X?bNY_cmw+!1XRcNs9umyVL!RIqG8aC9Q4!|^`U#!o7ry+@$3}*puSxPnD~iE zCi~b%{$Le(eX*dbM-7w9B}@(~)5Fa*V1aN@$p>7u6jsL_pw`3C1>3==^yZ))e;K5=8-J1buT*?N3vPyw7_WeeSxKeVvh-uT+BzW{U z)p4KjiU)qmaung_kd8QFp;{Sg%ZP_AWM&MUQ1Ex%T92AUK%O8zt9mZj zvgCsdK|}?Q{eBzBDqcf-A7?q%<-MIbEKxRa-y`)Qi@d;Pv3jz?@hw!GMqwq!uQL=b zJ<8zn?vS1v!zV-8eF?wVlqE+XBj{%o7_*<0sDN5|CFyJB%W&jiL7y@6b`$9USWGP9 z*XR!t&~5)9puo}w@kuu$nW{PC<#OOYkCoH|pj3>~P0G0nDf0{nxB+CEhJploU(eyr z8>>~18fO?ETHMfy);}T#2Yf~<3#uGl5G7yKM*%khZ7Ohi%I1Y!J|TqST!(=r=Wlx6 z-;3=|(9Kpkgn%*1H|*Gs_Hptf-bvl&@X8Vx^@-^?%v39H3|56(HRz&w4d+! zyQ&N%EJ=+HbzRc!6q=^TGI+&8`4b;J_`K#n1UVz#E6sD(O_PSAXOri|J%tGA#Fq&#IvN(}C~~LM+k&`E-JyOsa&8&iOdn-o zyH7M1tu|VX70kIq*?7pu-Cx;(E5X>lp9jwjB#OHi|Ki7%O#MK#AVt647y zY@^=Z&z{}2gT8^i%W=)VC#OGz1!VOT5cAF?7`yC+{5%Mjwr%0CcS@nF&>rc`Yqpvw zA@cxUyaz(r_UXa1-%mDi@ww_y0Ye1)Xd)25 zTpAM_%ZzNb;jliXz`)77a|Bczc(vs3xIh*TyBVa9&y4|qcv}O)>`f@tT`Cs{z>CmV z1@knwq^du;DJiM8es=P$r`#Vr*c_gkT7QnnHrcZHTxgMEldWzW_lb;lcB9y9l)jSl z3aL+{Z@g3m6W#f9`5^S~nF?LYuPd;%>_J%qr69eQH%CW|MFLpMjq*BOaD%LXZ|dF% z;$$AkZ5HlfB`OB#{Q0e<)Ou#aO;rN`C*A~~+brj$N07%F&Jp#%+GlwC`l@9sF!n$p z!UBP{HLQjQhw2+v|6$;yiG)hG(b(0(ilpDD`T#3(TSi8cck&}`=`9&Wb!4T@1}m!v zL~;uL(Bu*;VpnS3cjR=_YGE>XgmxV~yIs4(Zzs*$>))9KRXlWf;Zz%I&s5JJQ6*>E zW7{8W$qHh1V3K0s6eBz2jF;mwZOj=+q~|tasYQE$VRzj zdTI*om*|9$iO{@VKkGDjOZ^osUK-?2TxC$qm2xN&&|AnjV5-)EbnDP##_)`0UxL4j zgTtk8DtPQ8==Ww;AfH6pj^+r0k_>qwXEKuQML-hl|7}17KB=#E0Fb(z!tsYpr=S}_ zgrT9sRNxziZJ3*kMN5r-%bSa!sDzi0rlZ;jC~k5N0|jwB=thRXVnRa1VHw*F=58_% zDjsQolaOkJ+GgM=6vpRc#DJ9qGkh2<`?fxt*ys=&Bz+hHM?SRq$ZJm0_jvvicx?mE zsoX;<_LU)-BA>FJy2Y7cHjT;`Z)t`>=sj4tG>V&PR!&B93{18?Csa+lR;5~yjivBZE_^_4})8PSe>~~ zvwQ*hw?GITiH0(O3w~!sD&}NGRq|P4s>81iq3C+21;ceQG15;ns%S5Oh!HmHdE^rYt#>n2 z!>@oIGCQUG;qWH6r^wOybUl5M=r}@Fg6a&qu{)HUMsESfjAsUKco;w69IU{#cqH5P z(K}~?vgr_^^+63}DzIa!L3Mi7pHa~rxxU9+0i1QOtgL)Gsde|nSCI3dOsZsaI%W($ zS49Ci#JXv~=N2USDfPoLg_rfpl_G-MFAS|)&eUz}IJerF!_MnH0;K++8x zBs+MJ+{Yb=_ib$;VTY{E#>NI000T%^k!4(K4dyJs_yw3Jp#0(!@q`BpzgsqPC|@i_ zGdmi<#jg(q6{^TlwGJL)#q|*fkaQH`!4TPOyrJ7=-A`o?jlDEL;Yd3P#%%kQVdZAX zM>D9fsJE*u9RVP~VR=3*6HbB-wCv8^U||D-Mi&jtSb?L#kDCCk( z(hRjfc!(dA6hONN+=$P~%$!D)2mC124hU{Wx0#g=Qs2qe!vs zp|bcIVk&Ma6d=)604}BtEgcGBaOPJD_*E1No8kGjowc)p+IYm_iT&Z%58rRwGxy~Q z(@<2P!A_#0>3U%_qXg6$Y~WuoC$!yy*s`{7I^xAwh2cA-EqB4NG z!{^$Yp_`8CWX@^^b=*w7Fw-EM4jBO8!|ba9*hCgH(}8rU+cUhx6^%n4MG*kS0N85) z0OGh1*!$zrqzHueIR6&I22ltJ3{n5PMR7C}BFzc=oV^>oFTjG?LZ^y0G)QE0fOwXB zbH^EpQPII30$-5B_P!~RfX2kex)U^1n`~>SaniK;dkiI#2 znnqPU>W;Mm+CcQjGdMCZ4B{q4Xyt%u6h6@-M{+{I5`DoX|12<2_cp&1UC5BjM{T>d zDmeQdpu?hor+p60fF96G)^I|TE{+GHo&r|!Dp;AjO>!Wf-ROZiGR$38JsuZmLTfbb zhUM|+5l~g!Z3F=hOk>60i&$n*YlTCDSqgJAxYk3|1l%Hr^<(z~V&*LSrcii@_@Po#>s&9Ayb#@+Ih%ib$1>7`K`BMwZ;~$HHTeP&?uSnbceye zbdi8e%ty;1{c4{VHC^%pGzWj`>{(WT*$t+L8Y|{ul8!c->>~1I8CpCKNatnQkcv0u zke9CUH4-4JsrW7koktTSa4^#ajifrJq<@qVjC#OH4ncqx{7kO-A`OHeu&3}i*zia< zujRT4%ig}k6=vEa!4c*wS7?_*HwfjrFU%itT$^(oM)MEMA;n5gLk;`_ypPMtE-qWy zSXtBCqIH`;+N+}>321x-nm7fGBZ^pM)V4S9OI>rv4uUa^pS#_G#EliWm{nAD0bch> zdTHDoq=#o_P2DVEsKHuWmSHIWLa#4;|G{DKpQ{SETKy=#_qL59f)7hc#C5)F0yrFv z7l1;>nPVTM5U`Sd2fK-F>KI->v8TWulzv(tF~Gk%uLcC^Wga5TO&bnYZ%Tjg_9b>~ z;1B@G!AavVJHgNFXbza|a6L;ujUd1cjUV&0zE5qbK${!N7{AKgJKVs1_d!t*#PXXgN*x z$Syl5&Qx202ChG|jj<}VeXjoOq!%8+^5p@`i7m;-8#vL;{>s4lzfr6sQvZko&{@4a zV{QYyNb^z$Dd`*2eO?(r_K^qQD5O7w-|G#=s?6=%FTeTk4rs9uA)5_^)LQ^YLvREt zJY-j%j1`AEY^b;u=1>-AWo#%*P zfYc2b0nm)*hJh{}q-aCagE$a2oA0OHioH;8M-*YL5)#5@8~2!@u`fW)Z%=RjOJy2( z*yPf1Q-Abwk}h^CB{90hu1YggXxc_=&X}of`RU0jXsqjZGXYRs0XcdD00n_|((>~3 zLhGQP7=V5-SVKNY1J(w<6PRuY#Ra5KAUmQ|6}Uf0Syq6P{egO}##9!?_XmDDeHmJP z{nlk9L@^$QzQLx~TTlwb^^jPzT57ttI~>haIV94?$PVL6fcW2xj5vrLL%2CiBmwK} zGu)t_We}Kv38T7^!0ew54p~>dvjrC^K6PCFN&~zsRYlQ+d(MG%u?QM`!VTasFcVQ1 z+7U#m4!kiK1ZnKXog;Q>IsgC^Rs(ftK+u-l7vJ?SUD?IJ)kax>ai4+gcK80IO{{4P z?Zn@gXTRL4G$Rx0pxxxroEf-yu#_ad6$8|_a5f_uY0YyXZoy0_YBTH7?}pIsVplRgg#sIfzsAL0!360~e+Be1BFjmjItmn~nUJTQHamEgi zQX1A}7@-pf844KYUHkcgMFW>}(-owM#;EpB783&+l#B)sKyLvMsq<`H+!=(7zjfMR z10%c4dq3_G-iXL3C-IjK+3#RE|H7Iq>;p~`a{#sgbCZP17v=n`9^{eW|72g16^ot8 zlDF(7BqcrgSk%W&Y1os|9_UaWJ(ViSD6#xi&EIYV_6EeE{ov?t1QZi#@=;qCa9;f} zn!*O&XI-TCb%3fB0KZ${wLtwFkPPfR1%6!yir)+%Y28~u*|Hs+5)X%on|)TgriJ-~ z{ew-szcA6zINuHqYw>0=@wXHu)eWVZ$uOb>qh4 z*71#oE{bnxFBZCdEF7;I;!qHtwZ$F&y7Cxrmta@ShG7=<-E;GYT=tm7wv~Lh zUu`WQEJ`F6bmr1-qle)VAMj>W)%WT13I_e{xS4qRj+H3$TYLhA2|bu0ftiU0oit>J z0jQ+qfC2yrART5pq3{C%%@S{)1%n9Tlt)`neT{`<8gNeKx9l(Lf+lu&gI^nqkwDU7 ztSj+Wy!0TLhk!phbLvzr^!nE26zHMGoWC{C3$|hg2R|4-2vmYO=Mnfm_D1gGH_yPQ{l^UbkF<%7`~L=J^*e|GBso6#LOcBpU%fq0e#X+S!7Wzi@W zpNPMc)H8^t{jlzH7SGple6lFGT?`Kc>n$Z=)0uX z2ft|Msa1l_i6Mu?riP`oe(;-a8Mn~>Q!b;Zc_EL~GrODrjguK11p>%fckvz){GeGt z+rm;cPg`g6^=|G9EP+LxKQhd#KEuArFGxV8@Zp?$*pexu#q_{UDqbsb(0;wYxdG#T z38BVlG{2J{n>P^bdn0?6h50dO3$0xzxKncL`d2mSt${ZTZUNK^6```!7= z31q%<{9(SD28D1fMe0u`U_C2mW6&868uOfaX4TG9Wpsmw{NulyT{eaCP3E9MVc3U*;JM5)=rmg= z>S07u2B-!2R;F<_BPnHcLcqmB+;v|4d--tdI8r2B)yOBg}~ znf^HxeNg-80B!(@svZEZzI6f0Sq8cEYtTJ{hrS7PuV_vl%u;cscR+hm%QyCY|1ZZA zoe~P*v&}@%6VOS+Eh%b9$Os%Fn(*fLd3{gufdL<#mw0$$B+y0z#_suHoig#;x$xcc zMgKj|D7l6XZ9S6uex^6rFC-J^7Cj2NPPX*_*Z{U}UISr@I24E1VN98lQiu{n?6>`Y zVT##Tf_(Ms-tix!%8+CP^a`&4e;kDTM6{m+&6AWAP6 ztZq6a_b?Vt$JKl^PB`vc75LZFGjw1CBg3Cv_yPl#w%~P+T9hx*3nB!EG~zrC1aqxj z(^E^@Ogms1UY*UG(Dbs|p3aQUk>39>^kKgoZQ?y4UWQ)IP= z&c1iXMx-R$%q@1*FE%D-dxcrmS3{0q=Cx}EYH(8TxfEvvn_mq!?i7?bwE!0Mw$ycB zz?U|VeZ<4GOH=}(iM(t;b)rG9{FYFfuMih&)my~=>qMqwsZ5XNTMSNr6Z#J>6JE3Q z(>&6ze11nu#o+$Ik!w$ryVnXYNgHYg-_%r^^RD$?{zHCSC&zsNB#H;0{4g4i2^8!J zG^hDF8XWxHhT{)9Uic%@MqxQG8jWkH##KKVv3FP-q+?< zzbl;PrRFq3uX<6=>jtGL2h0!0h2RsL zU>*W1$j8CAa|2}Xx4w5c{}`)egNB5ybaWemT@3zQK5+!Q&|>tbSvDYjeGmo#$%iq2 z&}Q)It}y|(rXCH52DR+J@WeojfII(}V=(--qFIud1~f^~VXy(r3?&{yJfR_lp%>l& z=H6dKr6G*!*|`jL)9)j0hGGr=%IfTF0Xo0wX*1npC?YwL4At`SpA-#xN(WPF=wk}N zUJLp+bUdl;#xGKFnMBa0p`hkOvI9bwi%LvH#AVv6?&6}NqG1JpH{{QEaQ>g{^?{!8 z#*{MmRBSptcOLJW6=k8sd2Y???HMvrS<>mKew|WqJ26o~RX?~@U0%1L%WlMn3B#m! z{dpu?DDX(1@&DXoy%hapT0Gq_4kP@I_8MP0P;L7%U&*i~ii$WTq^ADpyW+Z*uJ@6V z3aT?o1+w@i#ztxW-*cqj)19GzGbE$Rf&Wji!Z*L$3(u-`bAS%an*j?!RN0st0v19w z)c9d;k_mUPpO`@Xh>w`3rY`^nf-srpvbt@WoP5p$wI!01d3w4YZGmDvXhi?+N~vzO zKRcfFJz;+F_u4S873Lz#r1`&v@qi>$31BRk4E7pv*5V{h;?Cve4wS9wuh*w1ZGe;zqfHV+3x^gM>Ep3;F-fm;m?7!F_&PzVBlgGQ$R_KN^zjx^W$#j5iK!NS+L*_v$7ZwUy_A94Vu?sQiGmYb6fDeMfU`8WEZlrgFLMpbf zkUs_wDc&5(N5nw=`0NgfeCS^GX$lU4QK+>0W||YA-S;-cxE)x zCePCFiT&5=;CM)x>w`F8WSJBUS3zU2znvO_CsSEkY^QzVG!&VUxG6A)05&+4^`tt; zkuH;2=H4rqn<0mAkFA1XokN5KmZ8dF{=M8jjy;D>>DNc4`l%cW0B#PAKBf5SwzP8BDpypMBGp)U4tIX zng5s7q_#CoWP+qh9W^@9nr*CBI}U;-HNLw<{LG7O7Uh4m%50=o4-nKaOHb4wQUQ!-iYv!tMY|LUb^QRo>K5oSUBf_ z=@LowzmeZA*n&Ru2aLV)ZQ>zYz+caTD*HAI>Rb0$MJC@p`A^+nfa2u0VFM!{(R3R< zLup-lesPe|kIfK&bQok5AvWYY)+-l&&qY zNQKf&=t8YZ$0iXar6H0MF^&$Ui;xH*Bo&feg`p@aIVLwDD4=ruS?*6X7 zIxyz=eBST(>-Bm*AJ3WR&bGb18<-v#dA{9xVQCCb5#*&mZTNVh-I%@Am`tP4wspOe zd;oHGLUkc}6-W)nG}qS`MFwM>`rV>%J~{qS=ojxK2Y+#!y2>y*j0iCmPLKk0yJdhc z!dwO+hC;f`f&;Eu{x6lfG z@vl*bnlj0R%kVj2?OUir<@w5#m2^VrII-|e`nEqM*($Doe3}zAcn_9Ya^KkY8cZff zn#NdIsjDqhH>>IWHNx@HgiANd9Rs3Q%JrziY&Iz3R%w> zYG%e-n~PmfK6d!f=T)9y*nR;=&UU?KALBli-$hFjucluh9n)Bh@cpqtHszUuU7gYMR9$&P6>^H9{Ule(}))@^ns-;*t%o#C_@?!d~*N_8AzNXOq{#w7A3 zjTdGWIWxcB;*Yek`4U}_6;H}Cfz|JXC;pzm_R*I^on-zZEw4JcBk!S)k{-&G1AzY9 z{j}F+SX~yG@LmkD6%gK$^I~3ZF8#@=Q9`nYZm=7Q5nip`Uv{i_awvN2R~)*XY`NZV zphY<+zilTt2XdrVF-zS=Z7m&Kw2wjrHC73z5u=EN_nzM<_=utVvjOj5CFYyN8|LN# zR@N#jw_0`XTEKTT6f#n+2apGnezrG@=KIaa5<&Ql6QQ2G?9h+Sysj!*F8Ns@CL!Sw zr~Qg;E{hnkwjph} zQ>RWnK3vteeA}%JTP!UfeRYb4_N0+^F8P&vPW=h}syYP8VXprP^52gQb(46&97=#A zZ_4pCX3oDNGgVmY%2H;pNam6|jv9$!5M~&$#e*pYs|7|-l6jWfDCmg)(sY1nlbtz2UHBLF3qs-Er>C&sC z?Zr6oW_0qMUq3BTC)DAM6noD>6Sumih756j)N7(FH?-1g99< znN<(@GKbodsGqWX1EM8(8yGV(tbg6O{UxzScJg|+#iT8OZF2NkSQVoXy+E!{M8^@e zF-k~D@TiDB5GetJ+&lhfw|RYEjoavoxvS;mJ(r~z3FGp^4HcxBlP+>`qpiKL*M!TVN_LxqNxB!`J1K#XLU*N zm6xJjB9OA8>q$%=1gcS1?S>ewhv~6+Y>2TEHkZ|g#$oiMz&4;Gi1v4}QN>q?XwhB4XrpLzVNSPOwHMw2fw^6~zfM(3G2$p{KGiBw0y#^KA zJ{|N72L(aH?z%y)`w3S))v|{TwEUT2OleadrYc)s z0UO8KMR&7h@A(ZJ!sreYACP^6y<0Kj@uo-X^55lnChlPOHOu(Q;xc$5A!+?3i08J; z5D|xFwx{XfVE}PD#+M02UsVg8EFi3%#4@jsyPwmc58<3sb^=CCSQ3X|?*^rD z$E=`wA(+C!4!L?7A7!OOi!GIMZu|hYiVlyd5IlnO04ZHd{F2aE+wh=9GYbE#4S14%eo`s)?w0$X5YoZFnu7lzkl@EhsXQG-usVAd z7&GxNep+&?+(D2QX1jIftPe}N-cwo5&g**pZe8TZGY`!z&mX%zuw-jmMVLjotISK< z;ZZX)!+5rkof_3OcHmHXV(B$YMW5W(^hbm1a*mW~;)kFYE)(u~bftb&4W-?cu9@}1 zxaqZ^s!HR27OP7~77rr0Pox+7#2JkB9&gCjS0 z_D$FwpYW9W$H0(ClBq$}l)C8juCw9wo51c~ zIjNmFPz2w6)}qN+Zc$|-P3xyK|B%}?rZ$2*q0y;O)a4}@uc&A6K{Fyh!lPyylLuonriE}hCpAaBfMsx>$4^eCW z$gV)tt|vMww<6T&`#>0crhg{05-}lAHGRdD;rOwrVhhkU+%suY-g}Lno$%iaV=6;+ zNIC3sn5mZbigAgearrws%P*hsH&IEKvp&Pt44{%0FWkl1_@9N7-IF2Hy?4Eul=0aH z_CfE9kPS-UWtg9kWKW=|h&<1m-S`E3-^8lSvFhQ3OZ;;=)8 ztiyjk>-<9=ADAxfhoQ&ZsoU#>3e*OqH4e9~qHNvrhyOv&$Md6z7_HBGVc(|M&iEYQ zlkzLewiBkwqg?jhPX;X#fJ7!7pAdgV{v-8xXYB}!`#G*Lt@U&P0Rt?WuGGAb(F2QS zVMcHeM+GlYqeqKh{Gr8U%HG|DKS7=zOdL-Hq{2IJCnvvRhHP!@4A<$6XHrw-9n}{d zl9Xp%qJSz5f~+K7XcL`XSMSS677LrlZgs;y|TZ)j+c!CW@v zz$ny{o=l7FhTYt}ffm7w4>nFd^}fpDQMG09^fEoc=4#_uhFHc09zjGbijfeOV3F6F zTx(+2<4s&HHUOT)wZ0UWH7Z<0CVOa#t7rWPfQvMPb2qoOF9dyGD+qHpme&?eYc_~F z<;ma#SaJ*>x?6;nGYYp1gt_(Y=K8;>GOlKZxC<(PuMuJ83KWNsacTT-(YF1DyhTVO zK`l&{{it)HS7*o>hGkj<(?R|G(9`PGa^6$q1~KYL$Ig3ke@6>?6aOP+v1pSTI6<@B zO*y|&3P%#*a@bpZn)k>2J7W0p>$22PoD$j1jSYM0_55OKk?RxNoE9k)F=y|rZ_H2s zw?;+y9sf`?PC|t6-MjAMxw801oXGgp0v|jdGVeq7v7!y(un%(K2PVvxkEI-2!F$-K z`OTXOD6?bE1ijyhCO(N^frhw|WIAKcb{C})eDAYoMB?2HEes#Avgs$)iniQsYV|NU z-%4x`GpQ#z$Y>tiLT)rCL5 zCUVTG%41Maz>yatR|c)jeAspDWfPC@HBSGt^FscA>XwS^x1& z?T<;l8C>?2(9&=K%&c*xQ=#6#x^t=+$t75PN`_hlz&Y;})_mpl#!113E7_#0aZA4Y z>4d>2kQp3UUJo75U8v;qf0$VNs=45%d#5o%j>f89ikRn~Z9>kpov(*;3|Gavo3W*fF*Ti!k7!r?m z-MbN!E|rv!VhR>eq2Z9NK}?~oV#DR=!Iy&-*0m{C8xQ+#Ryg4RZLRCpiryXBTQM5P zHxgbt4@chIW<&(Rm=khf3}vN8#O{$4##r#@uo;jzH8Q*dokqT=DUzH3VI}n+#)FcQ zIFogA{S~CwZXx)aY;0qQPYZhhAR2_nEVHZ z1pVXE`$AENBt8aZUP(%M>luu@fnu~!LTV9DcAaUDzQI?Dtpnc42fko`s?csa1B>vL z8SOc9jX5BX6hNamQY!3IbQb%*1lYAA@D~F-qC|6ZKE7fmZ;p#|G2J0=jvbT6z8wHT z2m4BHy}vWWE2TTU*8SFii^V57Z;+T1jl&zeFk%g|R9}QBm&zorZ36_z z@yI@UCWO@F6i+BVJT4D>jOfNR;!V!z2nTYLIAOI+nA^!0iQYK4)9a9XdZDaY`%h}8MB1+oTM0`htz;~ zemjB`0eT4agZ+@jmp%c@S00%an^;#(hu4C|H^xJ55YGnc;EfKP;2<@PE;5BtDoms= z?b5VB$daCOIvphQ509PSuS`()CG32-0YQGPIefOrpwOVy!d|$*hJjBZftxWSR@tg= zTbJ39&y+e*DdUQ8S?7Jpw4pmpet_$u4$k^OjF$q0e|I3BPm**3t2fU~go!p%cOSwn zAjHmI-O5s#bq8}Wh$kW8xI(<@eT_+6{D9_Ub~e=r*ELCNLm;3Kdvo?Bf}yO<^4kG0 z+GYlXv5=XdwvUO4DdIvgk+ZGnw|QOU{~7k`#QW&0Wto?Zq5J z(Fyvx{1*R#RP)HWH(-TuxQfGse7NV{#|GTRmO|Gnu{{L?*JEn{8G0`R{Ac`DJH(f5W4V`P?LG z(rxZlXYR4F8Vm+aSXh`DF?b>&OtXfcL!+t2a#>HY_{XiqeuQSe*8q1UATykudnN~ zz5X>d`cLZrqZh4-IEk~^7uTwsOzP?@mDA@o(##U?b+)%1uE^@OV)}ltVsW*ap%-S zf?(fSGWBPfB}-OA#3HkNxfs>`HwOoY4_#gBzz4r6`lHx|)ifGSMpjnoLO^z7V@Tb( z5$7EpgV6Jci;J5etTfqYQ>U(fW>!}Jhm<_U($Z34<3oqG9y}OQC;EO2<~5V1P3x{G zbxcc38z0`3sJd}uyCpL~)a}}}sSiT^Z|K|Z#>JJ~(VaGH$+1}y6=h7t+NINa#(#M8 zQMga9rTgSH&*G925CYEQ$`A$c$?WD0J$(q<1N3h1UE*2S)pZT7l1|-4Q*TE^xV$;E zOi5Y!g40y~%V}$BYin=j)UQ?95)=?nnPMy>B_##c>9)-QZ|@fwxdEq)%QqnK@hp0@ zCNS*nWtN=M)YQ>9LiO|t2eP^b!B`!jm7HC&(BY7X=!OP zqjpzRJn1=ZX(=GQ@#@KwBg#rktG&IaD^RJGPoAuDI(KdlQXr_B+4gPPrB)0^QN3Af zd%G-$!#S$0Eu8l3SqqyTR!6@(W5$g80ir8pWS;KWv15gzV%Flti&rdLwt(to7#<#e z-NogJjg1Xn*@7ukrf3AR?&ld+M@C9FH#Afh7HV+%x7pb#E|ZnD3{Of-tii|7+}vD) zug7SHg|g_!O-;Atjvdir!99O|oQ{r8O?tYj!t&)6T&}Ii+?Wz}fbwQ`M?GywY!#~kC$9?kZzmwQJWa{F2BA4+{52SRbu? z+j@Y@Vr|KM@uH%xj=pK#y0<8db+oi5I#Un(`K;N;DJ$>Z-@p~GUFzAhLmKyXf4AZy ua%`cTh#VicK6_vLTxVaG2z-3=#rr<*UC;aYriud1e&+oMg3zF@UsXpC za(Vi5`@42dcdc$8cQJFsSlQhZ77!6Q z&v)F?$;logDJW?BZzl-YIa&zv`j6_uMfTZW*TWzPoeAlSEK4@i3PJcvQCBZ%y1iT& z@^sRisB2!fIPyX1B`}1d}=;HF8%cX7-0%}=jJ+6jnFOzqt zpJl&x)S8UuxHQGyd`ZJFW@MbvUnPUlemp&wK_|Oa zl;}Rm)Db7DI8^P7dvc7|sY4Wh_SC5>sS4p?+Mx*Y_SDJ!^h@=-Z}#us@6>ua`g-K+ zk`htZMT30Z;*&h@;YxOovv|jA37xnByZZdqIlN-z&IZa`%rftY)0(nr4rR&w@xyUlTU)#DYYG`6ciS;U zXi`_Fv%S41!F4$M=_!TkHg>P?myR(o*uV?6l!iWevfu2^ovhkgsS}g?g__SY9+3Cu zNWOVJa-6V{B8jdYS+bDyK>VCrHrFqv6hy$A??gy^j*5(w+IGenpUc|X+H#9FQ9gd~ z=8YRSYTFP*MC}kou%cj{=8-c>H=_m6J^8mT*L28 z+som;J?{dj%e;v$&a*wJD}l7V((8k%~`}a}$^PD{!!O5>*dflg9)|!~Y zyB9e~qc*c2rKpG-Z;cXl|1tikFZvv7%VR72{gI{2Tymt#Qb^|ysHR88Fdca(NbAbx z4=9wk%nvC3XCICWdT`CfrJS`zVqDB|{KN0DN^|GrjehnltGc@1dut{$X?8SNurK1o zl{^MOpIWXI6HkdwUQ+63m5R#YVfx4P^o1L0~M<8-@j)THVt8#f4Lwjbu1kHrI!4}2t52RhdG_?_x8d``!gDo>2omvi zmW?mbb5VkZT}n4W(phrUW2`w;!`;2glb4q__s`4d=zMs=e`}@hmYr3@0}2H+eu~gK zMd-D-fOH*iW~A_M$XXhcb1lS9UA&FAzp}BtlXZ`yDA};#c5?`mHNGH0plbZ^z$ze0 zgYnIcjg4i2#yGj-ubw@7<`zxHs@8-)Au1{wCuI8Q5gkXtWXGKJ8mxDb%ZIr9D~3H3 zZ&lpuEyEkKgnGav*N+s+9Y5IXz1RQJv7<+?N7D1_bJmY=lzCsn4EXUMq6)s`Pua?N zBvc=H%hTd;yWjciI&mgPE~>@g#Q)|(bakw?(A!|xt4z8ZVZ4nJ>ACuzyC`s z;v_A-k@xEJg4!Q9%B*nm+1c5%UrI8y3k;Y-`+)~qu8QbTK97yfW)e29Yy;@D#qR|;-~l*zAIy;Jx-`su z{!UPTnN4O%r=%h-Q&o1<=5lfb4-e0~dkFH%;mKLuyMvW#8ks7+*_nwsP$7p-$xlzl z+w~E!vPM%jf2my-0}%wdt^{ZVM6^2Ft9XPB z{AabyBp;8@uV21owH>N1>%{-`l1b0Z4Ezn+YDJ9ajQxPw8eila)f?*R>1hYU$POP> zE2>=WyH)13;i&vlTrJ6Wr)si2Hq{E3VKx5YX?G4Cu+{ae4JoQgGWwPF$&;N4xr;+J zbN8v(y8z3ybaff?H(@jbuR5_&qc$f5eY1^renfX?0c^P$G&P)j5h5fjoi)r+fBE3r zPGA{uZy6`lOu*&E?J;faW7E@F{73h5!%7)8Ly*GmwW8^Pio!(S9d`F5L8p&MqEnDNnrEJiuU$)N(LGz0gbB-x4(aF*jz32%@^(zzruiadb+b# zQICrJN5xR|1o+^c_07UbhZeR>(%CFxce5~TNm#BVEItA%9|^bYdVb+baztMNIya2% zVt)>Bxts3QhS9YFJN&0~MSzAg-rpOjHaqNmQbAhKaL7pgDX%~jwF%bubR}OYGi{+Q zvmMZ$O7tvvA!t;PmzVc9QDD3b+$Nt(iy&QpoU7sfZzpTDqPt(t(=eUC+V+A!*p(YO zsIiy&?Q4)RsHihDpx1iSP*Fz@P>!JwBTWYy$cyqSD|IirE$h>$lY5zzZSy$U7n3^Iu9Q+RL|x#3S^=Y5ej7)U0}zFsi~H`zOW?JhJ1btI5@l7 zd2vuLARxfwTL8nIkf&qfJbZjTkGT>Vmp&a1Bf*G{k$#6=s$0(HOrF|;3)!rH_<7?m z&vgv51E?8tUcXkiva*7Ygt(&ianB!6!7LA)y<~4rL(@Ah`_ZS~=)TlWEmWtwBNDfL?@NVoSYnzE4gYmpd?9k zy!$FEpP|?CwS4`u8>dg7ZYlLqQ+v8tv-Bp28Yp)dtj}3qUfgtd>S{BK9V_9E4rn)A zjF9PI%dum}KDM`q$`a7J^Yz2q!4g_aC40k_38! z_u7}m*R!+Mb;QLQkJ;?Zqx%DBnJOm<8{ie@HK|2z=AB8nX#Dl;>ytN4Pi_$J6)%LC%3|DVLX6+7Vbo_|lYg&)^FZt~|^syUDgu5c86*&o0;JuR)N z<^aNe={K1Q(_g=?LAm%su(hcs#6w8FUxzTZJ#HS!;CbkBZ0Un_2@5did9F7!h z{g8BYiDwo|WTP5B;Earh7aaVjCi^em8>Tr%(mAJ7il784g;!b{y}h}Lvni~j&;KpY zj`B&mF6ITYdtB$$&g%kWyJEMyW(VG?D^AoVMT-MiFCs`F!g(e=`jK?vIgvS)fB>51=WB`xZ6`X1zX8W%k zcI*Ifm`;-gpU(~EfTXqa-tcGyd3`RB)7$?sT3_> zP|Llu-fYyz0i=iDT(}-oCx$iM5V`=wEiK z6YMv0fUeRV#x@jXog~@u1~BMnn>@86LVfV~KJaZFm)+FELz zV4;fo-dD>fbzh+#uX0|a64++pH%v(TLvHNa-4^w6wICMJyxM z7Kd0s+GDvPy6H@~cp3$&q6bvNn86{WN#&|3pP}#eYEg@@dHc;8mxWTti5oPm;$7Az zehl6l6VY+fp5-Azkv^;+Bs|yd0&VAFraB!8Xpxk{OQw7u+uBZ}@^4iXU=qOH17#Jl zbTKlSuKXMe$5(C1eMbD6^M)JVF{TQcHcvw^MZ(-UgTkz=>r6~ci~PdEC2wl>9_|PC zt_h4bJ3Cu6(c9b0!_D0dhekD--~sFW-)E_%t}M53*Z@f?7}yO~I`9Yzy4snUnXL|; zj_7**`gKpHDhCiy06$5qNKCyrJdt5oAb8CnN5xfSnPMk-2gC=eEz>o;C<2{j#Y4 ziIMNK@G^JNAYr)$gr`EH+UkzA!C73Vtaj@cDfs6xQnr1?7Sj_M9- z=c(W@g@~?GebApw@(-aFr5$-teU2ML7xLSDw8k49`Tm0#{ty<;L06O@*ZZ2i$cwID z*8f`wgg&7NjvVCv zPp?r38kkH6i9{cR!-eW`wccfm_h8TvzK{x?jdbWRbf z)?04e2s7eV9+ug5>dSJe`Ft4$<7&c~_~P~*RIB5xA(Pq~uJTF$!foo`pZr&u-kDM3 zWza&ipA-ePGF1{l%Ncsiq@R5Te!BMTsBy9DlHuxf_Z3y?RZWpu&=>6V%M`CE>Dcoc z{HYXD>5-z3zd*0oyXQ|uo$7e$)Z2_KBX?mCKgu#1YHEiT(Byt;9J^gp|3pobiD>pv z+0h?6#(nBkW1X3~xx8mI1i30HKFzmb36WAcVr5Fo1ADULXSRIm$?wZ)uA787U_Wkp zy~%RX`UxqSElbhq*@kyhgllGNB8WIMBvzlCBS?{kH)7b}{40b%lvMn=#3Ec~cMG$= zoS_`Q(yhRe?L5~v`zbxRcN7q|0z{&Ao^CR=K;>I+FXOGI@823lF_TI*0r1jGkHvMz zCnkPJVi4sBHA8Cfe-rZm13v%DmcV~}Hco07CMNEMcO>VLDW2Ju>;1chM1D>QhrIMR zYuDU~B$`o@W?dpbsP&t`NSZK6@^{_`2>>7Cft**b&{Ao^%5l6 z;_wU{7jV;$U*7xfD~OT*{vAV#Ay3@@JE>eu{Y5aOWNvx*`FT?1%Aa67z#}UwYfilQ zeIdefq4GHpp51D{d8-K+#WV(HTDJ%0OSZk75hwnYzUmw7Hb+NCr!QvF*;!fBS%m=UH|6CY0UtbvriuG| zsIgv{BJ8r>zfrE)^B-3%Hz19=ASC^Q zDD4vM-|YjlD>**j1ox(s2zKxT&48WC^$mcKRrsW&>C=}l^GdKXx8NS;pMQ|Ja+|nb zq0a~xNDQjKCu!c!hz1QcJ5*D#xjL6g%FyQe@|lHhUlsW+vmA;lN1yPPVy0Ave0R5h zjlAnp0YunZkjHgr{mR;!@WqyA3!qH=)~`-TLJt5@AmPd1b+44`GL-Ft_LyFa1rA4+ z#J{@|Ek`zj+>5gE@}6-{9w0;B`a{?1`O~LrQv{*iYAa>s&^J4qHtFf&GqEG){fN`vFRiAx58HM9g+9& z@QB*Hbaxg`4uH?Z-S*^|QF>2yU>F|aZ_Tw}#^nvKYM86o%WodPs*9)Zudzz53+J2k z2a6;(_MQn6!2hHB#ymZnTi9n7jdoF*o1B=Kd2#FBV{7Ra>(qrg9v61xv!z#rkRndX-Lbaqdz$6W zJuuXQbt~!#SdKXhv8OvPSZNzl_FZ4$xcsn&G#x(Mn?Z(0@*{AJoc$c$@yvu`QO%QY zE`SimeQod$clR#b*~3WSwIdgQ{p{J%KV8xb=jpB!!>5}bPGNPoAgk(SvUr&ceegFkqa(e&f?J%Ued*`{5p!?7uP+320C~#b7#;B0;7gqG=*&O6 zeVfpLE8t3Wd#ArZTwB0_-Aq2BDy7!K=K6ATZGokHchBRC2md(B#ihW1tGq|hXPMe| zpu7W}nUiw^>as+?%sO4nw%>C8b1}1wS0!;|4jLu-utH}c7l{}XhjER+VCP~~53+4_ zap)E)93QE#hj=)j&8XBpeZk0Q!>r7@_Xfz#$TVozT@M?Zmfa=D4msbe{6-0#KFv?x zc5xol$$>p@ygi|=X26AOoMUuKVu7iFq%IvOy2{pos4I4FFbhCjj&zIe)WBgVd=EB- zT7Yk>o-8$HQR`uYMBkb(|Zff&V|?O2LemGQgc~m>-&`i=RQ3EYSPlzE;L+_ zsc4)4`$&H9n%jR4jk>r;8&!90fIf42)D9G&*8dR-7s_hH6~nVU@+s71j^mg*qjD zX=-W3x(>UyTt5%kEedNu$fhq(Xe!C~&CE!>?;d?lm)f2+So~tpFcyXc0A5De{l^{5 zyM0_SGTxh&b1z-`t;_+dnqxQyq(Q8B--AZ;83~CmN=Y(9dABM$2Vp&(;pgvIneJ|6 zG*trUyRl&BYvZ#VY*cB>x<6oWY`(uN*L~u-j*^vC_67vNreF%%ceaTvKh|0_@7*h~ z0=Lg3?NO>%aW7$j9+#mk+|0Ux0Ugy2y$@v%k80vDOcG3lI~e2k+`>23Z+?za6QDlg zVbJjh*rh%XE#1eG+Du{kV-2=zn{$QnFe1VrWC-sWjA9^2YrJD&K`Qi`Io6*{FNH0_ zz7(1GS8YtjD}%f10Ou7dB)jvn+_L-Kpbv4u9D3m9U}z@6O*q*|ekuk#6H6L%ZjFo> z8Wyn_$Rcogdcq}O{vL@bw7Vq_LGJ4)3pwGbJ{jo`$s;nqn;I#x~VxgQR9;?>i56vdANp_sEpFXLV z*ba!5c&^`DuS2P-UKnc$zc7a{yij7^aXxH}^m3^UOEol!wDi0>1tO8{lO6GN?gGNX zxb|3KuDf6M&`B8sPg;a*%!IdHp_3k$srTLW!GUced~c+~S7GDtRkv9)}pvs$@08BJ`B`qb-0bSwGvqF!SAyahL-EQ zJ4?GR1JmizhUXz85(8AMial@kM5s9in#Qr9kE-YJwDbTCc~;OB{8HmuNZjhl))+E& zNYi)3U^?8V5*W(!puJ~8e8Q#b8UU;13MmEc6dyZ4>N`M36A$&f0{EH@dtLBo*986Y zyEDV2O&O$KsmZ`JzA(wN-kmT>LOfW%nIB=}b;Z>neM2Zx{W-w0TxjKc~moD9hwNFY-U|$L9^^XlhK(E%Ql}a9iHQkrI0Eq>ge%WM$4XC3PO`57Miyv=vr9h%Z{*_DlH)?W@y(ZI zv;*gV0k*5GK#zE~ZhaWXVpp5YmE@)FI^-N}2)vB?1moEYMSjH)BSPg9vHK&sej0W$ zkXk`KP@^O^eyYIUO~v8W^|c?W1-2xlfs|%f*8oTvBErrT@iZ|^m)2(+-|w7kKenFs z4DZ}uU}dC^_)y!o=I-w90dTg0_1)0`?8SlBFBlv&;73<$Le=FEqQhwnZO2TV`I1uo z7lvwd{3&TZy}IPD3EdA^EY_fSVLJf+jW?0mKm&9q5Qz-hXJaBzYHFQ0L<}T)aaaPA zlwsEz2JRg=oD4I!R6x=y5JTx#J7vS5`+)7Ve)n)6DbNAldIfU|%0D!XpN{M403O$H zd2_jg6}s7!2N+*@E>E+IR zslH_Ew9v0r_-51k^J{;bw4t$q#jr6;XjcG+Kb6^D(MW(t2GNFtcUpy}P8NI?e!Vzv zqbj@YRQLTIH7QaWw7bu?h~aO=*v`)sM9|6nlq2mcfa))Gp3^49RwLf)2_RENe74-6 z!!iRBu?ui{wUsN$61KW{%on%3D;F~Rc$D9u@+M3#4*ES%x&mm=g|f&r4Hb!NK+iXi zAN=*97TFy&$kep0Wfw|u5M5=B?Cz}V7a8A&DNX}JE4}r-F>vd=M5OH2H#*XgL04K+ zUq7ciRRLB5+GKYI_;AjjPNoak0{X6D4^d?_-^$9dA3of~CQ54=7|bVnu!-Bh($3dU z2T@YfMr#3(wMj_Y&6C~T!0Olg)GgMn8|LekoVlAYKY!PIYq^Cqo}{JdySw9oj|=+v z@uLWMwdXHhSOb-MK&&qclLnJwW?^9iH}N1YRFGP}-mu+{6i7ryMXioUsaiuHO25{v znBDCwna%1jFuVsKxhRYp+)N&xzL#W=LCSIv#7HU`0!|fpfnL&BM%Qm$6SnAlwt|bz zY-GD-IvU`DZEM59o;WAKN*-zHAsQBF&dQ8Vd3-K1vF^)@EvQ+Pg!Yw%$7-+6>U3)O zqx`7n&rgHZ`N&&14P=3-M@N1i6{~K1K$3mqQ&aJ<`k0fj7AhAPL)mV6yftC3$ zI8H9Ec#xsP2Oyy3(=B?-NWi@uFm!@5*~Nj z*xH2%RSdbrKfOb$ZC5>jMkR1zjg(nz1w&j)F~%z5-}d5On<)x={j|q`7kb$H8oGQK zV4-*jewk5|uw~F8obXoe9BAV*n`mOK&iLeH97#uPH{;+z?G|eZD(li0`=>rInnDxD z1X5O0&REZ-Iy|FkJIsa>>}3N3n_*P%W4=84zD2}-(ViA>4y}@Ekfrsc$DWy)nS6=q zbg1t(R{AOTX3zQa=i5V=ga=z-RL*CTpp%L5@#%{C?fl-| zx6Dz^{cE9GK$+l}TTkblR*pG$2`fbifn_j?zR}aYI6Sc-M6WyqL%0GR*RvNc=s^1c z62@nwHEYuN=zWa{LbC$Bu3V4_(De+3Gcy#}-J95`_Hy#5h8JJwgq|A>u^-oPfyKz= z;!E&J|xJufX0vMC>T9%c^&^G)tla!l%!oo#|(Wa~gSFjJHz8;Bb zsMy`)payQ;Mw=8r4c4jgL`N;`FU|)cH?RJMs;#qAn=twExOIpnv3Usu_a}g9`_EJQ x75DN%1-De5Y$9JUl>Hst{l{VJU$oAXevzL;i&zsB0=$3oaW!_+J!v*=zs+ literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_23_0.png b/docs/tutorial/python/11.ml_1_files/11.ml_1_23_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fdaecea128f4da1b31e04e75ed0aba257e58c4dd GIT binary patch literal 28826 zcmb5W2RxR4-~WHwMOIeXqsWesEn6XEW@II@_Z}g8B_qj*BH3h-&h4({Uch=kp%V*X#WWQ@tyXk4uS*LZR?)E6ChKq0k9YD74IT z*zg@Am8d))1suLYm~Jmm6!B5N{lmg)YR6V;J2ZF ziDh=Fmk6cOHVQH`qVV=j6AJn0Wxkk7^Yq0xImUAVC`LxcO!Rx|t|%E98I79j9`x|F zl=1d0_%f(@-aj-n6gTJ-1~D-)8Eza7{4g6SGa>S$*OX}CwH(zXQ6geuwTyrN#kY*T z=@K!$sUj`ojq=@7!gjcZdt&geAp|s1m9`Vx z1vgw)G^m9fF(oA>zmyU)$xZ+M`K`)v;Z8|gdm>zMrb&EaVsNG1RG0PR$B#3qkGc}r zEk+7cmF^$?{z*(k^dvI!f?97ZMU;t%BZHZYgr@7c-6HX*4t5dD!;#(-jCdOK6Ges4 zd+=?vi6S}D)vdPU)cKE=B8#72v8W4}_fq$yid1%XM2Chx$;!%7dYP4VmG{OCVj7w# zTrxJ&18NVom&kooFneeo=9=^4>${fjZpCaRJw3g$ImIg%Uyf|ZGkNQCG5@)*bR?y+ zBJmX!6*-@pL-Oe+>E%nZZXvX2Obenp=l^8{7pFCavd0 z{Z6SLJa}*p7q=NcP08c0%u308x65J}xn)->6jW5?A3nTNDsgCUZEYP+N=i%|%X^;D zRgYBe)-9B7r7fq=iEn=E6EuusmsPE&At8z+=TXI#l^t7i9X!U(nE4MrQVtIf>r^{l ztv~tw%_K@aV}54fjr=81_v>7S^&IM4=g_ZQJYQPcN@XD>BePp=F_cR-&)HDsvO279 zW@~F(<+1aKM=s%&)Tb7B`WYD+{-zz#8B#&GZNiyxu=ZNXN^57F-l%TduMTs5uX4aB zw;Z}CLJJFILH%B(?Bk67C%5J0lm<)Pl1swM*au<(E@aYuq+zE(|z8f2etZ=pp(N4{r`I!^m zm$249Jo+4vmX@~rF+ZO}|Dz`vJ|!O!|1IR_ID_ucqGMp7&6kOO|L8@btE>BEudJ+0 zwZZqq#P1RgY|Rq(Hxu|KtQy;!zU^(VB?F61+Heb(V1JvDjCed#%-|u^tFR^(A%J&d zyGnY8)^m3`*1TGV(LXwxAXhUFn~;!jF#rAsg(kRztXQ?k=gG~^$Y6j?P4~UdLtS{4 z@%nY5v*R5?SoI}t8xIDH4C!8Q8C>Mofz5X@HkETy3!8Ot+sMoe3*IYVw;b2fQs_Y5 z)m5N9iV6n<1LOGgXyX!(31;@))bI!j?r_TM$e(&4#Yy-|z@~YBYc4Ac1C{gsy>U+x z&uFnR1}qx67}_YWz4b8iYw!ufh)dhPbL>G5(aojP|O*b;=OO$bpx$IE5$6Om`9k}+?5 zu)R=RR@SN_aq{%0-6RUd!O4j%ZKYIUGE{$|fr#^Rzhs?4SZL^-Pam{aOFR_ z;RzR4R0IbHW5aux2_O%omekVYlAt|(b93``t6>g}9991hY_LeJjVpunajz0ma6f1b z!lT&Vw}BsiwQs~xO}bJ6tB@B{l1PLcc?T@GByVr;>o((jqF%q1=IxQ&fznQjSIn@D znEdF)boDBhW}a41S{f}MKfl>zOjH!vRYCa8tZ8e!>c77%Ll6kRbq5dbFd7DSC=D#D z*p+L@vQo3?!9a<6Y-8Rq@0Cdx_aTBvg%b4GzOp{mz^!W!`{Pa%j_Ic?)$Qq}rH~qz z)!CJyJVEzO`sdG|qfl<^-KTl zvT5Xj1aJ~Mvhpp?tWVUAe)MuHbaZlZYHe*L6}pDp+F5n}1@&tl*98RR+}#D&e*QG; zg0-bqVj`=C&aRAZJJFUnakNFh&y#6lQqt^2K3?Xm=Bi^BeY7vW-}Q#3>++8|hiPf+ zlyU-Yx{sZezF8{?TNADIIrrYNaj@x`bk|L7jw~|qy41w1g*~E4Q7f^OecPZY-x+1J zreBI*lwQxa-pyM6`|!|obqg;vT193koIL4E5eel`XiRl_A>a$*c01DdMA zyy!4m!KK0M(p^sN1f4QKcaJVMgO7aLd_g#AF{G$cPFHJ1q4VHgk zi(OS?H7jeo#ewUh=kD%qv@-Y}?&K30MoHLyTn05yZ^tob_??