La programación neurolingüística, una alternativa metodológica para desarrollar estilos de aprendizaje Neurolinguistic programming, a methodological alternative for developing learning stylesYaimer Pérez- Charón; Roberlandi Hinojosa-Benítez; Josefa Brugal-MustelierUniversidad de Guantánamo, Cuba.Correo(s) electrónico(s)yaimer@cug.co.curoberlandih@cmrg.rimed.cujosefab@cmrg.rimed.cuORCID: https://orcid.org/0000-0001-2345-6789 https://orcid.org/0000-0003-3233-1376 https://orcid.org/0000-0002-9345-0064 Recibido: 19 de abril de 2021 Aceptado: 6 de junio de 2021Resumen El artículo aborda la programación neurolingüística como herramienta que ayuda al crecimiento personal y elevar la calidad de vida; con el objetivo de proponer una alternativa metodológica basada en la programación neurolingüística para desarrollar estilos de aprendizaje mediante la enseñanza de la Matemática en estudiantes de la carrera Ingeniería Forestal. Se emplearon métodos teóricos (histórico lógico, análisis y sintesis, inducción y deducción), y empíricos (observación, encuesta y la entrevista). Su aplicación ha sido comprobada en la práctica y demostrada su efectividad en el campo educativo, lo que ha permitido hacer recomendaciones para el fortalecimiento del aprendizaje en los estudiantes. Palabras clave: Programación; Neurolingüística; Proceso de enseñanza-aprendizaje; Alternativa metodológica; Estilos de aprendizaje.AbstractThe article deals with neurolinguistic programming as a tool to help personal growth and improve the quality of life; with the objective of proposing a methodological alternative based on neurolinguistic programming to develop learning styles through the teaching of Mathematics in students of Forestry Engineering. Theoretical methods (historical logic, analysis and synthesis, induction and deduction) and empirical methods (observation, survey and interview) were used. Its application has been tested in practice and its effectiveness in the educational field has been demonstrated, which has allowed recommendations to be made to strengthen student learning. Keywords: Programming; Neurolinguistics; Teaching-learning process; Methodological alternative; Learning styles.IntoducciónLas circunstancia del mundo actual, caracterizadas por signos de la globalización económica y de los estilos de vida, el cambio acelerado y el desafío a todo lo establecido, cada vez es más agresivo, exigen de las personas y de las organizaciones una revisión a fondo de los patrones de conducta, las actitudes, valores, conocimientos y la manera de aplicarlos. La exigencia que se presenta en todos los ámbitos resulta más apremiante en la educación, espacio privilegiado para el desarrollo humano. En la Cuba de hoy, es indispensable que los estudiantes de la educación universitaria egresen con un sistema de habilidades que permitan desarrollar la capacidad de desplegar su potencial, en lo individual y colectivo, para la vida presente y la futura.La utilización, en el proceso de enseñanza-aprendizaje de los estilos de aprendizaje mediante la programación neurolinguistica (PNL), facilita el desarrollo a través de estrategias, que deberán ser integrasdas a las actividades de aprendizaje, los hace aplicables a cualquier enfoque pedagógico para lograr una innovación que permita dar, a los estudiantes, una enseñanza integral.Esta investigación está orientada al desarrollo de estilos de aprendizaje mediante la programación neurolingüística en a través de la enseñanza de la Matemática. Los estudiantes manifiestan que es complicada y difícil de deducir y de comprender, que resulta compleja, misteriosa y aburrida, generando en consecuencia, frustración y angustia, en vez de satisfacción por los logros obtenidos. En este sentido, la PNL aparece como una alternativa para muchos aspectos de la vida del individuo, y el caso de la enseñanza de la Matemáticas tiene una oportunidad para diseñar clases donde los estilos de aprendizaje desempeñen un papel esencial en el aprendizaje de los estudiantes, aumentando la motivación y el cambio de actitud y de esta manera alcancen un nivel de aprendizaje más significativo.Varios son los autores que se han referido al estudio de la programación neurolingüística, entre los que se destacan, Armendáriz (2004), Oropesa (2005), Camacho (2007), Gómez (2007), todos coinciden en que la (PNL) representa una manaera de enfocar el aprendizaje humano, una herramienta que ayuda al crecimiento personal y eleva su calidad de vida, de igual forma renocen que los estilos de aprendizaje son los rasgos cognitivos, afectivos y fisiológicos, que sirven como indicadores relativamente estables de cómo los estudiantes perciben, interaccionan y responden a sus ambientes de aprendizaje.De ahí que el objetivo del artículo consiste en proponer una alternativa metodología basada en la programación neurolingüística para desarrollar estilos de aprendizaje mediante la enseñanza de la Matemática en estudiantes de primer año de la carrera Ingeniería Forestal del curso por encuentro. DesarrolloProgramación neurolingüística. Antecedentes y aplicacionesSegún Gómez (2007), “la programación neurolingüística, es un conjunto de técnicas diseñadas para producir cambios personales a corto plazo” (p. 25). En esta se dirige al cerebro y se manejan los estados y comportamientos propios y de los demás. Se traduce en seleccionar un plan