}abmVN`Q=iIsRL-{F zWc9XGn)O3X)Uv-_uxnfP7}fQH9hp}7Hsjxg2mP$?UTuhv*NnT9koy}**vjiaoV1D& z6vzvV`*zm6Ya7SYFlC)%m18;_?a@Cx#8s%sI&}ANs!2uUtht!0pxAB3f-m=RNUUNd zgQ&20-{DQ^G~>k@pXJ5Hrx=Ru#y>{ItLP3dI{ArQEBIjTZFv0Avc_4Y_#yS+&|rVX z{nU#!xnF(^MiFsL_z_5dyV5bN^b8(~ z(`u}Hj+HxDpr!xfUhYpp2jU4mez}-oW!0=qtZa8*4E7sL$6I?tqN`Ir$LPb0%*)>< zu@X3x26D1#JblMV38l`g#(2JrNPC!K{8;qc;BhYF8>o0Z@w_Jg-s6s`n*$To1fFF% z5o}tIlD>Q(%U8NkywRKr@8&^HV0A;DSx75@q&@Jyjf{KlSlT$fciIWq5eB7EX`@0f{5(>4Y zw#B=!HL!KP$bxI78oP%w^0n38*6fV={)=Ij)~ng{>>^Z;KOv_{i*yCKHa*>XcC5p<8-gux%P19RMpv(N9vCU7g9LM@f$b;jN%4O|oC)Kfq@z3~E+^2TOp?j|npjRnX zaZFG^@zAXcJ2%;n4wts{qA*+2QVw z>gUAeGSRm0s7HK?X4Iyoe^}ucq}ZvGIFYoWPef)_3b;Go|Q;m!QuO>4yow zTh^HGsFvDVZxOCoT85tHD6$AJuxeYidcBI?&yd8|yKu~GZhZ&;6>k5~aPw;{s_Ql8 zdP%P?-C51f&YFuqqlrBJoi|$>%G)esNU>shv9(S)mNiCM$^WJQgR~=SaTokwc{-*> zdMv10QQ?dILtk27FZda0m{TPA*%MZ#o^Q-nA1U!wA{->Db}1VClL%Sux9xwgjY-iR zFLb{^vUqaxT0gFh%};#;(#t;vg2crWlsBHM6UU~osgqM&j_@?(yS04s4th#ue2AV= zsfrb32j0?)gz{g1f983&M;Pk8wfI%UJDZQ6Z`#NX|I909Ap5q>rmv)zFFv1Lw6M(Nc;Oo@&c_@`9gz4!$$6s#;v zBph=w-5B|(s@{EIy3s;jS5S|(|8rh5|MCPzxs5~%YciY3=VX4J8fVt#mKL>ISDXF) z{l=jo{;9)S*PqQu6(k=++tk^4jz-wIu}|Xc!i^grOu|%V%=Jj0zInrxCg!D;@=ogy|^MgO9#}(;+HEw8Zb{JG-JA1ZX5<)WinLe4I22jRVyhBBjS``Sb<7 zALyF*lx}S%ZBJ5l=?<2-h)T5 z_gSXJPX*^n`71d==L6c)I&VT1 zCX-_4Gohy)%$Z9RzfdT4Lc`V`86Yx~%$!Bh)9adJj(Rhq3&=Pk zopfm`_8)Ytn7-htG!)T!Mac-s9JYvp$BV*vD-E`*y%nRiZrtrLbTOB2JfepR8v5Pk z(GsTS=55*tm#taZ-Hj0T>9-@8^y!yUn;fSe z8$0vqd#RH=yF|kNwy2h1!@sb_Yx*>yHfd+#0_qk{UlAH==WH`kXeu{MT(I&ieYWoH zz4y{Po(c*|O~KM<^lak9Lu~g=e$As5bEV(N;TIMsCZ=<~>S8l?>C?uS;*JrzhBa|C z3^5u$hy3uZsqz;>>mN2PFvY#2UDR5sugu`h#eH_*fh zjcgXZn)6FdQCw`+2nwAb_fWprnTK`y5dx%f=QD;chNt4<;({(Kq{D>Z_}7tjh4~ zvFL*_hW-ZE^(EYhT&e#B38<^&lm66^co6lO|F%(Yicpe>n{8puj~_q!zkY40_c`i^ zdiC)^mBSp;s_q{gEQ~L0FLYZ>)bJC~2tSRc5n<%zy|})I={}GhPf#OeCkgX?wxY(D0=r{HLmF z{-kU%K0aPwk+IHCL&o8RmTNdM1c#8eaeTZ+Pz74+E8%dJK-eU5&gBP8sArf~pz36mol{ptA( z`Ivwre!oql-Z@ux?Zt~90AJycj#@u#^(ffZIk}jlEuZvw~UPFlLc&WZ``;c>T^g+BjQRb zA_qP8^Mt=WcDyL`>DX|O8li80os|{Ds-E3AGC~2=L{>^FV3Y@*WdesJksW&=^mWiu zzKzgaURhz};aU1*1I_2?2lE*B0r)hrU24}nic3qSl$0)@8i$9;Pft%#Px|{+3)!G) z&7wn^>1!VQ+uhs_yUS{*#%B!D*P$yev-w8;(Q7Z!<0;aWzi*wFC(zYQDV8dx#b(wY901$!fuMB7P|OGE~*(WTn7I+(uals zcu+|bZE6i8`2!yE@&MT3!FPx`|Gh7!lYr@PO1zk&EVHh8}g$hR1bH zCz9$WK@6RQ9F%8hD7b?f&m-zNqIScnuH$#YIAF=X{IGa77qwzs74HQ*}yzz78ZgK%DT0+^~C|dy}ccN ziui^&vYJ>PMpPz9LapC$ddMzd`#lsARA>IL>G}DmwQd{Xo z;u@uZbyA+bo*vbwPoMsftx$~@QlA2WdD%|XB;*~#jkI@m=CD)(9MIJ!n+XJ|q7A|Z zkLBRCIg@Um&mCX43}yQ>?ac&SuL}Ii?DW|hrGIJ*E}>thAQ?u^M$ZG zd$6-KTJIyGRjAKu`2;@ATV22{$Tj)l@#b!!O$cHsh~>h-G5Q!(Yvn z&zMI;0X_!kc2#}2?6GO2qu;(s%gf_LQQd5Z#4tasqNvysdHIHsl@*?ijSci*WN?qQ zmcL_V*mp|&@Vot+1D(Xp04B_2W;ULH(&ELL>XrIKfs5C=lQArmMg2;tx?CmYo zG1bWVX3`o;Z13oZ#0(_XR8R4>k%-l?wv9y10eGU z@A}7Wz*`f%;5O`aN@tRfZv6D=yu`^a3Bns7nizd~ds{(Sne4>WLnR|I1S)Ogv(u9t zt%BsyEl3@#sY%`HUS3|NlXV`vW=@MeP2a1XoQ9&Jqvf=;$N@~6b#ZcXBGG$k3rHM7 zQl;R|BQlAzGoM^Eb=c_Ws0r2HYt`-k{QEaVeUFon$2`EIlrByKA^@-1`1rWvUaZ0u z-Xbi?PR-vB;Bf$Ib^SSx#l*yf5;C9@^ZMNi{4OIePw(mSj@I=23`FuTMIDis1H(vI zV3nW)x(~|E&Q_Z6{IwEB!2ql1Hi<**HRyv>nDI6exD9DnR#vKYFEcVRIhD)RX=g}b zY2@puB@3dS1O{SYN;Y=C;8y$S>CzV1C+{B@f{jlJjJET_Gip)y;@#D~4Tr`nki$Ih z=o;TsRK$Z-62T+~JrwY5+AMZQ-*cjg2w0{~DbbA&4*Mel~_DKJ@I1*UA)9dTe zuwlscA}`L&1ySPOGBBWlngptVXRI+{Vg5luK~fXsVm7s;o^))qUbg$!K(2aGSe{oZ z{o3!cQh=1zjN@cjvZd3ibOhOXqxX?xRhn(Is2ujW! zdm~SX5(;F(A)vl?!;_Dl9S`8Fe?&w?6*2N5uKUN#C+4YsYB_pLA3)#O*m&y^eK3@C z$v5qyja!1lsQx@^(`|a~jOQVodKIY7`!~E`J+EbgR&{uRwXAs_KyT}x^yLy-CF+6* zEE({d2V7AHB@hDGs9}l6eku7TRS0zzh=XyyC+ia;NI?@F9c}OGiv4USY5iz#!xRdw zOi)E-G%}MwB7rs7QW%~g9by7$Pp8;OvQU`&K^+k{Lfh{N;TG%^L+=Ewl!UeiNFw&r zjsA={5J%rC1<;39B*;S6sHv%`a^Es3+}`U$)-c;pDb`j6uR_KcITV8(XQz7-h_v+i z)lHmdHx`W{nJ0;PRpg+-U5T}XGAT*GhB8;Sm)RUR!AB?C>NQ3UO6JM#S*K2{~t z+)mkd=>m@kxo0)!4XB0cNq{}Z>7Bje`ng#-CHb_z%AbO`a>nh)x$h0DZ0bwHA3uaD zd&gTH{dghN=E16Q2g*Z4QG+7B4e}i^8Ceii50WY>gh*Krk)$)SctVgLB+(fk1nycl6^9N~^#ifcu*_L&4YVp~@W1q5Cy18z~=#`(~tB z!cUSl(B4^gz1s{d0m0K@{ku?#h#LU~mww~7O1pvAk{D&S2Ck=fmj4sVqoIz42XJ1Y zSG1H{DekX}CoGAptc$kCiNv6xeBS-;`_P+-=4AGuD6I_r6^2{poe9fxHLiwrc>5Os z^!w*Ik(h<3Ek@DYAe~gyn(dQt@{PSfDN0*pI4PCBQDZu1C$cl4qO6QBQc=)ccOWqr z!JQ0}vFhT9soz0YT^j$9{DreglF!Kk&4D=j+RWTcas-Xs5=Ct#Oz+T8Od%?=opJ2@ z724+3-?qKdj`VBXl^1^kgae{Fg7#u|8RENjN`c8mZdn-U*^$*PWLYB)s0-u z%8muaksWVCb#;=D^{W8}B6}1M!ZfIjp&)FL`E&WDWhhjg z2MMS8>7p{JwGG=sZFy zUpEm4B_rE48IjXzp;5@;N1foGA-*1>|FoilytK5GXUvMLH}zw@`NZ8RZ>WBx*Ty_l zOXjfNO-i(Zld|2`9X-D`|M#>Re+tDqfB4_oH z&f5<$JAZ56zVd|LgkrcKtHoHao1nYnm}62hOlI(%id$=kc)V?LvXGzCx#o_un^&s4 zCclnwhuG-(wS}H3%PA?PeBTLrDk?e0{Ih>HqF1NESVX{X+doj+#epk3e)Y#BmhnvG z+gHKC%ukvpBKDqNjGGzG#2c^jiIClSVLUVY!(vPJtLW@i^_fqg!@&5$+ z7>{eA$MqiXRMH8!xw&7KqPZNBnqNzIp4g+L#X22%mz$BWGmw<@ie7xXfzDO#QM*ED zG{r(n;F1sFyP{;1iX+0%s8HgCBpDMC&s{!%Yw`79_&`VL+<)19%v(}?E#@ZO3D)t0 zpK9Gb`>Oe$q;(x={K>k4-esT1fbVT z-8i^%@LCjM@&fA z;5>^nsx!osl2*jX*2*q+D(k47cMEl=B|u%OvB%V}Eo+TwA)hgDWQ+V9g@$6aQ-7A0 z_@I>He*4?EZyDDX{2D_4LG?xtEuP?Nk>82Tx4wU{YL_J7a)DNiplz-r1NrB@d-qC~ z_N2cE>j@M!u8zzk@i?9T^5u*DnQv$h&+Ob3`V*ytW~{IF+w&6cTig5>F6<6``^f(N zd&H#Zpg_%7(`CR=>##s7HZ-17E(sg z1NNrtnd2|vYwKgtQZRI*nZz&%*=syucjH;Ay^MN7kYQwSJ^P-;3#19h3cbx{d%+-;c=ZBYc42- z?3tzoJY8w7IB~OSR>=LvndtQN^h93EXV;xESP>ER+$CiSzT2D;*kKkuk?Vq|QSm<1 zKt#OZKDo8WGZjW}OATdWU@uj$OO3 z75qv@#>W28Z}8cSlRkR%$o+7aRoHdy+TULLPA9pYdMi*8BRe}n8X6it+wYesxJa!t z$`oI4NlHs&fKf_ytrhF7>UJ@}2n0puX%z%O?&)dLmnJqV3w88ckg$nu*z^Ap zAT9|zU!$g`o}QZv1n;3Kl+liRRN~%(qN1YEcjhmfQ6vE_OGqFyF>$12umLpU=jVsI z1!PS-0X%2-RC@jkQKXQWY{~p8@3q%I1AlS?QLx^xqK$@fcdM zX2hHWQiFv>e9sOSnQ%9Nwzn$XRN&kKBI^K>mGk=d%Yb?RSkp4USVNt^xxM|I_3Q9( zVr`5J)+%Jm!-x;vk#Sb_S^z@G6 zJ~ewmLmg66<5{Q`+}YWwUqFm{mXs9wgqgmkPO)zx^$N$|AQqI^;}26vViV`U)u+& z6!6q(XIley+FwfdLnt8dEDFUGXpx|&SspKE2ixGx{5&ST`Ogr5gL9p+O!iJB8$!!S zYexb}6_!OaV4mLIUc|YEF!vVpY?btA?V<<9;6H^=Ee$pN!{3#~#ZSQeSLnzC1Td14 z9~W+ePOU2^NG@peyS4w7Qs-P@b^0Imi(zsU5iRZMCw{u{S2C(bwpoRRT!1%&V4rlw zhdg}>n+h916Q?u%{}n&5IH|~_={~I}vgo)+hO0beJ(xor5D?&)fP;lacJw?6J}Ov4 zT=bB=1S(Psw9Ny+KT%H_8YHxe9zGiyUq#0Dp3TT>FQsMZ|P;+%zLb z*47v3=;;2n2)wVjJq9wixmwg<0v`h8n_%bIYbc<6UFAy5K-CgBA#6baF)nljaCwD= zh2kIEnTGNKRJMrkwLq`ZF(F;h0Ud~iY!t%w-(yPFfx$Cp!FYTA(oR7u<&S}y?hx4!VNw6@&H`sXuQ9um9OK!QGaxI?Gn7_ z9a2zVz~=@JP!<|}9_!KTU~ruSTXB{1kBb1tuef@{6S-QLf477*Ldul3#`R}7Xqgx& zK0dzwEJX?qy^0IKR}c|E_CJkxz&B=Al6P{ZL5*tp^5tS*x(d|(wtgBpm>Zc_g*mUyhGWqvzU7U-qrQ0@#E1X_VY+OG_qX;GzY?@p)HQSBv5N%iw4RAFI@SxjR^m)gCvSL;a&#DGO0`tBt~t zUR0F&*XqcN#LCBCu_tOlB|_8~vuk;O9hE4QmX;Q1R?k_j#>*bZV!&(n1fn4`&d58G z0Onk}J@dy6UYeU9tw|Kob%ju5k5KjBK=>UWA4x>seL5%uT>NUNDeb&zC8R!Lvhc1l z#N_@S7YeeDKL%^26l(@h!QiRosQ%^M#Q*l1&40W`3Vvh2kFfef5U6c#-d%Uo>-QQX zjvVY6jfZP7u9zVuKU*#l%%-%J*|6227W zY32pr|L_O_)OcmmvgnTHWotcYg?_Fo7XmO)~U#G~Mv*V~(J3bgoE!3j9Y*uvr*h$tz-E_a%4 zP$*^SB7Ru@rra?)twzdZ8n8WiK61yXS?VB9$Z|Qt^gs)p>;SVeC z4FDH+5X`|0?>HpkcPa{3644ex(K0%E2`to-OTDQMzg9H)AV}z##GeaLU6vI*f!jAb z``pSWB-7pPmDN)2tF*Les++b(uuXUupcrX^%!=n+59#v? zGc)<>B^eNHFHupow6k?(Yc@vwE zfCXa5OGo$*+&?j0-t=G9LwDZLj5J-JMUP$LTnAXJ0;`>tW;bVA0EJ)kF8)*6*?bc~ zs3z}yWf1&SD{T$(4I60v&Q5N^qbjx-U_>S>G*&_nWY&*su5I6|_x8xi%UiNE3yqBI z8KT@OL7p`jMG)1X{&0moXpZw7M7l!#>gP-6dZEghg|ZFxgu8wp9X$TB5y-7QAJ4C; z{-0%oQZ?uhP!DcT*g?2LKBnu&WE6-=WZU^ckm*2uxN1FK#;Sb)*haM)hJ+GQ{!vcm^Os?4f;CG_O&tlpgn=qFY>0;B6G6#=XfmB# zjr#$!U;bNF0-iNG3hZBIy1z$2X9G(;QjUN`{ydTJ(sdL}lyD|qBGX+$LxJ5Z7(&Pl zplgt+7dDM}VLGUlMV-Xr1RT zT-e6oc2D~&su>83?$RUO1_U7aTeqH!B9{VbyY)}n&VXo(Xg$yhJpo(Jq9>mltgwGJ z7ih%DRl)v4LoN2Dr>}~I$pk<$cBY^b&H;s5O@GAa@5F+ zfskDw@QN@)w&32)#OG7Q_`c--6S94{r;fqM=rX z3nE~{n!LHsucDoE5uyI|g#`L5 znjJDRMaI_8Ze+Q1HbG(1dRv-VDsup>R?h)ZYXX<7?Q z$bzD#Q_Y1@#;^59Cj7$>N8;x(-VJP5$w11A(X&4ONc|f8 z5MSyT+=VEop@z%b7jBIFY{0 zVy#OYhgW=Fi61me(2Zk>YTb93GTrPy@4mat>YF4^z!J0JZvWEg( z`kQ^fCiAp`jkHk3q>EypcK6nT0&xUd-akG1LJp9`Wh^5nKB&+w{ECi4JZf8{2^TpH8Qx zxetxQ(+maLhE31J$OaS)UDXQWPTgL=$qK7bUL~JPh{reWxDd4WJYj#Qj|BBZGO%Or zSGV5sj)9x?v5k5C5jZo9J1R7jZl0NYZ^_<(?9x@|x5jPwa^%CKv(T9-ugv>j<&!-fDCKAbOb>wflJTRl^edI!gY8;HkaA2Jl_)RMowIwYE>DO~n)YIh;DNAr?jF6iGaqqVrOwoBByySO6&&)I} zHe20D7mZ0yru;rp`&wT}Y~S#s+I&@5xT2gKGp(pME(Ob2$GuvU~h{e;7SfVzIzn^@}=qU7E#YZauKG>+txLppV=EDlAKn zq#Nc0qGDoOD?{v1X3oLxJ$L?m6IAdHYok0RrW_6qVXU29y}>VI>y@fs#-e4;(JfS~ zz~^<<6e2_A^nh#Kwg81pW{|p{>er0^JB~w9#}D1Q2||#>fOt zF>p@EeyiB_Q^mNYt4ldq@5BBfD=Y7TTStfr9u^7>{R$YZ#XNptgZDRhW}?0|4eL$u zqpn+Z;o&XKoPLY<|IO?kLGAKmR#b+=$-)0mNY!%OZ&=-s9XQl4}Ux|l9rqpt$yluefwKc_y*&hk~i`ybK~W=epuQ3 zOtGb5XLo{Rb*Gz?qiat2p>yF0+G|Tq5kMf*ebRbaW*dID{sZMdzDuEjp!{PIqwV(3 zBKDTwQKoW)ZJlcBZFL-s14)-IOBpD0YO_mQdrKh~=3G`@Y_zS=leQ^lGJDa;)-vG4 zFI7@V%m988h3a~BSz6ivV`b&+#Nd8gHe;sgTx@JCtMa@Aj#)X(5Xe5ba)$BSkAGC26eG>WataV}cvAc4xQzmez6LF-m;-%WO> z8&GD>v{oxxjOEAjmDuXkGC!z`es*7W|DfAG>D5bbtuTy69>Vl{(;L_%Bysu;)H@^~ z{O|evt<<~YKOR}o$CP@w9;4qFUJo=)2+uM6jE&R#K;B&m-Lw2LE=s3lj}*yX1ECL4 zsLJ5->waGujvdUCHjsJwN?a-UV77x>=Su@x?hAStiP_ueCZLXp@xw#$F5popwS0;@n{MkK zxqiK0-fpkZ-pNVso!wz#Pf&s};`#SFFns=d^D-rx~%Pdvz3wSFxe^tfM?EaIA^+?aJ5qTjseRBm)qQ|mMdj!|72TH3*+iZF*uN0)AL zLHd`o#RJ0gVXUL}%XBhrESb7j74y?XQNs($DAd3fFqG&Q!yDtJJkO`HjAM!OUYByu?nj^1>%6=`n0!&B2wNHbB>gA~=T+Bm zknehUkgSLGMCnCH0Q3wD#BLkd8DDSuI4o{_{}7gAzm6r*Jk4|Fa&o-8ijBH85^ZQa z&=b~$o7c14KaRC!M^a+DgeKG0o{?-|mVaN=K)9TjO@LsA&Uw|$+|2Z--qii~Hb39s z(7;C$kA~Feu`FxHp)03DRCC;A(yhW^eIl5kDf)(!4_gcN%hP3Ym!=6or-XP|< zUy6yiZA(hFSXS$6eP35Kzn1!9$D@VdjeCYS!qmv5EN9=btA!2Z>Ysg02sa8+mKccU z=i)dkx44sMLbFrszBQ}jYK)Y^l)zAmbmBrxtOtR@F#`18*|Z#45i1?J_kJG;06{9e3g0tcu&*r8{^nL1iwLzSyt6b&Z5&_7<(u-U+pdG(xynRLHX#7sNz_BIJj zBsYOK8jyMrj6*{}9(b?LQZffrosldZWX}Ds8TCsk!yl^>5LP+~S}=j3o(MTD zzJ?M8nZ$!;9~r;@!!a4j02K9C+8O>B0W(|c2lGB6YU&GAR8;ZYh7bPE&}Kk&7%C5= zzd&hV^jG#!7n~$fl>AcQ-oNg5>iw6SVw?3|3jgKXgw`KszMjHb0PQ9e zI(O04kl^51fUUvsJ+O0ZwGc`efrCrXe)?8PTaIdF+YyeD&l=P(*ZKK59aUlRbX{4z z)d3*mZC2K&_{UaO(t3I#eTV;B|0dkVruKGhnEpVaaBy(IA2AIWzrAwGmwnvDJ4cn1 zkQrP{{QN;M4-5Ce$kLK+0#y9|3L8D}Z&4_|hCh2%mdIh}_wQiHKRt=s7g4DHPJ8L| zL100i?|+^sfmL|=6?bSGG#?B}qU-LPMu>9|G?qWp`9|jEI8cWV1R@H|ZIi+aLOzGi z?j9bW;urphDGyjv+xh80hL@L@P3}u&fD;eST|lA0^o|%}`S`+j^*LcH@~S+bko6U( zrF=GJkLK}fhm9ga3WIs#`}fV`1E-!8Arha%T}e390W}S)yvpya{*RF@fzOQdqUQgK zMQS$F5)w4ie)04189jQWRfWe51NJx)5)#NV2K53lBW2y-UjJSl2&*ylkJs%siBpfX zvBl%Z$RgSN^(%oDT$w=;5sGO?f+8YIxqkn7RK+u5(#ZeAytnvG1lR)~FNT2#Oe`$p z=BMXjZ?}XJGoj`qGnS_s8p=-L3*@80%|m7cKt*f^z;gZZm$!)fR}#-{W3mm##hnsf zy?Oj^h4OAOa{@1fVz^d8>1s^2mGhul!)8#wn=Ru(s2WsX@gjR*ajcpM^IbQ z12Hgj2O~b>1k1IGXDS)<3}79-d-ra27a+z+FtYw*w={Ek{YD1}%|MZ%1ZXh=+6PGM z4yUsGd0i$qPXU7&eAZDwwlGk~CnsC8ZFpeYG+Z2b16!QkGalKB3S$v6?}Z_jgV8-h z?TsAj3CNvbHBBD>{+$}kmvO`Fh4TJLc47f&4%iJwGVlLOJ({t_D>;8&4Uxjlathud zQn-|5CSsSp?TinHyd=;gzr%}sme^dQ${=st&lQO7)c3E9###JLiuUgzEygSK{{{bx zf0Gjb``Qc$LVx}7PvJxY$ao0JAq~=_Jv}|LJ3iT)0_rH^T45bs0r2@BC4hQ|J{@)g zc-WB`48u-H^!G-Q!);~#=QY4jNSp^fF`R}Fme6}axDUI#&Q(=ap$Pepy)*sfHn>W! z3xSn=ZSteu8e$05fC=tQ8#6V3J!EM3tsz7m)0SX-L8rwFVC2SushgKIaDPd-rQj;> zu|krCU~Kl_rbR!TJ+v_?ruJ7y>8*HH1bRO7SO4Pv2vPvUWQ38l2z*0pTzA zhshnFGZi+{mX?-<+k=A|)>HK#|Jix;vkj#=s_Oh8U9r=MB_}1F1KIwE7Yw@y`W_2H zzLX&Z4?@lrhn_%hINAjE8AGfBeXN2i07(4}I4%d`sLDU73{kig!EX$CPKpQZ4$lI=cpx@DTmb#KW)?ka@P_@VNr>NPqpJ*o_}d0u2r*1> zfCaY^=8dd|^Ce+Q3vOZw_zjTp2EkdU{xPbuXKt*XzBPSso@AIX|>(@#UOerBr zFfnl`Pn!_FXa~P@e}UdjwZEAGE-xJ{v=eZ!3k3S=uAe`DZb4`N&z1qe2*zDBkULso zF6XTod}f_0dj@bC$RMLW3YYIlSIX+^Qv((-e)td*s1Gb2Mo5NJhnFv3P7-!uLs%l% zz?le>wT}pY#+YSUmWU7u$yAU~;2?J$2RgVub3(zU6qXI0I1U1S>$bk~m zfFhBpLDcloMnedA>7!}IlFd(`3V@?wNZ{BSsguKBP+NsS%y|QzjC1GCT^p>v8W2Du z0+rfmwG&G~U?9UebZQ#J-R=(;!|EvbHtqhqe%~wg;S+wyq)JgJ&Jk!NCyJR?uVL3> zBroK_AxwH&)=c9iy$y$YWu_k~NJ)`cxqo!@2Jk5g1(h5m940}*OHf^L^gAH*8}b4& zzXQ>gb@PDC68zX=Vq)HBCwt-RcVS@VKKKu%!DpoO5>Zgf%gMwS;ei-Iu2iN*y@ss{ z2A5_;DM=B%a^(t4B{YtXR;ey=!`%0LC$aO|C^7Vof{yc{-)juO#;idEYbaNy=kA|@ z(>|YM;4_Q8sd<|`0PeTFiL!!%u;4!8I!8i^GKLTh$>B*xhH*x(A-HS+vVSpJP;QG? zxT1drjtT<8jU#;bUvnA<<-%~})LtB6Ql0OKFlxTq$W)Tt5z`S{#dmMQt+Thc9h83Y z`)8)Gol8G_*f~aQH{04tT;Xu~(j3f8#p!kQ_7WhcuRy|d{76AYhKM)SN9GS7Hcm{? zz)4Gp-2r!E1$9kukpYBgup))8-2u&VJHDLvAsmXMR_}eFGVJ8)Dkmj{UT9Do40jhD zRrugz_|vDD5R&F=r;b{Y!=B)vBo4>|q~Yo?c>ue4W_C7!&UYW}-Q83vN5@hr7O>pk zlSRzVgJ(gHIoq(YF-h{>Aak`bK< zk)=TalZH;A*tCP-r7!~n11KusD)m0NC?8GT1mh@(wHVIbk*qPO_pVl5(sEA?*@G~E z2v~@B9tPv3TwN=m%Bt=ST$vUo%ne)>%^@h(sxX{AhL~n-ZD)O^VZn5%Qfeh>FhijQ*7k=FA5M33H^_ivX%ouh*I?l= z>Bx5W>YHkZLtsMhD##7tK1%xj6+bFhvkOj`83`!Q18<7ZeGTp9K$N2durF4!y6 z?1NmJk5GEhf2$+VX~^%g;<6CJxFyozf&U6I5JLq9%1H!G`j?a%;()B9zL}6o!%Rs{ ztF;DqiZ@zkVSyhG-vm5ff6VD0V`x15TRmyFfa?2-mgGb4i!j!D6HbO{+um>@|BU} zRa!zu%7})Ly(t-)r(qO_hEXZX{7XhwDpa=lLO6>oi|2RseFf6?10dSGSn;@!`ZkKX;Mty6WS*#3mAQp|il zPndv;ma8k{r_0u%hiqbn6vP;5bM73JdKlVujb_jFh54E<<5xg4g3WR0z{vx53a$w@ z*_Tyk?|hr(w0~%JaOuK!cj@Klj$LPo$=e+?qI`bU=560fT9|=jusYPj>T)gbO=D?& zBL6XYMN9@6neX#a{!&}Fy?XrdWR~3aothR)tNQz+#=k}%O-~=ueR7QZ;_QnxqSZ&z zh8%PlR3eX)mKBy4VHFhtl32nxw5s{TAHkZtICzpkIwGnfPPf+E|D7RIaYip51epva z=j-mg!=|=PlIK4Z{SfDGvUcc)!x265!N%xv}WEO%{-tDlXq zSzk+aHeY7y_-g6%6pv{aiR)|Rmr?lS-NZERoG5u-pkV$vrX50ELz#_CW>aQsz=+a| zyLnG;$hiasUyn}zyY=0qDto?Idc1EGEIEbKt+e#DOS<%n?S_shv}86J?(6JZv^h#KvUN^#p(3$1Z98dEx|pFF+J-qY9%Z&>J@dk zWS=}FrNeEBe7gjy(?wtQH4PyUisZI8S*2jYBI`)Z7Gp6hH=PIo2NHSDbqtwqHfU=p zVSJv@GvC)RbLioBQ59z1VSf}MAc?$=FW&9&$UI@h1%wU}+0CrG=2-V`IsUQ=){f$j zo}QhH)m&W_z+MVSty#@8wL_xymfoWm%3Dlc-07Xg9?~~q%scd{Qa!|_vZCS@wDHa^ zLzC2&6i4M2SN6zWmHw40>l+%P;Hqn&wuYBiR8-SbZWWwgJhA2hQOO+!<(IYw9(eV- zbxA~YSy`X9i=q4d)W?pHgi1W>!{=Mn*;?S%mKV!j}aX<#p>6l^1^! zoDbKF$-QT2VaY1BHOiRj%`Zre3UqtMLl3i^)t2mQo#SngeH{b7#p;A!6^UB|-5tT6qn1}w9Uj_; zEn!ROs;_)fQC+R!rXf;Yvu{*pZdnGyt|Wt-l37;YFZva*lqW~u43CcvrMdhR_ujlV znF@m;9~_s+9t5N9lLX*d8p+`PtQ!;-R&{owRxh+~2n@q-Ha3RxjE-wQ_J3c7nc*Svk&%|ztVYa#086f zhy%A}^KKe5z3}CaS4w9mG%wmJ&4k7;QfD`{I^~z~tu@PXgd=TUu~D;v$Mmdiko<~( zoyNw?a%>FME%xz0TX6KNT)b%+afS6gKWt%9;*q=Mw*Xi%kye*4z!~Z8cvB>ai*<#& zaoU4D>_4_?r7CTcX0T#(k$h7y{eJ8F%u}J>b{A$GZ4BiCGh##;C1{K9D!eRi=_^_k z0SuYxyY#^$s;NuP8d|gummd(It=>*&zsJPJ=FB3>Kb!KCRojdMgqWDzSHaJJc{|hA zvxm$4g4dp3&-PEI{3vD7T>aY~#|Hn@ew<$hA@bBkFo*#>LU zN!UF)@%0~${fxBE*rRCkIXu*3FtTrn*i>}Bd-apDCJFgM`QC!d~S!!l)MSbP1t;Ib^t8P%zef4Dj+UjN}&Kx^&y-Xbj{#<9? z&g|g6X)R?+aaAerg;ew9eH4oI(LY&uhE#l2Yuf{^-jzt^jLg1RBskD~tfZ^`Ox$s| zO!J!T&7%U%9F3^~K?f@0Po@3&h*|k|OHqBF>R_X-Z__Id=b0}n@2GeLFyB}RjCya# z-+bBd*y);?1a^T1M%JF5hvD)bT@EcTT-Z>WV%5?7>}229`sZrV{c&qAkcSZF(cU%L z8aTCM`d}aJ+xEDH?#wjfyDS5Wjm3pUwL(fVtA=lXrlYudd=9PXJ0gB(+bYWF&{vz5 zWggdDbMANB>B~GDQ4J_hlFYKM@{~|2P<&oGta|WN<-nuSzP3eXl54XZCxyqqwMp0U zrHw*h)(}med$7U<8=4j8uVPv8qSql)NY*{?3psz&>NYT zrGNJ8*s}T$Z(lc9UP!sBIWeT5Z50}*6aC0?p>(jn->m;}URH*+|K;?N(Z06^*Z35e z1D6ZL$~!%1l+gW{D&q95L;UK&{{JZZFSV_yt$O{_y_`HC>$C@V_xOHl&OR?J<}u3p zrYc#fk+x&S-X`19=cS^h$@!aRCi;R(3SLH&o&Mipfb`EmlgX^8dlp_^Tug!3vMX9F z;iT`ax@Wp;+@ARlbUcwTT#{gybSz}{BTtUR&0wd8v*$8GoWu_yb_(eu42s8Jss?zI zZe;5-fU;B<7CrDp`$0HA)0&7wfWb<8gjn5_So^0-%Wgk zaAI1WxGc6q*7TBdx)^9O5nR&86gn=YM_x&X@ ziHWh`SWZPnKjxNTj*df`+zP*;gGMvgHpv~j0N-BF)vM$Xf!2fL*q1%TX@(dAoun}hIazT}AganElA5P`OF-RQU-@Xy=R`8k)5Wj*etq5x~M+u(aQmROA$+mwj z=(E$S6PW8pm$ai#L^U)tfc9D?SB%p$>B*Cm0=Jmq-=M9;E&YFJ`C^X0KWY*jPYs!X zx&)oByF*S7P%jV^&bKbXL1xp=qu=b=uObOf7&baOA>%pVcoH%RPSV7b`41d~8L$Cx zsZ<@h6B+4)o zv@l4^K?1+j!7kz%jaHhPno?t@C-y6J1AL*Ek1GR6(ERZu$UR5Lg@_;e5|@|@pA_7~ zL@ObTl7L+icOH-z8woy(3OJ}Q^71-yN{^GjAPNJZFT9zQ;>sHv9BB*gfAb-m>7$1I z&q_2$IuFX+Gw)K(I;s8;qWxoHVxH!s9RMzL$nPh&m}E)o6a68boPuM&PO(Yad1BgT6w{M5y%xQ+iJCUV- zlXlW!7l`hU`W#m)oXD-x}{O5oa8=rTZ7 zkhU1bYov%KfS+T($PZb8iReeeDZd-@R1Bh4sN0J3r^ z@l5M%J!FzVGarjfq2D)$Ck<_o z*zgavihNIpUMPr_`Xc;Wqs2n#RTvSo|QaCd)yaAx6*PU=InB1gx^Nmz@8 z`%h{s4<4mu^!?1G{T&@%;G3BuH9ZSY>Fm4K*TMB&X-6{>w3pgkF@1&tRG6QsGl+$ z6N<#HNCn>jAuuU9IXLkWl-tfVtQg&R!hYG_USI#MN`a_LwZv@Kt(1gq0q2~oEM3(L>myw7;i{UrkmvK5ja?(!? zL3{;#(A;}4c0%=}%4N6vqHlL&?*!@P!H`stVMugz^y8gE-1=h21b&XRhhfdpFf!sr z9&c*kL1y@^TT3a;k1bgtJtv}FjF)Q$OMb(A+xENjV0(k0OJL$>n=(S-*V;2^VQERY ze8jSkWYXEjhrxhn1o2$Ku^6#DA1sr}fIcG;5??*tPV;v}eq_gv9cm^fg1}CyIXmY* zJz!-e3T_=MR%bx*%>b6buHrQ=+3LM`2_g1?R^bINyrxKmOZ5OKF<@8GL+ynyDYR~# zW|YlliOH`(HR0jz0_29$fy^ZOXK?yHep(9;Gih*9TxcJjTU2ra`$R?YL`aN8Wgn>l zy9~XJQmm#a3ADhbvGIO`r}nL@Ad#k-6se#OoLqnDOA1bye9EqJ;FL?uFJL!I9hc4@ zE2I(44}E^fjOwc@@47LrC>D?KsxYxAv}|iPTyj^L%TOoCt3_kg#d)l z6w&~h`}z4?Ut59V`1rUkNIAIqK(mJrTBSN>2j16Jd=_*3f(=C%zZ$QmAa!AiCXJMo zlo!ax+iaVKKIJUB543=~S6-g{a{e7c5;paTi_mzvmzjAYj}E7tb?etJs%W)yL`Vr) z26hDn1uVZBrlyJG1t>w1u!~YCP*st^1s+d##sg1~q$!c8J96}BWy@-@_4M46GZQw* zU+z5e%r>5V)haQ3)ZO5p$QM^sEcLgokkuM!-zD007FF zfYy@G&BqM_RB)H>WhyHv(ev{1cFs-zpdy^+pRzZW1*{`#X&@VeI=dfmHB8W5s75C4 z>p|HxCak88jt(KTH?+gD5xXft3k%HhM0PH&b=UZ$HLy@bz2-uS3_S)`sMRZ|rKSEL z`3TF(8bI%Ui0CH9t^)`aoeT4`KA1zufav=vM&6Zcjm7*XusbwD@KM;Y2>Ss9$qL7Q zL}R+%-GD5oZ^zWx&kqNa`l$fH1eRkMfM~kppsWW@%(0!^2cgm>t` z(yNEl=3`@GL{Ypk0p8M(i#JOi3UaQ@0=soveqMdH`R;y~cF%KVWo7O% zuftU9u&1)%Pf;=E{IRbyfh0g;G=7L^=nUr57McsLJja1(tr@HxK81ya?C_T}Y1B@J zql8A2ejV!BBZN9g4De_6jb+r}*M%R08?iwN1fI1=fBxhFyNPi2lG~Q2H#nG}@DRQx zpiIU=5S;z!fiqwc`1PF8p~H0!{*W{G3@&EJzO#5Ga4#c2NM zg97#~xxy57bjV`{3(ziS#kvr)>3Ei@H;E51Q9X<95e?N{72F6ij7LFt?732lvj+?6 zv`6DP$(1A{$$;;QID$^<0btAgFb`OL!hiU3d*Kvi-am_tmN30iGEqX40jpzj+RBOr zwZDwC`>m(=A*$Ngf7VLOqJ2nD(LkrwJ7a@t%C|zfv+uP@7KFS+>@m#9MsmU<hAuo};qoWZq`L=1LUw*pEh!_9Iib{!zral#6J!>kdfNL2H#3M~ z3Fexb9VxY`sYB&NPiZhYrL{-kgt4(dGEi^cf6O)y)CC==--bd3E-La#G%G5rhA(zBxHewadreEia;yD2a{~&*>WNXW4D686vvdA8~}{K z10z#i0y6m;{IjXO{c>=VY+G_UNc`veJUj}>yO6_B@Y}k&gQB~zwV>5|XyygF_6?~O zXn_$L9i~upVP;0gbXXnT!LN}6}@iY zp~wX)l%O$M7k*-#s%PQ8eOR4#0&NQAp7VbUC}Jq;5E=5iyuyARM7S70q754JNL)GA&kxV`1oA6X_=Omma&%YsO6C`3dC`s zdV>3XV1la9tZbOhl4wDx^o)$w^~j!W^vZk&uBZQjr6s7YEn z4GaJhb}E`1V@0iLW@_q%!A>rT(7LXysJI%mI4sAzGUCQ3CQ?jn&YtZF*+116u~u+_ zoi2RP-9<%dVYWMegl1%T=A|Tn?o{+49cF*p5pUkxw;b34$ekVtW)-TgE7Rpq@Kopi zGCN|9U>dFfT7w8|;BCdrRJcd*X06)`l^fo@yUK5X9S!d|P(a!Bi|ax3m1i!Uq)E1U z+M`YR)3dAFJeK}Yt|VTVH)_}40Z9`6zKb(AN$ZeiGjkHj%kB-yfZa)8c>C5s<{RicWHep!U05h3IVogVGPqauePN->N$*g<@- zf?x)S%}S^cY}VBZ2ofB_7o2N{aR0?*3Sb1V zYWRV1h}VY$M@LT&|=rC@nl^%c6b1$WQ{3F?ceELeR@ zpdMkEVnZU3o5JpM-9~BVA3%{c< z4%O&9lbv50#sIS0M>X5LPxA(%IoXr8KyD^MxYZH8-MOjmusn~^N?EIFKIbb}x=|LA zL8N&4MHl~GW5(fnkp!O4V}2hlDbYRNPB^#1c>%e}+}!6v8@74y{+ z54kztMV2J|0@(yfoRawO_N`G=RK$l_f|3yP4KFf)n$6RQ*mMU7t>NM9BqvTlteDb9 zi6g4`zpxKU`>Ye30=$zW?Ynh# z*@+u7UiLK46dyi6;k%IwcksJ(fj(S}Equ{j(~BETInnp9&yq=x(-~E?h|{Pu@ndDT&{@vUM?34OLP5jXo%IY>oFps~0CmKWJ&3rb8s^)P zo+A|}j2N7768O{RM?49WLPef$i>e^o2{%<65IPUk;~a>k%n!Cd!Z75Z7asA}0|k>) zC4Vb?FI22T45&=W4~2kpzaE*%PU4AZ#1W7KJi{&U0JBj1>g(&3mWVSjGU~KThTzqr zSQ9;PYa@jn-*r_h9v~yBT7MuV@A>H^W@1B7)~PSmIb`odorOH+86_BTXl5u@SeC3t`)l-EX4HK_eYy7o)ad8 zh`T#@2uXOMK2SL8?;qOS?^VFIWO45$JA6$=^=Ww>B7}SY?5T~*Cbih<$^ANX6ryD{ zJSK)0iXUu0mG9@L?vO$dhnzyNrPs?@*Q+VK>?$3Z#L~x#>^fJ64HdNMlY(v=iD4|B#&NIi!z+_dmXKp$TS99!c|q%le${}xUI4b2Bpiz@o$|g? z$r6ge7>KKlHY#$p@rwP>DT@oNYlXt;2>&P^8!qfvhJ!N>3LAk?iCVKNq5-}sMv{8P zf=q6;Aq7);HM`z-{b^~o`|HHT_gS6&P=1r|UGrFSYH9$E&&jy>hB#-3+X}A2TUlIE zl60ij=+nl*Lfz|-7HOiIIEEmDAQ^u{0t>z zyk&x_6)e5WmTl{al56Arimjeo-@xF9TOGzCO5OGR9Eet7CaE#J-7#V2`<51g1gHEOOW8M!3iGR9fG?zXEP`TV^>F82UlCG&t&dq&MsCC_8iQd%rxg zSQr8}w7^9W9i_EhprFu=Umws#!i82)&`?k^5~6CJ>4zB}o>=O*!D~lp3e{<=4CI%q zC0O~0|8Yr3h<2VEi@rs^_J?E4o>zwclt)KFA3`CWxGMJ_UEWQzjC;*s(n&PA*`R&k z+xyn>_~63~eh!bWl^-0tnHT(+X`|-i694z3hkS}b5DMe}e8iUEPa5I;pRX{A5&nPv zDwx5V6}&(L-#ar3N=hduryQAhn%29WG_A5f7mI7=H92z!7$sieGr>Gc63@s^Q6Z1G z8$=iwO;xdmgYn~;f@v%rk8#v;NfXU(HrFR>;{oVGA&P}2|7MC`n*3yB5cx8qHa0%j z>KvKjRSndI{C}^~^b`J~T)zeHgEdxnFggMm1%?0iaB_{`%QFKnBStJCN%*W-6kBlh z5W5;X_Nui5C(>vlNz#DZ_fd1o{ups9GdiT=|CH+9AIsh_2r|aXNgG4Rdka1@av}32 zqLJceF$hv nNK5sdiUU#<_cbZlMjPjlM*iJ+8y?J{Lo_xp2j zm28zqF^9P!(8Pl@jC{v%$Ff73s#H~s_d}wO$++QEKH1`pD{|{pw+&Vguk$utG41+V zgx`-g53Z&@Ju2xv?3wW7FRcl<)l4av9RPB z5w-1{TRpY}-6@lksAP0#jn0q5=7up$p%+Ta7Ux<1IllNso_ajRBS>nVC&XoI$c1N@ zm7{))Y%T@)D=HyBhdcZJxQuDCnc@0ms7qeeAnoYiZ^9%+TuIPzmooCtHtclw2@E{! zV7WHIaxrL@o9<8LGwRky1R$VSn+{?M-TsA1V$|NKd>Q${LC4Ho{w$-Q&^AJe(}eSO zSEhTAZR>PDM~T=zoGyesmvfUndT)wsES5p8oh=Lf+V8KUuDLc%66N$(RU>ET1G?1J7?&CjI|S)Z6LC#m7T# zRy=;N8jEE-(GtRouzG!yA$k=9 zRP3(w8Pi9a;wUxJn>jIbZ=BGbnpc!IgJo&j(?j%D^gadL)i2p^9yP3)uQa<+QBzl$ zj}i#o?@`)!JY6&JmR{^U=nq1rlyPYszB8$mU`DB#l~>e8TQFO|8~xZ~M_qtfJybpL zVQX=}ebJW78MVnY(d^S_daFw|NJ$$${)ee`E{`C71;JFVdtOORGZMt>C{S!DyRlZ{aytE|#NOgoOw?7pGS-_3^DdOSeesZS)(9lJ>UcmePHXcNdWDM9ma-GbCPKURXG|v%TEt^M55327|^K z+=M38`-Dg0K?_3#DMXpXQya4AGFt@XC5+*uN>2m-8fQ}&Y2d%3ZpFGs|J~i_$A7{X z;=M&ga6#KR+87NeBQ-VJ6M^C?v^PHs?cE~0*x#B9E#woFOkhSzY;|houx?6~S`w6v z6AFb{K=`#(C(C5Gd=B?q{v7E{5=$6e8^_r$_{`)-_4G}R!b~C_gOQ{;1z*=9#$*8c zx8!jb!jq5@WW?E5<~E3|f$Z4EiF7;3IVoMM>o#c4igiYxEP z29J)&1#@^2|3Jhtnu*m0!SAv#PC-s1{5;X%MBkn#vD|TQ8sd-|%73xq8x=@n%kRcY z_2TMZ>U}^mj2wsz>2XI*W|}&<(v+7Lk}_0m@Ze&*+OdpC#A#nm8kn3z*erK%PiJyA zYmB?-!2q{Qp!w_*X4t#K#WXLj-MjK}4#?&fUuNyieS7~-!suh-W3qk=cxPuZy{_jc zGnSi6$#v23ckdD1(5bbvB9a%8>+}?CeHq^^%KsMMp0wO;)@fYa8MyigUfxYvOZ4Np zcgwZNoJc#tC3gQsRIa+!nbVo^_38rA2(RUwgI>5(g6_~A@395ngU3#QFR7mUlYvu| z9ue3o-Y%Df_DF4^5mPAiWr-5jlnWVkXENG}CxWe_G2bl}uKk%C8>HO*t7! z#Cs&s0C&&$^||~`M(2H2-OdhdeHpj2VHy`Ok%^%x_YH@nV@Qvw&i5Qy68H`iB)>Tv8kz3wE$ zcZxy$#D`gc+LGRli_uigHZsTF&vCh@hvnHsk9es}nJg1Bh!u1s`LA$FXYeGngMS%k zi$Fr}lU~O48-3XK$clV|JNsSJ32I!50xsZ%%iL2z(U)T9B^PKC4ns+~L~{*6B8oy*9ztfVd`go-I-#G7gA^;1& zP`4E5(%#Gk!TdegkkgS#o%X!)Klite^u&lA4z*6yL(TN)tR|B8h#v|5P*H%yIQlF7xO zSAlYFM&^rKpiV)bE%s-_5)_MA8<-yw-#;EduC7yfe-IQf^}6l`>?4 zqq4Bu&N(#wk5C!mwg3e;8VNo6v4dO3^wFknq=m)3qCC#KNs>vlheo>P7`bh*bDSNZdPnq!|*{UrWP~C^9dqhsY{+t{%IM#_k|i!Qi2)#XXi4Myg70) z+(&;wYm^ajQvZfr%&A6J!>Jp_ETRN+`Z4s%KK4wB;=|w5P6;oGn#URE z9pdzU!nV~S6WT#)XLI+g!KsvdDET8!Y`@5&Kh9;7Gr4rRKR?b|Ih-tI8Z{WfOQDpH zMQgcPW1n0?5Sn^?dxsU)`_kIhs3w?Bol&$UdeGSRE1>gm@G9qRVQ0Bg+^nmwXd91D?7$~n67_V#lUif-4~ zWd_kO|HlO8Fz6hZ`ONl=Bm*W$)k8RJ6a0F)YsXYFmGd{xCQr7u3)f?NckYr+4HHhn zed1-pn%R+XeuEyv&GFY2$f5m~@`#rweRoz*`bs6haaz2uH51wU`UN>VBt%bELc0n6 zbS{*U%0vr`-g3= zEfwAsnC8uL*Z1YLQGq|f+jBKDc!5}|NBY@~^|`k>)s4plAtKIf7qWhwQPWPI6KXc8zAL=*tob;6eo#!_>Z-Be!KDFSur*vbxVJ`O5jeee4=Ti zi~ezi&-%;L^Zk@4XZ#u51WmO|sLYV(X>E;(?!6M!g+T`g4~|O{+1LkIaKw3%JR**) zmX4C>NgZBzvWV{@GVu9J9-8TvJ*$?&lY6w>Ik_-mzpEHAk~LBNxC%XpmCZwOU{6=R zQ5KlZyhPoXV>r=BAHkh5@|AmxT*LIs4RAo9sn4Vx1AI1MLBw5~%a7(s25qG63~3H5_&T5VP}e=2)99UJ9m-6k4K%)}qUEBD1l1u%H%6~JENO(A7}u_c(3 zM)pu(NgtPwik0oYGXl~7|R zA?ab4|J;?_O8qNx4b5-T6lVC&cl*zP?(3HH)Aai&5t;30=?Ar(@Y8jIU#{*pH%C504O{E)vPp+GGt zY7J2+P9w6fnP)s4TUH1Y3PO^D(@E5LU3Emj$I#@6G|yHBPo(J;e=+N96u7>N+_p(6 zt!6|sCH@O)UDZ4z+Jmj^g2X2X23b#aOUbgNiT2j7-Jb#@*x1-xTU$nTi<(=A$SuBd z8la@Ghea$eS0A(IG?c`lfPH2~W}dcS<;L*#mx;m>d*rHU8>DDd+_OlKdF`)+1VPAx zbwTY^(?=g|GkoF9=U8xB3{I~2+6g{2pXyLo@x+1~-=%w`-=^~SP57w)f_b|)%sUJ# zSb{C%sPOPyhqd;`#>TfKB#Ne{RI#zKpe25bkH0W)()w%QPqIn<;=e#sD9@H+i2&`q zP5|g3GrTX)wWs!?U>UFrHDZ+09r2}TD5e};Wr<LQp^#dp0g^Y^I$aTjh%G7C>j}M>z^-O zDO!JnhBD+vAjdD4b(WJ)Vba)QXIqrq>N<5l+sQv>IXg8(p9_6Bz@LftHW6~T`~pMe zKa#Fd+^e}69y}B<6{dnTgbW%B2|9Jma^(KGUfg{7{Y!6}@K6D9lEHgZP~RmW66^Wb zUFz#!idodR`1)!`5B^Rqdgr}wjH*|8U{F5J%Y0osB-2QzE_)p-{WUhW3uZ30G;9 zu7W58n%JA4wQbln6~ft4Zf=M?1wPKVc%t#66%_OD{+?^p~^vt-Z=CSZOpDZm;<}x8LJF$STfGzJ9dSJP| z5~k_VDl20as{i7r@zZ?hAS9#`_t3>B+YKlygn5I>U!;|wWw}ZJ+2QLMyw0(Nh5Tdf#DN} z*R^e?*D-Is?Sh!EZ~F>Yn}Hu)zgMpe1Lxn(-z_L=noq-jk`2emL-m3|rC#6M=ze%u zeP2hF2q-6CpEEXqY!05!jv4MisTg+>cClwu0>vBLU$-uyUs{f?(7gp4;T>;c3FA8A zo}E)B)a~gk#-4cr73Og1mls-m!4M4as%CZ~<_=zoP@~xXF*cs9s^2O~J#`CiV>{n{ z;`Gt5N%CgyS@Cqcu$S<-y%$b=uUfwrm$p2(hzsKhUe#R{=wIiW3^U{aV6727^zC0$ z_a`gc<79PGM2SU#7ONT7^7j?vo!0ZS5%_% zU6z@;M(eRUOi!TGzLT-djZV1dQKX)H$x1kPAw+&d>oc=VmPCHt6mwG3l!}b3OxX0M zS(2HGak1s?Z%KPg%SZlM&(x;Nw_?w^^u7l-E$ohIom)ugmTenn{l|Xc*=Dyd=@e*5oQq8^dQ917 zCx0~%N?Fmp#!e0o#Ji5^JJB@;Ok?m6y+--*$3hSVmzh{hNg$0=R zWagy&i9iPE8t;($SBV|!Jlsn6nq03=bl#sSQEN^vRB*I#cN%$G_plXE=H|6JV#-O~FH4P^*kL{BvncB#| zrqCl)tQKk-yY62U?n`a_;I_DeWxtH+E0^J3EHQLiw9d#^RTMQRMIXx!T6Dd{pDKN* za`_mtF2B|OljU~2f}6b?4?h03a;6NK`P2jDnSBK_BFKvS6*RcrhBAI^br))rTJ4Lh zi6Yv}YIq{~a2|e~NT}!yUMZ1-ga=qupN3}u+YO#p4kgDB|D}l|B7L0hXW71~sw;0R zyV}#k^^VwHb5LF0Rxoz$oo~gv``j3Myt&UrNIy3IW7d$^dbEtW)&`Zasj10r5g7@I zSvr`Pg5tkW36o_fCcefsuHc4&p1|kXuCu^LG~;Yl$BC$ zX)RqDFLf`ZpiKg_?rTS1#}{3WadSqJOKj0psNjBNSJbVgoV7)!ZwQU>r+1@S?{Xp= zP3Op+6IJ6-2@QjlT7DK!_HoHRU7W>N0 z-rl?|a8Dgd*)dU;h6_+g1PM6|oiZyDz76 zfsMgx4U(3WT0ExYo%S2vm`$9V($u;18h3iKa&n(a#)a)I*V=vD&&K+rNi8O_MVEbU zR#5T(P``gF%}cMz6NX}m^zSYwY8%U0g$Z=~m=i%K-+kXx(aOEui4W(= zl3*srHDy)G5+Z*4+078Ljm?>w%0nLB+m$KkwKtK|4Iv$$n`?*t=XKI1rKXmkf7?GR zalb(CD`Y6H!n^j>6%O1fvoE2aA3I1ZQP> z8x*O06`6Lt-upt0(z!U80c?t3_gwqO3 z;*i1<#l+3(M$!kiw`IrUQKp_V+nl1`Y1Bz(cnGHvU{hsYAs~GUpiGdHxvxm$d zKSpjn3m+Gz8NSaXyn!*6@`bHI+#1uAw3jIF=XIV;!2MRIVQXE8Kvs%i`v6r_!s5i; z@q4KS$C>Jc7D^Dti@ofE^Ho6QXLlz{9>OQ#O+PE^<1jfuiMtvEEV_~M9&Ppbf~(@t zJ4mEKWalbND%<97VpAXT-|y*^cNT}jEeKsj<3=xHw`b7CzPEM$>!e~v2+CXnP34gu zga-R(NTejUG1EbXpqacxJs$p<6aK~(l`5Ar0K1Ao%k2v`Q1CrV+I}p%vo{2;iG3~E zROSGx&mdS(by<9Lp<6OizehHmvieE*bKt)ytEu($guctTeiic}n~~fEN9nk-IysZZ zK^=>pR*~rY;pPGUm=$x&Dr!(dWw%> z+_<1j=A3jnsOB_ku=|b4+`99~KNI@%bKj~he77yIO;yPdv8>ZxNUcwt_t$DCzGosO zz8xq>G6m$l=4P~@wmJa_$RX5~lFa<5viG{Jo=&+0!%)b$%%<~|#y~^oJ>qcLkq-+G zFY#k;ppeqZ$ys$oc^jUrhpM*^nWDu*3fv;}q0zF5Gi;qPP}5Ri6lk9)Zz<_YtQzfS z=X9oBUv&H)h@LaAHZt~en(RCL?0RzwWn^R@0>zky=i%eqyrbYrLuKC=7Dkz;;W4dp zF~b}S!)u{tIM)(;Ia*l}`dCmz0Y~W-wU>M`1m_tj zz8l)rQCFpHyjfzzXggsgD^Kn1eY(kKO-Lp^jGY#?kkT5fVNjN`U`IoG`S7)nUr?dQ zi#9x(rCc-FKw?W}GCQw>|G2T+xJ80Ov`k~V)=IT6l2GbmXLS6)b8v9*@#$vm@$q8( z>RPo}tw>GN-io(uLOT5Gz0Hi5Wr8$y3^l=sW(0$v5_4D>`+yLlUmIf&X7jz+`1|Y? zJZCfZKh)*9ZH8V$^fs7sx{!vA;wYu6jTt0^#WPI$A7REA-6_J3LI-1|CbiqlpUn4( z%J+Glizht0_Qs7zu`H)Z&o_;`krS@{q6B#nGLGG;Zr(7p>Qr)<&|F`cKFfUP##e0k zYVYlF&JP>|e~n@@ATTaZ9!A+vG+lzzv`Ch6%HLBO&nk?w;P7^XWZ7B*&idYrT@jdP3nc8os1h$ zK=E%EV-a8-Q!k_){qDvQ7_4T8#cW!esv= zO=S2WbTQ^cReNTs+_wydp*%TVZwfxg(1~oKHWk96yA&d1Qz7d=;*k8ipjCB=hRRmm z#{(!0*bp%AfQQo~$8R9!9|)TGeca_}p-vy36qgtT9l_tt90vnzTWVRyM#rKmaw?LD zl_jy&L_C#^_FhH^PRW{dig1juA#WUnSG~T;|Kwzh3^6*6w#o0-}I?y^~y)71bn$ltr&EjMs_E~C5q?y*j&GV&%a@GAtzG!j zrc@tomx+8iN)*dJs}9ise!0Il7kkFkKMmR`z(D}2wzl2aZ6IyFaYx?SS5$hZiKodF z{02~vS0&J(N)FdaOfllgqKV++SnviXPb=27H(jf|!Yyj+PuSUrN6&dS+%enyykUur z-23zG!CopXYRuyBEx)4|DR8)thX}g04RhY>5srPGfCes(k{j^xw(CeLV)fET0O(Sv z;12$qE|FnTDEwi;0d$Ps`<^S%OMNn>|7_8x2qarnI+c&y#G`hf8bXl>D3T-K1qDaV zIjX9vK%ilyT#$>azWHsaPMHu3@kVC=f(idzt~+*|h9%V4xY4z}7#($A{giDKRE7 zj)A=K^{Fn179x&w|Lb;9B7b$#&D<1O_yTGE;!;nZ_O$Q-DL-)O+3Nqhz0n(=mR0&k zZ;Z>-g>{$gm1Kg$^-DwWRQZcuK{yr=!mr@bGvN^0gSK?m6NB4>Qw-PFN4tK_b2of# zB62YmuKxnZdT}E4tHqqKdLg4JjoYhjFocHkmkV7UCf%{D2XHmbU8g702ZXp zj`GI21ipUy;1@haa3)m@d0xX8lpb0Ey$9Tz1*5rl?3f|3X96+powT{3#=JtJI8}`42|N?TKJS z9dPR2JmFYtKzDaY(;X}rHLEC15a_7sx)36{IY~d=K;6shsq?)m%(6DrS)_OAY@>bI z>egq@XVn}@CA4LX+cn}@pVSOotCA_51&wF}ug1UiQhB0y2|+(uAPpfz&GR7ySnxQU z_>8abKoE8&x${^q&_^q{l58$Us~qs~KUCklbWD`g@XVq{=3}~&e>nFq7s~##NI0yX zfZLt4;CNs054U{zI3Dt_hl_^(biC>@_+dxG&t0>z1}p&S;mg9jRc0PS~K6G&yu}u$lnXS^&>ep~wj5`N_)tUSr%+JryAUhI# zXe+wfySA2PHC=E9iam_~t|#b6BDtp+n%zneS@&c-J=HV@sozG(Rdza{GU)|~YpA{3E zIoFm0W+8e?DPeFjl@GrDJxnpxgsGP<%wX^JT$kTdS?%82WYRCS16GR=}AV<81ALPO;) zNCVlQj9ZjT1JEj$A#*6;Oco+3so%^Fe4xUi{#^fqn1o?2<-j!)x>P}HI3|P~xJe8? z3=~sj0opY2XH#-4uMc%iVLr`dUPi{l4Ji-oSUn>ihk%8LQVkb#rzT6*a57PUJ^FrI zr$?xwvM=8(cmx`u+0l?z2_v~{NkXglOxt!R=-hz9P-W1q7h#A~{E;Gn+@bs5;D?XZ zP32?GcBXOnyU}{|72K_gB~#~TU!$#l+W41DUHJzyI)@GjpvZj>5QAy(qn7TC)Q2~_ z^Vf;yFqP$x^!$z-eu{ObzP)E z&z3b6ZwHF7#}(x2${iaeJA#7kObJ#%jl_L;a+jUaImIV{8Bb>w-tHu@R`7K6Z8NNE z1y`#V!j-vYk8Zfn(FRc122aH|MPW)jJL1p1YikzPRq#4BUt^C{J&@y$;LAV}qf_XPf zG$M;!pO|PciolnTo{?Z`haP1OTc`wg@ z`Y=Zxw2A>;rt^I?gBM>DH%J|R@Uh6P zVBD5I#sCo$%Y*4889SPsxZ?Tr>L2_11s7fQxJ8wJ4h{3YE7>5FH+7BZ`C7l8{&gyo z73o1)wvs(Gz8yw!G%rymXU30Q|BDp;}v{&3r&ObhK`g+fwh<}$v$yIVBeYH0ze|~gynIA0` zYD)2P2Ik<_ zkFs$iR>EH%4?;U$LVGvRN8U@ubvoLtme6Uc+%C<3IYIAsZ0U|*hHchJw<3|TToR?@ zB0_;}kY`{99`(Ul@y{2;$!C>3NI#(w?;y3cdD=E zzhssezoD_ZN%s%bbb2gPu9~6hTi$02Dqy*Kqm;Gj&JDPRg>bTC>cViY0CK(1?!!;a z=h_G>&gXaeMeu(K&kZ>Oob&NwA`-pUXr(@PffJscIX`~U5)meslYPg*K5A!Qy>f_i zJ03&iKwfooCYLH5P&1;+0%MLR&V+a>VKKSmS~wN7687|yPs~=Bg`tJvs_ZlynPf}yd-f%v`ErstWGdQ51(iwm$yZI3$WsQ zd#2*$Y}E9vb5!>|bLR+cOOW<4v0wH>`X4U}zSkURjX88>+^; z>3=dMtVVQ3rTG2fE0H*wRlXGndT`_pqmVp3dsi8(Pc zzvA!45J)x6>fCEoOErv(8BVZj8&Sph47a2u%i(_6U#h2+nO6^2^Cq-qiIMu<3taLS zQ(GO53yFw47+yS>7a)i59(?KQbmi)~3kG{)rc<*DduVOfjA!rQ(DMJg~nf|HiA9O-cpos*mr+ ztIua-4gNi2BHL?=fNZVQMHD7TS>60Troy7BWOT1JN zdhJpn4JR$H1j&%}Ar&C(-Y8dO6oexg8Kjq_Ey$^*wmG~ z42^f{rx87IeyPrKyyhh)iOKZm5fE>$4P6kn3v3KJb&gJ6h;IsJv48e|vAfT5{3n|$ zo?#x#5K@9(>MK2v0ky}0dVC9y_5#&g{B}a|l=d2P!XYsX$?A)i6vx3RM|G$j z#s#J@L0+8GxZq8t*)Yz}pFbTvJo<-+hmUu^P_i{(`5gtd_1-s@3`{1g8oM82Q|)MW zY8`VBAK&BXM1Dsd?;bQ{`O-=;hX!(NBx{#EA8TSkmTEXzs-3Ee2O~&Lv{ILqFEJ`` zBk;>+bQ*+z`DJV6m51~z$@Yun+whv zgrXhANZQnmdW)&(=Y^Cp6uy+U8U?tL{`&E0jB_y&cMxHs2Dvd~8E52)qHl1oIW%Hm z3o^W7M~ts!;+zam_tn>&w||7l@rIFb$<2LUC~glVMdKld=wzCmzaHQuBPvP!)6*p= zs9^p~@%^FY99iJ*9|I9X7s%w9Bub>CL2{0vv~Yc%U9oBe@a10nDz>Uo2`Fb2-jP)f z!Zw*TX+J0stuE{&*&z(&fSA>yUo~d?JTA{_*~MtvQY}9anf;fB`V2wv=SOBUhSDeT zuO_;^LKI~+Ak@0arqC4LL82Y?Psbxyn zvq-=*=K#6((tgm(Yt2Mw*9s5@=|Ar`i?1ap=VELIwv#G#Z~3Al&btzT*K7$OB4m zw@^N`i!s_5Q_!x^5?%61Vj>C(JQmlgoxAQ9LTqky-Oza3w>`P2>?&=R605?&DLC^P zxe=JzAzxj(A&Fm9qyTBvtUjfLzFCf2b}e`R3%uG> z<9ikVP5cNC97BLS4W2*Al1J(xu_g*K0WW#a;vf-JWM=*O+(hI*;I?j*U4P7-(EBNz zG!Us6fU<-5j)wD^r(6dl1NS9Aey?q+T)gzPh=)-{Cc+z$St94g`QEBKO%wZO+iFhn zn{Z};S9`~NPPm@^2u)7JVc5fA&8Ti9jl&?WB3S}TD0O7KA?nclz8E-l@y8B_+*WXF-(1)I)d6Bp|Qi+hJ?nh4vzhQn}^=qKybv1yn z!Ii!s5|r=noAcDj^bZtO=b~D5KH>tMU#}fO=Gt{@#((|4E59uhxpS}_c_IQcmm?#~ z7&P&p6NO{t!~&3$si>$wsT4%=()p0{qiowksv=65}T0t*H? zvhzLUhUkY3bZAWTFv9HXC|#P&pZC+f9mpDKi8nVL4#_X%6jLdj1Kq7| z2O8jpd^}lgTd21qbm(~E^7Zv468w_j(0=zl%lE#xsvpuTJ-`G%q0#1oBsByOQU?L~R zZs1k!n+D0-{KWi5hLupJ5Ho=4SV_2x>T8%yqHj)63H)fsg9m)YVljilV_-eKKd2GV zDHmC8uR%AdDOMHF+uwl1PrJZ5HBzX5BBjQ;^|&U`O@1a7)3IY$fz<2kgpED_k1WL( z3DBrz!0>6}78GrqBy{{(g#2m@^rdD?`#Zw5#}CuhjBJf3%T3NnX@vl?nAANv{6@xy z?C_V~$ZOrh(3RR{%hQh}Nqvme6CYxT#1%7MTtLF+Pi-0Caos~03=1)}&>(07rYz*G z`9pahcGPaJRJ>l1MdwQ$RSjdj61;EM>fP!(Q$enG?oP#j+k)7hx+)bEpCc~em) z`P3drL;0=;;ii1B!I>^p>R)N2K{WmS725l;>Oy|rCN^-HT~D3el^HjaXZxg_hVFz2 z-Q^$2dI8qr%9$c2qO0%QKjU9>OR~G$Q1R*p%(}H;`!z(DKTg2&AAWW_qXIg}@stfJ+lMs5TFqp4$b!}baJz`oY=l*UhvKE0hIS~5{d^h`*Xke#EY&60NZrr zm_Lmr%KH=XCd$NQ1*MC9s(6!jsRTrP;~xUVsY|fW(LGVL086avUQo$whU|CWS{tZr=J8d%79?VG0cT_Sk3tlJK;G_ly|t+9LwgxxI;Y5HR}UDp6_QwdGT z?@l^jUA=j2f!&3UJX^+>ydhh1K=OM{#*rSs#P9}v_~=@ZZSWfK8n^eUUp&Y#%#3cS z?n47&0N@UxAds3nogEWl(jVpYaMUnob#rw^EiC-<6T$5RMwY5yJ3I4Uo2Drd0tXkGlY_t||UeBJ}Zy--=a|>xrH~#%JQ_`lyL098QGQQuA zh}=JI_fAfgPnKHH_f5e1=fspgY==v>EzG z@=S5fV}icU5{m$&6qO6T4|CGR8F{NXyX(tUtiLQv>WcexFlYajtPYFEpUitYu-Hvo1c=gRFJ=7~3-TF)*zO zZWh7tQyrRODTcwVO}q;xSDWa#$onYb>^e=GneScy#tp1VcMh|<3lbET7q>L{9{4L5 z{#KkxG8T53t2ql*9jQ`Qp3+TYOu>>&|R~8sQ=0BUCIzYYb0BT+-%%p0gUcd-Wk0gYoi^)K!j^(MOVaMLkXAQmudNEgrOLFP zi5Hte*cb>o;!t@Y_u#*&ro%wjkYLg)3u1n5&5qKS+!!s{UvzK zw2HVwwED%h8jiHPZ-H6*Dp#v`fiZ^S?r9}3)?kRc{$fx#g>gtC55h#&O$2~o0+U^a zR@SlcWM^jd66H|)3G(?M^bzZQ;J069*00PB=?85--T&?b3Aa7btBI$rtqp=4r5X(U z9>=DA5%>b9zhNQ;`xw5@T2qo2CKyG3Z!3e}n@P~r8Jx<}cjrtL=`(&~se0o3H9Hu8 zQkOPS?_ga++2FToS{B8?hY*kZ_HNy_wa=zA(yu@Rtg6{;r!da9F1%PXvaELp)Qv|b zqT}_}l3jvt;oD>w^f^gyG6FgZ3c9rCzLvKx94KTiKT_4)jM3CFVuN>7;FkHlaOfRW zv4rf)#IwNK6$ID~X)4^W`bE=8^aK9W10I+WlMuBU9k$74PM2)(mc02|4q_nxh}%;f z-2#+TU>W*43-tqWTT3?;TXgI+K8Gp7oSOE(=T&w6{+j6u=tiK7e{+Wg^1g5EB-&(h zi>Zr&=GiqD(B3Dv-&+}CJV1T^@5#dTM<*D`7|2HrL&9ppi;(oE+!+?~*HJxUpSMP5 z@AvI@+2OQbV#{zkI57cS6wu(+y(@T3Dlp~1-f{B4IUa(6`4NWycK{)4s=_POg4peJ zz5M2SB>IK?t_9v(KB#?dgjkSqdY$%Ki)p_qU;N{7QoUFT_SxCo?Zw9mZk`yQuV4@l z%)#w~xEbc5yASV?L^%n8Yr_`+Xg_$IC^|bk=WV%k>a2r$KN|xJxApOS`1O8%w9fhF zT$A{A{5vEiV2lQdW+w@w$OQuldYy1LJDoON3y2zr5jFLDzqeNCMo(3HS|~ zSk?(2JiFE2 z-zXR@{Ho0CbN^>Q!k#Y`E&vBq!r$UY-zvgcs$ZndD~_~yZ~@gxkir_a*Z;0kkOxFX z63ZtjzC=a&&p1taoO@CE%CxuZ!K9uSquji%dvAeR9!1QLNvyA=cl=?Xm{An%{S5E} z%?-BYpNbJ8BIqn@7%}f1Dq~oAb^W4(v2mqva=eHF0XvAMT z$_w;L|IFg1>B#_l+E!`JU{?T48~kC|q;k$sj!`pV3~)qmw)%cry=xgnUQG()2JP7l z7yBu-vlaTHQi};3>08H_;Mq9+H8g{sP2z≠pOGynzjigiUH=OJ1w+M%%@S0@HW+ zV6KX}7dwonTa6xzhAk~{H_GelDP;QKgU@Hb;OiSC89#RF1q0)B0sMng$6*sqRz7Pi z`XB$@%VS5_$w^)z6)l*X%MIZGG1|y-OL+^E7cg&B8A8vk3aMMO8J69$mZQxLasDiK zw{sS#k5Z8|158DW##=epjoHHCA=2Vjm1rCyYHC;>D{i&@+mqXK`$VZR}ys6X&aGul!-C#O>`96Z-dpagQW8Zs!waQ7_c}D1L#D z$rcEP)l6L9MwbG4w+y8CQT7dq{b)tIVk&i07PhrpMx0|067&%I#*=RTj#UIzR?yGz z;Rzs5U1Qvy{0Eq@5g`AW&%0Kc3->4>Mt))0B2}W!;cj}E*HBNVjz0YAPL2+{z{GApnf78-}w6>7~VkR_uC)LIF3?IBYXOlVK zGr*J4>h|EiXE)wOe$-70Gu{=rZ4FlD;@@P=$Ifs4bMOK5+pp1kfto9PgNK_B|LMV` z%vxyFkzCxpdf;G08JJ+v|G2geC{Enm$}hGd=2X66)Jm*%>wFzOb0edX*Z%K;pt*w(xXex;|TyWlp%7QN0y+vKv-( zTkk;ihG&sV=C1M%v0vH67OKGphF`&e;?MAE?WGI5OKT?j;{P0qQ*DFNaXs2cz?kc- zk4t0|(8+>vTiQa>roJtHErxxubNP{fnU{SMoS-w>D6{R^{}QkS;t9XyvYpFXvIedK zf?*QFFJUUrKI{o%`|}|-VedH4U(r$7lUqE})4W`<-fe#flLC`|=Eo_6t$y*`eqy?G!uvff1H0u|A%wxt()N|u4*MJqtLX`D%?s z`Ts-HSw>aawOyNA0cns1Y3UB>l1+DaceivYDbn5D0@B^x-O>#z-Tf_|Z@m8*o5AL~ z);eR(VCb?y^=~?^NBz|H#oTxDn>AZ!C%M#j-X8dj7{QYb2kRPz?~2lM zT_)YyCiKlYn5$MlO60TCA%MdZOhL!psM?)1&^G)O-8P;UK0tC4r;){cU_1Cl zy94KXar$OB8<~VZhJapGl19?->TnJS3#0$bdFs+YqHJR}*J;h6$GK+eUN!6U+2_7L zP~!gLg{u-1@u>d3>E~q7*U}1R9IH5DR1f%#1$^I3q<}TBWZzg%i~@7SWkTxPC|>#t(pIePxTSNDiSGj~R1mC^C~{bLLn zRK)41U77gRS9k{#1R{tVKASmo^WXIjUJ@=$g3#yu=tYs?2s`iD{@zhM<51TAdVp$q z->7quKbya=u*Oof?6yl_Vk1h!XjQK36>W`n@os#-$#z0fize_dP?r_f639QSu=!UZ zDJat7b`Tk+4+{)FaJEfsuJp7v?DI>}N?UBs`BU-o4@K4z#;5%-T*c(NK$XCnJSGxK ztxOdAMX1Jxi}>}!j6r+)O)Q<%yd&-t%%gy8v_M(zT{*<#-)N6QER5zr_KQr}9lQ-4 zpXNUE7=PLY7~g7Q*MtLN$5%`maPcW&`|zgUMidhEpDW!Yx%;g@%)wBA>ZEn*FEV8H zuM~qGqE3x7xku84ZP9#Bv|G-C$|8Hm-t)#5Jb0fPE|lBOR>{3ui_1$vKJk|iP209?dZ>PWEfzfH^RODVZC!gMYa_v zom#l^Q?&j)uez=8MsTh* z#tZ-2Q*nh?`w-}*pAO}j5bW#?A;?&H8zfSNNM28!seyy_@gkPnindEBs`;B-L0*_2 zPT~OL{XmPpg7A;SAI?(M!)^XI$*3gAxoI*vTn4lhvfeXz+9mJT&&Hzsc;op$_m zIwRCIL&l^LqB7Dz*w~q1{-YUg!X}VOrLo2tFvGMv0T9(If zT{)f!sg*i}j`tZ$jFkSq^)F^u>LuGowF)X zE|P1#80Y=+Z!t!k*e5=O*f*J}{kGfiC56pgNk>QLDK0hjPo=)G16dw!2{eSCY0V%} ziiGhaYAZnp*CS2~o2zqg4{^!d5BYytFH3%(51^){XMl>UMQFcezDehzw};_th&J~E zVMjwB|KM(91Wc2RTy}p{q?KTEQW8e2FRstPgM`l)HjkU~e4C9ClPGPmb{%-TXAKH; zAgba(jATSJQkW=Ue(#;eOQiFe*Wv1J!upGtU1(^T(MQw5=1uB_H#ofF2qUzEv>Zw% z4mzP1Kf5X-He}T-CulDN;pxzb3@5F~-NoVI{h+88y0;9&FaKJp=NkcJ2^eE5*wQah zcJO7%22oWG#TV~d`L6~XVlPH8{-+D)gxG8rVQSI(AW_gKRo|X&G60AnP{`yJc{|$?v3Kxt_HkzqW86zw&JxM=|voZ zef#1970L$(Ih1*4+$yD&iAp`y$<0CapB1F44D%)rbpD)sS1#GS8ewTh-eX7t*}1w3 z92+xpv|72=QeBP$YiRO#JxsFs~wo;euQ1xpc-_Nc{Fs z@he43b};i61bbBltC=mgE%oZrIjblRde#Dew@y@$MjGK#&+(B z(bAHXGKq=v#J@+RoK%v1-al*`r>tD344Q5}eWY%LVUd1ffCmIl9JZV}Xs|ci1lH=z z_Cxq-rzkFdm1+UJk0=l(S6?JI#=yC_p!_UazV3}<`=G^nMDm8--oiy2fKQR|)r8?s zb!R(Dv>@}*Q5^oepw^aZaX>)Bs^UOi_dSXuld`Gvb8XfKHdxLg)og6Hq|&nHe<-$ylGv&n3(f zRMFTXHgL9#IBp%X%NVbSPa`6GcYu*DD#CilGB51K=LrXYrs?;}Ous*qHl558`|G5W z>LZiP|(d@BJe^5FzY z5NB+yPj}71p88bU<=iIMzEOQ@DANyf+efX!+AK&T2Z8!-5XH$ZzSFDLzJNsn?#KaoYiiHp$rt0_3A>(1fW_O zbrAMNo*jW&xV%+MsThUyaeZR4kWhs9ci*7^C?49oeC}wDsQ?J84?>xQ#?hSKMdx-BFXg^R+RWj$%!~e#N{lKnHP@%Y81K)DQSpm^oOqz-=Q0Pu zgpslgN9oH#m@6p}j`yf_=(!Z4Afbfud~@=jdLPN4m5Vt$fz}rOJRWG$BwbNbg{1*f z*9-&t1(d7M2MqLQY`wzz_P0LfodJJyHjprja^P(yKG!9#-;ZrK3c%Y>6h3N3LFdR7 z2$QxA>tX+TGaVNG`jOKJ)_ggL^%UpJF-X3T`W1g1+Qf=J3H*mzBpb-;KRGW_60_c+a2#6f zjx_|Up!auo;O+#XiQl}h_w3qji z$LNhUw#{+b*}78Y5Xq+Fj{uu$_q2>uDhkvD970d?#nBK2%7d@(tuqjHNCT595ZBEW z1WlMaERMNnt{u2Ll-uJV?223mF`^=X9C{B| z&_SkGAyl}uqnPn2)D^8rBhyJ=SI{v|UOa|3>zNw*`%Xl>-%1f~MhMMi%q;HsCp@?ngY@*^ z^E*M^!L6nxBlCLvfLC;>(HWeEkB;;+U~3;Om7UVTd$vSz5Yc_}vsLLf6Az!RwS-HS zIk8S?@`*(VEANguXV}KE*+51eKkzgx&Fu38Rp6hRa&ci(y!bg<=~X-WKjqGFDeD=e z+Jf8T0Uc;<8)ke0M~s2DUkI22eVXn!N~XDGPm!FEf2!%RERVj9YcFFjUyzo|z~b8m zNPi7KeMs?gU<4f@&Z9Z{`z8g(lCDR6bZ6ZbSJSanc6$BxbPn6!r}NtOEcR=B#{dH- z&0Y3F&e#$UTxJp{{Vd7CgXF}7clC&I#ca!?1jF1iwF{awJfVTPrMa<81L&cESd z6hc{r>ILVFYHT$?H5Jd5jQXSpHG!z!#jIVHK18>jam5n;;EDS3uu0N_eoj+7Kq3&Y zBqHfi&|_P$n?N8x((DV0Ok2;J4#sllZQ-`Oog)`9+PG5~6(dJ)U z^F_D9XuQ%$hjmV`u};^ z!J%@>Vdsl6jp|>8_PE^nJ!&({ZDZNc-~4{B2J7*M^3XYg5QFlJV69(<@;b050~yT@ z-uWM!mKYiimGi$bNGAiMkyJ`LKKw-Hff4Z2QB=fO%iW!ViytH8&oC9OLmW!3yQ#oK=D-dKh7PC)-L zNqln4Des7Tac#C0zmG(u{Xs@Ht-xq0(SO&jQ8@TB`$#?TBUVD0gzS#uYb%&oDm}70} zb`(^>;08r_^-+YKT(Mj{-(d1XzCmAl=Jcy)w+LmM^tWx4$`_ZRBpBkbYx zHkY_86D4>h%T=5mgqolZV<&gd-OWGsi)HBZ1XAWxy}wp4kN!Gzl)euNa0m-|;2@=0 z@BD{cbbz%hn;nwsxIXLNZB!$5d*uMDFE|a$_A;M8}Vlz^V(p8LwJPHqY3}g+hR)DON7a1a ziRc3@efYDRd)b$$HZEatAFnk%hR^&td0aD2{pY-sE4BWpsXNuBxY7BxUcE!vCD^kN zLK3nQ3Tz5F0~AHDOIN>%BLOU}u5=$~4eXY1(EyzH2YcSTrR~GMQYF)jlB&Q?=P1cP zN+qA!O1l-q6mNXk2kq6ok!ur9PWj=#dt+*HH6ujE(L7h`2NGZi2YaSDTeT*99|?1B z<9X7m*$(J6;C$gJh^&LR{_x2urXK*s&Ua&&j>1jRei{trvlgKSSVUO>^%>X^fOW=u zJJLWO-q^DTH5TESc!7tc?FK8d$LmiLCjMt^2gpK@(F)Um@Lh0?PrP{7{?_<4wy%wW zyFv>kjwl|WeYagwQu;kw*~n;b!lmwKIfwi8K%Pkwm%>e>)S0vTW==`yoa!L?rNvg? zuunH)?=8{h=#m1bNsm>4xgU>I{WH3bwPj>ml}=wu`NlGYIXD&RYyQzS7%`N1!QgfK z2?kwn2mY`p)iqpKKYf_lc~`f2vLpLSCwN`(FrB!kH0E;2?PZztC*r+MI9hT~&@afx zh5qIm7*(XsWq=Z{=8Ic37^Czx8>f7_aU0kz`}X+fH^xrlJcEnhnnmkT#4fFjC-unt z*oe|@#`|%!Pt6P{t-sUsaMWmKk0FbqCq)JuBak;aZ-GIXECD?~%)tH9g0eQV^L5Am zC##4{)#9b?0AnR&dRPgv0+FDTGzR8VdbRzDft>fk8FnAA*b(FtxL!mU`N6QSeLIqO z{2?2l9N3_8aux~=o?>cq#SjNN6~2zDh!hvbD#Pp(@0<7acclw|y0XyPUu|Np=FF7j zJ^Qf^@xADhivnJ*L!!kDKpQaEDzcBOSHaLM7e0-|g%dcD_qK@f`}(CKi+CBC4Qk*+ zWj6KjW6zQ2j(m@4^>F9ksH?6nOV+oqSRRPlm4y0NBfN1*qP{DMIh*-;cey6VcYCA< zih$I+7H8@@IJEReboh9lP+#@`Y3N4PjM$`cm&;?qpZuYrAazcl zT8zRqS-UIuO%(?AlMy!gQ3b z&5lepZWVm-+hemZ=3}*DrJN`BzFhttTzTspO7q=tD3oIK-|Z*D-8FVzz0dIXh{gQu4|*ueh-$6c0;40*d1c@KC$U)+lRew|sO zP|+y+bY@8|JM{>yUNV@A)>7}l`}6G0aSSX!wb+dWIJcB>Ek{Up6{y5GK^_T0Y+f^O`-$5z9146T0Z+H0D`(t4Jw z3eA~{YjZjLRza6r-)gP@Cq9miTcriP-9S=x>}Y~u zNL2nMI#53vuB8JlRyYIG{0*RL^@9x&0RDvzMQx6)+M_F@887SuUm-B091za7tc^^U zd;zK-u%zkzp&HMM+4N6GG&e{6-N1AZf?q^ImyGY5#&_t2aYogjW7n$4x|;|_1w=4( z<7cMlVb{&#t>40PRS$1o|GtDj?zz4^+QI9Sxt5MBfp(JbsYl)HL?7gj7zt(Po427~ zvpV5f6&FGJ$VCT>)P$K>$a2%k2d?6uGZVoPZ#5qRP13&BL%w}0%Y&3G3(Pz(hq)($ zFQ0eo!hO2|!@Hh4GB91Kh4~GWI>pJ_R6S2-HOGvdWpGs5sYARJg-iJEO03g$=8*aP z302C?jisD(=*UaKBin!MY*{XFqvy@lR=qa;&Dgo3_kevJCO-b z?BBTTwS+V)J(N0Yw|q8YvsN)Si?9pJdJql7ZG`FkE+6zFRG%5Lx?fi-Fx8>o`E=nU3{IA1#Y9@O-J5Y4sA<7OO}787X9U zd@@d~{BZtsY~o6_hmoy%VbMYP>B4P5_vltAp`6M5&kx~$a`eS^X*X^JUQf`T-d zt|l?+sMTw`uJ3ApNuHo~van71f?LDp`Y@#VM{WQ<4Ng~NTYthu#53j__XoMEYln!| zm2N`Gm3hYKETX@C>4NfS3MW8xlMJ3+v0A`u_Lcp9=_u;LGC|yg9?w{56OLx~7Sbn} zWyZWixGCVWPiELoZuegAl=$wQE7RA}9{+Ev+kTMEJbw`dE{`d;qy>T(!AiqYWvvzt z%CMo5*23?Da}dBd$nrjif8~U{%0hX*e79R|-aI;zH8LXW2}ZX5$D*eeS%Af<)rAg< zuQ8Y#l3H4LJu7&YyB9)XSFRg4*3fWDo_9n!S_c6<3OQ$#2VVoi541o*bNFvPWv)m) zt3jbv;w|+MI#8*8tLU7Ff(w?uB;k5`*M%6uLgPz}$iqJ{z@dL{>;Cqn`teUlq_!Oa z&@plGd*gJ-IUINisk4`bZ16vBGUm*dOa1*Kh_`C8_Y;^%#knRLEOHv%Ni;ze_sC2ezow_B8UkjNuaOVw5R7tU_7<-}vvK=UqhiV%q)HULnNHArS)0dh^o3_!ou+TN;IH}DZNw369 z4F4J)z`SECRP#_Ixv`9N-vKoi(#@p2ku=cRP*5p_uz^QfY^vgsr;Q|NPeD|tGX}Ir zat)}Vxc(u39wRBpoC+)^2~RF21oulT+P47X-gGFIg70R<`IF^zpt`(=>X>y9 zLQTRVJ^zi1JvmKlE7#_F%~G%7@xCRqIWgHNKjxfYUxAeAjyNj$>0p$}4wccRtDV6O z;^DwQpBliLh_d^(I{ttz!uWMji)9#HQdY;HbgFU_2Fk>Voye=btfbv_3nvGE;dtWg z_X9Fh)Z^DsUcFA6ny3ImEbccQ{wAA-NtI1z0V<4`*u_-F{J_8}92B(crJR1fLe{yJO_;Y4m{X5d9#})oyHqYPx6$hq?1u6|o_qU;$t54zshfMyo6%)6s^dbYa z6=Q4deT0Z_NvORW1@~(E&bmpnxM!TU6&d&XXPd-KID7TnrxmyhCn3s~?>J?F4BgVT zA3q6H8vif9Zn_X@U6isl+3Y8gdt9@4^XPJn_A9 z1OdVd45AyXZ`8b;Ux|NZTKDg@@QKKCCyFHru-!M@6 z7GIFz0+jmu9sFLPR1^ugQ&LRSzG!KhKhNtH)vztTU)7L~x;sVnuRpZS>ilMJ>0y9Z z3hO(L<5&vV8F0W_5SJQN5F!&Y&W{`1O6Q(3;sirec^n0wNlcYKJblrb+t$jHTi4Uu zLhB?o>|r^^!jV~4g1gAq8BuX^(%tYvSyh}UL?6?s{5B77fgjVa91%MW*{A73%Jt5a zvP^B6T{$~nfR;fGfzaYmP0^;TSCobdaB9*>7%*^7dh|>8mfy9YANd(32r$7-zzL!M z;y}RhvcCYG>ni547SaPYM6V1jcFHt%!z28ut(+K6$1l?=3#OL#y}DY zh`nJ&VZ~nB#8_t5ZCDSNy9x2}>a2!m0N9Q087k5Z zigX*fB^fo%c^KW`L62!0iLnz#B1i)J*U^t?Yy1CBLP&F?o_y2HyCS1VJkf?-jYF?( z`n7$`s{Yigdh_2}2aB&qHmEC;65UU_LDH>WZ~~=#=}rR5oe3zP3b62#&wEG#{~G9( zCTT{SVrCe70|JIb0iU?midzXD^TQ|r&;yi$kjCMYyD~v&lPQ$N9KyW_@4P$=?iAxe zGjrm9I;u{=wN5&Q~7(!JQZyM-!TsDZO4W21JGG3+GL8xOG8!McxC`oK()mnnO#&nAu-PW z%L3V(wO>+pKYmF*&r+LOSYdTHm!vT9Zk+=!1=`j&@sqEh`MJ~w-*d{R4Eq^#xR?Dp z?sj}%AN0ow%5bpPa2>_i3zBEMb@XqmLh?_%2-P3w4Q~1YwE#tAb%C~y`jCnBQSJ0g zQIV)7B*r=zyrpm7q3krQ`@S`p&X<${djz2X*jFo`1JGk~{()km8u-Aw$#hby8|>I9 zck7%r>So7G3<~S7{lw+f&&jjD4+40Vej$^a+$>zJb$Y_wKxmYK5p(!Lpnec$V+QFB zFI)$e4K{)p6u~2kCqHSR{7&yz@y1i-v~Kd-8w??sp1BV|*$CwFt-7r+9!3AQ6)Z8Y z*DnjvN}K(1qC1^UQWU!W5`fLC#2^+?>&Q*vsYVAS3I*~qv~`TsW=hxC-4`7yJ%Y8^ z3gUzAvME~)AClF>UBIvzG0jWy~Z+?+=YYPu3L|xo&>wZv4F0VzHUMlet zd1yMDO1}2ytAFd0>w~xOk)Q-~o@m@a;{)lJO_AVCGU2BLZYF$AKT?h+gc`|YCRzKc z6ZKT&zvk(>nJ)_8gDPY#+;S#jh&!Xh0EBOSPCq$}Y(FSxy8DPQ0B?@8_`c;6=-*!Z zYp{-DEp(=?cy{gHY{%={-QkVSrwL*KgCk%igfaSrpBx?|33w5gP^ zgFuQ3h`*`qBKP{TqLvca+Usng>?5rrY7-G8d`MX${2>g~W)=aPS(@F_i#Y`j3lO+t zga>T6V8zecLV^n&$l>~L)7H^dSZ8?-nB|JMt}lB0)u;aHEPd|f?ngirR|-3r>P@3c zBrJP=F5XenBb@pnRRd$qpNkfRbK$hRr;g!Tb3#W-Pt}Nc>8JNynG?IaG0WiL9c1WB zkQjC7+LoG-Vc!_BrvRgco4pg!p15XYG&wDqQ@|vke$Xb6CCt0W0Wo_|GK(?3t%CZS zn!e$ZGW7m0miY*NsxXvRs*qSI^1#3O1a3-aCto%#!KxNm%y7J$Sv#=f?>3MF`r2}YhrXWEc$yuR=w{9$1qGE2M-x$jAc zG;PpIg_FU1eO_DmfgwWUZ4KV_V9D1+_@C=Sz)p@yVkS6cD~b zDPLP!L#`fC(md7Z$k#o~sxIXAG!tdzd1;)dPimfcglw@V=+}G5vpp}^WksAj* z7%ke=X?he71z)}qDQ7?N`!^^QzKN>2DX8WnjW1qMHsC-Qx$tVoymr3A`qD1Sh>NNY z1FAAq`rp9GluB~aVWqo|GAHLAXaMjUn!sz5kI2o zWl)cQgYIzkzO^ro6Mh247H)6{%?FV{_xP5eOBdQ$TVw||rz=Pr0TJ<|td8&2UA=l;MO1 zu3$H8DJ6%ytxy)Ndh2)}fSwg7ofJ1a>1d|m1~L6N|Gh`B;>;QR?iPQ#)Thks;L?@t zgz-EV1PAMKY$+i~P9K&!9%^_A7xL9La)R@KVe>x^luUdIH`nSY)KLZ&7C&b`FZ3XS zKr&&9JJZ5f0Q28SQ*eFhXSk{tgjeYbm((sw4AX5}XuXGTDgerRe|{af*(Mz~kgx)y zEmn&tQV?CetHL^_|uvwpfQ5oP?xiVvUey<2d#;M(&@6$Q`HjNPOzu6q0Y6@R>Jz_56)B=gtDRu z)v`4Zhf4SRX`U0-IsMOLQ70_-K=>P)2{=*~=9_qji7D7Q{(2Fz6}L}D=S71N!oZ7L zuHAr+hc`r(!ej&6O%;mx%~m39Z;${Pi4p=q!ek( zT8RbzBIw_Q++`R(Is3cXVI4n1B*Y&a+0R0LljJ}N#T$!a*>hsauM&)XL`Z(~qQ z*743BYQuR4F^b;(PCcE>_aekn;=g?lZgn4720WY++gHMolRcf4iP~roR(DUC7YgZd z>V2THGBeb(ZoZy~&kgFnX}s%R4a=Dc#P`wV^vgk$3)>{It(4yl2G&tW+S0%({Uf8f z=TD$Pk$a%T!L`6C+ioHqJDY@CH^&JIf9EB7dVZ>=&JkY143oHynB@{s(9lynLE`z{ zfIJ|(*6D=_5}W;f5LqMu!b;@#==gd-;plrSmg87fX}o4WMF~E00otzptdJgxoY}$I z!q1HzPC_-+9;;-GvR{;JI?wnJ`2(!R6LRHWO%pKWh-+)e+c{QdDdHl^}lGBu0=f zPed?mTH(*$6LLin4Mxzr+vP%Nig&ZK50IhlvjN|?18kM1C*@`M#_b`!^6W)MXL5!B z6beaPNQ-s^6Z$Fj15J1DP0WReqgi?qZqweWL6}EdITeg@am8~WlJ??n8LGzThl^Y$a zZMCJM1`iU};(6fLZ{>%tAjNXyl3m}c9>uG{QDWn_epVk#ZwOPyA(d2f@iWEXb6Ed5 zj5Bk=_uLx%Rlkf;Gm{6B9TXMI9VK`-HGgiXNy06sT;n3l9{@axj_ z_ubqPCtwFyQ68UTkYcq01Cik{!yBB_CyN}3NDKO~m26=CJDx4UU}0f#`E6`u^a@Ju zi#)70u36$r$)Or8jp=5oj)a%QwsSESG*yBJ4?9YhF*7lUlfsCiHi-?p5!n@A5C2Jy zSOLAi$pTcENTImhTiaohv~tY{&OaXC?RtK{LvAOcrjM97A-AAjE_0#S`&p@yDLdT6 zJie1~K6vv^Vvxpkjh_%i!SJlzAU_!hv~+MbP+ERhrRX zSE|$>_ckpzR$7vdc0bhg9UiOwhqnTY-QlX@>HT561=OnFnKIY$1Ww@fufGMXBmBS_ zXHG(d_Zc5_q_?D;b^s$e)faHpa>uC;=Z5OSpOwK^z+F3RrornD(sLO7tUbS)XA4j6 z2v`^becgTC9ijw}Esuj1ThW09-5Cm-&4eKML=4eTADlyd4UqF+&9u}( z0O)AaJVT36TPGhtz+8pbD!_}nj~;nLxwJ&mH_ii70Uam<1CC5j5%=GiMTwt?v|82GaPrU0`3 zM|eV+VB(N;2SJY+2A^3;5G;21iA-_>-7nfEKsRW*ZPd@m|)<`3kAFDN%V8CO&u zNA+r;js~)>s-=y6Vaw5Vf~axPE^*`EY?ed5WgLqRWMMo0tciTH$bxPInU=g#)f*u# zqz#Dy-5PLz3lUic2nTqdeMeLv{+35SW9!arrz#O~9HqiKQ&sUJl%#GX>@yz@sg>_J z`<7)x$0#u=?=~isy&c@V)Q;tMM{L;(M(G$h)QDxMDr)@)?nTee3c1Y6!-U9Un5)dW zST)~n4}~ckoH6H&x?tU%ovzxR9-y3-vg3TYQdx~pSlw6C5m((49myB6S!e>sJch#ub(Ziv$ zJW&*F3J7T{A_tlF4kJ8rmIm4(K7bUCTJIYT9PX6|w`4?iHx79jFU`F=q!v+Hv_XwV z=F)KqVqGof?1*RC=)iDf*+Bj^Ff7VDT8rDZ^YkgZX63vU>)*fMI zp#R?4a8V&tjKR5sKYFzfYH1Nn zCntdr%H7@ftPWI1QU}pj3NV5pFp8PSra(>X8R6r6viBA z-hSKoN>9opO2KFfSr=@;s91C|e2)IHd?~j2^hpl{14!geGjtS&uKYOTLcxLyN(BJItN7)pl$tb%L|OIa<+7<=uuS$;jBSmu3$c%ZW$lf z@qGWc^(^=ac@idcxw58nlux)See4Uh4`$RB^RLHsz5KN{04 zfw`}y-wZeGoo48C(Q|UERRqiS*|}mb+=A6#9@S3@u>u9r@R-IQ4!_ou{Ca2XVdW7x0EA%IUr7Y<7CliO9Z zxBpPKeeuAf+d#C}s)UgyXNK|b5MpG92g($t2FmDk`%YDw?MOLNZ;oFW%IX9^8PyzF z^O7kA?B-zE;Fu0GdM1Qp>1HIodEuC}mIe&w-lF}MmH7Q|qfCn8a>_etM~_+51M&vu ze)D|{JRfLA+aJKPL=z%nr1#5z7v&80ypI6yS<;ezBfU(= z;|gwgi3>3PXetxcg_O$HnzBh-br|dB!HW5MRL^it;K3HJ3s(~#IE0=fk|P> zqv)?egZLk(C`_ZGKW%Sq)`o>>`FDtQKhuM%@RA&xiZyrWdzhe`ExFQy}fZGDAi0&W}*C~4dLLA z9y}NKbXdS?DX!GGbGLb?_i{yUZq@f8YjEWCEXuuOP^W)A! z#)~6!RERMyH(s*DA=U;{hmMHt^M3b=7f-almQYU4n{ush4Qc1issq#v6+3aVj+gew z1ODakNOpvSqghd^_DrRfr(jVCQWsMMit$dKNk`v;E@8*p3st{zz{5RBXtLiWxVxYq zO>UJ=0%NU(Kus1c9_9Fs2(}HrjR!I z@?gZ8ZwPFrxze?Iw?cLAt|WqIj78n8-97INm8|<(h^1(@A}3yUZ>Sy?gZyT5m_^+~ zhxy(d4fwabCETT52@vuf*SWMJ8|+WmEZbGbUl6p(#9V|NXl>Ny?s_jKrT4krQoLg0{B!^sJp#9n=uNif4whL-3h0 z;r;G=m$QArkgaG&sN3FWReM3e@Bv{^9|162oI{|yz04;;4#Gnq{FeUmvaD#zxxzb4B2<~LlQ7{S!F9cfH0f^<;jo9SblxjAGe1lTBW<>_Gv+cy_CdvX{j3sf*JqXgeZKhEip|FV@t9r%zvZvhrHNo~hj_jd(eSQAtSwX0o z>ks)LulQ%9aSoGwzD%a~S3tcR_legGTO?h0^WB`6AWssyGCT;5-NAP%4Z8xlhxVX^ zeclRVN*3_pX;|~56BQMma~uZN(9tx`6aPpo92{{41vHSr7EZ{U*xM^ok}s zlfTrjt;2D75G1n^6A@KO=Gw>ZwQYUr5$ij7$Km5CtJ;1W5&4jR-1Tqa$1QxRhooY^ zt+>EOW~064VlET6{J%H0{GlA?+zydd-u4X&W+>J|1xv%nHL4G(?<}~Jx5$SOxuTUM z5UGNHUpMjrn+N>O{ON(L>;ciCX~U{=p21n~uRy&ae}o7L;XMgptik@Kb)7-et6M-K zebTxya`;b)td+gh%S#&wn|i!C3PE&^!D0R}^q=vIlVarHhXpuz@4Ca16ZVJ&QR>)LrJ{GO2d=oB)X|xylx{X93B4<=&A#LQ^U;hbRd9eT;QHY>>%lmS9#z$8+jb zp7;f*c~u+S4yS|g*v!&z9Gl%v#@*I^#B0pP2FJ(E=F2p}E-nm%N^axmNVn)UJY1V< z@6IT6gt5=4=KUHjtaCRdDZw@$`bRAL(q(~;!G`n$fYW%$0FRk-CgsD*Ug;paTo zI6%iP$tZkfEv~IyaDX_d3&1o2WRJO)^*OP;35*5LXTbtip)|~NCZA?^C$a7RMcJ3U zZra{=AI8M?2Ivj7j}7-wlEW%;pD8>~w1xySdiX8zig!z}LOcvL5LC8p_{qd31SG9=QZvqv<`K)k% zprdR<9z}$t7sgPhQ9J((L5wVIKdk{cvWlKE)-*iG_Ib_t?VxfjeK7{B1FVdVpfsmhF>X|FEuhDMvwvmp8y0lX|uUElv zv*>L}@!z{lk7nAKIUIolB7+x?bxsJ<`JyQ#GAN7++6C>{ns)yt>|#@;i-yuB`D-8L ziux;By~ZBp^~+W}Y53J-{z_H`2rciuQ9KX|uTi91prokg`pgpnlo8v&1(I*OT)*Np z!ceB&fbx|>I+5$2;QwWaC@Cv{VD;uTs=k!i*b-(97ljZQDimG(InImO%3)PBv62J! zEgZLFPv%<@#lx-8iIV#s)}J6m_mz=LbaKk&#dgE$d1O&vVB2D{-Gce)o)6yQV{aHw zZl6TXJ=W(iLlla3DV|94;}X-keka?=9YWHo#k-$USmpk;)TT-hK3#X9^rszD6LWzx z>N%4+{zFghKqy0#s~+DllZvt39CDTx&?p%S4O@S@z29?q5Mh>hBuNS?>g$}$l^OQ< z|HhuaU%Ir|g_~L|5}Y|Izg9|{wgIot2Ll6PX?`QM2^g%cbT}}9N~&L#BF|0PUhCZ< z+_?j{pK%jH3Feoa$^5L!Rz~IS^$J9-k^SjS0WRPA9iLLg>=MCVkR)yXYQyO1FI%m# zvyk5m8jsm|^VTaa5GxaTpayq!%H!WDP$66BVtPNE;1!nh$>cZCO+0@IH23A}9&hvx z$x&97IsRZ-6sa6S`E=Aa1V!cd&D1#1A!6_uk~}VoKN8dr0WXhh9k|tOEtd!B%S*FA zk~uNF)=jLeu{|NE3zje2QGyn8KR2&-b#-+um+KiE9UV~`N>ylUwaQl~`q0xfAz$Tm zPd+?(yuT?j@PMB4iE#*SVMX@wNRvj7RE!Y$A<+0y@9c%7D!l{B7f7U9mmXvxs}K+G znQiYc8z1SfR8U$|EiOH_h@fwNLEUk`$O}v{-;Slei}E5_sj7^8cGaBu@89T`%#wDN zAxUa+2CzFloiXP3F#4=)X3y2<))E&ZMJ_`;3oc4G*iSb-Ms;T+n_u*r>r4srnxq@4 zjCn$oT;=}dsl0JMwi&3OY0{Y3i?aPOlr!lN(}(`c37=K`(Zy;n;z&YA4qm`cit;Ly ze0V`GNsS_j)lWyfeT8<=sqKrkG;j>Kc~^ynw66|;`5R`uu81Ozbb$iyA>}(dkEsBd z6X(76LgsggoS#)Y?2gY?w&fZM67zE_8gDBbtP{YynPz15bALBJd2lL?0Kfg_3w!|( z6<-ao;;ny7C#G~WUs^MflEq$8acXbu05>weUQ79L%@+ei!QguMVnLxcELh5#FX)|;#Z8TApf!aejcyQhI~D5Z$908dq^^vZM)%hg?y~8#KVkElO6m+`-a2=N z@(3f>vnpFs#jE4JhO(#Q!X>1awsqLFtK=lz+icuJpHcN{r&6Sqe{2!I`~H$9qpTGuM^U?8xu3u zHg7)yxLz3&`2WzI*7k?qa+{y9c~N>@YnmU``HqZ?DYJei8|>A*q@B*YjGyIcG<3pm zkWVmF7+TVqmM|<2=+=6t?o%23m$J}tITR0cAeN9x{-6_X>x?V-rS;C4}`Jngr zZyh0~=led0Be@q=emG97xF9$2ulqXbwF;1*&KR?e7%cbs6ZLY+A}!gp@WHH=`<$x! z=EYs(N&ABX7lDq`5XJxDET=?q>K=G**1VX^GhDDGB_&lbz^7^OOp4-3#$G5DbEXoe_|BhT zUE`O(Ptr(6PEH+MMr$+hVLo|2i0El13nzMFrTf&enbbpP3xOpImy^`*JNlo z#%A67%3Bzr3EdB*D#2w;UrE`5)?1)zhDV2ns4lF9tl#SR2eMQdH}AOoKbo!rD2`~^ z21sysm&M&7cyK4U`{M2%+}&Lg+zIXwT!UNC;O_2!^4@=2#a3X0?*ZAG!i9ZOS~#)|cJ(FVYK}|vqCSo~qP2FZ?OYu#@8Cr| zT9_OwQ0e0_{rh8Rb_H1SCp66vfvc-e`A=qGJVP~MMvWNR&F2_XhGn(i=?$q8qsxI! z^K!`2V!Y99`csBX8x$VdoydwAq@E(}F{b`f@)Ym65B3xdt4iUDk{81Vl48t8FvB%X z&d+lTk2IG?_~_%>>w1|R#a)jbReGA0vLsL?-83(L`;$N4$a^%AWwDc4ms=6MXd2)d zn^D?xH1&>iq9um}WeTb4Wc4M*3fre>QLb+eXMq-e(A?`DAAOmAKz)oNvkvr$aQ_?a=1$wJp}1d3P45J22h<;p zYG`@=&Kt<1w$SoJv*|sW#}AG(qr~+HABr5tY2X*Vhx>6mVkBXI$Sc#ymJ+dfzgeF= zz2PErzYSoxB!vdu>;JO}>#r^HW`jpK>kxK2m zG!ZPA!0+Kj_4RFTIqK!bp6~HCHbR%5E`oUxd;1DHos~bJYx?Of#pY~4bw&3#o1^Uy zrD2b~G@{S^zB_Dif_`InR|@oh$vt4Hg+6HE^o7QK((0>>3J$yLrl%l;1caJ}!O}i{ z6ZbF4_ZZ>}Agcbah9=`uTQ@MY9%M6-0`u~7oSvS~S7;0yDxxuKzu_{JZlbuR4sJjx zQm_r176&t^G%5O12MWY61VUJ6Uo*^M=SkaJdclEY0dWe?;Yex(nyMY)7PcJb=GpSm zOwd)DSc*HJ3sj)5pKgyc1iZOE{L{2dPfyz{{S5dQ+yE6L8rGn%Yt6h{v4XVMMd~U< zA3A#jF$GZN!WL%Mh88jzEq3wqU0MCZ46a>ms+C#U?pP87kORJgd(ko!JSOsTxY8j8 zhvKMfSmXB9g@!H;HYE%HjyeX(A#c*M+?jpIzkkb)_fZaG<`nF-wg0`;0PB{j<7wJM zEJ2keU4L-#De$GOG0+kU3>-mauR5*A4ms$JA`;!W*#xAVcsb2UcMQ(3hK%OYZL2_Q-rh_31td48<`x_s-+4vW_ z6gIQ*^u2OFfq<%_7z#;33F(vUjo{$O=%kgk0i284PB)mcVpR&M@P#Khjb|-aj$XE{ zP-BLb;QYgj!hEy4Ea^h3#IRIBOtw3v!eh8a+LqV;g_TZ;m~7x+{GmSV@wY*)fsSXR zlG*fb+{TWFEJ&zHgN3Z1sFpEJ#^bDm40qm%D~;n~31y|_{rGp~cvaEzf*Wh>dgR(E z*u5y`{n?iK-lsMJFx&x#@g1P{w~E-cB;raAgD55I53H};$ePE=*v!d zCUFolP#J%?fqi3V&$1}+fP!&o`S#M#8V%F6KI3z8d|QMV&UrN|{)hkRRh_Qt**z3E zK8K=k%rMNAuU{TT9XwuuUne6*<<^JxJO1uhRVH^mP|JVnzm!Nj>`R2 zdg$;rLB|vfRuV-3dy?c;F;Oj-?p056C)!Or?=G1n_BF0PTxxTraW%1|-q$iTr#`|Q zjNG}=+1e4mn8{XbV?2pn^~bH~04f&MxAyZ2`RsVSffFIO>jz-D8hU^hqcNg|n+$PO@ z5W$~$cJO>%bu)(EW(P%}_vv^Mb$#)ta$gxJ&0O_ez?{2$%GV_pvL=Pkz)b{dn6L2= zIu;QB4$X(2VSI|Ee(^l{c}fsY0*62QW958c)AeVS89m+}VqxL}iT67!3eT;KRkq~A zS5S&k42ewtnNa*gXV|w^xJwKvHj2yDqkY(qqSn!O*mRY4cF#87=)umW`b5s^*ju)u zL5&6JbMQ|R1o5(zHZ%mR~r`Y^hVgvFwBQmSuT1 ziX$Tmh~y~`rn@M7{iLp8<_y_}Am2;uq6FBoY>G`^uUapiDC)jtpW8Ly&LhquN>3{)s)|Xk9t1}ZpykTUHIcOKc)j*Mv+`Sg zu3wxO+!S!4>}u!Rjj^RZ1Fi^3gy;;o>kmHitkhjC;eY&2ibqbtgU4en52tFYuLD%o zj}D9#S5~zLYCbN%X^N4eB`DL3RmU&`$jz(6{gUx<0GCL2VC5e~oSmf!f48&E+p%P@<*(VWm}G^@4qfF=bg2-<_8!J>17vlTeh;7VQBE z#J)=f1=EZJg}il}NVl}x;Rf$;M{SV0o3vryIuV}qehH<$Cb>6vtym+F${i7mw98(L z<`NLvi(vF3_^<#I>A5v@`T^K~Bxi3v7){*+^l5W^f3z2d!5jA5t3NLJ-Pch&-acHr zt2zx<$Uf}eMPze*PEDZQ^mv89WV5V?{wZCt(=*G~YNU+cLz>P3-(U`mPlvs%Y-@uq%jNrR-Xa5O z?}_hj^Ba`pWHSbVe(r`|PcDhk(t0eTx#Haxj1qP_7P+DUrj%8c)pBlsr6^8F|uC+?m$1eIif|qVyH3``Jl^=JEs>f zkjc$b1(`KAq;VXX6{qoMwWH1O>-BkG((l#JJTU@lZd<+mla1WUmadzZPoD15#KeC7 z=Uk~*YlAb`wq5!LqZvWqjQaBM1}UOfV=skQNVJ4?nHq$Vi$^Gi6_vj4EyzrYS$puQ zUtv1NgagON^1>vlfB1>*k*yFU3$yihFfj1Kb8DAnKh433o#e*NtaI{?niu8-NSkgM z(7%aa7@|WC(Xvu;lIRIUUWZY0n0MYs%v>Kf7T_)QJnmgR(U!SGir^iOa?xFgA0#Jp zeqQNN@Qs10>ArtuY|DfW3*)JP*J>-t+-hqQI=_OZ=1s|-d1_h-C(Qc@DcqF8>9kHT z_D9L6;DnS+dpAY_gd{UTkos$AG5Uz@6A>C(0=Z-jd-@{Q0@(R+SmESLNcW)e(kp$T zJhbWaHs4}$P4TdL|8P3mFvY3!p1EZEALXjTy2D}neXhc2N>UB9_P1H4)?At5t(mv9 zx^iQzjnl_!+3G*D;oR1qSJ?p!9q#Z^Z>%Ac)g*mOH^azbya#IVp_CyIipzgZG?fn? zGc{)W{ey6~!Ly+Lk6lcL!1?_3ts#hLm#YqaC03po(>}kWN7~E==9*m0i{CUxfyvjJ zlJZsoI81SU;&Jaz`dQ3krMAkPVbJZdouS3VydXQz6nO1*KABYoa>#nqzkD*o3nPy^P+Zz^Gg1NQ4qu964r^>)S@&R_@eKygEQ@~E3Y>Qr|I?**w*Db-#o#x z#Fl>Pxczv4mHEV2;q9D1kYkjhW8e2{hhPH3SUhr!5@pa2B|G1d`7KMG`>wIl zuNnRt)>NJ&^e{F3QxHstesEqzx$W<51SMZrGtU^L(eMR3?Knh}dNmVO`oQK$hRS)v zX4^}p3C{Bms^zwJ>s>w{9bs&ak)zqK24cVwINKH|1VG5)8-tog4Eswb%K7o&NXcaI zIV1T`S>A#UDXSt5l8X*VP8(WFczf-UtA>p zvk)+M_?<_WZf~(NR;R>N_l*rTL5-N|uP9q#0Yw{R_%O7MX?6K7l&vwIg;_JWXzY-1 zL^Xdo1bYU`oj9)%8nbIS~khsm)#_KEcb^``b zF1C_!5@fySRgck=+3?7fd!-}hYFi5vbcEJ^jVndya&h6+2!&6Q{2g
Làm thế nào để thực hành mà không tốn phí? +Bạn có thể thực hành miễn phí bằng cách: + - Sử dụng GCP free tier ($300 credits trong 90 ngày) - Làm các labs miễn phí trên Google Cloud Skill Boost - Sử dụng các sandbox environments có sẵn -- **Tham gia chương trình Get Certified 2025** để nhận 400 free credits cho labs và exam voucher miễn phí (xem chi tiết ở section [Chương trình Get Certified 2025](#-chương-trình-get-certified-2025-miễn-phí) phía trên) +- Tham gia chương trình Get Certified 2025 để nhận 400 free credits cho labs và exam voucher miễn phí + +Xem chi tiết về chương trình Get Certified 2025 ở section [Chương trình Get Certified 2025](#-chương-trình-get-certified-2025-miễn-phí) phía trên.
diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1.md b/docs/tutorial/python/11.ml_1.md index be099cc8..42f566d7 100644 --- a/docs/tutorial/python/11.ml_1.md +++ b/docs/tutorial/python/11.ml_1.md @@ -80,24 +80,7 @@ iris = sns.load_dataset('iris') iris.head() ``` - - - -
- - +
@@ -151,9 +134,6 @@ iris.head()
-
- - ### 2. EDA (Exploratory Data Analysis) @@ -239,24 +219,7 @@ iris['species'].value_counts() #iris.groupby('species').size() or iris.groupby(' iris.describe() ``` - - - -
- - +
@@ -325,7 +288,6 @@ iris.describe()
-
@@ -334,24 +296,7 @@ iris.describe() iris.corr() ``` - - - -
- - +
@@ -392,9 +337,6 @@ iris.corr()
-
- - #### 2.2 Trực quan hoá dữ liệu

}co66FST7 zZ|06GncfwrN-$iYqjdqF3Wh@F5zPWv3gSXD%_uBj5;w@?`hyMvb1hYye zR(LHJ#yVj;raR2Aqq)*w4~r`|hZQ$PH&l+U=X+`r;q>~NJh1=Hf+?1Q>g$10{!~d3 zgM$*$gF)14pMr#oyPFVegnkv6Bk|u1tf@cjlKge=JIE3y^Z57zA#{7@b)2^R{N9VCWN7oQZ{!Sga{3Ku$LcjEFu)B7^ z9Oz=pt!}&17*pfuG&91_euzDP5&c^^#BM^>emd}?bwf>J^X&g#nfJS0XMH;> z+g?ktBVNyy&+&n<5LYE5(*;yglHE#J_ zFn?ap>Gw&gjooNl#HRs-7N_-;POjos`f#M#i$hoN0YRq$pDt61!)d?j1W5u7{+MKX zWj{-9w%||k6Q@e)-zAH&Xnp!(AHq>)S?-@$3&l<*g_K5$R=+tJ6yL=OhLU5Tp&i0| zg@k$j$;GdJG(-Z=fB@XxYX#@V`||t|YT=td^MSdq3FL}^>qlTo$OvG|Q=nzS_9j!^ z$Us@OwyBWeoSMpqMAo?BrDs@fUkP)WNS+mah=1VkugVMRa)MEVnk=??VDMSK=6WdEUFLAp?Z7MtJ@a+zI{UrdU7 zrB!Yay$Zi*CR~dsRtqau!p){bioTq&vN}SH{+gAxI1%$3#%mvb#57@sayfcne_ADF zmkHwsE>VWY1fa;6u|t`>2bQ)~KHDWN@11AMtKA#JYf?%IJ;c$cYAcn<3`q13nvgHT38zD~lK# zA78-8FT>_DdAuB;9MJq2>cO6GBrEEVh3>ZIT*X+M=pRu~eA1`AjXKsLI`mZ zqwcae`GapfVPZy4X!aW+^EMy4b78w5*IG>Og=Yk@Swi=0K@driGA$h3snix-I-XT%Lf|C|@v|6U0} zr1;}NaQXi)7-5cd6sQ!L0dSl^sEn(Rx+>rLhJiV%5C+7h^MO~}vpHRCjdz#ZSFx84 zF)xq+@8MUm|Gjpk$i33V|My7@IS}Zh477jz?~Cx`v?2EYZi>bOo8QCmzk7n5P=PTf zM1-!@t_t^z0>Ox8Q-i`pvdRDZ2I|Zrwq;qd;gX}m;L1AHL=i6}AfLea@2LJ8TEK0R zk7J5iQ*re0nOhQ=TUrI|ClI3K$5_?cb%sl!6wMp~t99`37Nbl9txV&GO2k;jaF3;f zN2%@A)ZdHm8noea^bu20%l&|Bj^-#XGzvhn4-TFXHO$LFi_A8s1Gw}50xRf&taxeh z0xhw^5>$W=(zD!di(61q-TwecuN?lQQ`iaAq9o*BlFvY6#V`@S*&+Cym0AgMQS|it zG2=-Xx7^{z%87|lU<&Y36j0Y$XkanFXUy6#K&fi#>Au{_jN)exIhX*WLR3`QGaznX zWy6&U@e)8v!oa+f{U20BgkQ=yD@Wo9b}W8ml{lJT#HJ?2~uCbFPv?rG47I0 z+A=pQ+u|UZ0X8Glf`vrfCxCRo)z&+qIhBieU^@IpbwRCqduWy9@=27y3M3h~hIPj^ zInUS8@-3j?Gk!vD;M(rCVHV1Kei$$|D`bPfB{11&Y01sY=s(v-HLCt`R5OYZ-krzMj_ zoB9s-Hsqz*nfX>L!4Nt% z_}f;6J)EmF4j2J1$OJE}eUqUu{yE=Zmjrf?poUHe|}HFoOi z&n-9{VV1BjA;QHPUskL8FIu5K%)g^Dft6gEgM!U{e-$iHr!TLY9twnxqIopmu33xZ zMysd`ofqOi7v>+uNWr?$@!aPv#~uE0By17p;9|^v*JqPUPQ^ew43!ELXt7C{w;C{E zn_gN9pSIv%=(FUutI4y<%Hj=!DUy?E(U(p>h~PE8ne&{H6GiLcrY3V-NGd@oxl5e< zLbrV%xbaB0PoFxj8>n9qQcJ7Oc5(i4SrWQRHTnx`wOhSO@@wn~sHaVVK^D_AkfGPTsPlcQESTqQ7AfN_Xs^N3#Pd|tt{@eWkz^kc z>33;s1a2@}xkQEEPymY=*6F7Rg=q{^B~$H1@UZYt4beYdk#e;k3UQO*Xc}9h;c&;e zAmfQsk$){@Rt;GtccN#Fxhpbn7H@?XaN{P}h0X77-=AXH=DvfyDb>@?X=4AOIu2;y z^!9Lxk~H4-EV_1rAQ^yWj*wn)i>?!cgs&|P815O?`S?rQ^FtIBdX5N;KRXEPTdN_d z4hQxPynv2%GaIYXRxQ3|jVM_XX~GvBd{GHjp&uIPh|pyXZ9lzVV16sHmhKLl8Y9++ zOMMmLNN@M2tB5M`U7tY7x(hQXlsNL(k3=ionTg+Zq`s|1Wg3NvAdG$yH&if9>Wu#= zYJ6>Eu8F?s8I{0ybZPmU0xxMvseOAXrXB~qTE$7En+AX}ty~oVEQqzVw5fH4!3r?S zn-)QUZ@o~eTl@Taq^O8xW|6+?% zGl?JiV$Y^hOU3z~DTrDiq01tUEb@lFn%bqxp_XX4WPmk}MTI-rmPz;_5mEZ2a>Y|F zbV-M`6pP>Y?#tG@x{VZ7%EcT{kcXu&vOzT?_O_}w8W1-Bi#k)(xr>k#vWbPv5o2xV z&$3TG*CqAFzI_0UDKf%zpHI5#%BoLYIn7S1L6f?}Y_iMVhCs$Az6zR3TVorqkD}$v|Xb5_W1B}eCo{gIiSojU|JRDRppy~MGjzCYqt&bih)=V!7OT?_+ zJsp$$*;NXJ8ZnxPbfMH4j~=FE0Fv{wu`@6_7#v0azDP%-dFRF)up6 z{-p!VmWzxQ!enniq4?4Ai4NE~NyT(~R!#gNNZ2e^uFx-9Nmo_;y9eh1cL0ZVguXH?uu8TRcWZ*2K^D_2 zN1TZA9AG<9yu(bmvW^#XiYD2QWEKY<57{5P94_B+asb^(8#@kqj5D)x{T@eys z#9aTd7F1%hW-@$f7XR{EMAVM)RwQ5yDS$2BayxtL@%r4jlbh9?^xjSy1yTDfY6c|I zx#!G<&B6?UQX*%JIzv3_LnrNVW&dMOV?+i4ip9SxwZilNt#GdUywR2xkyQG zB?2SC;?CXWTipv+&3#WDq{0c#yqRA@(5&9RbbHw{v@c4C3>G?tm}P+u=jA~NI5Sj4 zcXOow$XH9Q>&POmVQ40UN7>d{<=jHcrnGQzcXBFl1ejM1V(@=EZm4z9eD}V~3x~&bDkp}ESxB|g=z!!f3 z?>j{`HF44@wpvr5V#sON1Y`4RFP?dJk2H0Ti&W6#AM?E32dIK;=q!=@)$L58GT=~#x5VA0P^DRkJ+arqiLf#n)F()vE&mB zGH8I0$<1rZvf;5E6AcuX&hvZASX$DgNQ@mi1Tq7hhlt!SfUJ)K_2x;af`7ds+TP_$ zzBfgTt?SK$oPEXZ828`pc{bMAashu9zzX)NC_OP38^^2T*h>HDh}bd?Ob-|YOmiEg z54|8aEt8j;*=UWNvVQX~!_LJ7hVgjWFG&P6k{0%y0LIK!_LEz4Tz&nv*SEvHiSY!f zph!QtW65&yA)&5iu_D)Zw^xJq3N01IApo)1t37Yt{Bs<`ROaqBD_@_zngk)u+H%Dek%x5f*Iwr~Y~K0CD%w(3q8_`MF$ z*K`ExGTAq$wei)lHFFh?C$HfAofmSpuyDe_DKD#BPR4 zTLRXS!3%5gtIYNo!4P2dJWYKShJEvD7>n08c}5Gc(9n1=bFNr`(p;Iq?v77Lm_EeG z<#nagX|l0&JSnfJ2C=gz0aH(sQEBdFtgBDrcUEb2{c_czjjt!z>p};p^v?LTq_7d8 z$#hG;&{DzQ+R-(AVfj)kv*a2vBi8t5uAu(A11HFN<+9=iFbK333>MQ=xQI@ZI9W?7 zmiuMS(12#sbF1X^WqVBC$K$qC;S~ASY)9ELYr{T6wRdm}nh7swyu)^PxJWr$U#N#v zDqivYqJfs3*2yQ)aKY)kp$pJ_q>!Ti(D)udvZSiK0ix2cNZ!19g8N8@8w{vPzU3ng z+5H7#)hdhT9w1q1Z|{8rD3i15JSm{6s>4HvAPGbR z729hWy~|WbM8p6RYaDGAt^LVz(-w!G)e>{K5FOqsi>AUoUuiU)s~jL?+8aNrH5O#z znV^=rF}>t zry};M*r~yZ5xeSBqnvzIMJk;nmRVy4pt?)Q90m)_DQsRomesY=t`MYdUX=%sy1Frw z=nF)`cGf+1NEdtu%!wb)SQA7K)}83E0qSzwBcyA`x2@M;jH z$fu;MQh_)VG#j??DQ5&M?wi^8_y{7zWa!sh#^0)o`b|aykVU$LTbU6h>@|u&O z;_<+LNoJoC48Z1Z$b9FFzlWOdqipAfJ@;07d>WgA#oH?&q*$yy?jsX!qR=|STqk(f zS6`@{-G5V}Vs=!a9l_=jzEjxScm*+X_9B~jY4X-&U%*Qb7J_+Jk-_eskKep0QNFc* zTGUsgXcQS0D7h&pZHl0M&HpD$)k^6$NNNSR;D6GF36~ejSDsD<_0*c3o+6Z)9b3pR zWNHrg7wtTJuQs~AIA3dgG64WM^O*u4{qcP6J<&==K)nwe&9ZoHLCe=y(9_d%XMaEJ z<&QfPGjq*skXC~Q8gu83a>+A^e56%Yi=~1rAl?Kd2wz_ta^k9qXUiumr=@omI4* zxYNwlkrkGoP4FZcVm(yys@~99yPimTV)K5pYmoV5&p2TXU`~|^B<>Sy!ztS;OU<6D z%I78veDqlYv7ISjSbo`ubYB8lXjy=+R9l1b{>2q#5v8^3QPWP8srk*5o-;OAZHl(L zIHJ9KX%2YgmJW#AH&2)n#OTd-q@sV})LM#L?t>%2=(eJEb!AyJAI{nz;CCKS`nfvS zge%s~*OyIkfMV#wK$CIx`?ePyQB{;rL^z@C@@tixf`Z)}Edv9EpkUWP?aq$L*7i2= z5nwT5p{%m_cU1p~=4N%*!&6*bpJKF}_9Ipk=k=~04>`ORa_H;)q&6XGX8vW+z7qRQ zP#uWb6pfiJ-(F8{>K|?P&B<20p!DBpUbZceP9OT_VO?7}@U|Tu2*rr3=#@b|1xS*n z7{tnVl(5)ZQ2;^P(Z!O+YKcacBqdoCTA()i;3jIB)*Z7=RIfhro4Szw{Y;vp^_v_4 zE+8lSu_$0bI-Hn|4@jFhNGfW*hi$>92aKwG6`t1DI%JbP-xRL!ucg?FI7!Bu_f&RI ze2>98pF06sy25sUnwlPAx=h6WVo&u?nJsS@y4W`elDzY$j)A`EfR5J3-&}oXfw0y(0FwEsexe3DGxbY{EHw_BA|5uFI za-|1vO^(0-JrjE4^(J^3g6!-RES$PL878ntT?P=$G|njF@NfV=F`g1M9lo9z-W&kP zW^>VmB1llM(5x@z+dAe1(TI+4Wb*-3fb0?oaYd)Waj$x2? zt6vlj;?9rbVoydJUG|^F7%-Q*qMF+1a8(cb`jnY?yy{=!FZ=q_G+|*>!`WZ^XsP^3 zz)cO83Oh*d>0p+)I-gru$e(S@xp3o0BUs=a94}3{o*B2P#?KqAzjkvPT1EP&o?+G* zee`t30~&7fT+;oM1WGy$=YV?Rr?&2uy=n1`Y%2;7qwwASGZbyanA%QIOdL*}&_$Q= zddN2{^rkYs^P8AjQ6BD=f>7Jhg%VA#-w2cNh4o!ATIY>5CCu?K?J0nx?-3ysC;$Ke z5dZY3&CDdi#w|Z3ZX&o8bvI_doMEiBSFq9*!lU27+2(%bE>c;ZyXxVWSkbPoY0p<1 z8CGDqyx|FIc~0&E7S)oT;2D1z^JF$(dZidf5m}++J=(WywJ_DuWW?GAM(C-<)#eoE zy)TI|Ba+6N0GgaHTGj%nRX+sd4g-EwT}WyB#<}_R-tTAv?rLkvC3#kBOvJBT^>+4+ zf)O9}J4mwt)hJFo-Mx3D-@0;7hNv+fruh~CI=z6k4eYY(yXJ3u8{j31nqGsyRRZ>P zTBt*a@91N|tNp#t7~`Mji>a9~?Z$cf8#%djkA^Uh7sWPY(34`vV*3K|Z_FAl!lF)m zNZdH1~4`|sai2C@`Kie73v6QfJlZGX9@0xak`cgj_-eS20McbQlC(%7}ht|TN0LMeLO2$%az_Hve`Muj8Ql_P&8K+ETyU@2L zxnUuYXCRdNfU18CmJg;1OjGcPsI3J<^z?Ofy78gJ`QmOv5KpOs>CW?>x>|k`AyZnD z)u9YDZMltEcs809LXgOWIjF?WNYq-!B}jE98cD-!)B}uFu=kaaf zGJ9%Lq_ZzdnTb-jghF}a+t~NP!|jLek$1_Q3gocK0AWi~5u%=*{t=EAd_^g&^m#K7 z2U=KHx|9XJY>$2bGbpHhO%@M5zr&TLL%SzjahdM&pa52-Ur{Be_pvWOzEO0MkAAv8 zYzzUw(s8{!TTdn~7WG?O6#waV`%3Qjh1lzBTYZ2&0w5Qe-iG`W(3f=H=!{o0C*zq2 zjuryN5mn%x9BfE6IXC!RaY#8LVOq9!mk#R~z*+F%qNbF!FQlh7UaHD2lab8LL=-xN zBSxE6$J-s7C8RYe37{`$pDP~d(ndyNNB0V51@qVSzLMgS%3(<)bHSI1MIsY5n{4!s z`?A-1Ra)$7k6W=*sXdp&M1>Pt0{v#*mcVhYx1Zavi1YIB+hP1j!zE~~jmDRC_3?A` z5v_PiP-1txYPi7e&mK-sr2KD9osf10A97@3S8#rjz@pnPp!-FOrV99?xK{H5(g6IB zz3;??1*73g^H;@1Y8K*gP8v#e`2O%YaDFUPbem<29r#A*Wj0t#U>Fs>961&mu!;6F zu~`^J@FoiOPqv!aBp9IXX?wHt-^}l7qv1>KR4tvhe)~|u7chZ^L=^TvnvJfPetHJ$ zeNLJQRwyG^Ad$@OGIg@b2eGQ&69)|8{5rhc77R~YI=v=Olg?-_PH(l2)G^p5y-&=I z6}Psm$BodgwoBo5W;r3|Q;)-163P=3i^V+UN)JOOT0UcIJ6>##oj#>iqTBq#B|s0T(|N#Oi*TLG^#;RCga#3i8gl;sk8)uK$C6m%-9#r>n9eEH5P}(*Lk%W|yi~fR{pc+Ft zv8Gu=m_f+8hw?3qXY0hXUT zeV>N#J#NM!02CZIjkqVumWCEt9#OOcQ+6%rdwcdq`ec-~fr;gzG6gyuHAU{PoW3)P zfn)&6TQp7P{_MG3qw7RxD|cva0B&Rz=N6=Sy z-^f{N6RY#em67>wz2A44r$a6_ovHa)K=Y)2{YYt3UJL1y?(O+>r9X7ERo6 zwD(~vuHN=`LfMMmbb+~EQ@JgeR2Z`7gCF+mh-tUJ+p5Khy0)I~^(MZcw$gB92QTzc zSORMAMGTG53Rq)ZIf@@%)syWRIp7ItMSaQw0zRK?wg4+82Yp2$()$5z4 zK)x8Ynf8O7D4fA6ODYdN!lSG8C##U;L#<0hd3dm?KBLeoTWFC-%?IrbZ(| zis5VP-2LB48~v4MzUb~ljKnaiHlYcNN>*cJbwRa%^<(ggssfAJbxX0nFK8&ATKIuB zetjlKa92~Zbq1r^&oTZZ8NiOB729di3R`~++>}k7uWwp|a1+ocfTWr-cMsfLo4q@X z=XgveFF4_;zppln=8SY5rv*K0zX0X3!|nHq1ZnRkZo%f!iMy*;=?xUW_K<%e=~lLt z?~1lC>OVU|`^xarQX5S_SaS7Se%s^nUhkyxX98~ZZfw$1d=6@;`kyk35&eM0^W7*t z1H=0!rZ@1d<|FI5WHo`0UR>T+&{~|rH~Q|EE7^r=y_KVfqBQ-{a5Qp{^Uix@Z^NO$ zMlzt>Gh!qOSEH{LXX)-iij(@z!d0B*H?4*W=mPBtK-~E^6@xAQ16#(&Jm%qk!Bjhy zGZ!^ai$`LAB3C{K4fFKb=DKxnjc}jnFDQ(vPOXxIa6>-|JZ6|ATN|f^& zvY>=x7|&|#E;{YSPlYIW(bF$qbP&wLj}quvV6x@DIPyuOX;0wc$LUj2cP~$*&Ok#C zMvcgj;k1>nf+(5e^LYQ0Yx==B!%9>oWuT0UPJvuY_8jvXfVR8CuH zwz<%Ldur&YW!7uMY;4;fr3^V1WmcEBBcb~JrWkdoRjbQQn*$w&leGd!5s|Bu2eq_n zZ5Zo~rz-$JCY%cnIPN5H_(rSd`1t$7EW_t2Vh?*ge(ngy=#mR&kl4bf28@QQ*#DSN zTQq{B%v+GF))NgGo17E2a^nb5`U4U42Oy|PijBmpEm+=jn)uHE+4Opc&1Z!;5(83y zt%}0J3BWPNj!~9qP!hN7RNVYJEl->rhb5DNo>XVMJy6M25P$0vlBy^p8Swr4SSM9? zEVDh~n9$_Os@c}G%~U0a0f@dB&aIPM2^0JH`?ks%=KX1NH8KQmem zS&}U2?`<;!*2~y}(^>j*nrp}{py+NIf@a#4+uK9rDN=ABbeJDcy zVVqYK1YNHI-g7@^;eeNlN>owDUf4w6{g)`+m=HXdg_lJf04V)Pmb$6k$!ShDf4|k9_9hWQl7Z4dYK!E&GtSvn8!0t+Ch{h@r)P1N4utG+kybX-D^ zDGC7;W8{`s*gt{;I;eZuA0!K#{w)vCsI7L=8@|>+Y=NxWS_%`4B=mC`y}kSeg>o@1 zNm6Un2W{8=>h|xC%Vy~p42ci$4gb_UnBPhaPpw1H+JpX8yHRBDV9sHJB=uLNlCNfZY=@9z_2#q0uVZLh{a?)On^ zBh8gH!Rl8FMpGo)v@d6jCR%mrxq_YZm$J_W%bTc$XEF^+zfTbAAKSn5efJ=rt>0eK zx7)37rDQ}rf(}co5Y!Zv?yL~ctAnOq^lfPpUylYlo-~GdYi3XjE+ID|nn?^ss}C_x zbfo)kzQ*N029O~DkK2D4uA4EP zYq7$`;0whB%Va&JgCxWAvHsqFvEeF88G}>FQj+4kYh*yyT*8vuaspGLhG-EKY9HdM%P>e? z$M>kmiia9At=4Tz!3Y;2FLxGI*g1GS0OQ^2<@g9Ga!VN@CPIq(g()dfXN{NLodioA z2RbDX;3t7pR0TBxpm=kL-0}?z%*$Wr09_>S?T9tOO>Kb6@|*Ho(n$v(Itp=g0Cwza ziybyfZ2!=JhMFp7d6q_`KKwyb4J;Cx7f|k$ebZM65A}UiY2Ge~$Jl=Lb(DYF@Qn{( z9+IVqXcKq=jSA-csiot(v7(alViS(1MhH^LP?!jnIMeaq<+yLn#YOSd%&5ELe`>UxKI*$yL88;dKh(Gd$9Ia|BU@ETH%j6%6gtOQ!0-`mpfZ6P~R;3)9JF=;&H zhXDAE-hIG#9=m{nJgKyJ76b^&6XFp04kn}A;ke4pGn9wR2LYf#JgsQU$NFZ1 zg}c`H86rqIPL8gi4N80b!)rcLCH8hYN~Aucxnf5Imgn<4JG^z)0S?&E*2p3y=bt<` zs~I6|XlNI#B89wY44bgyI_{wLqw9lu_oo=jc&<;-xll$UVI0|GC#DQcTH}HFpMop; zGN#R;f&6Xk6xdOm*S=?rvQtgDw@ZHoT1i0H@yjyfBcvkOJqf>zyt}xuf%r?F1r#&m z@MeQ>Ek&3$UJm|*{R*8()9+}`?>wojmkUm0(KdaOqzQe))}(H*2klK434QzD$JGaM z+Pg`+S@RfVv1gTwS(*Kab*!2lWM*iizv42lLy5=Y1JR86WNu84p~c(#rKa@I-W8iW z&?@S!4a47}AaYJhfPF((`gVP3Lg*}0ELcI>HmOAIy z4ha0?uR|%nA0u1A}yz* z0YXjs8s_ocl&Da)MnBB@_oW!d;Jf#4vrlNn0ur873r^|YtjV@Zem3_tQ|9>DuXMO= zgBEuW0u0Q06KhdtRN<(Zb#*?JBzDj7`&0r$fXs%!_6iP2ANOH7h1x>8)Vpc}fnW;O zo`W=W9Y4{f{JeGAP0?@~z|v@VoK*orrhi~MjKc37K-6Nzm8#}MtDcsIQbRoOtL3$h z3&;hho*)ia1#RA+ssZp7He3Ep$HfX0v0$gr_RPI~Js_92<6{lVAWu>xY!R@o@UN+{ z<4TPn85EI}{+G8)KdR1Aq3iSW6pH_CVX$2a#c;7kWLSQcMdnnbu|8I2^t4*z@0IMx z9B01E$vtwGDpfh31;8^IuM#GAQ^Zh%PG&DFo?dzn1}o93M3f zoa{Yn=jFJZQGE@?Y5-dHa_?#J8J524{JlJ1i32I=k+X^^fx?7a^>kn2)lt@W*$dE$PT zU(nz7K50YRI*rK{4HYqc>s^3ru}_?t#UR-4rg$pSKq__p0#_({AqAw!C{U<{gy(R* z4QR(NQSVtL9Qb_@*t`#)ow&e4BKx{%TA)dc)H9K*OECI4bdNm3>%Js6$7kzlbtpa# zz8$b_>K4W=KD}x~0KNbGCbcQEHxMWSRN2l>Z@dtCwIVjJOS6ZYla)DB0gI=0q0bw5 zP`ADJvrV-WHQ%13-7UfcZ^l{#0F)3@VEbXn_QD~aj zV&ls|VhE955f|4h^8{Bu-5e%O3`zu_|e-8OvQ?ZiEO zNX6(t2`vdmmf1YT98d_yh?D=Vs27ScBceI}qhu|C3kv+6tTKh=E!V{SBZi@;;oYab z1t&2J^{|H<8ufSlV1xPEZic5oBGRDX@NHH2?MO3}0R>c4@U{iL2|R9RVFT@8_jyqefz?lfE0GXWsR%Y~Y~)gW@|pQ#??4KE>J?uhvEtp#%)ti# z3!~A@Ps$8~K4{u(j$Ki{j+s!oJxBW2T)zkrprQU?d;f6#u{Fc&G%MPzisuJKwo2Bc zu{A_Z9Hp?TT0zynOZju2^4cffn+Q5tphw-Jan{Z}7jlgR$S=<((dA=^`fG}2BJNGO z9;y4B6#Phz5FjV;)`A~Rb>2VwX_K1vcrkzB>H8(MRVHv{1v#-1!Z&O&`?3Wl_`$J1 z8f1xHj84@h~c}2;G74Sj#xValea#L8Zs~ zl7}1|KGZ_vVx{pNxF{$}e=>*Zq4H}&bRgVtwuV11MvodLNJN}Qx7qX*oX|7gLd!q`WF6mF`|%o{ z?4U|SXDqRD!1VmxivKtRRU7wZv0i!$k83b~{rtUT8+);S(2J+0&hZF&0pg(5kbju?NJ@t$F za?G5Sgf~+dcNr2altmqW-IBbP79Jq^q^IY!GGo}QyS!9~>~Fj}uCu(Eho$X>_7#ex zAovDKmDyGEDO_@oc8qn-E0#z69#%r^G}v+3+<|*OI)gW%N6C7E?8x>%%}D)_vVH}S zC+;yDdC$`QXs8fpo|d-;IXloYJNVVT03JyCdK~AIvxVC4o}zUJmZsNIm02Ft{f)m% zNhk*6nGHqlaID4xH;qrNo}B&jiP8*ZBZs35nfnA7vXCJ{h{>22&>sfzE?|PnSuwyK zP%2ACyj-StJh!~KdL9y9_mH%TX}5O|23T1lB*K(QXS~Uf%InRYZ2jh@i7QMkezQ{_ zyZ>bBkfx0okBC=qcb*T57*Dxu)^g|alt!8(}&dyFUlBE*-LaiZvR1yX&6mbOBLL(La@0Uid(@e^Mn3~Y5VZEE#^^Ht)<_Cn zmBEe7aA`r{jQYMl-vTobkAjlYYd7KJxu=lO-Da@*r%$!U;^85IBthE6yI*EFy{@}sqGS2!>uW5M@;Ql{6@H2PcE?b$x6M{tjzp9$4W`G_=c43V={GfCObl{rl;NKebDbZlB zj};ghRMJ7~VTP6DbSe3t;lG~xGw;Vzzw~Evm`yiRyo-uwjUL>TNcrRGJCw#j*yuZ+s zbVuvKo#Tb|)m$BXM~FqmO0+tJ3WhF*r^HUIY8XZ58_2KrQ#ZwJxzdPowoZ08zm|wo zg^%g)o*+Axlq2Wnmc?y69)a6~Zmh%qCfyGEQGf&@UV`2J$!ORN>vGpj=W(v?oAn@@ zSvKbuDM0jmHwGm-Ve$B73IrKsM+FscLVKLS!q;fFExI`Ql8HS zxmTW7yS&4VW|)OBCMHi3>zOwsK-edB4){L2@*r#nlv4M}CKHObA@n>oa(vdd^Z#(7 zLI+8Fq7P?^XF3B`rp4dKNVi9VL^ob8dIT%lhpI%7Y4CD>_@K8AQN=W5U3d2I0~X>x z=ma@x5DW_iK@xcAV2Q&NEA_Bu85{X{AruS${|w;h8v05UBz}(TO}}Cwy@LXyZ$XuT zCoU#{<&l=BDMs+?+62%T>!GqBP9Q|A}lH%^tMG8@3_yKD{XI=xXbwqFTf(wgo1_9TFFQn_DV z&R3b6{3eI|i*R^Ny;c#&MR=YJ8WI*G&;Gl1zNfKS6Re8L5gPwwS%!vG&^}b?tg28V z#IcWFPQn;-Ds`&sOX@?QGq?wfpgN^4TFRb6p^N_VJr^Xez;A#DPP!>}h@kBML*G8& zHuYfc^LQWDc2E72r3KF%53i&fiov}Ls;;cA059k>AG44W9qp|w(MhARWFq6!cKoM!#Nv>5$$G&mh{bcQbcaq-ZPSvs4sU+FMNSm z9QmFHpM{K;0O=jI`3!kn>Ak*qLjnO}XbyPJP-;oV9K!xW!vkhQqNH1JDw=F%<9EUS zjT-h8@Az>%F#Xm3(@>?WO9QIB40|D3UToJ-0jWgE_D~}<9)E^D7RJyP6&qGib2j;u zDd<{4+#stO{g`Cx%ivcRh95FwGe?Xx4DpB5*6j2z2tuM#`lkou)TJ)SuFn32lQ`x|tB@`G=; z^u&F;IjKI@Q1a}e>`&);Wn)%K9o&z}G#F7T@NTY;YqNYd)n0ZXB|XdPJ>gRWz-6PW z#ZfsaFRCp`1nBelXoCK>RVwu5RuB)vb8X4IJF?Tp4V7j&ao0ePk ze>{Qy5Ax|H2R-eRsmImdTz=pB+IS;0*a7?&U^%Vc&h6ub$|(LN?f-Y|N%G>($!f?I zjqAT5$<`NhIXyM}R9}*H+*cjUlFAH!2cti##A;RICGbZm{e}te2S4|T>)Ra%H=Km< z5l^YYHxk1~#$^U10Gb_!+@8{JO^4FbbJ(-vngYhso7sixx3~>Rua!z|n_Nam2CKcx z$4@5Y1(STFR%f=fbP`aMYjJE`j28FC!(>kifqs(U_JO?jG(p)Sjg#H@6?w2~I^Qa< zpGeA_7HJ={MoQ=ff-sT*FO$V0n^fA^9utsyIBMcT)nNPBSS7f5V#L0RG9Tkq>eFl(KP(^!fA>wRf{GDkq(}t}t`0MiXAYwUF@D zjECg!?n%hm{f?QH36`rZpNNwM7@D7}d=~XPMTWWGGi5InjnU{4j)O%`sP-8BA?)@b zE84}=bcT?e)y;q7YPe)_>n5~G&15B@iV%Z81ed0>tNf)-OSgr`Y(qPvj;$oFLC|2= zvtTB!f{@3~=;nAyK36y!Q<3ir7#EgaUe0vdAs7Ph&$|a~R^R3y)k}Bnem111S*u=B>qk?FX9mi52mYva+Sv13 z+td&dTRQ(3TIg7Bd2Q?fwaFCO$BjC{QQAM-kGorjtWi2kv!iIFif2mLDtyg*^an)-Bl$I5dHJ`EzNxRqZd&>p;(4zNBxmWsGL@s%Rq{9j+=oKtivn>ltX(j5d?ArsPSB1Nkv- zchn}o#+ywj~?3wM%L2&8oJ@5Hkh9Nt@69-}> z&gO;BQ0$0>QZLC%!?q#B+h+8Y_x^QJqqA(hqWX;`mSJrf8LAu$O%iraHhUJ0^Q*D& zh69ALh<~XoW@Dr<1xmKQZVeQ3kX`Y`-|0c`+4RgBFSfg93BwV1Jw{0ZH3Z1TS_!(N z`m`QaT7%p`;lSwOeyT0Z0#MnO`=skt!3tK8X(itK1dfv+%DS$dIC$TS$!3cUdd}rz zWjh^ettG;K<0MwgM=%Wm!dSfyOGmS{gMBX0@LZ*&~WS3HRI5 zc1UTf;U6(BU>3(wO5yg}5*ko;vXi2fHtccl*OWQnx>f$#sr@b!Gu|K7c}BynIw+_a zZS=fedkA8KAmFvrzu|EKobd>bcMO!y8Ob31{MOTJ2z3LSd;C-^DXID|c&4`0iIh^} z>|CeqgH*9!d(0opCjWc#7Lk8|)B9Iaty{z{zG3}6E^l3BqUf6fIcsaXgWz1{Hymy# z673uKH~Q)u`Kj@nJqWlB48{!psEMD6pDFq^lQ>Py=cni}+z}eZ!D`|(Y(gcSp2d~{ zuOLyy*vkTXN#HDhF-Y1p`hkU>o}7iH5)3YX2o@b7xFL)I&gdSpJ?+Kfns85pEJOL* z;j_C+mvJbX{kzH#KqvlO`kgu|aA#oavLbw7V}}#DP}*xvhnq+>%i(slt!&3=p}oWb zQW6>y4DPe1M&P>x8gTB(6H;2htB>>J8eKtT@TWlA&%8vcTm}V6$4@fnvu0VdzCWi- z`%fD%mqd~G-y^@<{`Z0-NZjE!?HubZG_bgTaw_|gntoswML*y}d4iHAZiLeq93Z1& zqgM{5=4ufFF2M8}-JveJ7jO{~H zSOga}3S1NQ#~g;AWQz=+2~Fu4u^T%%dpSX~+gWr2QR~yM=-MKVuTse7%6()YjG2}0 zN&y1xY+N>UnWelJmQ%UoG8J%Od-z4g-0rHoy?AE#LT!0-_x2>Et%<3#CF@#H?h|i_U|TcHR^l}T6(p3hFuG?b3KITm)py@V1MtT^Vd2H@T9j0$Z-#h{?dyE zfm=S^I~_4E$w_9?g?>jSA)zx(vzqiG_vbx=$U;$Iw#mg$_k$|2YwT z?&~fgnz?eG#t2?&y~w_UWoQg?KQaiLgZ5n+bAvdBNZW}^5w!7_Ww|W!FPt+IyRS5_ zq=2}&cHIiD)aAqM0zM&UD!c+T6a{Q`z5|@DO=CTn=Pl2GIrYm*QGvfr+q^eLeeb#$x7 z@8ybBSR2aaz8a(^v#Zs<18E)_&d$%m<~JM;L%+UMO*}-(ASBUM<0$X_q|hUtn4T_7 z=1x&LC`Ghpf&xO4@=>{D@gLZ|?$-DR8dP9p0(2o#BxXmPK|uUCbqq+V+RdMmVp;Zi z*7q<8hO$<#;s~14q(nqqV7`SMBa}Z@ zxBBxMm$DhW-_j_eQnbddBFT&0EW|W0k=@36VR}d!)D)T+sZ9Ygk@RocCqJ`sxml}arj8_E4Hyk-kQg%pVXXz;Pn5g=VkvyV&oRT^-1VT4| z6|L83(z$_~4idN=EaLM2!H6z>$WMOD){!!^0)Q|*sHxg!3UQ+@o0Ulq zB*9aS!QbAWzgTZB5|)v?S6+;L-4{4NTQg_S`|AFPs^>FfxY~Lr>^^s9bJ|gEho5gE z<@EMZNpeDAtq6z!0Un5-Zgc;OjkeiSt1#dJ6$wB|i>~Lac0CuZ5d?7I^MN0F>pF>H zl2yC;wo+H)Usc;)Qg1~=<$Jg>XO?phoVlhxBEnu+;v#hBp0nBIFyc)-4jD2X3+p{F z|G7Df4lSePYnp6Xy*aQSCl|D3T)2GBIlI5@3jk+wG0KI_fBXqDW3{vU$!?4fie3d;TzImG3Q ze-guEHB46MTMs?j=sexMzY1fcvG0_~6s0~mO?pfus@y5NE);q^LV0m9<^lBlar-eH z7*>P${_|ZnfoOJ=$~*K#+GCL-p6)}|54ow31uPM{2MaXTQ7ecllS3UbBUCO*{&=-iP-F?vcp^P*aMSA_LoAVGuA zy_t1*WJ-GqTSX!;x%wV{2w23*Qt`--kE=~joiLNLBy<%3Jh!iRK+cOf+!-rlR~v71 z*~(UJ&sp3tZ>p&D`NK)x^T4G+P-+JgYt}}O*81Sz$hjdZ4x23QaR7EYeOOCg8EpY= zCcKnKkIPyn?I+u(&Y$&~Z|{5MpLafhX)b?j3sh}sk$s5vLdTuRjwP%wfs={E~p$!{Lx6B6Lj)=e)7pt z_A05K?|yG+w>@1myedRZ4Db_D5J@7DtB;XePpjYRRQPo!;VfWol)nopiX@0vOdYgWB~smsVM@aFROCy7yu9q z$jefN33T?ePT39q@=KR6RMF7pqs)I)b?FoS#`d!w@Y2Q021y+0lx4gHTonS+Qf&n- zo{az{8PH1qJ9Z#_P~KbhA!n!I20QuUj^W_ZBTI?I3?MjFx3uxKL#FP}ejY6*tZwyt zN>LjJtTf-oU+L(>ThgyA6)sFp^WqbZ%yHH|&?zCED!E<+0JUIyrF!*lzrpiveXvz` z!`yYuDkuAn2`2`oMLkxJ;UlveCxth(tTykzY7*E^$CXzj0aLC2;-0Is{ik5xXmc!8 zq(R?5$=+Lekprp+$RE+w7_TvH)mV7AtRu;olHX1?t~flu8`wZ$AWyED(D+!vSYN9c z-1^1a<2^voU#{2Rf+Mfq#Su37ip?$oDDZe14MTyQIt#0U7Xt8>Bq)siw|w7Jr8=eb zwbhq{w%iu}M+=kPK|@HQgj30?c0|}Ps|F(X+zJ5xj8(iaNtlMR zGe605UUdld<}8AY2$?7#S!`d2`g}gS#&|10?3?%MbcV0c4E4i22ceg9AmrhSibxj( zNyMom{DNOqMv5 z*Qo@dt5AvQ7^J{cd3zRhyD!72^?XEB(k1Q5D(sYkt}Sh_Fe*ACc|Cj2e>=TE4j%Yr zC$rUX{rGPJ{czPzh({^JGFs!DLQENI`=O zF=hnBZer!N8&H~0(3P-T&Fltu9wSg_+-PRb-+WmJ>Mhy^Jbj~ZF-szLpE?dW1uVE| zQe?C+pGX=P9EwYk+s`zx%Ybq8_5z;e;Fj*%asm5*o&pYI<;HT~#Xk;x`!xvSssujj zb*t;WMCM4CgRrL2c zBIg&p@q(!3m#cNi2qdNqvCKR4>Mcr9Y^V>U3Ohq(H3R1439#%f_IN^y|M?)FFg_S| z*VkK1Cty$wk%k7Gug~9p+mqGc01N^l;TtEgj%}A^Rq2cYi^dm{l%z8ZG)#$v;Xvjm zb5IJXzM?_UL67hMy?pPSt1Js2O4tndS3@;dZoe2HYy*GBBfdbvq3nX#-Cq5SqF`e0 zkILcRC*qXyi7Ip1&bRtUST;5f7~xEd9KJt3`qgDJEpt(IdZ@klUw?th`ScSJU|@nY zbQU{RD(ECkWV`Shx!v=b8zB`UvvA4Yzw}qJC@n58UzZu-4A=~7%LT6#D#D}|hjTZ(s+o1a)rGGs)8j_KQ)E&_%- z5S}O6$nU+V+$Px%OEoPZ>XH8hi||DNY2aO-hV)gH~N$bw1DO(#o5}%GWD+% z0|hi<#b!%6-wYhtKoqhuMceD&V+G%Pe-aTNvQTaX=>m+GTTK=~51oBSe}F8vd9B^s z><65~{)|O!0jo5w_4>KWp9AvZvttW&X<9dE2aG z@fn7eI=ksjygD_B;Lkj`wmk=m4^iDnnFR+*GkXiidJ-_jKOh z-lNcMz;~`PQn}0S#e1d3pWi=Mu$|!3>9lA@t+0e3$F{>v7jKX14&{`fp8spSU21;9 zq>{$N7y<7>j9juRiRf4f>mTtXl6MHpwG>|z{iOReQP3UUHu1|2xwG8 z@k8Wq;=J(c4fzp6sMppxzchQ%`Ej4+l0j=WIIlNo%Frc_J{S(r4;R-fukw*!gy0y9 z0808hnR9rHeS9QX9{Xhp9UYyaE0LEwN{)=^Xe3dqr(RT%-B4TuBQVzuiHPq!exXUH z0?d&jAS7I=fIPW|yYrMJcVrsbJ9L3_0&RhckrkS+w#@-LG@XuRMi0L|EAOk_B=bPn zQ8QL)E1UX$)lJpV;o0uJ;W}F?I{j8q>Rv1DN!p)74*?0}K!x0%lF9D0w7M!C*=znP zC$%k)W1GdbzuY+luUKaeUTG>d`JeCgw777PWZ#2d8?cfnKw!mT&Jx^1slMpVIpnJU zzQ;3o?)7Ol`%JBkV<_InHsdzv5p$3qoT#l^$RFc@@@MnY!e|CiX6?CGKwqIiVz^BAqU;P>{SjR?=!_zI)JDFxLJP!KZQe}6ud5%@OZ`$xf<*bwTJdP81^CHJ z8mQ75dD4dTJL?W+1GY5((lw;9gHIj_=_8)Zz%B~v^R=YUTZ3^SdsM&!GVB}W$_N4f zV}m*1(5!blQ-Suj>EA#+l2>EhvPMd^vA53WECwoSOOiUFpv`NnOwjDIm0e-B3tT3{tZNwHc3lMsb)A^3_51c!(1Hwq>Nj+hiho?SsGNe+C`>*26?>gc*$ujMj4rex%=$qi|1 z3!ns^F^xN#GeH4msiwtG?>%{prT-HCrGOx#ofe3+@lz&+b*_l9!7IJiLY2)RdPUt3 zj)Lhl-KD%C&O@Vy);y_G>Gadz#0W+q-k!rZO$nR;T~se++Ul-}X$E2rzNny{ch94W z-Dsx{=+^H$1V;W-qcQ&XAD4PM&fzm4)##Q^iv$ZP2`{@}zwaAV(>aN1>U zZK$L^NtcH8SgEAjT z=!9~mLar}eqU4)=bOK`leEs(is62Ym$tb4rmx&YEO{Kz})9ug4c{d>9(-(g+S?S(A z`*(o)%eQae@B|y(TI3;`R$^A#Uq@{k+%|j zMb6#3mDB$$?j|=&aip{9I=kws%+=*Vf(_-UOMR*Sv(dvIfrTMe(@0(~iW2WQ4vgXl&8y%w*u1jY)IEEKqED;67BUx`3k88HeM z7=J6XDlovzOmT)>`K3)*RDc5yYA2{6jK)E0Huhc@OkArG^R(Bheo1@G*GGC zFlxzMQHpZmdxGuHzXjbwY>MZ;RYPTaW8_ZRzoa}0C|&waZ)z9}!x7JLP0jR0-#?p1 zt1m74hcBv65B+Tu*tah;TJEx%n1~g3FRxG6|0MdZe8c(?^VcrJqApd?cf)Xv>qP_! zR14#ieVjGWe7!WENV7Na2e}iDUd|F%bq;!e46txkw|H|#$>LmW#Juj!AM4)ppB?Z# zvNGxq%odc`=NKAvWR1cZ#Fk{Yvgu2HTu3m7qZ>IU zyTPG=`lWfWnF0ITb@W>jkBEGVwM=)yF`AhK?ea#urJltaQ>PZaKiA$J&o{cTNbveC z2mcR_;wxWR(bVeOzr?82P+j|az{DaSEJh=mAKy?qR3G<7u($1mPLjz-!=OXDU?x0G zQoLLgC4>}b4NXSaET@&7YHW+wDH95H&CKMEFS`agcKEtOMFQ)M~quunNF)eaJm6qVV{yWSAqdjT03co z<<9E05XPmyuV~0Lw={pMaGiAWXUt_Mr9z4N@O76PgZvqey6J`^EvTufxi4yZC|Lx?2fsmDf9VJ<{ z-DZ42zA{vZ!C@M`3uY=*8*q}tZ1~;fYt#ExC?2n<;BPO|AttnvKmr2`nLCk4Knzlx`o)O`=S;ZcU%DX2M?i$-m6wMz z>W*cYz{3~?-C1CJ6W6xC0pF^Acvr!B?+@La)w_Kw($RY1XcHh3&V|V}fOsWF5cG!* zB^cO1m{&D^E?H+z?tIyF%{ysY=%qbCm=43Iby2jFt2p<9xdL8y`*@l#_qBTC9H5(| z)D<}^AR>DPZXo&}0BFd{X|6lN!iy6#=tjTr@8?!b81iq*az(~cm%GCd>wg44&zxTA z%Q&@{9y?Fr{i;&t2!DX*pT`*W|I}8}<@95P-wmw)diAh})_Z6$BI@Kt?r2327XFxy zTP!pu#=EX=*u(9|YIija8=AwV_Q$u7N*n_nE@5)jBksTMV7n=uaJ$}&H)q0lq`Gk< zKYR#%JH42MF-4Yxg9DG<1bR~Vkx5%yyY1<6lzgRBogrGvG%7dNWSYV2rHwq9i|;LL z;VU)DTBH8otB@%KLk1wrPXLX5NY=`l4NM3CNcnWsR9r4n!d#N!u>_eRGgWvwFiP$F zQmOWHDj9vztoS`m_vdxF*~{0<%bx*_9N*xikak1*Fc+0uz63-+!Q~#`h0qSX@6IB2 z@ibeaT;;tKR*j}-ez4jlc+2LuwYmjlZOh2e=4rs=FM1%gLV*E~tNJeY2k8M6Y4yJ2 z_6(yct4LbaAL>4`&0058nm$h)G^XVSF`K5#MLYo zOvY5i#~QEyG6hyi9vogYfDXO*De)k6q+74SSn$UATYq9ijerJR_ju?l6}B7Mg?A%@ za05jTtLGHlMDW~eLt8DV1q>DO1VA=AG^cT0|~qy%LzR(&q47WJM9XHcn1W*jVpIA1tr z0OTc3j>5gu9C?PVxu`I7(_^F1#R-ZO1b*&ATA*Uz2tD1i(&;bMW;eK2O+6Ky`*;!{ zwFKJPG9MIYt^ciUGBb!|q1(EbnQY>4?Va0t+Sq;VE#Pnh;=k^7b}9#QiG*wiH;^bu zh_1;bVw6EOPdz;X8n*x&u=<=@=M#cC58&yq_Pg zvq^r>mZ$-2#%?gGFrV208tIJxvToir&DlAKpNr@XJT`t!Ydz4`Fl2qVP-s zwm|Z%pmvI8RR4Di_0kL@w0WF)Q#Wt?OdQcH?U`Dp#ubzs+3wyyHX+SSTVJoYw2f>J zPh5&~rLXUFmo`fZN7lN&17a;ujfC8L)M;ch8Gh5djxDi=rR<44Eh&#GlaRjhfuVyysTZTcUFlNH{i-TD|sOW>btexvE2F? z2yam%Wyc#jd;03#PU++bS)$cRk>(=soMceCDL8<-F_@77t8^rOXl5c$FhXjL^tiQ=uVM|M0~INp(IjUJwx{ASE3eR#1L{;T1zf^+ zr7qlmHKo4T?p4_UE&{I>x^>g4t@;Z(ZliZ|sGEsizsFKg#Mb|wPoHQ~-t%krwIDtr zZ>qGLS<{q>!z59SKs#XGmJgMIJlpp{jRh7r59+A1tu)dChX8jL zT|Pm~HXS1}w+5nMHV5^Squ3v+4}pySIQ75AOO&hejy1TD_@W4`A62Dbg1ySqs;Y*fGyG}pLi0Ma+5snm~n1})`! zhzhaM#pW95Ajr3{3nN1myc;wiR;d{=8yWR|06uJMs7a*sS%DhkJpk?W0I6XNTT`$5 zb|YX?LsMVU!GXngzI-cH*TMSMjl}y8xuW0+7X~I~&63?%wqTlM6b`$i!HP!VuXms! zl_YXPHc$X`(ELxbPF_&QON1tQf*<6CyUVG;z%F?mIY-yrKf#`w8s1y96vU-2o8t(d zPj&CMzivnKk*26dO&>vLyfgf*w0OF~Kbnk$3{!o_obJhM_wb(yY&Cx+X(mx79(WwP z6M`ZC;LgWo{UZ9-rl3b40@J&_6mK80L1JMc@r{fW`!_;_@H^t65SXQ(7?F?#p@lUa z&hIyNeS<$$ngb>{UmMCmUo3fV)|YY9-kn=OmsU(#OB)#)j&Fi+7M6 ztmcjF95aw|FlAva_xtiRkm@uJ))-Lw0%hRO4_QBVKMr3lOX6|Aiza|kfu(+ZWQ@~3 ztNbywWskCv@%-ojX0Zd%h|_q8dQbfz9g3zUq&-zKpt60CgY{EH7aCTWtG==%Z(REX zYr7u&)iL9Hh zx@;rf{bu}Ua>104FI!xm1E5CPP3zuKQLG*5s3K4CkEgA1_4QmNe*aYd{{4&M_oW?# z$DNnV(^L!$Vu#I4hT_S`GI`^Yl!RM2d;g*_ghpE>eFKPT^2xYSE5Y^B-k}svwE;C7 znZ2lFNIQV(h@?r7gB|PJYP=Y@L4`-#6uN?!k}N`Rux7zxffMISIaK?7M~Gie94*iA zHiH1*4Sw#~03&aA_CVPhKSb40bgxl#jwg>zcH3(4lDpgwPPO>M4YkNYI%=mcXn(NdvWiUX3>T!k|0O;d@BSd9Xbqo9do5;s0op_&UDw4 z7dvl^k&T=}e*I~ggQ!*y2%D)F+pTGK(4#H6H%$jEJwjU;1ajLOO)8i>Xh zx3^!pWY-_wa%f1pnH`6!<}u6dz42(sPj3<8_7*!4t6ag&H;9NP4#*c*y!Wo7Lm* zy;*C{;NSu=*P+tB8%F0olMCuilPf2Yz^UFROvlB_?xA-P0lO3Gt9`#mYxwlYEZ%xvM z{6_uVOy+DD1F&5{eHE!2k= z+bR9yN=N!^9&lPwiV1j^BHs@vqoyC%VsQ@Yn3u9PZhhavZ6yQhB>0c;yw6UUIUh#Z zIxT61N5Q;_{6u2GIG2wH(hd#TGX^?AgBzEQKayqc!IZv@`j^skQ%OU+8BX`%&DQT2nhHi zJ{Sak%G>L;CvE&=tBmLAKYcZ1?o6V4gJ-T_4!TKRpZ^7~cHX^w@?MRL2Hz|~&C74* z$hW1nuq{v0bgOqpm}=@X7KW{)_xo(whp31MYo5rYq@+y57{CK{fkuRL=Lf|Z;4tIi z^u9=X0!rd!73oT0p=?<@4~gEh{97(mI)3TMqKVDKeg4cMp)Pr|%O%6GEpWPs15^|$ z05lWi;5v6-djQ8wsAC&Jc82yv#OHvRL~^cw%R{cQz%Eh2F+};lkaZvQ0*3GKJZLKA zfxeMOkdTsC|Dd3s)X_whMb*`z58H1I#H?iC58EvtZwJ#u%{{(^Kp;#UC4J=Z*q_K= z%go?B$hi{yZ3J=r%~}LrU%1>~?cDbzSgK^J{nOcnLD{XAt9L?n4U(7>M*fnO=C@Cl z)9l8#&>T@`LpM)>uK zyqqEhV-bG24HlONes0YH>>5lw;72dWnZIwmZeD)c7J{;m-W%|bi5QNp;Y@`@DJI#M z-^WLxBCQ60i!CJHaox8DUu@(|75%-z%!M^Q+etqoplEuzKI{%+A|HK3DDs<; z=a>Qtk-48M@dv~-I_E>I&)WaOL43tnww_292Wv3hP4<;sCRI_X>nS#%cwS7-5 z|2^17bO|KIDxvyD4x5NEBwQ*lii7_co+CJFf{CJ)DziY$m`G{C?^{)@-(I!n_&=zb z;kkol{82J0rAZO?T#S!9xacKDBMmgO4Yrz}stgqBEXLoM*pBVjIE(%-`gz`5OQat=^B);?5r%9u^-nVfS@|B)XGet0!`UrN z|BYu7h38Bi%x9t+dVkEMWqA|(V;yJg%8&wyo$4&CuDM{bLfQpe)zAKw{u1{RPJDA6 zPagDB+EXF6Jty19tOo`(AJc;4e*M?0NrGkKu?+NX+7dE+#8eK#F()tQCr9*H$Uuo8 zm6OmPn*zbwC#JX0DIkU+`)q{V%3^jd)%2LJqrCL{7bD($hkzdeY(f?1_r%e2C(X?~ z=a$=Gm1eQ=FrzzIx(W2iz2^I#PzB{OL88a*`X!5n2 zd4c62u9$F+vAI`T?eu%qC9)3szDt#hJpQoRggTE|i}>Kl$B?)wHSI4dPZL8Wpsy4K z{S-e9|3rPLL^FZWhh|M$l7X%LRJa$htb|sHVCg-0s5jKo<#-U#YsYR1DQ|&^LB-3A zXv>jVz7FJZ2+5}NI{~&L>Zb4lZrw3Ox6HEX$e#E4bcoYG$ZLyx_sd`qq~nuiR444d zlzBN*^q#zDi)H&Mq=Kc#_-Q-;a_jR5`9B)J7MNGUuilqC9iH!8rB+i+js@U{d&$>r zHif;A9Q!Dx@8~5DQF55Kh7|r?Fw-n@!r8b7AM+vcdU{ezvt=kiH^ZKrWz$BSM?-AN z58%HvpNE|@HD|Ci_q)#cL@${P%=M?}W$*YV9zB*s-g(iT#U+4(CdQpStTBlv^t;=D zC{(a|k2V?s;m0=)4F5tq7trhgh)P&TZYL7b`)SourgVx`|TC0GT*++oQy(?%n& z82K{Y=J%Jj%HcKXX`+S?Ii)=fA}7fcT9sOIyj4rE4&8=L0auMmNm#pMaR@Hx2UB-a z-JZB{iCkq+(IkQ_E&=)B$i`f5{SU4qa<{glbBj9O`_q3OOneOxfnPh2GZrlY zNFQ=K^0KvkFHnW8t{?*pT=ga%@~XoYbK7#sn#hF4af%HTK4|^W@L95-r{m)KXFpUD zt%iacbs1sug5ZN+svP&*$Dp!N_OrQ&5oEyNhNRewMw`ZZv$W#|W`+S(ejgQe*WCT+ z%r)NJdNXY<*1#8N!v<8GkiJeEk~xRRwuKqGKE!Rcg*3*xliidS^_te zvxiWRo$hUh!L%Q?Af<>CuZ}$1Rs_piCh~pB?je*GyuOjek?rTEPiBm92BLL7S%)c2 zW&Y#2Z6rL@tjpDxUbq%gc|;JxBEc$)MEHzMHYbYjfmkUYn`jwJ-#1O4GsijFnZH`Eyk$#AhHi!7Y}@+mjqkk_vR;5)h@KbmSqoW}Az}J= zQ(mtZ@B$QT7r^C|EN;>}h(^V5*lMB&D)hg@aoDshMX5yWn2OCKDQ>0$% zEAU`zEae1y61=jKt&{(ojm#N>aEF&8?;83)7CX3nlI7W80J%fO_v+NtPDmn}Kg;B@R1*LQl;rnm-zQL;YP&ekLSQlC%7l17MO56ubd3H3;J zGDqL%Q84Q$+9|AwX9>_Snv3dlw|_VLxAw23)RtNmQi(|Zr1IIe?AC%675;qB8Se}m zl-W(nih!_9Pn&mZDMs`dQ%|Jmmcf|)pY95`7k#@Y^$*s+Go6Tgb-33OrU`6~{aPP9 z4Wy}6I|N>^0}NkQzI7(4r}qs$iqLd%2eQSn9eF%lwdCT@xh9Lx6)q5V#-{Z|oo?Oy z)dpxJ-ftbo%oEfU&b;(#VP1o=#9;mdX^fP36b>_lXr>pSI+W`)L{4N2YW^W({7BD+wMeXL!mt%qCvvH{0On=$CrU!$ zo_iP|#m#v~gEd0S%^ExOtJpG3Q@(9OrCob%O6Yr>S`jaihNEkm#W~WR6|opau}ecy z26bE7p-k&C!S-nBD(O%E^t%)5YElUa8O3>7xj)KC*T zE03?rn7q5xlfijhkBWN^3?c#y0@rO*)r$vbfBSFJU72vAetyx(7>>ndX#P@-)alKI^rFv}Gg$>!5*1HY zUIAIQj>hE?_5yP-zgbq%y*p1@&1{WY##&KiZX}l~#p;$GomM=#Q}sVYeFJcu-TQXi zps^a;HkzcdjmEYc+qP}nwr#etZQJ=j`F``xw==sl*(AIBoIU5}bzQfFSB!jYUlP2> z$o}I*d6agPBw?QRgr|Mk{Dhe(-Em9sUCoKAiz$g*K1?{a=z^Ihr1cLiY7!*KiPyBN zmAtO2wUP_AIF~@#C|NDjTd0N(vyG(dMa9_huxO*I^>4hRkOW2@%-FfEB5YS-*+uTB zWIf*ZFn&f;e50oBP<2oA*Q#*y&i;7sGshRGi>W?*I1s8_`)aj1VsJ|V6xdQ+qv=8W z)%(|&P%vQ9JIM#w8GX%(JCCg^3+A1*DKuB=Y|-xCcy1rVwTFi3<7{Hyf4p=!qi?u!a`m~@KA!49-GbS}osG*oWD(A4QX3H3T9GI9aN6#QX1ZUCbw2H58GIo3 z)2B#&j#>dmPuo7<9zo$46bNhM_lK|(?JY9;%M>h%6ssJS-FFbdGx6@o(*4YkA_3G6 zF+Cr|P$hQf(L)JdTKCS{iF3Tgt|3k6WrMjQ-mzjU%SI^^1cDgwV|0J+-wXxt9I91N zO?*qex_Xbw$UGK&hCDVqxqd7i!cem!*LHY=YLSf08l57wr<eHYBv1YVa!S0LwV{MebQCheVC-;w!!`vJR;8 z>K%yiZP)on(0gOv=gjw;C?CvI`Tk1u6?fU`13`XYh?CA-xYMRE!(Z1?43&zm!r)J@ zQs5k(<3Hk^{9fW-mMw(^g`&ttIDunWKGK-2f@?jw6)|LVDB02YpHukS4Rl;Yu77_u zvyj$7M)3QEopKW|hQ9uxNa}Gv`b*;Z@#a)k1A`wog3e?F!}Dq#XMXw}F-1;g(l!x$ z3x@z1^2;>Zrt9u^$(#zS*7jn>KQW~p>^zUglV}A9o4DR!D$cG1#!MDm-#g8;g?}QJ zQY{B46p!I96vR{EC@qLnND>h6_{`=i0D94&tzeAicBo)lj!@ zb{|_3368`F2eR+^Q@m)-rxK?uz2pQ z82qGIvl&Fhr2yV62={IH?me1l>*+01MO%UqE}5*M3pCGzmf{2K^X~vCEm~qv$?xIW zI7Ga%_C7%^d34UVj2MknUQ<4Uw~5z%t|^O}hEOgh{-p9>xhhj`US5fOQRKw^;h{+? zv#A{7PU)}aC;pCi>wWl_#^`-tIpOhN1WVhY`0xiccHjcw9(|4e7I1CYN?z!8`iV8a zEGrz+g2KMzHGBjQ6rtHM?&LeX>@?sSPwcVO!?m{{dXi}jcXp3qX_MCNrhXFv*#LK+ z*@OPJCP;yYRe6fW`AaMEM||b3CLfLRlC!jBzyP7Yfjwj!S3tNNs2}^lb6Zv!-gkL8 zIdf{-2PmIWA>j^QSoNubE4`p#+dBd|pJb_McWh5re)@3nBgU_(FsSVz@DV`?M4%To zIz+llZ^HE~pcgm$@Vb{)kDx3@vb*@6Y%d^K+dt`nXh%9f%bLw!Yt9WZ3s0t!Hc6Sa z!%UGnT4J|-;h5`r_E5g?NlRS#H+UA_bGpNVSX#-R**+(8(Eitnv5Nca?jJLd$d;E2 z5PV);@oHcXm>U6Yw%-q9(3XvNq)smT5fP7dRRWSx5nFre14j^Q{|yHIJ>q+4ch@E;m`}7v<}! z%?nJ~!q~;50mje>xo@kMG6Z?Zer2eJ>kYB(1tEbUV3Aw_O%ictTG+u8`LfE5SHY`b z*Rh*JLlyu|O*2birwCLC5UWF5e(->V_aZmB(27dS+O%0^Qoj^^e?$-UWzMYn;GB3% zvuoI-1mXzXvb*F7T_j={EBbWceEE-B87D3dyJ64>7vd(1yJv!c1*+>Xrm1+iG(^wDp$5@d{g#phDpd53%HJXg4f2WR!{4HS`M#aA>A}V!WvSr6iG#S zjyg%_07%8gT7816;!8Jc`Qc{kirRH;BL5&1q~R7{uivy&fsT2~&Q5TJxPt~iXGp72 zDn-$&w_JjXD1M^G6;0`jw^0Z>3um()0d;2gjT5&MsnT3AN=d?wMVs(@;Jg|n8H6ze z79>mgid6aBY;!4JZBW6jiuA?B6A+86uE2*?`VeV`Pl@1{ zw3Gd@wQ;h6vfINO?A7TC@ev4;vSdg)5-@@-!!h}397H<^utmAO!xW^)x|Ix&4RsQe zpU!ukq=O#+EoD6xuZh43bfm}pj_r9U!ucbDH6eUYdRCAs9G_w*+WU2j!``11;b*(o z*+Zi}6=KHj>$y020B!Pp^F^+#L2qiq>tQPfIUHsyz z3hllI@ia^H#`F6ikPhaf7W`eTV&JpngF{iQBwPy@RZb|gC^Eh8?|C_^PAbmDJ; z*4H}BDj@vD|}2GS;edEy`)!(5M?JEb7Na?6qceV zztjtgYa%xVA(rj=8xAN`3gx32PyZ^8=yNpg-y8Xz$Ojy$J{}vN&~}4Rk3U3l!$6@=-$&R(#{zto>}Uc|s>o(Nv9YrO zAUzw`7zvu&uWjGcxru}X&q;x@O)QuN@f~X6lEdou$??Z^tH;HjdmiHlA`ZoMfs`{Yeg0O=;s}@?&=Cw|KVG8gD@GynQV>~~M?hO|2 z=Jw`Vhh6Xet#$Jd=>daAe5#Xf!BOGgjn-aEOv=$Aflki(o#cEUJkY18F2Cgy+Wh0N04TdhJ(j7ogHP|&sL z;DDAP!10fw{zq5;E5D>8%#;XMRMc`%*5tdOtIaP9zvaJFxo8r3Nw(|{jBkJLi}X!I z+Kgu>_Cw?f`}>4$X~S0CMl;M_ccOS0t=2j9^!1mTtnjwBw#GBL(t?8_o*yo>WAw|B z^HB>K^~NA3jkB68IZ_?t2f1OB72UqPlO;kSNev}Jh@s4Jc)MjIq{i4wvULkd^#ZtL z%Lk6140nlt>%iOgiqLGC-hVrkZCynwLMUPvrbgzqc zh&h>vfDNLznG(Dw){H~`731lPH~HS(iwg~DOPBRnSye_y1EOY2eiyB|av9h+rs2Kg zL+V+zIbahTj+})S#eeME7=BDx(_;HNmK*&$RFJZt;Xq4$8O9oV(|lev+z8~FQ310( z26bz_{8vnW%%i!QP%s$DIVOpV^`-ja`%#01m`FgcD4iuj?AB6rBgW%l9etc=cD_EkB7oN%wk>qa0d0JKo>CW$18eQ1BV{=)_s<#DeeO4KC` z$OH$nqEEIiI-pN9+MJoSq{0#4pw}3J0ui<6;T;G8E^EImN4LmX-{QW$i^tfBqs7z`r!0@&usKyrtTbza?un z^$}(DUu^QTH3=7Evb+DNK}WB3gm?;c$9(=tyvUVoyucl{q_F{Yb9$f|_HQQ=QiLiI_RfyUr01{q9J1-iS3cU7V9E7dY&Zqao(C z;eG?FKNy}Plf}KeyQ{Jj-_hQl%;n}N6j>#wQ=_t&SUoYQLc1rpZyKo*3Mv5k9)jbJ za~<1L?niqe(BX-n@OyO=a(|$*QKI;Z3PzVtezno`j{I^^{Xw21-d4r!;MzcjwN!IN zjfOZ-eA>u(jYQJqW>{kQIcQ4(`2<k-s0?3eMU6%%E#7?O4<+VIRoYd3@gGui>(j=C2-;@U zh)5sD+7b)7Uy+`@EIt(`$c=RHm~a#;bw*`=?McBME3f+&(-zG@eU|LW6W-hK0!=E z8`?-D+=Bisz%jgGA^WR@N!KZi0f8p|&o`pVK2ysa3l5qqqiv zaVHfk>h&f)0Ir(K+&UouTN93IvdVh-{m-`JuX#`Ohj1^L<8&(7bg-iX|HbOTsordo z-RF6oHP?gX_>;d;zq|HS+P&XdUjETG;{dJ+$XPhJjHF(LwJcsSy9Qs6?X!63-bcEJ zefDVeaW+xAzguwY2*x4Cqf1yj*q}7XS`l+70iZV;ACQ`s8pF!SWCi>_okRqMLH{nf z+se-7f~@a#0D&8{`5Exf&FO9_$C-Oc0deBQ^$-t6YbD5}+(-cmFk{Ue{TCf#E4TzX zGFV@uJYWOlK|xfH2+)T%9(+*gdhboAcU7IQzY{RbwQ&s8ZbpxP3r#qbW>|H{vhcJf{ZI!*)+@T4J37OurY#XgHr09A7MUxwOoT zfeu?$2%P6!W{Wt(r#`X}Y(z)#mv*b~(U7{W!L4sy_VWWGJ#*v-FBzI(AYEwZ+Fe}m zDM=8)8x!9nvWx^*WXP`|`dL^ZKZtnndAfS`r!@+w+~O)HWC|orBRHzIRQoE8y6>>1 zxyCnL{VKXXT()FBL-dG)MWB}dpw=-o2CLo3?ese9nHwj(+xh!EzY7>ovuvSEnShLn zx_*^SiIwQ}ZWjo2C1|^6^$}sZ7~SQnj0dJgo(<~bL|(vA z&=BKq`#*Mg3##nf^ZMjO*XPzV4rvYUL%;{wx+Sl9#3W0R-^kCn1QI5VLR#M)$ekOu z{;kmPNc>wE2#+;YXiH6yw!fvPGN`$w?!e6{=vD%;4Q*N*2^DWA!7D`lu)ks! zsif+m9jVl*pY}A+n4x~0LmkkmvG#2qLnA?!rh}d|;y>un8fcR%do9S5O@maV`6>?K zjPZmhe3@I}u!6SuYOLJ*q1GMS=?m`c$#|LxyTJ__=IVVQwH=_i&V2hPyk9IhdcC+P z#tNk93@C(~Am3Ad2R??K>nM=gUdp+$;c4d_4}qX$Zc_>^#RF{!FiFP2y;vEJB;FViutwB3FnP zy3OO;+BaZfWnr?KSNhND>9p){lI&>n63Z?rcLcUxcnmR;~CZ z*dr~CE_D<2v)u7#ZhG$^@djwN0X%OLhR?!0$e$Gs+gV!{Iu`d4%zgB2T>dV#w`eg# zC)+t7F~SKM(4$B?G3)UKlg#*);1Akkhk}VYx;qkw!R_uG0C#D$ySKM>bR-44|AZmn>-`0+b^W59 zZC;IsWd@O!;`;Xm9(Q`P%q5nh+QK-d7Q8YG-=(fvLR|TUJ&}gwqH1?vZJ}TT?4i$x zcVa*wuF5UffMhNL=u133txg?Ex#EU6`>!K*j8#NmWm_*Ch&f`9o5H|*=#=$&;Amr~ zNOf{&k)6O$$}jkRz-8xDMXs}ij&gCH6`VCAA0RF4S@1%@KOH|Rx6eN+s)04qI(2=y zN(pFx7^3LJTJ{afD?P7$;%ZBZ56YDk{Y9X#O(hy&c7|VCRUPi>!MMQ0(?>T2DRH&% zZ_k6E@a}P{_iF1bdqVUQ>U#?`I|+Ng!O$g8?iZyJ&jU7Dpdc*4I1Q+a7NKdY#$?*{ z?zjia%x}pB++TabdMUm8#us5_3)TmsFvr%)7AM?P$e)lO;qK}tg zuSb{N^;16VLRt9q0@HB$jqKjWAc@p zD}jSt?$buUW)_)<7s9P%mKtfic-L1ZRADO*zd}zbQ#{)^l6$P-88H`EMf|DxvAmkD z&ec9U8LqJVYud?&lu#kk@f09r0U8Gb)z5vSYgQB&A2zYeUva6?&ANJjD;6US%8F%1 z|FAg~S!B=*R-E^Tpi*stM#aG1?cGz4wZzbb7W4GoRq z;bEQma@F?t)(%G_!y-{*;tt-Sk+K%_2_wuP*R6xfet|PWWC9y_@9-PZO5EO+0TciN zWcjuCud%iKR*pkn)4)zv)4ne=8~s$Fn5QZ9x)JnhWsUhPpC?pmy!^uC5iUOZ5i9;6 z#JWDM)%Ps5NIXVfTRz5sz+6VR1zJOBNH2o(J&8vup$o(>s7$4&pg_6fYj5q-QTRWI zl%Gz8)>pEcUY?6sGG`$^$#Bu zLB#4#WTLeP4k8gODO8}?l43vcUd#I@z5E!?p}k3V#4QvjFsL#KPS7j)7Plg z_-aeDCw5XEY?cR)v=rd__gaE2B{?ikXt2kYT`8_r_FAMwS z0n3)7T|o=Qrht&}A>I~aTqFv24*>Ok(HRIu0R;uMK3!z^Y^sn-r7G;f?6>QIc;QMI zjBXe+q*QU4Yh7sgC2`CNo)r4PS@EsX7O!bul7HO$US?C095Wogu{&!tQJTzvAt&{ZmMKx(gFXAk0O?(Ft0wyM{e_)ja*Wmv2w26|4+uWOc z9$ALXExMb4t^%kji+N?#v}m_4mw;C}R{G4J(GDJp7x1&pgr(^`)irLRO$7Gn-)sW? znW&ozSawMMfbNYT=&@UneP}A8q(-e3nJw_Ccc`2SKH5o8S6gVk_7DZcjFCbmY(#^ zV4$oe$qXUEoL}Pq(Bu~vL%_rLFtyt32!q3*dn-^DNTvPkAL5{mQcDS$qBgjuTnWPK zX62x@BP0-cBq@fpM+d3U3Q)`gO4bOqb29IQ=&}XP&CsmHSRK?p5!ok#(QEsDEOd~b z9+UGb;A|b=CSQ*h^N4M&MA->UEWfXeQ70nB;Rs~^!51e(`I2G7Jr;lfub(2Jw?Yt; zeFMR(srCd7@lYHXHXERCDsoY6XRSDVBs&&W@Ula}5YNL`Q)*387Yyl@+1RE%zTuLh zuWWn%{w4gE%15V1`Sr|zZxH)7I0CScR@A3 zmp+B2oXvf1Pz8J%W1_u&m!86fL^_h1j7qzSC6P}BGE9}qU-3&l7L9Y}LS!9F;#a7D zTL(q>RE>H=B!qGSK%-BiOo;}V#3shi{|%5j%?5Vtm;8bP#q&kl?}rgasAnMn2CT~h zZG`5pUmCo$11gBS<~r+ex!Y77jk@jf)N(** zT}_LHJ=(pR|M}t{esnoMmlw8F``x4>ddJN8c887h%16^3A-m9C6l)iWQ5{0xY4}=Q zfbGy!Rp9yuO6eCkHA4UJl6L=eC5Kv>@qu377fauIB{hrD(xRr1t=oNj- z8&zu#jU}s#X^Oq!2jAAw;=XCqa)fm!)4Cmx8+rVPNlM?)U{2BaF`Z06@l$^&vcUE3 zxZZLtwb5ebn{U(7Z@#$E@JSOwhN4ANH#JYlR=E-Cgf`iMDU1LNesEigCkpFl*5rk+ zjuZaPYnMY3)zxjXD&3opg-W?&L>xRA8PeqJ;`1a22jem=4mKb$Z9`9YzD`Rq)IXwC zqJjAzS=Ldt7~>cNa*Sby3jY+sdo;E&!e@&G9M(YSN6A9_eFZCb*PcpcqmxpV5Y;-D zJgFh2s>3*CwJ5* z?|g#VbAZc!&4sarlA{mV=o;?&v~!6gjAk~BO zAk}@}KZ8OijSy3qCdjzvQj4x}L{?ctX@Swvn&Y8F@RiEqXM}kk6=@rEs|ilOZ!{{s zQ#CW1f*R|ki0@&1ir=Sq^n0c|tNF-F^DDlt&t*LP_=_#syE-7#+{nXrR4tWmK{X|_VWi67jtDq4($ zbDg?>OJGunR97%btyr`2540tCrnI=jeY#oNa1o@9rKAIf715ai^YLO@a}wDCoRP(= zFi>MXxOlvSQM+M&DR2#+EM>V%K9;2r*u}Lzw~7`8BN~7t`zwvG{~H#K4A;aseMB}} zF=d*ZY8Vh2%lQYom5QssMjR(70Z`C!S$;X6>GqvmJ|_bK~sOFJeOz=p`-zM3HEK5Mh6 z6r7X_PH;a^J{r+jh>vy<9K=&ECHVjm*qDcXfi;stt!%~3#hmeR>KfEn5)?8SYII)m z1f#_hUdFEHUN_tY{rd|d#GT__)57v!;_aGTSvozAF5|udA>RvQXFO`7 z_cTJ4**I^YL4UT_g`rXK7%M?#b&cArdIALuX!e7WJ;kzd&8$gT*|j>oByNfJUh9c) z0ln5l&gJng3bT~df|)UI4jEjJRzq}lA=me&v+W9}%3Ocf64fhL^;D&sTFbJti^*%{ z<;4xUb8s!)%WZIoF6n#;K`sm*E&HHuP-W3bkoFZjLsN83q{DUJ zlp*hg_+MQO=(ae(df5NH*zs-G6F)3>LMiiQR<95f4C3$>dXoxde<=5(k=8Njrmayh zN-(NAn-Tn4lj?O96vU>vev{rv@q zk6VMB4yMAqt``Qn4zYgdcBRWG{H-tOyc>3sCwk;#{8G z@VnQAQ5iE%>Nv&{Ap$``CM|r0xW-m14yOX`Z8@H3oGjh7I1Kr&T)ia}rveJ~hLbMW z=_7V3ClzuTLmF=uT{$%|E+SM?apjGPTOe=RZ(rtPo(&Gmui5j}&*M(gGIjT(q*{Mo zp}tDr9ta8IG7I`W{Q_RA-m;0}t>7=)9rbdKb(>52qJ>UPvd)D=W@hjtYm^~!OI!N0 z6#2V#N74oOJ=q!AI1#c_QZ1LPbOBX0eomtDfNL@=r3{Q2-KzYg3apX0=*6-<)LFlF zl9CPg%Qww3hk{HQO^v<1w7R!6P&@peaSUDQI(x(SepD#lV!vE7yCc zGGx;sz1US_yI?If5P!6=do$nRm6~1W58}T4XRfSk!d)7@)+gyB0Z)XUOi#gQQe` zad1r6RHvCrg(>3+SH|q%kGjl6mlWR5NS+$+W1?V=r{N^-U5GGNQ`Fx&S5eAB2-8_* zU46~IdAVQFoSlAvCTMIJ10_4FyRx}Eh$ysLWT7$?=Qe-HL67{6aRuS4RJCZOY?ggc z)VPJ-guhA@ex3urWbyF(=~AvQNtPmm$}2dS(?payu~eOumW~cyMn=Zg&aOgK{HFb$p0;P&p3^=nSBV!{nJnzFwws^>SB?{L&rQ^P&uVJ&C#F&!QC3~n+=}-6VrKYP2W!c z>E(LkvDm}8Xpf^gfuOx#ujcaZUIIIGZ2LfYdAeL}?@pM@cUSw?x?{+1*+%83pZx zRH6WkXm>f$N9s}J_Q{FN?^R~}E_aO4F0|;B(7eKCVJ}yw%m1(cC0ap;T6VZ?|C*Gt`CsNqre; z2Jz#DEnOrjT=P<77KGwbm3u=MmgUB}Y+dtlXWc?zTffmC`GfMb_$~g?^pSN`KWgq6 zmi3>^@0%Ea6~Y*6=YdcdVV8T(pkisdYw~2e4r8QGfpsqSh*{IsCWJ=?@J75h-;uR4L*+rP;v(Qc&hQ#7lZsh(zfV`RL;{8**zjFcz;;vKut( z()#vqx9#T#DhphAZy2%0P@&D+atk}F-YYT2z688GL}P>osO+zF%bbnrv%LI>bBI(- zQc5_|fNF`aSv$%8J>ufn^L3k%vN|^<*n5Or!6{7jdk`w5I0TsK{R_ofKrTsS_}*Vf z)`PQ3+DhlL_K$=?+l0Piw9Ma0O?@d{_-8Q4>#9!{@XFfltA2v|s{N7dcKg-NSKBXK z;cb&Z;WzE41*X^Q)%SzR41o%zf0ddX+%Kn0$Fmgbs|Q>IvM@dyY_ir@Q=u0!Q@pwn_quH8o7pW*f)XvPKl5RW|vvFojSU)QZq&wc?$@ zcW~O$UZYp24Dl) z*TY<2JHVH~$e|uS~H~k@;7lX^?DyyOr(jn_2b~%Qi4iMUmXt1?OO|(Keos%c3 zjmi-gj)7`QIGh|HLx?>_*~;Cgv^MPjq_ z7Xf3E?-!2j5A7F94S(wF4x|HNFnqJJ z@G>}@NEsMnq%(fa6iA>oTCRl(=jl!XBQqj|gLYaJy?&5M@18Ezm8&~%JCGg$y8raxMk#|dkRBjAAUpB z&nY(Q=mKOnrF3B0e2;}G>h!o6*(8JNW?5e5V{57j;^8iz@{B0)ZeT+%s}V@$5d-qm znihI|)8DYlxz<_&OAuHOtiPPuE-BI{C62n=dB4Y3oilqjaCGM5q@43-I3u2s?;W?OhQm0w@f*tIGH%-8xSG=C-mD zCE*y(528!%yHU-{Q=F5a@X7u-u)y_k($Kx#kW9!R+F~8anx03<`VEgCfyG(~tPQjI zVlFt<+nlVxya=6w#CLRYST;_HJqR$FB$Lo$gog_JYpL^5^tS!g&?9CE_Ar9b1ZRtH_YT0ra;I;)furH$zX;Z%=4y*y66xA}o8P%o zh^IN~6CyP{;XlEr1yH(#_9@@T!Sb#WEb~$l9uT=ed~ws z{s`gvrbAC#r|^eT!pF`XqqYAK(??~u^BAwJoe?8m9ex^COrVNV#M{uy_q0%hy~HXc z)9`28W~W`9qfoTKhMUpVnsNDCjSG+4qLf5rejzJ}t`Z@UXTZOP{M^ycK1c0yuTrm? zWB2%pqQso@%>HWc=i@6jAwkAxn-f8QnCdMY6lj~O?p~_~iN0j2L8%w@9&PyVIY#mJ zs6?LbwVyT&`-PE01ipSvBjvl*=1D_oBbg_kkQc8VK?4h9(K;prA0%eJes8rd?ZwDNzJmxy9<4g=8@6>FL@JCEWEWq7NqfVB7W#T zEQ=MQs1(sAK0Hme&$dS690MY_9EBG4T)J0d>B9g$mfZAJkTGD_E!G-BbGhDjZ){`% zwL5x)VFaKCJOT`!?FD?PG@yz4wCM*Q92Io{IGfE+EnmPBct_{60vJD|$#k(GIGo|J zG5w46j^?(u8^B-1rKE^u{Bk&4ZD9glfIBlY^K_#tOQ}NbcabzsTQ5n|vDM#vF=ngv zbUNq4g0{1>b95|WzksW&>-szrZ%KvM zMs3pGhrhOpcWEr2X28|uC3(`-u6gD#U3uT$s(aKs-}Is_k&TfVafz1z>@<_!3)y z2AB=$qHSGE3m%Bv+=O_%y6fS6;ilB~)c`Ts+rUiFa8M@-hLYVm!R!w_gxR-j>0YHl z`w}gdovIX3)%GnyJTgdb654`4j-S(N3O z3h2U2yS@(Ld4+d%@c`56cCPovoLyXI0N%%76dt^HR1`d5w+&aDZS2oiF;XOj0lRCm z(b>^=wOYy(z~A$7(Iumyfo;~18i~VE>;81z_RhXW0fd^T=8Qm3>H!Ap=V{`Qc86<1 zb#*lqZi1*`L3<{S$c-TB*B#;^4-~cd*#$*UsbMcBAvCz?_n{%j6)M}vV9w-VJHcJY zVn!;+rp*nx#%C>SZP>!3H+*AURqL<9s|K97B^F{6$idvBRkwwVfz zQ@ftORe6F&=|x5*4BsRrTx18GSocK@Kg=ny6t`|l#c}u32r$P{L<&Tosp#ZN>g9+b z&6rcgUqrMK74A;jux|28y+~08{I1y*65Svb-luLies!*-5GB0Tm6!)-C5bBLierrv z{&$O1ZFjzU!|eqTD4@{z?@2;JISe4ZzO~ z!Wiq<$Ez2v_!s^JT8-GOtf-=*0}%Ne&E0eS$saN51e1vWdk8gpJ2K!_^GMuXMFK!T zGAMB`!ZT%j(;nC96@Y;}GjWz8FHl3Aw z3a3Y=gPXrG=nZbBNVVIg2e#&1KCgE7bMu{h`-lEGYMsN2egp2#gpt*D-hE3{-Vfla zTRwm;>XZbQcC8Ju!cFnu>-i1j9Ylv0NZA)jBWSz|?y$T~XlVSepX+`8+h;gG7K+OW z2uY_nZ(soD!4AmcusuCJoh~;(11`lE4El4{`p3)0hskn11>kaa_L8&*Cnh3*v?vom zJ^d|Jr21*KE(z%O{U%5LGM>T|1Q-TJuXlGK{2T=)k{&Kp;Tcb+=Qy4%e`=ZmErTmy z0p%*xSdfsAL`6lbBgH5a7@f{FN|mdm&CRKagu^#8oYrd?=BYpwTdl>kv@)9o9h1Z; zB)3YsvIxtF$0{r2Mac@CQX_+Uceuk(?@P>Yh)Jmefol9O^R#(g%&2+yTihto{Mre` zn9(3Mk#ih?ugTeVuNs8Ar{q)dNj}dMpL(IM4b|N!kjzxA{z!azd$q+{o-bGVK01>p zV!GbWZewHP9~87w4}9JTKsYlTpwA4pS{%=olxwyn0&x)%8k&fpASkdPd17&-^B(;C z{GV{JouQ~E%Rh6aC^YJgyJc0Kdbfu&>Fjo&@eonW>ND78(}w2`;5NvJh;}CFn!h0m zFak9hJx@Ya5>;US?5_aF?HaYH89^!qe2$R{961# zgW%Qp@>ptDr3WKJWEcw!X<)Yr`5t)3)$b&46Bw zC7{)Z0jTN%NoXYSectTG$y{Id!Pn^xKyB~r0E3g^t2*v6@w{Fc)G88zbzuS)76$x) zPVoU`MhCTpqM_qYT)~*$Zeonedr0$gLUY(2?buWKKVuW*?Y{=9vct&sFh`%C@@$zI z3RYh|a<9c-j@#12||Y5&=vjWxH4N?4Gn2KGuq66g5B341h0>tEkgda&MpCp=N98)@^?* z`p#Y8Ap7TU=- z#lGMtsP^8FkhrP`l6f5J6$32WC}2{p^r@3{7q~2gIboFSLbJ&R(}Uww_eA# zH*K>=Bu}%hHqPa?FiA>X+YNHSy^teSyR;@go02_5lwSJtcmuI(wc!}5>+PWr5EXrg z!^Y?0$^bg`S6e}Ni~zS1C?^4yMY!mn&EusmkjP>Hnfm+tJ5Z|vyon5uA5bPh0rhU+ z>#}d^#0GY$Q1%yfmk5@a?nytv*be)gB+1dC2oz_=@au2XIMD+9sbaZrP^W`Bk zCc9&FUHQO){`|IFZuS))9h5=!VCsSe7{i#J_8(aRb&gZ!Q$m0|sNr$Wg{wM825>3x zTt9dLUgo?7pabx)N{Q#5_{_#R91Pkm?*4k@U1l+^J}CJVJuzLgw|fqxCH{o7v%DPW zh_T1p4(q0k=xr-Jmq2js(ZDlSXO`~RL^%EgR zeJaNM9t%LBp({YUXmn5Vi2?aNjO^qw?v$nl>-%UV%JhxPqK_8Xhwe=IOPc?5=S`ST zS6kw^J)RLTFh;)PxpxEm=Lkqc={jzaHas41!qDgnfpQ-ZWTp&+p{eif?%J~39ZVX& zzdivQ6PR@F_2tu?typz^-lYJytlH(tRi;#t3;3%qpXmainLd*%1g+L+E(Qdoe-i35@)mtC2Iv8O6l&kP#nMr-bu_KACdy;4-4*1OYy*R^w_@blb0(wr@>w~Pn(>t+y|`V2*_nOnEuX-WA*Oet?j zjsMJwa2=g#R^Po&lTK#E12q#I0LzXOGqA6iPr%*cg0O+_nVN&=Y0wU+C{#oRf`ae* zb)sW*JsScLea%>zhA|u>FrOEqjrOsvcP?b+GRN=RPYbB${bkHwM*zqtfG_4N`^$}B z_4a@SC?os;p^XtOE~^-8DYt`rh`J8hZj;|wvfznz_1Dm}3_u?T6hAOCS*Fu&KlLV( zMbL!?3Fo!6#@=_|00No&(1A0;2<0rtYZJi00vJR9m~;wQ!`ssJuzP|tfL4kv!7*4G zR(7aVfo0QT^K&Sfn)K&@m7d+JkrGd5DsNNw3)5p8paofCeZ&^i=4V15wigSemKf>8!*gpH*+zyjrRj=AOHVj>n)?IY@@YN6$J@t z32CG|ln&_-=?3YN2Bk}-yGu$0q)Vivq(M?p5b5r25IA$ad!KQ}8Q=HAKS->#o;&8e zYW}->U3V7zf|LI3>ZeSJ;%|bz4%F1M@eG_AFpmh3ouc9M>eCZYM)F ze^}9bY@hqnSCxSJ;C;`~SM+IZutF@Z@**iP7Y`;r+; z%ZsQ~{yA&8uJ_0_o`J)GfJ?Ot@q`)8b=fsf_Y*8DgKX++sEQgPJI3UT=`E@onql;(P*bGv3-Jxys6vQmq=U)olK+SoYDHd3j|uY*pX-P2BzGH4Gj~fG_um#`AKbqc6?i^9v&q>8E5;Pz=0|9&}k-j~EDF z1{2qvsXIIEi9$p`ms@*{TUZAdg6o8l3x9vR*CDmS^3E*)Xt^o}B%6iLS@XFRvy+O6 zXFa_GiTlB?s36KWZ9ExOEGWw^->tX&l4{j6riYnl;d8>gNkWVvHQY5fif|a}IQiZS zA7c6ZUHL7T8i#&+MYSFyS1~&g7D}C9CQ_T?_`SS9PX*)6G@g6TI*Ec6_iZ;qw|#@h zs)g7OR{S{cfudjsh`U}PE`KI!bTDME+0us=BHc2+d0wWT;UfLEPG*&&?UHmGOC zKvPNi^VMZ!DK#F*DcIi=2QXjkpsgwyM)v!bwSWjzOF__Kt zdIWd|d|~vBA2r4LOltOK^yeF_T}8YbI+L|z**wW7DL0)!NLL;#$T#GQpyK+5U5Dmx z2uVRm%q!wQxbYJK!EOHiaSD(RwH8M9eBivOgXE=@5eM??}OKLhK7dSgF&c=WpD`!AV`Ag z_priDTjV`dJ5qAZCeEuIqF&B_X7~(jb&zy7LS1nW9zTmvHTGLVl15obl%Wd`g;Lr3 zck?n^s@)S3Sdo-Dd`R(~0a<^s;8nn$!$e00F*BTNUMN~8b8&_ylH1hnRyD9pJX55u zeU{dox8f50r{8;Ix1tBs1%sFP4|YrId?hI51)d~Tg;n*8n8%h6bw6JZjQ)WVsj5uC zm4cB=m>;i_{_ZX+I3mH1)MNfh=drUJw&hq0c6cYk(V9~m^%*L>;;BTH7cx#X+xLsv zO22p#7JH~K7TX(ACCYo)OzQDmv|t4acN|5Hdbq7NjHN9>rWU#OdX^W$FKtM66E@5K z&;C%@`|rFOh6NJE?oA4uJGUUY2+0P^3@l}51$}hS)lFFDWjAnUrjOa`1+vc~bjwz* z#&)^OI{CnZQ-L}VBWKpX!PUn$uPpiTnI-6azr&l)+;u;el3Ws#W^JhXn-^CY0;m15 zH2dNDJ0-aurMcs-a&87^?3Rq1ft9+!?2K0wBQs?!#phZcUYC>U0|GYFClG_^J-mW6 zr9bt@!-bw==PCyF(=E6Qy{E2C{|0_-*Vyq)E>m5ajj-a-!jYf-41_!5Fd=qfyw+LO_HfD@@P!}boGh}{Rew=CNm>eG>O88pZcHTMD-k|Y+BmKOSC2t}3*`)y-qrgWl>~0KI9cR)O z(}bs#5J5Bs*hG8B%;R-aHXO?!&4k;!kAWmw84fx*FS>oxT?(BM8&rr!gj9iNAzt@0 z#0BSfH`uN11hb#ez;aRkh$jrEiU?dXtVnu@+8k~}FrZ62kl8g^`n+BsF|ggEhLnwE z_YEf~3Z{$Q=)q21`d5>O4ct37wwKW_V?V=taZGGDkcTJ+%T+-hyL&-*x@;-h9en(9 zqG|@Go3vxOaQ=S{X<}K+a64P_fq;wtes<##qQ$lf%44!g)i0oMH zJai4OBX<^$CH9H3fthf{C(1PlVNcr?S4^*NW$5+qYrblIKze3rNqi zXO5ypa;D(5lkDUz`NA!v^KvXrG8wx+KdR*vXVdO_>8>9#>O=C^oyH%)vwcc zid)k&GG0JWPNl?B$pICGs-X#!L>jKJA0w&leXcew~&Mee4mF zr5Trh^+*9(HCz>u8wEY?qf6e;-#!b#J&V7A?&RjQDmr=XKS;wu)|clDiBPVqzZsrD zGr~uf{L}U;TX5(Uzd%luw?y-_tEg5>8j}`2Nw`X{y29p@NVWBRXbBPFfn8^jLb{78 zQ1mR6hx@5O;0NURJ!+D3Sgo(mJZp4+BTW`ExHS1$)Cy4mWB1a18_=S_ zXV-z3sq`_fFvZ1;05VVV7wZzdLUGmPesiV_(1pyR-zx+Q8F-1p5^s2jFzV{+`0SE< z&F&&=mN~v?GKdyesR^F)d72^$vIbxz&#o_bOD6&1*?Hrap%|>_#wxH2_`u2dqb6xZIn3?%la+@Xip_$@WYa}1?J~;}P^51u&FogRK((setKsG=mY5Qj z{@9`_5Z9kLPd}*FHe1`F&7|^AV@H^}aM6a(l5ea=Tqh(ceiuDui9Ga50!3J%Yk;pFI#-C_D)VLdgEwI44M!CdknYbAT}v! z|KX76PynR5_XQ4VP{$%BfK}K}3jiqB4_0N5!vS7mATUXI?Q?+*9UfK&{CxX5s zU;&z?#=}9u|H1mi0fN_Vbmx3(GuC0t!|k%6ju;#@GCEqQRZc#duavJ*2$t`4qf`I|NWAZU^-StBkGuH9Q& zmn;XKe?6h9+=iTG5Bk;loRe0=Z3kf(${|jdxUXH>?HDU?azDbB>)>6qRCy1-sx7wA z5BYlaJuW?#wTLM5bIBsi#A6ZX7DSz^{DTTk(*9ppYW%6baa(b=X}`Omg2Gn~R11bo zK?7*FySlV75AU0vNL0x&$%{LT9sZn&-qI9NLsL7uI2(tx9BXtV&Xg#NNa$2UQOjG{ zVmfmv0B1!^GK;Nf!$w)U>+nZ0Gc&UayGfqSnyoEc9@{_P0f?EXFh-IH!Z1dFkiuR` zpc<%h-!~CCU&2fCrBljOxVgUKciF%P)PVZ`6Iet+9v31#FQ1ACZjUz`zfeKUF;=R_ z@4R#$@tx8+drbrX3-dw{lwzik90)bm0p=xS(|7!9m?h$4HSvX(UNLM1lI5feWq2b4HXEzN;BdLMXaz^sg1Vv{!xUR+GY~G_H!nK zQdBj+Srq=t?#ec=9o&O&J9Ta9-alF#^F=hJBrj&ak5?ab(r9#f#HpsVg$z8lZN_?g z^W+js>9@xZ>yH)$mS5n8@r}6tx#D%^uzK@}d*jS#2xZI>tzLbwWU%UNVU5t0T?3r5 z5K3vaGfP^nKkz5Rv=Dmdf5EFc8a5Ecnyw()+t4sWTgvd@78W5^S1qy9>hK^|W2=7b zYZ_rgnLZ_+L)U0o7J`)Obs-sgSD8(^uCMCmOp9x^hI|A> zVd>R9so1@*mX%eP;uDLgClkL3C3{5WZ-@lW^X}8{i0R&V7av~78@Vjnl*NfIVm+G-- zSGgNCi} z&a0JK42s0)-+aD+;&^*)=xy#oEw}Mu<8A{=ylR3t#Flx+XI@ud;H?q#zK7hV0F*@xj>fq6a=}@-9}t< z)UU;uV&h)M*=;Mm5BNDCjkiS50nH_%WD9O1Ux@bgQ#N6!^vyy`eGed$&X^@JgegG{ zrkhA0swKKK!t^EG14Vs_lyNNCGsQgNf+Fll`lnIZf_lxRthtflh=?Ez@q~cUpMsxw z{jISUk`KlA<6sHV?WFb$Uq}?@mj;99Q)by8LU{mPg<(JwSOauyyiwrfg)(IM{9*_Q zyD#WijX3p^Q4nbjF>n<6r#TAa6v(%28^$)y!SxEM&?4 zrZdcn{!hR=p!;W|dyOJvr{&+2bI?xkh|3`G2aSs{jyn?+~x_alvm`#>Ckp) zI#IMuf1<25Ic0tfj{!(}NWgytKx}W>%Z3zC#ZmHciC(NdM#iYnqGpUlyXE-0$|dD^ zXFBcd%pFX`?JEOm>tm%P2(<=`_;9@{_+4A3>}87CGjJeITAe7sUIt`bN}oK$tihd$ z{NT|W8G7XT2b6SlT^5sYE1_axwJbIlb4gdlLJNDozZDJTVKk&d?$&x{-5#iT3QPe}y$mtn43GbCTU% z&n!Uyji$9|)ttaiwx}0v2?Tse^VbjX2i(h-y$~iSTvJrx;!`t;bRYBYkbqYK6&3;r zdR!<2wwDM4oWb~Zrh7ZJ>$!E)S3g2@OD(>?y$xJN0wD9a#Kf->5A1+dq)A+KfjjiC!hpXL-jVf;+ZrXA%Eq zR9ZALK#uQWzx_HPMgErix1G^`0j_XZk+%!BHPVctjle&&4#pfClku38U42(uAS^{T zkBAYX-2VnCD89GqzT`Qv(ce++qmFWlZ}`bmQ0l^X2*WZeSv-m9N6J~*2L$<}9};R- zRCJ36m5`ad_*ft37q}=Gb@(PDpIFzA;rSp7)repmAocF1nPo%ZNzL(Fcrl?{|8G1cL%Rq(Efah(92l?84oT^nf%dxc)$o5M(}0Sqo-k@{)$5=jo^zEK#HC0 z&ME9}t(lsSNq$`z>OgoK6~ z!?%J&u}d0tNwI!Ae|f6@b?Hr+Mlk_Y#AZ;;fVLED_J|U?_P1qU66-m%TOM%Ar*fI2 zf!qR-9M|fPGP_ej&gcBx`TWgIzNYDf+IlFAfv{$Yw&BEthOm6qj}~+&P*>8`r1soI z-3-0TlCHwZQ-8&(7^f2_7ygz2N>tmbEPd)#SSmWS8AEM`>e*oaaB76dp z#%KW%GG9&lNmutkuiUo!l^z_Vh$Qo)E!E7zON`f11C?cWNfr2Iy$ysMp8AC^zUt11 zYPaH{PQ1?>9ev^>DbW&ixBedgwBgbT!+Cf67InPpw+k&605ppz5!cB%D*_npy`3ZgXbV?{(EUbu>Pnwd{l$Sd&YkF;sLq6!yXZ@XCR_3J z!%cnY(Fb3xai8 z@zL%f#Cssr0D@G&b*l#?W@I~?i;L~htbj0*6jY{AAp8Wb&SvUh?Pm_?))rx#)3LHf z78Edm+D{5JYh)*cxVUW~Mo0VvNC2dZe{%tEFLE~L@9ZlORd1IV0s4x`O=aqN`2B8A z3MOg)a~%z#Fxl`!9<+$xQRVeagQtT)uuGTJ#(T{?+Io&unEGP}jJl$E)&1 zvp#^)J72qGExLC(fmrFq8_g#zA{WevDF^^r17QmIdR*;?CaD0eyYdtMiEFCFE1|7s zlx*x#O`%@=AAEleQnGa_ZFe(A8qCKdW&Npcg5(_iTsDB7_x@U3{w9kQZ-*|Xf|+=d z`r|!FJ$gLM3Yc;m+zp6>csZISzuDm`to}RGU`Bszb$%Q%C zV3jl1@I*KEQp~(AddjYb*4Fe$a}~2(^ztTDyvXRf_uMvYHUPrp9R`}g{e=O)9Hy*b z3J*Ix@$om9Zz@<}q%ou=q&e&;q6eXZxzW-y;O42}LlO@4(k5((!c{}XrTL0#-`@AY zfM6?Zs_!2}2Li&%dPi?>Tdte=XZ)msg;B=4hllT`>_|5_g70@7yc{tmU=*$0Hjav{ z9=}6S=uUI<&$3kpuCS=7#34(?W-b zQS9)k$(-)(Y$;6j*5(J$RzqF9SbSoxePw)9Izd>~8Bsj-F!G?)`@TA|z8TxEld=~T zdKK+|8dL!=rwcdT&7ClzqY`Z`j7`fQdJH=dlEtp|$4^b=FiOe8WP(0yaBaMHa&> zM^YvPdj%Nvw1pl_Zh)7SysPNbt<~Kk&XzdJT0&Aq@nK-8Dc%FfrjC`agR!VuxX*E+ z&49E*{5AA~O|@i5>n~d|tX}69#}f-4#&p|5oihD&AvP^jN$*zKGZh!+0a;W7n`p-o>xe1K}S6k$C8etcY1GdIPiKj9N2a6pxVB6sLRu_5rTII$$>;YXaE;!Bs#$4hGeX1ZKnaiXyT1CgE zN(dq-pERu(Hg%c0Wzwv*8Uj6I=94tMhETUYuHwV1){g{&Cs4f=lHxo(7W>9HFmfh( zg3cbK!$gpXL2hkVd&F(7b14gYvqOn2ZV2uiduh<^#X7ra^`SzSUaalyU!=8%Kf|BZ z{?K@To+NATCMBSlyTF(nzMc~;^6BHp@Ah6QDmWBAM?cB1z?BY!nVW8NJ7l?OoK`j|AzQ zcfp<=US|AqyG9E{eLw@wsb4TQ)M$}3{Q&%tXh2-NUvFSWoT_^Kob0FBUC(%O;FGdK zL=aTRJW*1Xp1sxs)m-lcA_a!BLpJ7RRm8%S2if4fKhKF%7E@|i^rT-z^xyO6C#7Gb zA){8Q%r`EPQ0o)-I^^PKw}*Ml15R$DQWyQM{6*-pdYxT{g;!x{FqN-6RQ)N)iOs*g*l?I$j&iw zd}vD4Oqh(PqMS7OxvL@#_rYH4ws~+dY;?~&*vkYlK&nZ zGRvq&Yo8uF?mKETe@wU|aT`8q-n1q;IFJ@zD=cNI(D_eHPLhO5YP&{6M11A^@PZES z-o1NnEKljFX%wv?yfwjqW{I9}3c(|`+8XuOaBAih6dI~Y^N{rd|J=jW3)xK^uuQ*c zY<7LCa{&UO^aomEwft<$J(!pPd=$<+aVx+Gwjq<>&$kXiVKJs}(EeIwXy4?D@YUS- zE%+{eT7HFHz6{g`dPl0uJ7}qQAbptICCeDbFR%zyhq$>lJqN;zE&Js#u?tKo+Svz= zg4d3)URWN(g5-fko<0-e)6xOC9*hgyH*Ua!u;zm0jmfwyjN|*uRZ&^{e^wEC|!I4S*t76UFG}d*+X)yxMl(pbC(>$Z3P(P4AK=7`Bl-@(Qtq4LmLb; z!~md?QZ>f)(?3Hptln+uS57Fb$4acu7 z(Wbf{IH+X!Da z8-ZR8(DStcPjO-KpG99WB~VDtdBmwS93k9ZH?hWflQmpOIic6c7qI=?VkXdQyJBv> z4WA-k4_x1p``Zq4#}@OX+4oPPY60KAbvG~K`nMP7rycBz;M0ZjvtyoaOt6Npl~@U~ zDqu5RdH@yUaC+-dX%JCD5@hKpfGP#9Y6*ptVw$tUtCSIYv@EiJ5q}zOh3Yx_vGkR&*lq*)lOt~F7sLZVmIWud26gu$ahArdT0K#@2v4~wO@cGf$!xT3ml5t zn-t#KmRHDfPh7NQ{ct0MtPXU|=a(G6z znisP1vNT}u!AH9^qlvWvdJbU2wvHye)T?3JuH8otImNcEZ9nS31t!h$?K)gY?S{XG z##V+^Ym}+tp?qqbn4ci~i%fl(^E1+C&0#oLZ<}~jpYl4^&9%9`cDkkM)t%s;?fCq@ z$5k}(c(3UHqYrIDKz*P^sP`}x&MENd@Wr~`0fB?h>;)usdH|d3%IOuXiaB4nx3sSt z9iP)D#;C?+(M{BloI9Y!gEvR;%&z=z$4V!cYqxf0v}dMI@1<FlD-oDR z*i!OS470GSQ46dG0zaJUe}R`=s2 z@wDv|OYWfqs{t8QIQs;r$;jEAEfa`d)b*54V?E?bEr_E!cvf-#!y4mBoZbSJFT`6BApbQ|Wfv|RgX;G!DVDZo2^-7mZw;h~7 zmLVM;YX_4zWFuur$?>)bA_jA-bhj|5r_c`Me{J5OH%4_>4B&ne8 zzl=Mn6!C2uMah)y{K%bRE7UJf2<6UF>zwzAN4{O?c_@)jc_I_rn}svRPFqev)`$af ze?r@IN0<$uYfybF`(hhG`Y3;edJ8VHF(0*XRR>)rycEkZUrG=>w&Ux$k9Z&$Fnk|D;^y*ih6m)?Ub z77+^i)^U{hr~6&PFYJFhn(mm47~YFfqsD*l)HSr~+hxUtV5#8d$2{fKQ6QBQ7Key- zS39)AJJ2u58~=E5EY*}aL$hM&weOtRzy-P%02IaWTId+eOhSH5=bi=SismVR4~QJ& zllQ0en%@UyfjUkv?BsGzT+S8@!z8Ka+g&L>spuCo6elox6i?{EkiRsvd>|JP@|^C5 zs23DKvj2pMQV{%DG6{2&YJa^YsQ2lLA_E{rZ>KH`M7FW%>9&tCotRhpQ`;9h!*|c7 z+`^p$&9)|Mqd}uQVdnt06A)z}eUu2s)URLAf4)B}=_<#wyX_qfH0mvQ$*svRTg(83 zsH?97>5T&(m&%Xu2L?19tQ}=c=|4@DuBLanVa~9jjBlhq69@=YtQb0MIk|JD)fIxM zS>&;RuM1_>vZeRid`n=J_bK;Jh6x8rN$7_t=mA=dI3c5^bhha+9GxW(zn100BsJUm zFNpMSc>JIx4`#+igmxq*Yu*_Kzzjmz!A=RuwM|8*OqYS738A1J(CU0Tlq$}aCrb}P z77ctKoF%$v3o08ZQXqX4Yo?mDucbN;n)`%@dpnlVQN?Q%1|ISlPT1BubjL(($xXG# z{(6kiOf9MM1K~t1f#YZJ509`A{kKrrI-^%%V~U3v9irja$5YJC#>NUnp&wDIV0KC# zD4Iwcm@OH>q>P{F`1v&_moRT}bwh^x#-eA(^p&lfo7>cM26Ob<@x|m1H8lqOyU0nU zF$y{no0nox!e?h^v*_0i+h4W?qNAdtBT;g5<2g8})S%tYK)XAL5uZiG(5%4gd8q0-kRptABQb?#_zj+ zlDu*?rvDx0ycbs(^E}{`8Ws0j&>Iu$Qp-Iy*_KPf>$i(53({&WpA{!3k!z)B)#l&- zTDfeB9TO|HqnUw^12F|F)DI72sCku!rW@|RjV)GFK~!uztwgJ~FMdS`swro_We(Ul zhaj9yg;xOZ6@kn3drJN9ERP)A;^RmpKrtyFv0%xj+RK@i%}4TPJW!R$#qkxo_cXHW z5RK?5T9(U2#0P_?r46vYXYBWRpju`qBfnklNL2BbS_1X)hlr1s$C+cp=&-M#u15e9 z(UyKo;18IYILGA19GJ7d){u4}8Gv~>C5>N4q^UJPOAQ)T%skSC$WjLm z1YiVT<;Dn;kiJj~%o>HRXtpZ4YmbJQh!KuZaGT+fk}8;)(cJPn-N^%_wLqOo7b5H-{0@9; zko8Skfz^x9d>9xQ*#4<_2VR7Ea3Yr*G|4I|)(C1b0xOCzKY?c>Tb-#;v-DAx_d#g& z)wJ6zEf*Iq~0G~5>bMxaGN=*?hKQ>;exsy&79Am+>Ox$Q$z1A^7aT#eTp2UVs{YMygyF_D+-67#(j z*&IkyMLTKdSBOEgS|lw$l9=_jm^NPFKZ1}g8R}SU2B&$^7qfGT11D05Xl)hQhmhj} zTE5Wgu*C5Gz@txZEJUBACA`OnP+LT&o4+YE03$d!Q!uPFbj@&yL4tR^)^LY6H2q(j zy06t!;@v4p?;E0fSbldsw6Y=YlvcCj8wogXNz9fzaz$h16$c;kU7<+c+(W~%62yI< z_CA~F+MSriqNnazu4Hcto+0#QdQ&S?ymiM z15!Xb!KxAgG|q10Vx4bihH6&Oj*HcbuNM=Zaayvz5+ZM?5-wAnpu$5j`$+~4;cKso!xTE?PtXnl`WUVNsGM!kv4}N^sf|3t$ zL!yHT5JXN?(&MrE}T}@*sjWxys$8-4gT0yz0P0kjqbQ=gB|PAckAy$bWQu=a{nRhkVT5MC*_{!&WvL z*3htZ_0h)faPz(-od+wkzLyV5HJ{hoPm@0Cx3{ zxOjLT=gY|sp7#E&-y1y+3v|@9D~Uje&I3r9RgEk=@ZstDaJIio z79_}gzu4XQU3_>l>2L^(M4io_IG{C@iKsRhgj_#g$Q-V>DsBJGED(MhQgRnJ(Hcbt z4OF}FP*Yvboq%R54muLh*=ik@jW8BGAn){u@$DJ|YDJJ>@anq-&?E3P+uo?s4&>6`~ug z6UG?+QEd2F^AF~$!c2(zg58j0Ky6NaD+Zo9~3)xpwtA%nv%)ODBbvAgpY!}huLBs%boiO>vODc+qW#; zG7A8`3zlv&8$aZ{k|8T2N;YW~msdfP8I2m@8Wy2BR3sL1=Rg$rAe?wApBI<+Jo(^g zROxX%KhGfK?ONg0lH%b>0mg-i2TlRSQ@?~ik*E3~h>{qW&&h>7ATXgM> zK(Weh2$-okyiRNpX+2_Mx21D%BBdAK+z94PA-`5s#6-a&r(tCsU?Z?tQ|`_jL3u|l z5nH_wn>@0);GUqet^;A#1gDLFyOwy z9?Gppc|q9XM9s#0@P#fOis!3yH37t|j_%EiBu0#uT4HJARP?vi4X~%~jzu+%5tx+^ zQ>yZK=gNCK-VVQ;D}PD$Z$qq`)7?Ngr2p})!rr$sPMB=5!spTAFJA2Gf^raNo$M9; zGJYD#^9MtZ6o+2IXhiaf8=60lT$B^;$v;>-_^8QSSApv3hfLlIk@kN#9=b163!nr( z$Dl)(jwh~H_?1mqD2Z>`x;{%<`_TNY1C72gLy1U|^9j4qC#}W(KjRgre(&F5v>lrL zdBj&4k=|z3m_TOB)PD!CB5fz*doW`;?V*n!;t)BZ*_nr33c4NOSvfwR6Tz*qyC9_{ zG7@gj9=zsy%FO(K(@P|cUQJI;+4|OMv$$6Cu@HD!4neY%=3jf)^d45uG|Ej}+tfRpo6lD6L}o!8`9ufCW}Ye=b3*?Qk&bt3NYGh( zK~_WV%#ROUw0&f9GJxYCS+gkgkmq(Rqh?B#^nYtK~4E|dp`5@|So z)0*hAG;Wy+t~t+T=R>g)bzFlhK(Nh}Nbei+tbtHTkDj7S+@W%77Jq+p7EX z4^dVGt+?CAls=B~X$$}TtK%fcwz?_$BVrWY%4Z@GaX?LE4{c#mOqktmmZz9fe?(W4 zf#6-hZ;TZf+^!sfk}=8p#kn@D5@=1x2LBEUwtDw{>e$%WCl0=sz3~u1V7@+*2YW0* zzE$kaS;gX~r^|WJNx}Em*iN(oJ8CxGY&k^U*501VVf@}j&)d6k+V`Oxbf(}4O(Qh) zjs^7tzLwUw9>v}*gfqIzCbQZz`S$gsygDWR3E#-nZIM@;-dL}WD`ymADP## z!S>D=5d3_DSS+*mH^~%IUHa=(%P|qtmo+RL_!VpY)G(8Ad2^6^FTP>kCU(yEn5N}O zx9vu8aMkJp6?lL~yu_QjSH{#LbNMYfjB1WsPDA6(DSfui8q)tTD zawxc|o0GEVBo%58NZu^b-h)9l5OBa=kNUA$@x17qV^B7-v2L4{MVl|vH~q%-g5A*d zD(OUA%Jf9mU@^Gqc-?;kjeI15M%^)1^z zUol_3D>q9Dm;hXHHt(_mDD0v|nrx&~V6hrCVd)X{m0jW0v4yHtct}Np(-N+i; zb}b-;#nNR9DmC}{K*GA+=1cdT`c>KI&llnHrFfQ+$S}TnEOfb5C3M)&ZB?yXR=0q5 zaB%Ra$&1%*)`u6a=EuOO!;eJ)RD1xj5D@B}z_BK8w@}2v^7JmhdS!^&I+w&`K98zv>{TY~}pq&|6^!mPW8qi(a z$+7o<)@abtb6Ox-^O~%pL*KuQCgWokok`@nWb#tO_jO9i#o&vE$?vcHsp98<?*`>xypd%vH4WJmLUV`Ea=27a0jQBGpl7YCvU5XB4yc`OFh(tTyj zJ7=Ju@Yribf%*vvs`+JzII!qX;Usq&Sp5MMaGIIB4 z1utHL^+q`QsqwypXXi*w_nS@|G+ zZPF3K`r$mchc@3|snPkkAxrA~@}r#JNFs;rG2YY6l}g2EC%4Ilp~KE6wgeO}`_pck z*JE$}>B+|#a`ifCl>L#Rgpld)G#)C-%gZa0_)RGnCI+8>uqm4dX)K7GgulY`)}=h% zn@=9&YSAt1Qc`=pOd=Xd@o0H}_gVHGiTedE;%$9tl^7K(NJRfADh)SLHWrBsCRf^C z7=Ev`qeibkmc^mai(@+prfvPGWjrktQ$tSBf=t%+{fC>;^%b?yV-JRcU*eCf_KT@w zO*`JK-82qQs#||oZeiYdazBBoAVCN%gn;>e;BUhsd>%aTJeL3da_jxC=7rX!ukAt6 zf#bZNp3>;wcADBB$b7#E4>Fn4B4@RQuOL^Ki z^>|Sw1pA*73tWb;ZX4e{mqA6U|Af6`K$F1y3mJ!8C5{T8MY;Exq9=EKsJR;yAnE+GB31IA^JZ*Yj_rMd z;wbtc`}%Z~RRpm}%UdNvZZAJAjwxgJ^ zrC}A{29AU6QtFfQs@n^lHmlJlJLwVa$Rr|x#}w^J?Ad)UGb@8HC}SP1 zn1b|H-j1o^-hX*(ii_kQ$?uaQ+U~+54zD#1n~odSk#?3s2ZjU_b8bEr_k_N~x!F{c zEW~VH4T0@-63PFxmR9>PyM{Wyq3R0&lB(Y z(RtR1U4nID3lA#P)ttYL@0DA42(#v9z*PFc-CAGP2-4E5Ix*G^jPXWhq2SC@Q1$xRyCqIR2V)R@$P%i&)%2zWifEZN7FvGKTal1j+agqJhPe$ zCS~I9kIM;1)wHT(`obKmNa))lbhqA1QZJFFyMKut_Nbifk9%Dir{yco-?xoV;*PYa;;(54 z(eowvjKiWr68ra7=18b8OtLs|l5SJyDrDpGKc#xnVV&T>r`>1VIjQ_cy(DO+0pIn8 zTJtAz^PQ%w0O1yFA2Xz^)2yzUktdqwWppFFaa5=hA$y?(x-N;bY&h2D9D<~nGwzEI z;OY~D-t+QwHy_~8#-owvh)~~#-R37qR}vUh0Yu_fgucjuA{b(AMC7OO+J8Ur64>8J z1n4I$f9K`Zs{VZ*epWFBl8`k*+9<4u(lT2WIirZWO4B3H@zN=O%>4M*EYPhd8#HFe z(HDc!EA`ztxP+DCG^vP#72BA|{|2e}TB~}19>e|vZP8l`+mgTJM9c_EoT0y}U?wlE-?cwQjXo|Z zmRxS$Z~6Y)q0NP&t*MXliCjkqW~#nv!Q0%Z0)~KeVR1#w0GZQ^8~=CZVMNFC6rrFX z^YhYC3bO>4;vPqFqP)6%;ABdYEE_|Y!kKkIK3s2JB1F-l;?ENqo>IR%lQbm`FkL!+04PBO_z= zqaFx(Q)a+Nq(xT?G#i-IK3kzPW?Co$pZ#!QIWoNa>VY@7uRPP{%|(_`FzhwN&75aTP|hh#Xs^y z`4n#PMvRB~twX2n{msvyJiyFInH0lYr$kkqE^)*E*&_3= zrwL!aOa*qN1rt9j*EESku39pQX%-7mPmdVGiqH}N^aVG+bmhGk?Ya@uTdDH4{Hs8V z!_WX)kDE0FNXqd^+Ec^ITD ztCk&(E{;;W&HCxDp+{y2b8%?fV@I=xU&-z*pI3Mm-7l#J}CEpjc8lUa@f#vrtS-~oX;d?}Rs_v$ktT_7{1ITS|-GK{{I@lAs9l6ZE zsY`O`6gtI)&D-gRomjTcHEegClig$E^c@>JIsBD>#BlbKWhN3eVZ`8>xCv#`={$y$xnwy(P zkO?Lsya01^b80o!+AI(_9i8PV)=G6|8`C2&bMcVH<6(21ZpUX`c_{_!;?2$h#xE`d zSCZ9uGu5WTho0&ieU5w34%POIj zhZ3(koor}b|#GLjv?`B7R@yXOqT=NdzJ7U;qvA6X3 zRJJ0UhuhUlZc%!~!Rx-UeYo=GiS^>S$DSW0`@QSTyVtSGnU6KuetTwDdKWDh9| z2v&LyN=M`2kE2@E2yOejckgzx>gqgW)*YCFM6-%^_{YvPo7M$w#Rcp6w(DHW2>($B z%4nPB5S;I%`j}s>$;alk6G-FT7-H-wB}h}P-4Y|KY4U};Z#pfDm#Uw zS1UYkggI+}M$1a=z5^<+H{JEDXTYA3Aeo7;TxeYtyyuY4ooA)$AJsj(A~&DN>pW_B zr^cSeYx&+mQlr=FMw&YKvy;QxCCl2C6jg5H74^gr@042ijpV{NB(^_%YE#Kw*9^bh z=>9S9*lH`=5W?EHj;H^Z@hUEl3vy+_)dii09B65ewCQ({y@)0I7k~2n54* zdNU`-s}UNgsi#CCA+MU)ciMz0p#6EV1N#6j`Jz0jruM;yn23fIVWo0MTP>pf%8VIceqrKzwz<`YnGd9}nRpG7tF-P*DoBZI?j05f zVoZJ4D)PNS3uN#S-g-HYqbqW+xly|3-e8MiiT2k<#V)oiT9>CX{XCY{ju_Y@&RjG( z#{cs{h%@4|{hgwWYnF)rp7Ov?h|Qp4@mr|wt=Y&x_TbQpW^$}|UHKblN#kN!^pdJ` z*|eYdMtONdy+c2`5BFem^e)Skx}=nU+h8jDwo#;;#RoBDG88@uQsD#{l~GlS`4aiX zmVO0Mk4$Q|38+xU>Y_tlmoCkwV$UM&Xx}=&ggxMe((m`oo%yMVcrE|c?1qoD3-|jzI2MkcDE%t^3p6}NLcnH&r$bRs)#{q zbS*j~O}N$I7o?#UD6{sNJs|k6J;9813qy7nH9zx)bySLN)FTXwM2udmxnF&&1F6{f zD8X9K4s9eEw58tN&my`+`okhF%y?yp)3D{-N)a7OnwBPlA`w#8LJB#}t6}<~c(hzL zo-=YZ$+rmySgSn_Ex-@D4$;5X)sL!m2f`jQr@$}<>*{aw>KMOJ)LH#9WS?OqETc;K z54x#$hTiMaq&+S?t}qT79%miGn^{b2dAs#8v#U}UCFB30=_|vk>Y}ZY2C0`WLAp~q zrKG#NyBnmGZlt>#B%~YZ?v|47macE{-FyF?hjTc4pS9PlvF04(6m7`wB^GDDo7`Mf zf^?-`0u%b(#(#D^Xx&<$^BYK;?T;2nv7h@jNiWPcu1GzZEJHmEAuk>~?xi(2bq6_~ zJ(ADiu?W!|&lmitiFEJ-;DWCC-c-izV<;jMdAe5fY}f+ug{5|_zayt|F)GT&#?zz|K+W*P3S zVp|6X=I~Fm?hN$we75O;Qn?0j@5k7>uX$22Xx04%Bxlz@%F7q-#Jj591DhVhsM))F zp6(5DtGu3F9F1AA5Zc#-s(uSH2~De#5+QvwFNPn%eXeLSjLK$egP@HHWsgscKP0AQ z=yeJFC5Ujq8KhK_lCT$nMwl#Jx6H2(h^CvRJ))qta>k-aIVSCbBmE3F$VqlohW@?^ z+qhS2Z(NlJ;bi|Czp<x;+MT&d@X_doJp-n z8zDa{NXYTu7sZ1Ee#NP7s@_isMb!0QH@^9coZns)Oz>jE8!uC-;4T5HIMd1fHpoHB z&6Y>u?U?8Rp;qJD0{^brI#%OrqK?Yw4L;u}K32cdh!}3{cFo@3&9vK-M~s$rIFXn4 zN9LaoofI<)Rv8A)I7Rv*1V1l$^}hGrHOsC0Z&eYmFNCpAaWXOu#g^>*-LXbL0Rh>I`PgyER}3S0J-dzsIrt zmw&u2v65oMquN)JC8GidFtp{4@7z5b%TucMH*pVQo*gCgjhD8D^Z^?Dce`ICbT^)H z*U!_4S%VF7gIbLBRME$Fnf}HLkRFp#V~>i>sZ+?AEKKA@ZRZ*N;RVHfgH$3`}DG7)t$cYXj@zII-o>nG~tE)+NYqXyn8D)Tx7h z{{4emPHfy5iYp?`O+8y2t+{~9CtW1Xh-j7$6~&2KJ8PJvL$8Cf@8o`c5^R8bPFhDy z!InBfULd_YCP8kujd5$^z+<>Bydida@e!I6cHqKv!B+o09*cGA4_K(l`>@8ll=1G* zwEUEtztd0ycI-nZqcN6llS?)!OZ81`OFi`^TNHkMEVI%EIknVda96<5#$WWs>i~tp z{fi%W{KXZwYwH_@-4P$qD3WAm<~{8fwsObBu2o;{$!U$Hjb9*b8cL$7v z+#Omu*8u|Z!e>;56B9pLqso_>5K1X>M`6Vk;}}U5|#)l z_d84GY?`2uKG~g@#5|tqFhuwyC5;Dt$E^$GTVHPn(h_7+fjIz zn5p;w%$A6-?%MN+)OT!2A;5xBeXKAQ);mpeCvmSjXI$qaXz<;6*5N0vR9Zie2|N-+ zznD%pkFd?O$H+Rwz~UjtL9QJWO3}aG#Qqv}&ZDkza_7ZTLJ@cMMF%y-CrU!4vRCb0 z`5M-=0~N1Xw|4h)xfr4IA)=$7rC+&*q^c$8+ks3q@}tzCGq_fPx1@*OkWYGFZnDG6 zex^)I!i?V{xWCHF^(2xT`LWdRPCP7+r7RvP`v)cI7u`K70rRILOZx1=me&Be#<0Zj zo{`+wtGQ)zeVDP3uXa}v-+BccdSou*Jqp>9j{c)8hss>QHB0pB6m=3BlD=R|k~bN9 zRPc2QQlx+$c;DQtz5Dxj@<)2fekN&hDn|fr`#k&uS_RNA`~SNSOl-@Wb-TI_DdOZQ zKO%ndfq@AL(kqfLDY@HSFBv|Mn`N5SvREOYw81ob>9d@?LkzW`@Xby%u_F!a@ z%5){}g0dFn{^R2pc0c!Ir6`(HgoQ{$tj@%;kQ0|HXeTJ8WekQ^>V$i!Q}HRlzFOSk5Bo(b?Bu=zSLpPL5QFSWz`mR8P#O|>7lPrp}@&V zJEftm(5RSx&|kceAWw!jw_%2Zfyr!OYZ%!P&Q?;2i|aIag!Yfl=?X4VM2O#6isdYTS_M(YudX(bx?XWdKgfGHH=T-T zd_uOn!?LM|^E+5RaPKY}25tU$Gg{qg10nSLvTuOBJ=V0-M-?`nHCWll zu55YX{{FI?h^!FnVxja{VN0>;90wj=*)QW5S^MVJ7>>TgN+nFnO$Nf$>2l-QJ)!usI5GT*-FHf#+&r{kd5khVppivk z%6)#-o;Uid%G;~+r$Q-73&u(#a7<}GhkKir}jy>gq}=neqNGh$;@NtCVfQS9YHNrqIZSuSF!zM*3~~@C15sDMOr65 zol~On``nCKeRw!g5*3usIVwa8#&*zxYpTwz?8KpgW+LZ71nHvFpGy`{JRFNqDFR$5=3@-8z{C_j$KY^YD{$o=q9dPazJMS(OnBS{Ny z6!2u20?u-mlRsF6N^hdcU^e<~2G(pifyR};{~^piMPm2zOXr@cq@pBNuz}*=-t>M; z4Rkgu=Zyh!ZgaUELs&y*X|Nc1c`Cx`1nuR97SB14&%&(A|9gdOt{3Yoc|5ysyD2a+|epDfG9C z&OyW&+72-d5x;;L~pj6^NG^ugI zb%oL_r!WOaFuH^m?9yELF3>~;v-@~M!QnGC-ID{{V#TEIY#&i-0pryD5UC{k5ceDA zbiDZM^wk~6i2=%rA8~QQ-rjtG=*X1=^jVOWRyFaD>d`)b|B+OFE9u99;qCk>p`fSw zHOypp?yO5+UgT2M0KR3BEJ1=i?yFFRQOfI8_N#)T;>OGI)|LoR8auzf-VuDgm(N6& z1C5!7bUSLiT8Zd|pz$HPqodrUN#}f->_am43+ONw=NDOkLO1<3(uPJtGYhE_zKYT2#>p6q*Md;Ty z=!!3&jn)qz!IR(2pBrfgjN?P5!3e*6C1H^q^xML_G0W~$OL>_;?^AHz+ zi_CHkGu+@~vE~qYrPxy5-Rr?yB4(bQuTj<@;|hx|-89+ZxOkw4i7F9u15^Oi{{uTt zj^H5t0{oo+a5X5T^XIHA!A|1$y7_q}Bt?!c>65>*$yML=v!a+5&syNyrVFkBasoRa zB&L)h^_ez=db_XT0M*+H{itP4vG06#g8-dv&70wL3gy-mHK65<969T9CeQ?zjrJ!B z6?Q9>F0vFpPDTx%A#-D!9Htfz7K<*R_oC*4&Xp}cSxaqW~l3tkv89!yT+5TVtax)x&2XMt;1hSht-$I!{&Ik21xp+FLAO<>4VfG zpDPsN(SCdmB?(+ddF~(77q4N_?*A-J9w!~3)f}q+Q=@A#SLE%-X*4@gRCT`a00soG zX#?JxgaPsWugU?Mx1|VIs?Ai;w~czFi#kxMjryTn*J=O~mKl197DShqV*9F#@8?Ml z9^5Xi3+?xF^;MS>Q+`d2C+#jVhtW!kt7l4vC-pWlO4gGsA$B50tWWWL(s`hRAUkamJw$Nor2%RgGU`!(*a@zI=_Ah(a* z+*c;w?MDk@Mz?easSivi@k{2i_PX4}ewJR8DFks8Dh7|-M+Kb00@Zj2uA|sw-M1|( z1i&-EBf#pkJ!rMu)6+vkP0h9CTO^Yz47BbpZf~hbN&SI>M>Swo|ATbkZ_vP9&6@#0 z)C|T^4mieAP1@38u1xTnS8i`xu0DMrl8DfE1SrNbN&A-BU~PKq_0_U?3@4P`fJhMOexh_@FF z!{l>C*<5R=s8X@U2?}et%u_XYz-lT*T?F!W|F~l>^wCsV8-W*)G#w?y@H-na+f?e4KdU_tF7=es%6-LZ2& z-SD|poI>|n`1e#p)(OV^)22SPP`x&uyf!rq)!$iokNX}Yr>rP_@~Vj(UHuXK9(RTz zYkumTDD?g>-V77$^gCB=%JdlQc+8D~5~(zh>~W~nyvBO+!J9Cg3F&hgQi^dwI2<;5}1 zniVIM!%2_EbbQ2lHF6G>Y`Od_@JYSsa*ls>f1azie8ZW#DkI(OXJJ#`@MQXSmg}>*JW6|7Fte=- z6>Egd3Xd~C67J3+j%+)@l`s7OTz2{D{mHM9?*jdO41XvWdDH#Gf~- zERvVW{&d5rj(&>qX5rqyj^6)7Ia*-Mm27Zs}DgOqG!F>cmMxamczNc zCyAX^2Ajm14gamR0)>$4H)wGh0DwymkT$(PEU!|Ss~+{@(P6}q=evLg>_eado6-6&W&VI}`~Lu*t@3QCir`bmuw^!+NOM za4sKn*R45&BYroJ{+B=0pKKj7+tgXoJsj(gSoJte?=~GFb4`{2W+IwOum2nZ^}ZAy zS6ZM>0r3%tzzh(1MS7h!7ppzHDspEItmgb|9h%S6LUWa9t1~Hu zdW_u9r=|m*nz*4rk^74MAKzpn4MNw~>F`nSreg@Y+r6z~W#@JwJ-YTOJyw#;T4kX`K4XN?u|-Ei z{=&$!1-jF?kFrA}bGQd8&H{VGONt#kOw`G+WKMqrv_kdHmMW)mIp(!u-T*-}51?uK zMtKQFM+M4XDCGb?*!kQKCTGH;qAJFIjK3FxMJA3u4Xu(3s#1#@+RZ8H?%!Nps8>&Apu)^t>5KxgdSIxLqNmn_v%7S`X`M#s`PB4{XS&kDp#f%>?Cc^ z>s$V(cHVT$d|vcZrYJMXvBeK^;GeiM7@u6Mexl&0wL;ZPg~h0e88#=*J~_FWCZXZj z{LWE~B|I2l(A|W;nNu=!RWPi_IH;ofT-9aep2MGusQXPwL@AIM*wobOW*F*4mx=57 zQG<-yhtXo`ErTy(IupmP;wkR>@_7W+Q{If2s_+3zuWUqSoe?L7Zp{V@6KD&%ElACiseLw$K5tp-YQqkzq6 z7|`^rE(fC$%K;{!6fVb2Jc3aWPr@*$-V~)kGqRqn>z0v{hMl3N6cMn8{W-SCTbwgf z@h=Ed-@g{coQy_CqVKM(Mn#E-dz@uIZzpO=z+Z16P-oE#q*HuFv4EU`ZP-mi2VU3Excunprp5XUE4@1NZu7XT) z643^sa#X`HG~rkY5*gp_0DS-~L7pm&0>nWOWzzAOp-xO-ZM0=OCN*_qo=OH!Fy3$V z@}lbC>Xi4w<937Va3^2pS|S)cwOOoPb#xQtVn-0_|DjO9P)w0mBRIQFG;brDB?Bg( z=)c3;4r{t~F@0WQ>?_|HNIhgZnat z4}dduw)Z=I)>>2aEAo`k;QaqP$n-&4&8XX=vb+XFW{+<^$vc2XVo1<-x&xRq`+y1~ zpv!}Rgo0whWz5jzqWi!2Fxq1#(UQ7x_12cKl9IgaW|Qs;N4Hd?Y@aL>UeIX ztvs<1g2}Fu+^Hb=gN~K6HvsoFPmyMbfjwT&Vzc~OTr(|hBt9U%9B&lD?{u_C+h{+i zO+^waH)pgve%;>uy36}3J2FMD`pDUG42$FEPc8%ey?$royAHm1#$M#i)~>W5>R-H+ zpm1f%bu{JEeW}gVHm`K1DpS+=FshX~{LlmA?I^BZXGPIRNnlk788RYvesSnRK}nEZ z$us&rL+SK1Ucx&RHRNg}wUa$!<3k=zBUec^&!lyN=-tuOSI-pf6O>CSh7=n)?>bu2 zCs$;xufK9erM?LTT(U8}fBA~+X^O+5=(Km6^Zwg@bp5H3^bK~NztNOQfdMt2KTVxv z#RCvYLz2TCrQ#JZ)ZY+D3t_9ePC5J(w3D>OB#B6r)f#m4NBmP>{ts>b1nu!&`^NK& z#qql%Rc~K$oHxg{cC57N@6&V@-cOA=St|)I|6CnV*ImZ7#}4-%_rlNm&d10;j%*@F zDIZjfZ=oy(a5V!-x0Ks8uLvoKHdv!5D3^fTxs$x#`y)R(gR~*G{gWbkW zu+k-%e*Oi!+SA*C^|kToBO{KBG}6Y#i>xG5nSs3<&4kXXf2*1OKQ1?e5%@1|ksJ5= zZjQ{2NZ+z#g*|iZG1Q0#w}!fgelBKf8{4F>)3E7MBy(!^QK}J-!u_4Ebi`C!+@I!3 zd42j7vWZB*Qy&-m!MKT)n^3PS=QZQC#}h(D-IMH@)moMbROo19cVBmSg^1 zvaKdSqlCTdS6szNebRz1Zr1ZsCNG~oW%k!ceO7ea39e2$4`lRx(ej6)_3}-0ZlOfPE)O1t-VrLA2c>N9ah%TagsTc?aX#FtOe?}=oeU|`2^fgRcU4$J=NEXDLY zwC!(o&y6SPlDukb;S;MiH(dB_JnjOj`MeM$YvbG>1K54SrBnqU>bJ6q#;0huCHq0j z$`{X`elcQhx4>@%KC8V2W+sX7@2c42I}03w!B6Uq2G`&DcsNna`d+;M^ue%{sFESl z(I1b{6iN#-@Gb!gV_=4xE_;|%J6wZ*x#FNWvZM-mh1_>qS}ycc|Qwxc)hjO^1}y-#$Gfee5{QZ zo{r8=IQ+!8Q6r2KBS?gcxy#Ni)RTBmlh5c?PYvnpA!X#%h$9tG_EQ2x1PP+++YV~S z6Hp&1mP3W#Ei^ zZ39HhNWWcdr$4I-M=!Hd>;V|CS3NJp9tB%uqW8Kyw{0Ld%Svg??5ZF=n4`z69UCHe zf5Tej#fN%Ru2pgGaPTgxwFQPY2r^N)3pJgUuRuDRc-|j)efBK#>+jxD3~rXp;D{+j zi@y}iV~7FF1%k^(f{z&#j(|(l9F$5_$Am&-l1lUcTx~M7 zu5i*5SA;)S*>tBt-OK1zCsP`BvK|!)WQOZlt0SEjci|d82-9Bzloi^`fR~%GZrv`aE zJ{zswS>o@}i_9Uq`tyfuFA%9Or|TI!tql>qVh|?Gz6p)Zh@@R9bQTf8GKNCu7fARu z;@q1E=w}XZ|7Q#4w*Xb+3_^ZupYuYpDjmIXOJDrTVD^IVy6lwWP`%lIzHRQ(UMPh6 zV7BA-zkV0_j{*f7c%zzqW_ghE+4g8AlSaRIS<+6R_4WfRkUx>o;|Zr{cGx1@46RDl z*<-$F3DOFu|L5cZgBbE5x$LI1md?0pJEq6)yzi9BqvP?a{CD6d5QIJCl7_nR zy!S78G^Pr3i79z2tMr|xH0+110H(ou>2Xw$+z{rcKC#l7r3b+KeK7Rp@s^7x+>NU1 zMzni;(m$5Nv0s~v=IwY&{?}dBY+1v7=jaRz>b8q+rp=wBF@ohwP)iX7iAPfMGCjAX zTQ<5CNTx7>0Ji!FJf#Vy=RyDsOCz0el&cj*l!(v$Q#50O*0IL%CQOy$w=5!AVUO)r zTcQD?Q3m7DVuBQomi!P$-LSchf`V>D667i!r!R^yw#Jb1%Z#(~9@w?vvN-bw0u4|o zOhE$jb1m=7dxk5YbX{W5|BUQx3jaLtY4SeU< zW)L89>>U9iwy|Kgs=el`@LpJgVe(iu6MVb*F>WOVvo7&+(#F}*YvPLCSo_8r{`|!r z4S`sudBTlKI&=`VN?4A3c868IxL@fZ)2_%5L}GJpCRWG^N-4r(obiC>ylB~XO zXcMdjmqeKZm+tW>y7p=?u9;kxF}!IwW%FI-B~QXJ3TwX^V70({DF3;y~Txzs6dBRl8C5BycBHw z<&%4s$T>*_STAhg zujekWl91j)OUO)LO!|x^Hsi}F;&26KqP7Jg?dhvoI)-3ont5ee7Uoj9CG|pmgm7sB zky+Tbu=5iBC?X6YO^Lz7rN|;7V_pCf;V?thFCV?sAZEc2k2UQ~OaT&EWeIycsX`T` znyw#-li$DmNgPWHfU!`O0cjyES#^}vn!W1p-Hvq6qG@V}X z%~sL8m0WTaQS!kmKLy<-9+y@iUk_@L`rq;F}M3 zVXv1b-Z2`EXsCV9Rf1}8N-uP_-VoJbPFIeiP&)s0EJpquF^ONv z|DKM}IP=QnL0#{&N%db#7)))cU(Wt8dCNfr1t#NxY5tQaNd!<`^vJvcBl{BnCim3{ zeX%#h!_jPl=5cRUo~%kvN7{f)q00GFbrPrsm)ir8&#&f@+_fvDhK|UV&&RtlJ9Ofu z9Q(v(Z4+nHTtnVl(I>xjZ9)-+@fV9!DaJaiY^i9NQ84yCwvEu$q7l&l*-6xr;}$dy zK(>)(+Kqzo;?B??ZxMl6;rAk|dhSS%8E`AZW}W1l&fW{D-yUHvm3eZbBjfGAytwF0 z1@-sk@gz2R@I8^B{a88K(0?zB^5GLPs23Xn+Pt$CB@5P~TMrl~1Y>m8 z`dzy=ccwY%fvOd=&_wdMRbh8%#4(RT!X>D(Jw6CmGnW@lhHTu^*&%S`7hri@ zED42E{Cd2)5+oS0@bwyGKWsooW2<;3#3ZI5T+g5zC>XP;-d?Uvvqx9W6PtR+K)YBK zhFoY5-4P+M#hmXXhg2Gvo3UusPZmD=D)acA4BuE-H*o*r$!OzgWB=6!yZe*Bdl>5e zsg^TY4x#Ix6~5Zu0zG$U#&CXuEnBv#QgMvh7?e-?HSiFk*SY;{(UW&{?B8Z?RUXf#`q*$hJVy z<3Qe-0m3cV?bG{6NaGKKMPy=Z2v_{Z9}XB1NW9x$r~&BWXzFx#PmnT(bk+ZT2DY6D zYs8}7M0^cJ#_bary!dLv6l3vSI+t{RP|ImKlB;;5EYa%J#+l0A#v=fg!|%7Ut~If} zF7f^n8)m?lAb@mKj}B+5ldH9!sXM8kiDo_d5 zpX-a`@DITDE;>m>yJYt}+qh$F5$A0rKGk;+%Jv7JdnN5J7V0AMWMw{%-0WQXji6k1 zReV6WEWPZf!E%sJ<|2i1-A>f>1R(uF~Vf>ohE9v#ZXDZ>eWTb~rnTYgI-pyg(k=R-UO-?s*!IhSDL%O2Bkka4EkhXFJgAE~8c-PD zA2%>U^MbQ2%JKjZ9Hf<;z?%T>x%050LIGmOiY9rEB{ABJ`=b3W5qlwH zsdmk|7~E<`{YK8D3t2Q1`Sb)t1k8Nx>XS-x%~J(2&*@BX2MZ`tz=X)#l0~)XEQ5BvE{|KJ4D=23s8RbdOMZI0H?)` zJuk5pr&k=3wmxoGbt48tuQfN=UgYzZPPP{QsD{^XMf9lY>&;%HaDAwGvs%Mm>FdUR zQ@&Y;mzcT1!Ri-moh$v@g16_F^%bEA)42;JOL1zWOc<3PTYDqlUu@dAa}CjRT=*ID z7&>#^JIT^k>8=NRrn5rq;}VmrGK0h3K~r;PoFwggPSswF=%d)*S3O$iFPl&*gfaZ} zyt?2S$!OPP|M$TtrT&5W2nCCIC%C~znyEl~3oStkM)_q$+AJ2KLMyE2U~`QQ!?C%{ zXhG+9dFRQl;6md@yWdSMLpv^-^z0UZSV~mM^96O!Tq83#11@It-8$1?<-tmwot<@w ztlMlTWWnD~StsxbP^Z$xTbXO@v(s)0d*6Yh27o+mRs_)i&nH%;X6VX=w@&uXFCdtM zd-HIc?=3&xbKu=$loY|tI@tKp#;?rxNw!t7F08zm6ED1$MyDb~0)oFi< zJP_6HWMA!@1k$bP?j0lF;|xk8k4#f%w4{jk`E_vqX;~uh-~i`|efOYTX2<68vgjBI z@0Tgwc9@Fx!6XNyzU**UNAm`5JR1uk1{3yR&^PqNXE_}1(2~=C5 z;=qqu;&9Bq^RO8MWCfUr9(ES*=ZS{*CO#|yr{H0);`MUtjtJ479&|A;djg*bTPvz` zrqFaK(%i0P^nY`-f#1G;`@~}g3Sz?ZBo-WUd}z_ z+whS_9_8BNUp$0zq@2hRJ(ztWKxzEZWfKI3zm`1wv6S>!2Ej8g9BLKOuKJJYp(HW1^6 zL@KLSY{(jCg?*c`>Xp6&lRgQ0Tyzmu`U7f7+y%0(=cNsoSZlU;Z7Y(hS>dpuejID% zr9{m_#Pf~)Xq^Rthm6V#BPUAd-VK+j>+8O^D8sUf(bm9?1+qxes@ZOTacidQ-S0C9 zetfXno&KPA&}iNHbQ+v+&kh$`;?E|OqX*9}GFlxq?ni1K6Y>*ax;FYNm@ybnO^MM< z>jy8{?e1=;dp2$LKp&3tLGOAyws2qe`?rtkc;bHBhSy&sn2R;_s%>tuWh*p`#lhGt z?}7m}%#^hXG#(pB>o14t?+#}JAFL)y{6QB&^SO?j-RNgxrpABGI>CO2o#(8c4|JQkUhKdaTjm{Txr?3Rj%SErH?BqXajw8H22Xb&EQSk+8~R4-2eht->)npD;?>^l8&F>Od)Ki`HE`?54Ue%O`6O!}>q)mk^#GNp^93@=vyzH_HC-BP#e{k`lr13qT9yDJPi1?T4M(@Udruby zmWnvN#b7FVi)53{_Bum9Pt z&jc8Sm;7Q0EAQ%wILD1?!mSV1|9&&t&bw(Ff|oV?V3j^HMxD^;GJEcQEgwJm(upo; zltc~~88?6h2W6}^%Jl7NL52<7lO=D!K69Eak`-RpW_woNlN8L8xd(yeq7)--6eKbq zXB~|Dt)>6!Mz45z<#o7dRZ%WTwH^ME!z2SRwe>4io~l02Ft)3ZmJke_(@0a1?n(UQ zEG>m>x6hJC!H-risw^M40XO&qt}PbayBcaaCGjVxbM=O8J5!U|*t@a`dh(y7dEAAu z6`}gi|MlKvFJWM7z!)%Z5GkW0#)osVq^g=EKaxZjRk~udClBo zr=8mmn)|cER-TCF(&hUQ^F*V9<)j>-qvzo0`~bp%dn4`ka8#p#`(#u$b;LfzH{bp^ zksOXHbMAuM*8a0)NFJltvGTh|w z4yNJC%J(74=et~S$&nX#^W?}reM%ss5XVj9N?>6anB@4$FwCQJbpFNmj0}X$ye&Ut zkdV6^KH$7{+{wuYaHL2}Nx>r`lJfKG;tK=DotGE$L=DZb460;QSAKC0LYm#RX5M%E z$(X`{ug!Z5-koA4@uP&R!9-zQf2(t~uX+CHUMXmdv=JFwf5npP9IO>sn3^U#rdlYldjMZa?;n~ne{@Y82y$PY4$Xl&&X3Rh^*Nqn(pnrI*;0QN>x9t-$kTNz}$Iw zX2`%J8m7KH4HnU0A|`x2%Q6ia5*j9>X|l;Oj=TMDDD|T{IR({B4zgMCjHH^{yqFgT z8-7%8U!QIbQOJXvPyI9h!VX`l{W>@-?(jvuHjJK4dU(iGb1IEI^B#?Tcv+q0#P7bP z;2({Px14+z0hr4c7Z)S=ksu)<4^N1FbSEdPzz5@lUovO0l80{<^iL@iUOQ(-T)oX% z#Sb6dmDhi)Cl`=7YL=S-O$pF#3A)&dMes-e_a*ue%@5cs?wpwekDWyI$pgkQf6C;C z>p9r_O!)0vh1=QNGnMEn->g;=(oQBxkpdyAXUYHjnmvL8L*RY>=bPldv!zh{@0Z3Y ze?&I>pG$%I3sWLM^X;l{Z*s#R|1ofD)&aAqCTn@yDubS++#j5xCFDXf$k2y&WZ$-t zwDcR>N?qMQBh(##CrZxa+U8RIL)330u36ux_q-@|4xRtH=!`pWdvDmvv2S})?uCjv zdCufW8|%v@Xh;pxju^dszsJ;$Xl}Wft3$DsEwC?Wm5pr<{WtC6D{%hFtTpv0O;6m( zfptS*WA1^jHYrv$tB(oJm!y$2832y^Xj9+6bVM<3n@WyDHDfhzC+so5{`HPjBZJz4 zn+AsP>m|$7Ct_5r0B`2*{_ljwF?OZB8$W2~^2}sHA4>h}!aW4;!L(nBW6!3@Q^Glz z97zatA1Y=EmDVQ|T1qR@%|^=LOA3F6%nhE5;J0~O7Y1al5YU5#j*BZHDLF);8?$D? za(TU0b?@;wK(w3=%VFC87mp3}fPmkD+UPs@MmS_KL(&FycH@-{pACQ8z-o=xN%$1h z$kDMg#WBy6G*S5wiQAcS<<5fheZ({iVq10l!gjdPyX8tb<|OQUm<%!3sx2E%+WUKh zE4U}`bMqLtOfsG;xAjK;-I1N&J8a_PR5UO&D;KvP5|)Qom%*XZ*{xUhTx$8f-MTx` zNtKm1R(y-B7222D|9y5SLrpqdYQ8_yejz!OY@<2fj`!_W$7;oCjcLFxCN)NhiDP@x z2koX_mf?*+;F;o$E($=^uIe=6d~7z@{-3{=Qk0G^eS(W0gZ`bnDKZD7CC8f6HPagY zwZ$kq9mML#PJ99bw#-TIj^%hKz_yf&%`E$HbsO8cq+GoxjI8+9*cio@LIB}c^rE@d zL45lfI%T!pns8=ia|M1pX3G1OZ1tk5pZ7W;uLXlTDy`q87)}Gf}%dL~# zAntBNrvR zd&>_9zzJAtxra~Bk;)?N{(K2R)va$PL$fx}{dBO6x7JK-9zOB}6f;x`1p6;5yhWU! z+(ys;G#Gn`Kh^oVdgaD_D(Y72>d5nHtG)Q(wtGgdfirriwuLuk6DZD_HDzQ1(1f++ zCnC5ARP+Okq26eWx4R%lecG=-%TnamOlkSi|1QciXBFz_nATDK>hGrS(1(!ir|~*j zT)J}8k(S;~*CI(p3}PUukd3!)>Rf&9y&L%J!ZTIs3T*+k0(%`+f@KBi`aR{tTu*y2 z1xk)6CLuJ;Tqi61rJ~Te{^caSgj-D z-DL0auJ&+QM_Bp)e0dc6WP8N6dy+2RTtSG#2qOL8DbpBME??#jE&V^ijT9^&fBo@% zVtP4C92j^$I1y=GqJag0{GlA%6Jf0foujMKYV~}m!qZ<*IFP~b>|wQ|Y%{hxT(Ye= z_XoxT3U}FxUMum2PdB%KBu+DFC`E9fdVinvn2}elI1zyQ&dc4)TxxES`Gw-1?pv*V zlP~Y82G&8_t(y7I$_D;n&hQt%b2ugiD+P)Fy?&E-^WMC9@o9TD z?r+4O(6v1!)xe3Y>QDY}?92HH`#Sm&&QZNRm_;%j^(w7sd2z54V_d>o@=m_|K*y^7 zLoaPS-Dj;pR)gRlEx&9)+9jZ@aR!?jZ`K2CfwP^+FG}#;ABeX#PgeJnOwgYdYbtv$ ztykK&r5`3beg1<459d4ZxDhkh3r&8S53F|9uIbuVmKRfffHFvjQJvk`YW0_^$|Bv} z^ZD7&AuW-!lr@=SuK((l#&&^XLC3Kp53>)GCG1=P{H|z*Vj+oC*Z95p`$z^B<3{ z55?1E^%_-u)kyzf7Rf<|!7F28GxDoRhY?r+k+Uf2y9@MAQlFql=bd(mLWK&s zpMniUXbAlyGs&Owmf-Dded%C|Am@p+rNQk&??Zaj&E)efz6b%|-}Uf!#Ec@pq#NU<%v&2iHgF=)Y*NVY{-n9`J+r@@+Bkt@(@-JB}S~5CmZz2$}&$ z+MmFNjWo)I9QA{#@_&)m+|dN_cD*?q3Kp~lzg0f}U>rP|Qlw2V*C`+^r;i|Y{;#k> zN%%S!`oQ1hdxZ1v)4F*3VX7)p)YcKXKoZCbsUr^IwkfV^7Q8|{4MOaqf2qQC`fRj8 z;dRq&c|LiH<+CPNj4~X_64QCsZX`p%Xe2Qp4kj}&wZrd?7I5tFM!~Ib z_ZJXIvKJXC;GNGrDB3X$?1JKbBiLcKER9$Ms{s*lENEM8J5T)xVJ-xH17qs1FjqL8 z4biIXHzXYOqCc3E`d0!3sonKj!>y7T9a$@1y07E&oz;YT+uR-lIwZ!p zM_Wh)>eXy`F_(h(@Ae8m8^5fh7s4susl9Vqoh*$HYT(iA9wf@Q`l)LbCJpci_LuYP z?-bTEsq%s*V`AZdBrA^-?Vw15$obsGE?c=#w4JWuWy4VGHV()JiGF_8{dlHxk1_)% zyXTkwG61J7;BY&~UGwQJO;GT8X2K?EzJopr@GLu0K4w^qK&K$Kd;W1fFn?tfgY)Lx zfp==vzr?@i*aXcFtiZF{Np*xliNQ6wPqm*u#|p%@EpCau*e}1vDyDV$RoyYQ8+`?e z^`&lW!p*d9M6~8h2$hLxSP(>(ERq25IIR%NGKv$n+cnml zyM#Q~fGUS8vo|>YjhgY|@=x+AVD>GoNLZL}?;kWHv&5N?K2=;z?eO7Y)M=~RrD%Ky zE8KsOZ%aJI*Tk*u+*m_q52x6n$k%>p8J+lnH{a1L!Hn7QKor#&&p@-E_3btd>r^H} zlQYtO*3c7aJ^dIs8$PVNyy8|}9pp?6PP$_@)dlPP@pY_{&96!RBfcjMH zCEe;}TlxU%!VWq=9A!>zMv`6OBT76Y!E!au!l#DZmo@OWSmacXJ1uIv7@Fg3sXG&h}^?@lJ|*l!Do>Ef+QULvWsbO^g@k_#eVN9L7)7B3F$gtH)84 zPvTNBvmQ29lC3ct`Tnta=HY>i)fdkU^_KUwWvpssA9Qk z<{sHpbK4eR7R@#ZRlW*@yf0CQ4~&nKLjA*3T?7;5cNRPA38K@JKZtg}h65Gzf}AvpwK)H{ z!K%Sxa}{|z8#l5se=F=Bc_bOkAp?9tcd?33vWpSdRhmXJ<+GdR7yS9Ye0PU-&y7RA4U=F@3w`B5+ zesPVjKIs8saQ~01w~VUt`=W(a6lw5BcStu#cSuWjcS|FkQqtYs0@B^x-3=n$-SzJC zAMYLGj{Ct+N6_=^XRkHaTyxDuRX?YNFK54RAcrdsCn;1i)uh`HuJRe&cvgZ~yfiJt z3u=K)pFX3+(29@*V!Bm_*?s#M`4mAF^*O3-#O1)+($Rb^G%%`wuJTck?_WUHio)eB zfc^&zQ+j2EV2lO=1u1`LAeN~V?_ha`h^(x}z_&VwBITVQCF00OY zTQIq=c%znwx`yTt3T;b|=%2lD2V<_tlD?Cd_lwhOd$6`a68fA;sj=;o-kTl5r16CW z!`3?F$sm+0cs<)Lz4AxDAD#Y>{;~22z8cvk--ek^Tppf99vk;>Q0^>2Mf_yWIBy7Atghwj?gV{S;MIjddhq8s!jDxW z9F$%`$R9n#Kd+0P)B*UDad?A=8)2oV*Cha4cq_S&Th<4;<;$I`WY+WiHwiN4 z=hO%zrAv8&V3U|HpO+X?)P+qxZEGr55DVaT)V!U((;NP%1HaVLa${_QkRmu7m2hGO z9L<^N`X)&7KB)HT1h*Fq8RBi@0?ORFW#!WNq4(OM-Gxeykwc#`wn_Ga+RCg3E4jt1 zYW{8~alXZ4$k=5tUn;hP9K3+(`qF_+r1~(;a84WcjSVHE+5`;Vpb$R?r{a3K&R)rB zwX(WneN{|tby^@O?V5Xw>(Q_+3?kS!LY8!_b}Rw^VBY!z&LOMqBZj3&P%6GS-MasY zBZVdpF`#HeEL@NXPW-Zag{;6oUL2g%;;8S=6Pv89J&joUgRu$R*gRen?S1sx|CA_Z)=j z)*=94bL{HY+{N>0)9c0N8KDHiADx(HK6%|;2>@J0c1ZB(KXx|h0a!o(HX$) z|DNz4)aGQ7W74q+cy|}Hoj^%c17qzAj|nOZa5BD4kYjsGS(~7sN1ZjI64*YMiQ)K>a70 zFDe&PDF-;M@o^fGivR)7WtYOve8^FvJfFVPcYr&VtyPdtA`XMo{6IGMpKb7+Dxvfb z#2LwNPN>P-$vib%#O04PhB;)Wvi`FEVv|w1eYvbS!*A5l)s;A?%?Q^BK#7t+rvR$D zfVVlepLPkwehTebYT~O@4OiPWrQKP0nBy(nh4ncWHz-2t!ak+7P#N-O9^4Obl2-ZO zM;661sK#4QGjm_%z>`%rqiI`vWaWyF;1_+_s3i=lept~=se@2GZ|__t`fFe<6@yeA z^%)m?e%v1dGrv6GU1a`C+^_NNBu5sLWWaxg!|GPLzxm?sd|cA#DGV{gdQWODCCgPO zsD6A~=Sv5~6^RE4WQ-IzUSITFP}pu52&}vzIDVo$e>tBmHpQpm7X3xsqpg2tMB+&T zJ0W4CrM*#pPQl5M48lX}$tmV?B>3MnzGgmRC$q$u_>MxLZyt^!fTs2~%kGU_=N8{( zaI2liA(NQ;RjCjicwsY-boE~o9m7Id0$~FIgK)B@Ww9Fm-NQI791yc^FpqbS!)>ZR zdw*=h(G6tBAA5XW+g(&1Z@S+6NQOYtMe)<-#!EOeiBIQ}8N_Pvcu+il&D#b*5x}(u2K;i_Cn&--XC%mA(NUCv* z(X^)r9Nj#7%h*s@JmAoRySM*l)_7z6{}uYfFxB|Ri}%Uyc(=DbXkqJ&-vg)_%s5ar z^g{$p{+c%Pg-Xh|{#?wu6I4rAF*!+-2#vz>>ZT*S*xlfV zgm!B`V}~)5K02&^Kt~ng3n$59F_RuDSogdqV z>sG8-5Umfa-94udA$5t)<2~RbuObgmU%uDi+~0SM6KtS2!#e@;%6P5KmGnL7naAy} z1e|1-?4}q%kRGg8G)_o26?<}7rV8s8P%S297)FB5H z2!X1doqTn`l$-x@sbBV^caE#=rG*X;ph(gYb9~mKmaTFp7ifWt)=P<{kvMx1pl+`d?y`MQ$`p( zskq#HAyjw%j^BLYd=BWweY8nfVDAjRe#_(|BH$UO^~h*x5KZ{g8Iz=eRc$njxRJOh z)W6^7l#2D=01p!lp?H7s`Gczip_tT-)d4`9&GnQP5dk->H^IP>8XqI*gAY134c5Fx z+Hz<$@NIW~e6@NYlzx|Lt37=PGaD3R^6m2yJC3eZw};QHDo7Gf9)C?SfMNAnK{s|9 zV-h$QZ~T`~-T?RiaZmUC*($}W?d&#qH2k7I^c}fZY#r^3uL{--{8m`uI;DjmP^|4g zB7xd)M)F!jswQSe7W~q@guFSdvf6rEhBv4QGJx;l22_$U7@<*+>IoS*_%rKhJ%f!B z;qycNP>woogr5V#!8W!nUWa{Wi_ub~AD&9IGd_yPJo$Hkb!i8sUZ|3-NMkG>2;4lP zp)Wt=EognqZj4$9(Rx?&)+`PO0MbtAXu1w_quKDt)qn-ywYVk8{i)xf%^e+;7lwOE zT;LNJcK=)j6=aGi81UWDQs4*ahegZhP)|@#&fQgMW&tAym~`FK=cc7|CNCyPdIlgC zlK6!jiT`ldMS!5O8U1IsEY^c!TZ&QUy ziB#K?64i%60c~rV%Du|)6V&-R&pA|8XwhhCUt7GN%uh|Pu`kb25P*0{rqt0rjqE>( z?wmR3%NQ~#wJIan#>PgWs-yROuTPg>4h+F;@YB=fIBqJj1?)ZJ9e{eW^a-&r2+b1wZQh4{G)Sglq-<@-xONV4Kh^wq1Xisyz-e^RKJm zty-P(;1GxYO=H62D@p*|{(^eGu{O)kQLttHl$Xoj*%p&HN(nqSBTzYytnn^Cw+8JA z-(|giJXv?I;7bC{4>cDf{o2jc4{V>QID#n>_&dS5`b;PhOu4|smM4u|mSpw^go4B` z88C(4?m<$|)_xtv(|eD8-%`DgkC8`jYZH1My4~$dm{FCJw>6d1q116@HGQxDiriqU zFNd47WJ6u;G-_aYBkJ4?3iISCQ#cS0a|RUr-+eglT4FMMM0itX?ZFB-h8zbYQ-F8i z(5`|%5sO0lk&RRitJ(M<6u!9kdP7Qe5FOqMEjNOD^^f%&^F``6)CilM6;Av+aBL!w z`01CY!t_6L58*%r{lOSAu+K|TNonicq2P~N<$XKU!mk4R;E^G#bWNc|0=6`TipfA8epnVhl{^f7k;+Wy-rPdrFVe(yd& z1RA8bmd#KWQ9AvJ7g)+fH}dv8EQ!D5Qnn%f^j^F$qzWH$DD7rCergNV$fe* z<$3;}ON#t|7OX)=AZHXyXGLJ!3t zO&UNB#o3^BKIlbyJ=MOfBsqS5484h!PuW=W0_hbH5c7wPRx-Guk@P!db0!OV%x1^J+RBaw1S+2D3v6=7B%eiV6X#BAz@s^a9}R89bQ4IeQCwX5 zX5PE}?O#dr_>y`0kjC-KQGlE_R*)tQU_5jmGAR?|d6*FOh4lT1RI=)38|cB0HAotH z7PO508~sG@VLNi4*tn2ZH)5TaFTD>O&>H zCH_2HV*=p!f!-o(MrCLO|4ZwQaaAgZg1tYvuQb?Uf#uUp7BtAZ{ojtmhLQ%vlhjJ4 z#$qFNYA6Z;_z@}4_$^x0PJ!KcO$6{{WF!()q&>|Z6Tm6j<+yhK;HhOd)n2o4{=2;o zqc9eq1)(SluAtN6eycNBCQvecKri|){GH<4NGGqEXHF{8U=XTKCwHR%idpci9aQ9~ z6rTg)RPTZ|0M8nRqMD^T@N>Y-OfUGRs6oRU3CET|-Ufhwq z7kA|UZW%ETF@x;ZjA+tfIe2#|p*{Ku*q*46A((_qZXiuY0U=H(@G4mWE-oYKhpWSC zn*X<(0`BQ-8o6}JR|$#WM+#ovR+)a=Hb5L_tGKkKg0xKjBelmconZ6Pb6wGhD#zGN zs!FoD>*zc(0}O>=AsoJ2LL2N+2e@q}24jLqI`^>o`S!84E>9L%i+_{k z)wHpo(6!uq3zp#&&o&;$Jg~_Eh93Vj*9Cx4jZFKZlC)&M<1KU!uW@c`nv8xd$SK;*b?3%P(!`o zoElgAT3lvlE3EH`d*(7nV}2c&dwgE+SKT~R{@fBnt=-w%@gGW;oIuW)4KL>_sSJGdcTin!hOj5IH@)}$phk68d7f20 zSjH=|@yG2-p3r|sGo?DgTtkMM@J$a8FbL*6{_P5{#dB>^Mwo2IHY5VLe_4$vK)qzD z$~O$+%NwHv6Xv#Amx3qme2rzjbU8$>bDMlmmq&OVmO_X%_0HGaVz|L5$SLSUPN7t@ zzR9}|7+L`zGCAt_qovwm!}YmR&2cvrR0^3buyM-}7^3y`%^m$P`wiqa1P5m*phozm zkxkwwi`7kmGaL`b9u=(IRn!xfft1q2kqH2J5csNtRun+_(X#&PiEQ}z4Gr`6nM{aIkgN^S%d31w*VyI9rL69*38o~EZ#pA&jpnx=5gT0ot&;`frq& zL7zS#q06F59sLH5Z{gytp+>~pzx(L2m*-iL=BO&Q4>^kaE)~yy2-0{%(u3@-Xz0P$ zk;ZdT>R%s4GH2ChC0W^7ntk1uR{T`dx06p$)_i55z5m^CNzz-P!F>ReJPtO^?yfem zwmy)FKcIfsQ~SqQU#RZ;v#rvzu@KBwv~PR1N!=qgck7h41CS25{a;DD22xDOb>1k1 zwUO@b_O{H5kFwjjrG$<3*Ae@p+@9;iJrj&H&+11=H5T&X;<-SFul(u-VM2Dpct;>3 zo0qY`Q4HeE@pONw-sZsx{Aqr8MLY;K$a0K3c_uV3uY|9f?}mG?|E@fiee}+;`L0Xi z`T6Y~;Eo6$wHsW19G4*2aHZWov<7ANMKWt*heP2211#G)Lz>Ds7uGdFG|t87dOz^F zm~W8}ocjj=??JZ>6pyl%`D)@h`#%}Xgk*$s2DEz0gS<-ZUYq{>a17fUcrZNVts|u6 z+q>B_Q8kJMYq+m`r>U4R_3hMPCO)7PAPX1HF#+lhL>vVpdZB!!Pk-RcYOU=-`Te-O zJ`PSm-hfUJ6a+cQMFkBcjWvK?uV!-3)kN$+srq6*OKSbCExPEr(7<8g7dR)=7a0|k zKRrh5=hMEKSgQ(Vb*c&=B%Z7t5PJ~Xye5G&NCub^P+g7|_{2>ppiCu1dWur8qyp&( zWZpu$I>k)R#co=7pn5=z)gXIb{V}iY0k%fnJ-YXCB_t+(vHREaWllfi|FMDi9({#@ zh4rgb&LPZNxHpRlr7$?RL+P)4k#xS?Btsb?puuwGEr2q_(0OT)cC<%zQ!1d;t(Omz z9wHt9%*9}fPik;)}hvPN?}z4dcgp=c!dBYeELNA*wwFXRD`t(;pGZ`iuq!| zi?ficKHsQSLpIDCfhld(B4BGOd&J;s;u2{Bnh`|8rJ(x$gNmw+1!y-KcZf=+vG%@H zYyOH0kb@Y_0Y5|D%}}#~YXeF`jKbTYI2vXZIRh$vi}oS{h84RMsn1s*zamsG>#0yt z)y#S@fCP7)2%g|*1}|=Gk(>Ve*ukDOPKU9EOo$Bwa0z<2J`__@ihDF&<2kKTNrcM| zl!K-~fVRbif?@T)SZbPg0ZWBE+E3kYFiy5ZS9L4?p1phMyDqIP=VS5&Z3qg`_vKf7 zg$!^7zA~qkcr}GUN|2YXX9DzR>Ony6Jky)GoU7T`8OrB*D?6W{shw#dlSTB zoA0CT-6!Eq&7mx5;tj+r&sAu@5%XlV2>BN8VRK)wdav7c#y?9DLWWr8j7m3l)@@8= zhMd2TtasM7uMc?7%aZ4A4cs@84w8*c#^ko#pDv$-c$5lhK)7zuLiH(B;pwfW$;_Y7 zf-vL|00&6llh<7@>-$X%a@ypMot4o%v^++G7Z_&AFIZUY6@3oZ!N=V-rPB-X?T2w> z>$udjhDrJVWB=0PJHNBwfXy2~^(n8R5i)7!_=<*(UI|tQlaP$@^i6KtyFNE=MsSba zaN*!R|9b!#pdU3oQ*UQ18S)70*-dpP`7+dA-lvmrpGyz1gX+8d02R8{SAJCNyeEWW zqPPa46H#?<`xn9H{HB7~9SRVOWUVt_nz`FaGQ|>jyTE5%;ATCyokF@AvvE8Ed-P&h zMk@!6e+#cSL85b2X4}VEjMwwDWsQgTfyF0310t$7BX~Tqi7M?q5I#6S0tt=q??yf{ zxX;<3iDGh;)Oj#68)nUvvL5-=oBp~oTp5$Qd%Z-ONU%>P=BhUc_2hP^I)|^>A1=Xu zVYVv-#!B{5g-yUMcacE7AA?CH8zz%Vt zY$8t1!?g4`eD9FK(F!UN&t4%g9pveG5>WrcJ^{;an zcetAde$xcwi|LolBsM*qXM;x&2n)>R6v=g&lKZ*&WwQ7xmhMPRWrFklPZioWpI=VD z0R0E?1IoYWO;^ykpgVrLuREH^>;we+`uViF|B#g z@)b0Vw{Pa^p(@S>gqqk7BHn!ftizMLf>zB}d#<`ID+h|-UZ5xO(02n77$_~21O=ie z!QVX&tn29R6#%7VzO6v}J&%Fkzy0;F2IuM9$h^8oF&guHU)UGQ*NC=-_(HTvy z)cJE$m+ropSfQ-|v_)6hgCcwTk3mu*oo3+hwn2x_+b6JAm*9hFjRqYoEbLdYOl_5y z?Qh=&XuaK{p-Q#{&fn&E=2F$h+t0YfsjaJlsx1I;G$76ss6YI2hn+TKZTd1Fi4*zX z4(blQVGElB9boF~gD$tWm{CITmoMueG9AeK3bZR3D%qtVw9H)_>pCfs3qRZ4A(zRt zqGZ5J$Aj}*JGvxyhrf+c%;+vSl4e0RmjP-KjGzEIPECs=NKZDr zSkf3GqIjeI2H?Y&L9N~i^6p6shSsz<604iGOQ71HdR`0&orzH@zYUWFTxFh!IDFlf z+t{RsV%zee$Db!GWCquT(%(Q%r=H%J0-6qJNhKklpHrV1w(FKxOLE`5u_KfCDyVc} zasMA8cIc>Jl;D%6#jGT))Bmbr67aU(9@G3|R8&+9j*J8WJ}psjR&~Vb%RTughCc#= zHQp@xfsBs3QF`dbC5!GQ$`-3jEf)FWS@-J&ud@qn3MnJHho>9zNHZVY(C~hTN%16u z#1B!00-YoTN*0DS$ER_^p#dh1Nh2HrLcKWe;E9ARsA(7r0LKJm1F5)cjwSyoF@up7 z(9WMEmlgOZkxd=y_K3x7oXM`Zje~WNXL2 zw}5JO%S5M~D7iWr2R9n@NYzu?W?GNI7!vQ}6zJj1P}df$0hf%)-^K_)q%py{NwFV+ z&&|Vky3$zPR|l|u$@8xRD$&sB_K2rm&DXYVdZ|*?eb@Y5nybju$nw5=m1n2O6F`7m z$O-@6D(+LQBr*H|8X-oBrl@)FByyPI!TEU_%V0U91l6}rv17l?x$)f5<5KI(Gc?^# z4j%w_W!ZR=9W1PF?+6Rn-WfABsj&z-Vai<1u$@@^OqcKMi_*Y!2JodoTRCS`rZ4dH z1_NJvYtmZq;N6LhGawn3EZ^;R`1=A~13ZkMuy5CMm!s5$^lzmUi+*v^csyFJ0Y51M zG#b>UHwDNkV=bP_!SkUJv<8l$lRCovZ^|TFLa1%_U@ghd@?9L*911Lr2-z4==?aW2&Nt9_9}pLZobmt&S;f5eHm?6m`x zJy6@m&dY+SU7~+}6r~woQS?A>HOvN##1%W zaOM->SpZ#VhN;GXSNp9bBr^_KfuSd?on) zN_1-FHvatXwzrJoP13>*pTT&QZSd9w3AlCc7^|B|>&zPAKvWGetvO)>GDA5kWuTo^ zI=)-hTonZ!DAxU9(6h}rd0-*5zK;Ug>p=efMDB9=6)%Y5ivocCcMEy)Kc@UjP}&WRWFiias-D ztm%;Hj~#0J(O$=}BY#0F+hMkR>}fN+g``|EF)*a3q@*^oE}~(MQ!1>1x`8U_G^np} z&n~**SVd_`W)c+8rjH*y$o+Ky>@1kG=`0*F{9ctjz`9*UZHRtf;K3#0Bvd}7XhD~+ zY*r#Ase3Op8k;guGO&5lehSe508Q*-LNg+NDItCrcLmXpx1NR%Q{*j(srGEq+6mI_ zcV1hnTh&yisDQ7BsAP^^m(9?pz=%vgNYp^wK0#NE3%KS#;@aX_vZPks%az*;(2{h$ zSD}RB{(NZO>r3bijVlcc4qFD507{;yJIdA`m*05AgW#(M;vA4cYUBPO>!NrUyV_G+ zlW&&p^bq7sLPCmNDvJdqmms-|fsrOq5KPfFV8bQ;%*U2GSA3kLszP0kpg?sBIr>_i zWx|n$1S!*dG=wr2_&{pcKD(GV6$V}7$9W8J;1FjA97t6cxuiqaDkpBGa z5{_yOx;eIfhk15r$awP+ChRj4V{}i)LA*x)$FTl=#~j5&p4}ZgYa0i5d|mlxU}f3R z&9FjXg53}LW*iprh&5niPPy?PR8-W(YSYNX&p2#+ID{I3b)>UN2S2=*E9!JuoyKvb zu+a)T6F8$1-+e00ns$K+`Phtoans%YrBmTusf|CmCo!W6R{u+X;##`Xz{1|5jgjVr zTc28@nxy!b0?1%-z>W}f5AxrkBpL>)aeGg}l9?%%-&BCZl?O$K;uv}4GZ;w{>J(f! z3%+A-qo`?xeYcs-tS_6LrBp=j+4Ja;*cf(HBUFZ9F7#=)eNn}c!@IUb+& z-i#B^=@ns-o4Dz-BNok0+>%4Gmi_%C>2HbfN6_p;()>W1ilD)db%WG%>+|gGr-100 z2^D{fc?^`MKxO99e5(n1`;f^*>+mKZLYTa7igODd-tMw+ZbICq_EQf812l-?z(SBt zv(D&ZYj7lm6~0wxg%LRD0w>J^wV|>YS_32D&VQ?Lm~()Lc0rK2)Z` za}wA5xV}amrsLB+thf0Mix*k4>hEn($r7Q~yUy^9oArS6=^GO@Ui6l@Ns|uvta1$@ z77btn%$*4IOU?DAqZ(2T#A%Ddrl`B#`*HcD$Y7^PI1|IgWV_nrRVciY*cceV0{YZ}jSj|+gDNGgIi89R$KJMw-KDa=7pX@de|VvZEz zZ8#=~7io%zd_T`Gi8tUHM&hhVGkWe=NWiN!6LT=;)2y*B>N3a#WAoNCGoW^w$kI~T z&lA4q35O5ysW>DCEjjeA-RgBWnxlc-5)r7OMsS!9tK6vSIkh;nT}YpOuYi3RVzfr- z=osMpdqXi%F){mr)fN_u8A@ekCFq{1+l}bX+LpQ34Ge2!& zI-F2Y%J}IL{AT`6ZMX0@@ng1p$w5CFzHcqz&(U|jcDDVQC`&aK?KT`?4;nmYGDPEX zyZW@54bPyLuOjs~I*l8`fNGS_!%V2OHh=-X%igH*UoYov)WAbX^TS9x;gJ2?f&RW_ z?&4P~boCGyhettj|x4d$|>L3l+8iF5(n*O4xa`Z5ojae}cM)^I#%;a!4xo=VQ|vp3qsYDZm+ ze4P8`_RU{O%sFO;x>rgy*%cHO?;j4!B_t$3O~_<1L)jOG?N@Gdyfu5k?N*xs24?Sp z1QWD~KnDeovcJxXa;qlM@8vR1J$2P17}HuSt>~}3@ZRMR7oe`3V=AHf48ILTIg2dD zsBYr%bPeym+uh^mS-ZFMVBxE6MhaGa=lB-F5rJP!RT-BhZviv+0X3!?xyspvpVB7t z4C_&(g32A0zGZi}47_~7weP*t`H!BmErR-pc7C!;R`+_qM^WP>vL>hgy5EFdJM=;p zY32J>z*jziQDAz@P(J-98|G49zS+e}=s#J&k zQ6aBNd@wk_^6fVj>=@!`78VQb$&UX1AdryD>H8H!`)Zpg7jg`T-!D9TD1zW2fN=9K7Y!lF zpNzIh@+h;2Aw+*6KTsNKb6d@o!smbJ-IxsLL6 z;|y6%ob$`=SYC&g01#0-gT7QSHn$?Mmr z%WJ}5lI)k9QLB_Y|e}@RWNT~YG-J^Xv`C{F+`yyB#?42n4Nwn4*&DF5Y*essluAF9Nvqb}Ux5@QrA37^{@aBB0>GI?Q6AJ3n?kfaVbbL-F6 zWvj08q4kZj?!`ruDu)Hn!D6~lFT1Lz;Ng0P4^3tuKLMuHF-6WCEaHyq=1QRAM$&0g zTH`P8DGYa(*&@dge73}`s4a))7q`CqG>W2t$41xABnzEK;M3_)o+0h{*N(F?#WYXtYDDwLi?D7aP~|fbsXS>K zL7~}MNsES;kGxgi`9f8Hacjkg!=Lv~d#XK3V-Ef&cVI-Xr~n#Ja+}MR?fG^Bo0qnB zyO~QP(Y)%Sfzq12z#GF17;LQW8$JE;cHJ#-T3HbxR|V-I_>0Vg16Mlmr*C-GogNQh zPB>&OqA3AoO-w1+>z2_gS?3M)iH`CN(MV>feikYCCVWS3aKoaH8OC$nx&B)>#~tgy zqT;F=bardAaRg&T1S+!)&$zQ&+Mwz;aw^JTFe(5Msv*xm+e#)=1yhiRMvps9inRJLZDS6Tq_jJN#IA z7{JN&a7zNO3>O+7>{u5Ct`mlDhb)t7mMVm7r4 z7zmI6>>egb&zLXzr{%EF`j z=;QQUX9p^e7d>X&w%iu(uhngA#bN!ucsoATgU4}^uvRET* zu`rX2@7)e{?28oT_tZOnuhK;|et7W$Ypgn0PlGvgkkJ^N`Sg$IcqM^i_zCpOahkQG zD}ScO+Vsh4q7R{OpmqY13M-8f3k*~Guw~5!q~kEhyA8)ncoY5inui34g|pxBop@+y zUlZxI_vXt9Js)rKoln;i|8VtTE6P(Eyel;(NXeT$gDryV|NZqaQbzfj5lrT;Ozt3o z-YLm?oGj?*0VsIBI5y6q<}tB30pzffXe1luQ$F^V|~ z#XzDOqZqyU!}}LKOt=QT3fZ1thtk%XsdP)slMZt9Mvb0|r35V}SbHK`s$^JBjLk5E z0ulkrcj~u6!e)OT{JTej;UM(ENjtB^#7@GsyowSY|;Dqsc5#rE+1UT!4V)$VvOGiW7%jL%h5 z*00{qMBukh-qq>dBfQ%;u6K#Kw(Nuj-|SWV;L-B^$FFXgKi;%JVFyu%zwlkKXC6O| ztkQlZ>?F$T*{z}Q1WeI%GI%MMZzywn#mC@XL{(R{=10nNWgHKuMWj-_6yT~a(K zF&2XIYIgFSFGb?8q#q9|%!&`LRs*>$dgA$QwD^Z44ejxVy7}{?_VR|r#&|fg+q#x; zcK7x{MVidwxkS;TY^z-Qv-{evH^rp)7Fe8$d(_Qo{{luR5WWQ%cqeiPoPTb7q8tqj zi2WKb=2Nof^D7~$S(ViP#!bn8+swn?#Q8u{?OY|^Ekr|h+WmFIFRr|S>Yf}7u3ovN zoR{_++Ns@LPn5UR@AKYDCaV-}$Lo|cGI|lUr3_DJ|C4!8%rs*xVU)s$qzw6zE;2wY zY&Gs?7;bb0K!|<&ZApz9vre#(eYkdBM|0lr&$^m)#lQdUe4P5G4Xdic?qCt zzJ#)_L}wWN`(4p|#P8oe2ErjZSwAIX*Q9*j5J$c7CC$5~yL@Icnr0*RS7L789fWc> z8RI%Z+>64NqwvXHbLqp>O_H_SQ9xplub# z?xKG;NMZ`vty>I*8~a2P7FH_%P-IVFfa85T4>>YeQJyV>}5+}^pqS8Jw~*-H-Mw(l-WsbDK}Kt~xvp;*6wgYfJ#N^U$M-*- zA9)7P&uA7>;sty(8KK^NM2Ygm6Yf%Y6gql9B7cVCwee%M=^}d#2!_{tEwA{&7Um@q z-(hXJm05<@@iEH%zl3MpG7sD*?%{8Iy__gaS|)=Pe)Ptuo-uV3Wk4#{7-(l%n7Wuy z2j%DI+YrU^l=d`XQR7j!Ta6=L?X~Q*oBH=qT5ycZ!17o9Se9ukUXio5iRFT#IZAe#%~MpiimZoatuGN|f05 z;y{kFzL6wqAai3JBVByjQ!kfS=W$G z%Mnb^pZ<2)OHZH&g~JX;;YM&CH}BeImwhTnD|+f(W6#U8%RT2V#}lixMs6-c;$}4> zv{tS9&`*JIYdQNm#t6$d2(DU9MjTlAr;iPdRpr(7j$|cowf|-MZ>1A$4N#wjWxZZ! z`h=F3K7X6Umf2bygmX+VZ0x6GO01C%STqtWoXwg|Xs^I=)PPe?KnTd0mA46SeSLWb z%fMpO(niiV`-8*6dS+`8FX(ts`O{Va$FvNs!d5QB>Ou-|?_EU-7>!viO}4 z|K7RRCG^=rUaHbt%{HHZ-;`=Wq6Q@89rEFQPR0t>Mg%eXbP2WM0Qv}$)~MHx0mgh{K1^i+4<(PZWP0a zsqO$1x{yy7Sv_xo#$YHXJf={d=l;Vdm?w2(PT@K%8ZRx#=6V9$}ITB{o?WMSC(`T5n}q#xKb zchQGy!%~w*hgnaA_2B>f55pCL>)oaGpR~gJ4u*+c8LS)9my_&o zCtidMR$i@38$w#bzec#Bfa97q`+x!Irgv0=aVV^$eSYr%d(+Bx4ha;YPdd6iZ!@%j zZ6xKW0o@X;BRF=3qbv|3O$I z+99U%FRh=9Y`?1YDF<9mf5%k6u|;DgVYhRA!Y;x*x8Tfn#r=1JTd6|HP{$8xjxsCD zn>q=Enh_#OD(?|Bpf+>*vn_Lddwa>H$ea;44rBBcjQ7Fq6m9+aB2bXfe6wWf3Z$^E zCyl!e_dBVJZJyjf$E+eeG=E_?A$SVQc)@9I1#Mot?~;6l`0|X6?c4Sw^2;4=uGOaf z_uvg@ls8;>kx%pqzH8ICVZ5Z$?d|EX>2n6z-`ibc^B?!F;K|e6$KMaXa4KUEoAFmY zEkI-LvmYNpiH%`Q!|WqF)5r78gai_wDj6F$hE4dMjdM>azk|_W3g`6GEzC6))5PSb z;9nzTPDct-RaHqCR(s?xda_`Ns)AK;7OclL4iMX1w42(O#JcfE5W0@^ZBFnlEGBoF zG_38)Af%xgHokN8hiV_RKSGb+W=4Ab;3kG0mgf5Yzt@<~LF30YMyZEh?#GS>PLzq! zGMEkPjgb~da$oxGqQkD$?)!fi3@}cJZD*F>^U+f2W@$%6)BPlA3gv2q4z8ElUCs@_ z=BVCc<&s~Kk^O+X(C-dBKWRRNY*%w2{ADWMy|miEZ{O(wRFg0qd>tyyvpX*ZSNe5NsXT?YM|X4LrX%Bf zA5@hI&Y^#liPEvdg%Jb_8C?i4xU`9T>8;zsa+9`4kBcuid&9;{oz)y^D}p2Ak>~eO zVuJ(=$Wl7g1ig)SmaCIb*CEe_FvP2_9=ZAJ_hYWM*B{U3mDDaVcv{po;zFx8*4nq6 z4-ZUV)j~o;yBr?{-8Y2)-l_Z|pxdOfFnDE{&__GE(-;%n+#Oc_f~kwm<1y&n`2}Ic zZ}|DVL~jN=*a~x)UDZoiMgj?k#RZG^%)xruuwuceG>#Z5FQ75&t2!hvh=LmoS@*rs z9ptd?dCO$b1Jm@Q+UAFu;$GNAw!$Z=q7h$9_}`O0vr1O;lFzIfDDSjY{yPRQQsTVj zLCLJ7DuN>M(-lL*y=9WOyK80{dq=o#9RC)NP@G63QzhmT>;-qN()}78xksAk`JfD_ z&SRIYUmo!K*?o7u%NU1Z|H+T?oU>6X`538pUudQYBk$?qi-)RG4MgbKSV%6o0^1=dKCfGt!`yM!7W_fjzAd z6$iO&hE_?{69__4>FL_KiyHjI&l?4t7rxs#M2X*W%YHX{kJL_K+O6=M!6YVZrtCR> zzw} z>)NbiyK@AuG=HdfD$BS>+^{9m7?Nd{%JC?En^t^R6EyLHvVzPtA4AChV9y!kgYa^B zN@9rH)~t@fH`%Pj&|dZ%wU?YmlpD^$7m}=1#BwbZA^Q)Llas?;LlVL}r7@829B{(i zKCzAYOJyYPXB1EA$0-%Jw;()mbw$P!*(Z61R(K;c)W%|CKdiyJV|0))bnK{adv+NZ zJ2vO+pTWexRZw1hg%9&+Yxy-0Z`0X=OSHkh&@7;$1-0;yk8o0*=vC5BSH%(DOX^q6 zr2}`k=1UgaNg-*{Cs!klcf~v%p&2kW@0Cv6P+o&p?t#x07AKgi40}YsT0MrB@aok5 zDS?-+KdbR;lTWD|zDlcnMvjcUX~-x>Gd*@d{t%gPwwV=+#aT~^XrW5tmfsZz=^Q( z$+a~0A&N8YXm~+gV8e8Jg>im*uemF50liPi|JSQA?`6E1@d@bN(#2BCce>sWOxk0p`tG>W8~h)r({#F)DX#k8i5PQF`i~~cxFLIhxb3y zhS4q$`tj;F`X#@&a#>oBDq2J)fe*ITCNUw~@O40;zmZ~N*=}Ovzk9|nO~QJ}`-M0w zx+mNR?aWd_0_@l;xps1$I-|j+Nh9$q=L+VCPUlpr%q`2q0>$~JQYwjCL&uhD3F>f7 z>$KXIc&)~7);m5DIYuGOIa*RwXX0tRB~%?uPxnNSyiC2}LZ?F>XT&-uEPBG&9dHS* zd9I?P5NUcc!i(A*`tl8fu`lbjILIX3hL9a2H<*x`r4=U@brg9j4318LEv|r54D~Bba+s&}wU|~~CzhG^G*8hvHE6wTknn4a!JmdNreXSX&%BE?Ld@B zgcelEwlH+w_5z&%1|@T%Qt?307?ExRQfY;E1~^C+!YBuMWlRKNT-t9xe9@9=8@LZ> ztiBu=j|d3{t5bm@g+}OEgTX&cxC%z%rt-o{ur;s5-<0ysIRQDD`EY$rgc-%=IcPRA ze-a>Awb!>REVyi5TCI_Of&~SNHAqzvo%QTe!>g>P!&)QFyNUI`(X;O#gezFowM~1P9lf>76FRQTRe&?i=Xn!pK1vgyd~)A;^_G| zgpIWP*VNm5G9}{d5N|G++yjRd4v75Xo(-un`7dDT#;?nMf9WNM2L_EaR$Q6NNtaS1 z?^%N6z#FLZ8x8K7>@-d(keYg!2>$)k0|(l+kLbsFPpu4=aqprqC8Y$xHu2{tlpa1(e&;rghpK*t z1gV|wj2N;ye1s~}^U`%yWEg}!q|dL4IxJ##cG2$d+Hf@0)uGk%ZB`#|bhGRg{+3u8 zlgC3z=^u$Pvp)u6+b+^51eg7)uD@!1-R0#R*Lo!W{!-JjItXw5sFPr>nuaNoKTGq> zi9JR=(o20Nn{6h|QXJsAP@&Jk$(i14Xi0h+_b1FavYW<;$u|x4g80XDVpK9|;_hgE z)qwaKl{i0)Oa`;I+Ri7eha_6Ye+2J0z2lY@*oL;}&(!u$vcD|x7v>ntN709h`p}wH z-&j39(~^s?LcK1*;1F#fCshcTh)HPB=;n1nOAwm)3~CzHg{{QeH#>i9d|%$c!HLhH z-FQ@KRp&Tcl=A8ciWoA(4bLi<=t(H@XOd}+3<>{b%)!~ntM_N&F&`oo*aTPFjfaFk z`Z>bG6T-En6a5YvTGx>ckyZ(NI56K9&`3gu6FJNtgLAO9woXSrIH8|51wGKCCo&7f zxUFGV>okBQ=;fAe(n__N0(G%$y0Coy9GU|>zjQV)eB z_%(h7*J$XHB2hkuLKPl?-UkDkkFq-P&M^+oTH1&(zz6G|nf0%ZIie#+Gp!DKISk0n zxJLM;jiXAWuW-zH<@OS7c*4nIMl!aMC>&LiCYt9k(IM3p8HgOC(Z(~wzq#gkej1}x z{`*Nu%W62IoI#N`u90*Z7oeVPraYsre{*&9HMfZOLj=mZa8bWr`)G3GabBuWITwFl zMLJg-e1yMy^qxr{S19~iZs_C8H-EZG!2erv&L%>XvG)7B7S$w0t=H+PH=I~yqldib zU9J>$6(Rj29?l(P1t9;%woh((7Ei`q{Gz2I%w45XaCE?`^WbLvtN`sSs!Ly;@ZQmH z+WnZ2yMp3KopRM`t{u58J^K{D$|YRJ#+y)NndrCJs8!iZR5GP@N7E{0X|L&j#yY3R z4jWrY$@~A7B8|v1pxT9c7{%8=3i57DWHKXHYh;_T9HGuzQFIp?@8VPkWvQg{HmDd%yLcxbyh|H=tWDH%-^-BD8p_xi* zUP+XSPTDVA9?m6K#OYThe`X5Inq9;sML0I)uImJm2k-waxN+3UL}aG62g+_5HE~33 zI?mrR3sewE7sP2kM$}MxJA8I*LFgNklXUp3R|zLcH;ZnPt`aI=sElC}kP|O&8o)_U zU)CwBBPS;?p26FASk~NdF3O#+t@+|M^D16IY&ri?#yYWI+k%qOm%i%uO)v zfeQoMftd{ZX6`-6$jE@INh}~UQuq3Uye)LySYXDc{`$CmY7q>^3LR8a-)KBC84Gi_ zh&sVeEcftbipusDl6mx>foNqEt~WQ&@6-Fl1F-WV4fLB7k`BfFB4al-^K%s9e@`-> z!R1wXI9iSN-yNIphkSWJ-)}$p1RdlR)Qg-zGeOipA0?LG<*~zvW=tK>_{prUF^|tB zaIj;e3xN?+(2MK)T}73GmgtiK7IVIvrhLLxD+8U+2WMp@(iI+fl0cgJa%!zTEGp`F z2XAHgFFv82zDGj&5ZoQ?Ml}LiA_uhnPdCdpPRqE%L9P#1{~u#-8C7K$wF`qtNC--| zfYRL!qJVTsmvnb*8kJ7z?hvHAL%O@WyBnm=+Ryu*GrphS55_YdVc&b*E9SiBwdTC$ zo^u|l{u-wR*Se|YgY@iv_Cy(#rZt`60&nO!aXmWInWRg_;yL*J$+mEvZ{TG)kfTI`B|_#AHkB0!d}+`Dq>DX zxCHMrYT+H8LcD~xF}EgdqrctQUcY^-%P)D`>w@^+;CZu}`c08B{LDOJ-CNdzVPc~g z<-N+A7t@fa{tc@D6k-Y^WCwME`rtY|CqwKwm4y;{Y7NFK#f0aldz)p?8|{BLC%;q* zKk)OXfNrMe+sQVpp8qcW)m^Ot+ZKK(;bp;tZF zNB@*wv^?_>og&?bAwAwEq(S<3ro(yM-e!0)olWDuc4COS0u_NrN*%)ARq+BFISshS z;}!$K$w-Jlgoy*Z1CkTAH<=XC{b`d9yxJ8I&CpWMT`??_5 zwQ_A2_7h3GSK9LfNW^@{j^i&IN%MUCq^)AM_$YwtPQa^6q3a)9nYodBZe(%f&f04; z8@-B&MlAM27uE7f8Ygj=Rpnayj-WGCV4?IAn{Hi}=sNamuED6Or<$SI4XSMo9n)%vK^Ky*l^O`+i`Rb%w9&Q>nOHA{Ty~0G)_1?NO;+KT;zMZ&8*2rlv zprtKE$&jc1?nXP9%Iicf=Y;v(1Ay8s83Cy}hl}-?Ha0fx?d|4smH1=4y&_oed~ElF zqfNF(ct5#vh85r~^^@8M$B9mzl%pa7WMv{cLzJq}f;yL-HNL*esGE-!+@Q$f5Z)53 zuXJV9_`AH&6sw8%9?f<)%pfB1+_=0QNR0 zVV`|kX@uB>lL++xfI~z=LFt&OJyr<;#e0B!`m(S?l@^h!K_!#qs1sZ(0xE;C7=qg0 zvbiCmy`JBPZ6T4Z_-W#%^D1+h;r%M>5zJvC(*e?FUDzYHw(-1geH6^rvO}43nKrARpI^<$@bK{E-UK2pF0PK(-4-vYNoU|2B(j1>8Y6Y+Hxws6yk#3kxaXu{ zGJ%81a|k)A;X+w3mV%_c&fYZnC68}Yc|w&)CYfovF)5{&#%Tq#N~Yj&kWo-HRjrl$ zpra)C@$fc88-fZ$s``gHeb9^yxpL}-JC3kn%B2kxg?|2}(bEyW`h!@eX$N=&jz~s% zC4Z&G3}aJs^U)!649KDjWUZaP(QPg5hnAyj`nIbsDw#{ylvJ+SMep%hs@yc6-HrVE zIBd9@wU9+o)|)&Mnwy$NP1#M^39_=Y>1c*cJV-#T7y_;$^pU~SpLNRX#em~! zZKR+{WcaKnc$+*pxk0GiJTynxpoOSu+*fhH0bfXmh0C*(%iIb&(;|`8fi$K>@QNfP zTk7Pf2yk!Syy@)j=B$fAhQ4SO<$17q4Kv)!2EM2Sl~LcfQ|*~TWOcu!L(G09lvg0M z#f=z^G5BSn+3O%*PWxbKZbAzcdJ0eNUK&=rLus}~BO>(=&uII~?ydP_5#9t*DjXHU$f5%| zU|joCg?r1O#W$yw{#cf1O(=dNQFFYd58ro6 zLd|%(Fg0jE_}ci()EH4DS5>pYv<0$P{u+#%i^MR5V_<0JrnA z{?CpY47Jzjq853*64~UwRm=ge`60St2<`f0diZLC{S2SRw)5ltTmcZ(@_xLUssU;} zcH4uAC^!WlqLZ{cttvUs#hbpy!G@>N7>*w@910{(G_})URhQknyoQX-iJZ^%dW0yS zE-WiaKj>rT*#{@7H%!auYY5g3&39(9*UwYFED}r@W=OZ*{46Cw{M(dOa!4gu8b>R% zI=(rLo%<&YgkpqYx#LDtG3iSKvLVsWrb&lJgP1qG^4kW2Ex8I^iqsn9!1xIW2uR4t z6xVq6gcH9+MAR*lXGm0?@(%Dq3TA?8!+eVS~d zjN4r&E1m6J7{DxxY5u7CPN3DdI)F9lBdw@Il=fHT?}ZAw7DBqJ6eHn5nclv*D^{}B z$YZq8w_K)97^B73kDgh7cLBT4UIIOn(5-cQw&A*+Xu|EZk3|rMP&m~O?O(tDC$A1v z#t~?AK2GTD=%i9PmBcn`Yg~0~XgQuifPyP#zjVgAVJ*>er(s@n5SBzKAIxusIK}1}V#( zZpU%W#kLfBRnTG$NdwAyM#nv@tc>}mj}LGJc~bF=sDzxMZ9a$>?I=v_RiO;Q7)*Ht z3r*Un`)&EA&XPkoimWJi4$o#dRzkyV6Rt?G$FdyvL*5K)*jDs!(tR<_cj5mg93@6%SiJ~qE|!o@O5ue5kb zbg{m@L)h*f+4{WvDvm_GAJm`Md*402H>R4Fvh>TU&ySyJ(J9?YwrN?5Rn^fum@Wne z&h6${2COZiMhi}lk@gGMjas-_b&R9r&*BrdplmG`uO`Q)pt6dnn{oKOFR$`c45pvKU||6!nPy-clU387^e`^ z_Q_k&H$EHp*R?Aa#D`Bs&**;dh@QVHBH61xsIg(W%TwUELn2RS7Mmg6Em@%Db{(ap z`C7xe_0btxFAYL~o}F~><%o*vFE0d$5_!s*+yeT?20OAm_Qr=(No!MA6X6^C80oDj zUtwD%D)DqJK3~;H_Ot#4yA}_7V*+WWoFgnpQCyZD0DDuJ!w zzaDd{c81DyB@`Qz>^&kKBS2uP2pAq;+@GDV#@ExH(;D}T7$3?R+zISKibRTsX*D>n zDwtbu*F&InDg5WX6g7&ogq)VEpu73b?pSuyzx_fqT0^OJi4$S1D$)TG;_mrR_?y_t zyWkx^GZFdw>7wT1@zJN3hO_)p4M&F& z!Ohp@?W%F7nv^JOSN)j-+j;K?1+A%U;(OWc^?b;?{*~A}O{H6_6B?LdteEv9#mWQ! z^>wn!jF+m}$4%p%@C|(S?1HK$_tsMzY> z+@CV5jGPofM%ijM)DYm&*6)2!?rxI2FZxR4>Z&h_wQ#)f1!ZLnjZ~?JeLzIVW-@Fz zU8D|e4PIjfP91}Q+vRGcI7xjzwlR!&Gh8Bk?j}z1sqI01kWgaVLl7lM9 zGB_}@J6L+<$S)SdxVdBKKHwC-EA91_&FiX;(@I6|y0e{>onqEig;Np}eY1NU_%Scj zf)Bl+rcyU2qij+-Xf8OU4K@tnT#6pgNh1Y~S9S*{^P^9z`(x1S4c-Gl8S5j8)SU!!Rr(tn?n6 z-zW8e+sEA#=@tG|(5+QWd?ftx@<1Z}yC5nGiGO^y>f`2DYJvziGjo7iydM84FD%#E z=nig&wA!nQdA+LdG7jZsAWIv5s5|2BOZ0Pm?YJ?qaDTqEZK#F%nts_U<)kJ@-m=2h zbw;>kpX9S|DM}9;%AMKHtEWJru)^%{dw;QUipk39zhr({jHpMuN;CpfD5_nfREr^V z&+qNtXMd;mRz1d_PGe@G;-@Y8zKInJ;LP8=LQFeOUfcT&q_|_AzHW-dmkor8+|)k} z65;9R68mL5eeiL%RCn~L;6E6L8)KdBB~iTpy)#h^uJzHaWihx{RvT7 zF)xW!xTpS8h{L9#GmCKucIqbzgdiNFw)y9e0g!?kRN`#!iSU)<#R`!f5Vj zLbBzu=dJaXC||p+$FH~BcI#AU3cHQ2r=N3*`bBlA_jL#6l9$0R*Vt>`E-F5*6La^t z*J1`@(7uyQ&D$vX*8A-fZ^ZCp#{wqyYQICs%{WD;&#&$q%E88K;TpwCzt-#Y?XeTc zd`(ySpi$d3=3q;u5HOu%rW)}_SB};!zr1RFWF!(j95rp?j%AIG{S9ia!Pgf_eAzil zc4s|~Mw>d`z>F8Qn~C_cIINVZSVb~^A!!TY)%BYT6h%^W2qr8&H&);rOn>k5=(eKs zyir#RN5zDHt17DZWWJ&b5?02jGDhx5r&os~R>@Fbk-QKFx5x)_B_`_QtkWdA1A|f~ z<6{Twa*P?KiCXfby0z9zbpUDCgP*ET3V&n`r0VVbKcGiR#{hHqI zzgloJ(@s?pa_iQ?LWzo6I$dMh6GVWLMUCZ@o0^9yv`9KoMy+dojN2a~ zbW}|tS66m^6b?6dsEqPdY(dSi~}P~tOdrJKgw0s zb^Kh?#d$2ve1SowEn4V!{j0T|KuLw`Tx`_P?;L3&Cyn-|R66k3&?Dl($q#4FCmW64 zB;*uw@Gv@qhMV!Lc4^3!>B;PI?EMaZ_5IPTiw|a z*ViWpS|Yc1cVl^Sq}Rtw1EBVHw%h=b4{~hz%`Q1z7m~N0KclE-{wFRdBNTH^)TMD& z*Z$E7LR(IJ$mH`_QRsH{*>Bw==+sHC`&JMuiGCAj0TS6yPhGtgEW@1|aA%qEEvA*Q z@z(;=8RJVL{#5Z<^@EvqtDe5zQtdOT0fx-7s)li-apZXA(T0jXti(YN2j?wQ#~ILl zt48fGM~sQnZ(S8_gwm<&K;^-J4BEn%i3xDi!=YPlpj7N{O5D zXuMSS%QeJJDpP|;Kx9xM17XC=I(&%%x(}_Lg8&hYn*Ti_y5lI+xUyV;^^xtcm~rYD z==$!X(y^T*?X{TnGvAC#w2-`X_Or@Inp~V8$=TuG-4OcbvVrdamMPbmj!_Kp#S-yR z1N&qZ(PDKfA0~qT#$Hj++^(>(*Q@yp+aQc@C_0$(7s9nyJgV*oIS$_mqxC6HojI5r zq+o!H0pojUxW^JY;kO%pRDMw$60aZa*QC#;!+|Gb-kveBzE`y4qH^_j2}OU(k-Orp zn2g`*1tdB@^6&9CjlfL{wbe_mUU^`m6tzJ{3JDDy>_SZscyX&n?77@r*x_D8+lffJT1d#IbHX8L3KM zJP3lRT$6k%(nrq(%sKnRu)ymLzrqHL&9yJ)vMfP+caG@S-$sJ=rxn5w8eY~r&?^a! z+UydCmTDd`!NDGfbMFx!Hc;Ny6If^knf>A3bK>VMpm0NE0IrvYx|-Qy=nVifSrg`U z1>zW_a=RUw0P*>{Oqv#-;Fe@PF{#L=ds0qPl}*e{^#=Jn_Vw~290>W6)Up>=PP=;3oabu0%xNsWt9_&fAmoJ2?r=%WzEsIalJG^& zccFYOi~1Kzm@iaFrFVovu2Uw=i%sWpwy{{erp2BX(~a4h(s~&|x8K@wx~`V>ud3tc z!SyD`I9_w9<^z=}X{zm*7m)IQ-x`)Yo3t;b2^X-#5Xe1J@Mo6;p6TZeG|#bLs8HrO z?4%5N@P8DP-m&8E&d$!Vom5RHI3^|tN-u;Z%gJ@KC8mwKYs7bb^xq$7)j(_FDM5tY zk+0Jv*BM4wR!5o^4_35iXIq-`dpwGC>xcUq@w z_c$QkIA_*PwvV8ruf;uO0t{#1QpL2g#1+x#Ux12_%VyLa`>!bNwvi`lT%Hj>7ryL5 zGqB;sW!R-Y!6b^T<%Z+7o(i#USK#QIu(T_&!ZB7BWAcEC*X6sTSz-e5A_|e5Hskd4 z9F;6I(bp}ESjqG${Dm$6WdvP1)i9LKZLIF`19v*MJmLp%3{OOoxOL>E0nr@I_vC+m ztnB@`mC6{q#_#iH2bVGHIY?}l)*MTAab{O%@=Xb*snY(GAN~EqAAD5zVKO!;?iv;# z0UGM!r}lVNL;d4_23X01gN+ajMA@kak(#w${NLIOVeuu$?JKYL23Mj&yO3)y(LVq> zVJ7aFf}#}*5Q`ABAbzGfZQ`p-q_a(cJruv1w{_)PRNuurgbZ2A_P+;?B-F!9{o0vx zlw#5cn9sqVitGevJ*+6RQ89h_!?0Mf3HUQyzLBYqrYAeogQ^*(ma?6nCodFKYxXwr#IkV%fgEX^4u0&b_#@Z#NU@6>E8i4 z8?C7)TCK|+FIQD+#u(00<{j+hME(j2KBWpfmi@q2j$M|11}4Z~B$-wpHQl45)O$hH zNzK_OpPEVRnFu%36#|%p61>*pH19pzb?e}-U6VF^CcTddy z_3uO#X-;w7YOwZbVpaHew1ZW#^O+IfHP;dS>|Jli8&Xw@Ilo+R0?XKV2u-r#1Vs2j z7`g7K!sE=jYs*>HQf|en$&;!&_%x{n9`wqVYkez=s&gU|VsjLR@zYny^|p@S)wQFD z&tH8%!AzZ9V)i;7ze)j~kPb6=JV#dfN(B@p>ZI7o6nzivgPmm3)#E_rFRCS9R#3ja zfQ-b$i!Bn2A#LCUP6@oUJB9dPHjq%IDs7||B6B%6MeaPghVz^`xYW&b$T;hWF63Sb zG!sO`42tMzHl(j?$icE=^o(%)^k$mXromQewPg~ltL8%YtV~@S^U@k)hzMw%ll_y+ zKkaEqh_rEm_cHPmy#<(;dQ9dW}f{ai|PAAzxcauk^JGuCX~73LDu ziR~5WAlKApj(H*Gc>XDGYF4pI`SZW$wDc8oXFVESEADOp{Wb&c5vTC@Z~8i0Jep`D z?=*iosK>*Ib=_X9HuY~@jN^F=rj5oY3oXf8JrBc{fGE?hWAMrlHx9AT8N_mPEUB)$ z$w#If1WynLIbQfWRv^V4yNS2hmds_d-{(&Ey5gJr-Rz7R$AgWQ9OJ>;?+$bf&pPJi zWml#+kddXIwUs|=t@qn}?1;J3l>aU^BA$0Xq{fc-)Z;rnoNT8(R6n!FcfO3!R+AJL zQq>%GR?QACJth(Ug@K;SuA4(NLfe^_rmP7kkaN&E7WxxKDFKCz%#7o*wf3nepQ4ZC z301HhQ+qZy%&R2Wh0m1@*mZ}E9eb%f%~PiWlPM9utnjKi{005;GE2Dv8Fd7gcO`Ig zPj!VF%d^Ej6}Jb%1O^T8_TrY@&+1iqQLHb@SjobaUztr+7^@ZigtEKRwZf<-q!I3N zo99pIh^|llj4*gaRZU)=kd`^eQ2fHznBM2@FFLV?K4mmgR8n4bs2R~*fmsCzKe)q{ z_RFiha~G4YkG?RZxB@4Oi3%eMD#z z;Pf`>*on0gk==>0ok?N9N-lb^_$)4{;d*O{%!5h#h*;N$2VIJz5 zm{X-aGmjz_a(mfS_W*?L{%h5&DbqW{87dhsYte;lrzB5;?=eN>#-)7b_eA?goo7WN z$qS;&znvyDh%ahabn^!!lQsWI)DDRD z1$hW_W~c^3fLnu38rZf>nq!gSPbI#td}p`ljWD~!`(4{Pg9JT0hu-1mW4FtwftPE* z0|Dz{>oge|rEEBGDIW_qfd^|jQ{@cthtf`IMKM^f60vc*m&`gdd`Qq6Dv{8fjJetZs#w} zUl(h)EurbvuOcKJ+W+v2G!guHD9@V15U~Zs&a&Q>6k-09Dbls$`syAED$L3a+e=4S zlN0FN-vSPAy&5N&Sm2cBf$Q$bjeY;FU_A@61|Z?x+3GLp(8Mpk;-90_bjNB;E0Nhu zzYNgTp1W}GNtEVlS(Wz%D%9tdu8nfabICO)We|2eV_!ZYXc_l|+k=QALt`6dO>hOU>oHjCB{~?hllgX_9!)5-dWIjG`o_8jd6DRf=*v*9cMg|E*zakho7Yc_+}wW?f4)VixzRfq>vx@Nta7mVT8};S z32foN@X9xqCkOU=>Q1kpVB-{#Z1^FeK%|5X;uRV{7Cr0i)Ax!na9YcEqzyaFc{pj5 zZ?~RhUrgn9k)gx>Hl>_I4`G9RGEPY#Py0P(@56k0>R$3Ce;yjK6%i*-CXW zxg)!Lt?^UfsP&_er>lwAVw|E?V{OO}>!U@wT!dr~3GujNLG|KNg}kk0y(3Mlc?Qvr zZ=*c6zy^oAF#zV|)wyj>Wh!n1*E9EDgLpA;Q5TV-9#~o!>C8d>_Xgc&1U)$#Hj&X< zS%jeUp&{Lq$^mb3`Dy$p^%J?8<1|;jNgyI1sgR`@9IbYSrv&EhPE<7$pYCCgN#6bt zNS&RT`a2q4%!QZdlTJtcV0bzu6u>s?!5&gBuu$%J^NOVTegCnbz$bq0RL%C(^2mo8 zs@OMUUQJbo>BY_BWqf2hG8TSH>}Vi!Wfh)!PyyCDq4+15kt;so2a(eQ)RL#GxJ*u< ztKL-mC@_qbzBd2bV9dfPA*HzwWnW@6{A5h+uo1#R3Fm__K2}LlYU4&6J>?av?YAys z=74;$x2T`?V28`6SRuh3+mnZRKR^DX`D_7Jr@4es^#-XT7Y4wH>9z?Oyk)ct`* z=g~^XYIn5QukH>@F@8aZbu9%gD^W)i2NQk6Qn%!=jgeI0fM^&Qc}FQC=I_BI*KGxHHv<;bxJ?>3uL;yT8%r*!l0h7XQ%NtJ3en=yK}~0(E$y#?6-|SC{)P~t z8}yU!!ykQQ3%k@yyE-J~R5D*hD`!lYkMfz`&TuVQ#ZE7V@`BJ)Pu`uhDFw}?e)o-t zykSKJ4-F=`6N7<>6IBs-XroqLIOb$bO8%MqS@}^sFb}h#GFSr8MRTH*z8K(r4pPIv zD6n1OQ!xZJkz-!e=AN#t1h^dc<24{iz|YTRbhN>q2M@k<#iL<;g)B9+OI*cGNW`oO zZ(R6SA+O6EdowP%$UA(LX_2r{ z8IUc3jg@Hz`0$_M>lDp#ViJn+90{rj&~QRv!d6E-%|iD`0zdA6@LzOU9QRY9O!>_8 zp8F9 zk3W$zxNEWRS}SZs99>>PBjpkgH^E^&ERN-OlfWYApGm%u9Q3F^rq)dxs$gLrPcAuH zv`VKtZ!2!zBUEt6sfZ7OWr}rBS3t2gi5)%^VUuH;HK-ja{e`-O*UM(2B4mw+eS0&o*!a_x?&@v=QtxgKegJPTX!2M6sc*EBBfnl;f~== zm2)=Ot_{7th-_i3OF0mgLYh72@kKRdHd22#8`F?T`qnGsZ;YH}V;d?mL7-1}%iHv^ zJ>--TBC>zAxU)jn+LHXA2tJ25*n9RI%tf~Zc$eOBt?1l=RN(5UY*TIxU#adMQg3NP z!}sCg;g?4X@zoYHob&ZfDOVgShHTuXbPP1^+z0q?j(U=O_OzBcGP(_P<^%$#5ZMZ> zX3R6hzYKj;Ll)J>R}3MweMVx^e05V`FiRrV3Bu z3EaR<>NZ$`%n>@eTT2=JBR*mc*geE|+es*bLc-=BX>Dv=ljR`Z!L5~~H;%0VWJd@y z`Sfr|h{QdJi+;)`@3!-3>VD6Ax7pC6zD6L~y@Tno4?kOPz%56Uk7H-J7w*0;%sJWMMxfB7$K~I-Y;1U*{3I^0-8bkKx>k)KHFc+Szx_G&Dl(n3 z#v-*_>*gD}zvJnj8iDqnM8bRjl*&-Z_W%l;mBoo|Iqk@q(i5*`Wi(Azgj6W8@jkyD zrJXA|{A@R$T669sn4h^xz?+nN$U)Uvp{3s{@G5BBbetwb@9odm$EyQ_uRL9iEV;zG zUY`D|fE!#e6JEw)`7-F;97_cTs4P$H`cf#2n?d_ff=T+L* znp$f#qC4RKnG*#mI6DL0QN7gEdcwY3wXcyjc8+>@lGML$;FSbT)OT6(B=s#`iL2awNqo6ls=AsES?#ZF<7&|9VX972gXj}Wy^W7B={FEwh0*uX zAG0{9m(;IbjXyh$;Oo06fp=R7k%;V*w$5BM#(sfL z1t%7ZQ!(WrXkd5}L{##)OL|O1)Mun^?!3~70WivhR}fX{>|m2S;#=ZX1kt&&e=@V& zaQ_xxE!psv8sH?MNDRsvs{XSEm#d%=^p{YGiN8N;$H4B~J9|DO$~R^1WZ|xPy`e;s zZiBI#@HZmd>@6&2Hr+acD;GSJg+X>>8-VYS0Gk6=VYpbNlZPxY&QHo*P1T>o2t%9L-o=v4^Cz89L2Vsz+eKWN*^fvEMA2%dlB#0ezXWqR=mbvFY$Yiw~Zg8S`piUv{fBare5$#@b%QFQ3NdOG{b0 zB`jL0(7L+pNj3VlUNAhT)hOTXvx;f_Yc?~>zt05)S?<2Wm~#AWKqgJL)$1`ZENrWC zM391qClQgr^)TGjS9_g{qyIKb0e{4rf$JCj}z&??+FoF5L?@EfROE!=U2` zV|QPB```C~=VX1z?w9|653J6>GX8(R!HEI28~;0`$)6wz{eK3B6|5nT?0_bn%8MN) zrnJYz%v?6@sZy#Vv(n;e=jfONM2$So`>15zAKhWTd82Uj5AfT-wUsSB6{-|hEVP>6 zorlEkP2^3qdV4P}E}q`p>@*ydP>_*j)_0jZ|CUP+7t3BN?;)|UR?uL-!WWXcOSag% z(3VOs6@0oiAg7>!ehG9{v>R&_h9~9~F7mTDvaz-`cIT_HzLP=igU0>f;*Sf_C#1x{g=?$@thl>!$I zi*%Zk0!Y0Q!U(x4fDF-~FTJ;2Lj4=$Rkd4hGcUL91LgH#ZT4R4v4ZvV&E^Ao?wxNY3lH`>sf(aOpahP8C_$(8!3R_!~n^RTVpI z;8dY1S1t9Bh>lKLU~uqTI+Y>}J3Bjl(DQAGL9sB4aU+k$+o9O1#X{m@>N_l4rw_WI znwjR#aB3IWZwtFS)<;!Wu3yI*aD{GXdO>-=Tc=+Tjq{AOAltiFm zyk>x@H3g(?>$4^jXilPJRaM2fUToXlEJ3ozOwErLK$7>*pFi<9%(0+%*yOJ?NqBg8 zU|ihYxhmfeb#$N$4JxZ@cY(K^U(BkK1fuxtQ#K{lgAfL@7Fq@dqlFr)spBq?I;P(0 z<>`}tqMuznk{vwlrz4Y+lWt0~n7kX!~-O+%FOWLaEJzYVAG7}P%hQOZL?LdvgV zc=ryba!y)IOiU?I%f{>99#utUW&Oo4pT!|27FH)%rS5h=6!j|8H=t5Le==X8NWJp+ z-b*VoBr=!vAS$RLSwSJm?r8?)1mVyE< zq)Y!sCxzFk;Nyr>`PlT1g6KiEXiT?t5Ln*s>*wR8ModCNsesqS349PnIsP->CC>s4 zzRo%F;GK$}>|DAYXYc^bWokD%b6oFD{=ozTs_+aC3j>u;exPejGSC~~@=IXw?~A6Y zbic6%q8I649DN|0Uk@xRy>1JUxOmStPTv1_WSw{Y%gv^H7hVn%anJz)1%m^iF^sa* z2-z9U{N%g<2M1TEjx|0$KDy_4dwa|77kIS}@+uy{!x!C8ns=H{fZVBh6Dcm;FaC2R zsW^JQt^QbFVB2cBWrl047QRSHWrLHp>&WZKOAI=0ZG(*@oHwCYu9l?Pi8JIE{@>1@ zyer8aQf+Bz;pXO^ZN^nD9uBsj|Hofono8|g9}eoe%DkVwz&1Io>FMsCC$Ak)1HEG& z|6P45o#6r_(!V~OyS=}6m{L|vy=ei5CjZP!%Myt!f!~!i1czZAtPCY9Yel`NIgVHu zL06i9`)s{K-chM;tCw^F^AC`hwZ6JKx=3F0g~0s3{gpcmVX$gp#X|+*MD2XDTDd;F z4_mxB6Ug2Kl8QiZAwtIKvO0b$o53bfjm|8IIua7W+RY|b5vnyZX6Xh`{QLZwMY1e|Q zU9=BDLPmb;)~r)yF(bQZ+kr+dD7ZW=Xg2=-4KA*#S-NteO3-q%JBm-+JD?QV35rFM z)%GtoKz9_3?_Yq;n^w8{_jL07Bs-NSmH)hp?OYldLEF^*q%D1qgZZ$JR_*`Tg1dpu|Ady+VIF@6|^2?fXh^-;*8 z95LvX|CI#*|Dk{)si*RP-JJPHP(}W~?nab>8kEBRue-^IhgQ)2@2~#<`y`Zgkm$Av zoJpb5${Px?(^-RG90mMNMpFgKAi)@zhGfkc&aS)A_zOK?M_k<8rsqun?z#lE0@H%x zzeq&0$I2Xbh7qD=6!>;7G>Zmq7Gr?$d2}doSRd9DoBL@MR(Bq|2*pX8zsm6Gv z>{yKga^-rHeDqA$2t(~+J4m@6u}JS$Twb7MkV&-q!nkc=!Kkq=AR{AV1jK}$j!RLQ zg5$zV>fynwGN4dVQKh7$Bx$1hiHrrmLPfQ-euEW^AgZ1~R|e!d8Xza((b1TKf`VFZ zd%0LxSTM})*OvPF`nJFWf`NK~Em`x}9~am1{N#>+P7<1(O#uuH^nGgtLDHrBaeY8< z?-%e5yTIarbL8dIr=y|KKOrY1V{6OI$jFFF#9cOiH$ac!{cwiJ!opJ5&|u$%ts0S( zWPV`4ne2KwCVqB#3Cb`6OwwHaC88lzc*J&1=5c5XPl}i z#X|AgHv6Iz`CTiHZZ1Kx`#WD4^XKLgjq2dWI zUXa2sAthzO4ARoKaQ|H&g@Bm@#=>O2$}C~XShEoz5D zEF>8%Eiza&v2db3fZeU)I_68zGC*l7IQE2GTwI{$>K2rK5FE~HurhcyA(5S4TtLwuG&{tR<2!vZ{59eJHNR2vCoJP?m~Y91xRr4#=+z{AI|Do@VQ-5gO`2zcVGYo zOjasn+03F=qnQ8kasoJ3Ogua_vq5Ss8Gm^sGGA`j^BiE?*TEmX0j@$HlmqGmg=TUl zCOMDmITLbf>M!(Kb@D_!_Mf5u1)mS$ao7eQ{30p&_B+z6S8q^o=>Ib>AXBl_*1-W2 zA0J-?i40Wfc6mSF>z2D-7~5_3zG1Oh=3hHJr1!dALrg}Erj&UL8a)(8H~lZ_s2SPl z`GpINERMx=(VGBtQXHVt6vs>uw!Yft10H8QlEwf`X5HnuR975>W+!khpQWWk@r1mZ zj_^ub{uP{FU*iB<|Mvdo1Q%WKHp3PIsqKqNO=ZwGFzE8US)u~AQqjHQ3N+J<`?R%NL%;nFuejH6MkV!70yj6~K6+#HpMr>7{8Ewl0j zMO0nD0{UUt7rD5&%+5n!M~@k=6TpH_P^i`k)|?4I($AnA#t%beb89OI)F`NH*>z#p z*eNI~>NgG#r}Bm9dOs?^fB!x(*}6djYW|}89LZ{1yMTH)m6o=47wAL@eVFCS3cw$f zzWI+g8j6bKz=jB{9Uogarn|bjf+>NP2$WmSu|_5&P;*+&zC%DGcn?<2fX`;mhJ}vq zAca-sG0pq=5duEM2r68#whVpTs|S{7ksX~9A* zh2;@tv;;sYfzS7?&xL0x=mM7!b!Xj#R_On+9RARTH3?#G$P?z|xg89`l~fTa>;6e$U>)0lF_?EQ2MKMQJ%XRrqgLePYA8 zY*&So+qI(Ujb`ou*jlLR>giGCo#~R)(n<*o3VNebI8}3$Xp;5@*j%TlW|fE6=K8=w zy(pvkf}6#RPRJ?U^z`o__MgY&)eJbqz1R2{pf>L3k%O043#bQN2gsyS+W=%4(-Loh z=a;@$l9|CFA%QmMGrhO0*6?d>Z9Nh_*8j~B8V}CX-|MBP%L%zGU;x+s39T{Mj0Z79 zkXYOp z)vfM!eb|?;ki84)>o&T>3_v*qh)yEY(qttik#80q&`U~6YFbrwJ!3mNJ0*KSm|Oj* zn>PXV4%a6uHh_GlN*@LP1NM%slamqnI1m)nEjwJOwGl`9=;-M90bjLLM_WS7#KZ&y zLEr9yVy>ZP+CX358dwEXJm$aC$E&NtAly8l2VPr%mYC3VbZb5Cvjrg&5OVwm+#eE| zTB9=quu-|1wboD}|01pWsPErlctJujWaaVxMm4Is;BY64AuJ>q#9T;WVg~m_goFd& zFwKI1Al0k%8k&C$9so+niGW=Peg<~*-9<03TrPK8@pOHTKpYGxS4isVWftppolJCf z!Gk|rxJitN5Qa_`aqW7FJtHlNX7(5c9^NcvH*(d(87oi|Ti@8|>+Oa12?bqUegc?M z=5}QcB1|af!pJy$+yZQ1p2von%D0zlsI^V5wGu%UJi4jaX_%lZ?)WpL>m zr_8(B+J1nerX1ZjH8pkZ-K?W4!)Z4yUQ*Cx^wp{~EVze>Pd0JouuJTJrgRm6&~Gy( z+NRYS4UT&vT3SQ^08rA=6?P+Pe;SSJ7S;YUa8gYR4-XHb#-y=qagZOz50>|ftnBvr z08?I7)#Xp43XNjGaD@?C*JWxXXJ=<0JzsA}R-7myjeT?YGG$O}q|xpIO_m362O58a z8218v7L$OW-=eg+8@LT>T3Y?x(M;zXfpnH{=p2k#46wP(s>0c0%!a)f{;2rvP>%&{ zoO-P_aa&s(aC*L=6nV1YxjT#yU(kd59o#NhzHVUNV4=GM*r4sq0FsI;p?If^lFQ>I z!jLWzz$*d&TsXtR&(9AK$v1E)YYf!rae!x5pjjzt`}SAAoZWY}IBl9;#~+?k0McH$rA=(4&+oeGw-0jB_D6_oQ< z3Y+f%cMZ$R%IX4zKWJ$1-#{fC8l_FTpeI1)8DR5W35tQBUA@LqJ=aRv=&M1OAixyh zi@-Mz1BPJ`0DF9JO8}U{1ZhgayG=|0!+nyIlb1Xj9rxOS!In`_h-85K)y(r!-r&=i zz5*k@$y}8gCR9re9E=Zuc@ho5fu3AxX;ctl8-dS5i&TmDT_ONI0Y#h3t~;rcJ-}rk z0HY7(0r?+JJHT;=asY6n(hcTaS~TwzyMuZ1FE_c?7|nq&xzh9A83b3R3&y`_lzyLry?+jV>`zxe>bUKF0LP2&DhNCW zKq26yBO)Vz^cfb^7U7}*evtpH6BGR7=@Mk+Y%PG4)u=y)_fdy}oV*uQ&x1(;Kc0BsfudgEe`x{mI9zE>C-u7hfve+^Io#v2 z`U8>Mb`@rX{{j^eoy73z;SN9zL~32_GKf|1G>Z-tssg($1uPa6-q4J#cwER7J3z7M zn0Ym{Lo={|zW~X12E3l?J|+nXln4Wh_(4EmDb5NA#<8#`-#DTe0K>NqP6n=*msh(f zd+_eADfDIL=UeZ#3C9XmnE;~kjgODV6ZEJ9lOKtZ#b39#VAF~X#Y_l3AAwO0Y<>DS zP~#1v$vQxm_yq(6oL*jHJ^!0&?F0mo`|#gCN%;gGs&UF>2-`L)IX`SD-*3khQI?4{5I3_$=0o+;#`Wwe$a=2qr8 zz+KbM=_6O}*dl>|S(OLW2a<3T0H09Y^?0ob%H7FA#j=58!Ul-`kJ4(4z@g_z>+@41 z9=}VOt-bx*7Nu0t3vuMQ)37PrpAJ;eRNz z?HdNz+!aP$`P@QHK+}PonOPnja2621FEsxlFcow@RMTt(*5A~(PI!kL9{9TtfDB2x z7qRFuuLhW~12mah%!n(h8SdiM!PhZ-=YP$)mdr3+$n z4Z8k-dibc66fGK0`Kea_FJwmO#VP}!-|Fs4tI#KZR6PKkq2v4Nq941Ogbo5KAO7_%i#AZ!5y75>j=M<}^^yMgoohb53ksf$j+MyxfcI=b+q YUVHia>~{@^au|TX)78&qol`;+0BaN%KL7v# literal 0 HcmV?d00001 From 5aafae3414215727ae7efe22547696646862f90e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 21:30:46 +0100 Subject: [PATCH 09/10] fix: remove iris image --- docs/tutorial/python/11.ml_1.md | 3 --- 1 file changed, 3 deletions(-) diff --git a/docs/tutorial/python/11.ml_1.md b/docs/tutorial/python/11.ml_1.md index a0b056ec..be099cc8 100644 --- a/docs/tutorial/python/11.ml_1.md +++ b/docs/tutorial/python/11.ml_1.md @@ -75,9 +75,6 @@ Lí do chọn Iris: - Tất cả các thuộc tính số đều có cùng đơn vị và cùng tỷ lệ, không yêu cầu bất kỳ tỷ lệ hoặc biến đổi đặc biệt nào để bắt đầu. - Đây là một bài toán phân loại, cho phép bạn thực hành với một loại thuật toán học có giám sát dễ dàng hơn. -![](./img/iris.png) - - ```python iris = sns.load_dataset('iris') iris.head() From 593dcc0b100f8bd27f238534d6b614e51d41052e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: honghanhh Date: Fri, 9 Jan 2026 21:40:09 +0100 Subject: [PATCH 10/10] fix: fix cloudfare jsx tag --- docs/certificate/gcp_ace.md | 6 +++- docs/tutorial/python/11.ml_1.md | 64 ++------------------------------- 2 files changed, 8 insertions(+), 62 deletions(-) diff --git a/docs/certificate/gcp_ace.md b/docs/certificate/gcp_ace.md index 0cde1908..5ca3027f 100644 --- a/docs/certificate/gcp_ace.md +++ b/docs/certificate/gcp_ace.md @@ -214,10 +214,14 @@ Không bắt buộc, nhưng nên có. Đây là chứng chỉ entry-level, nhưn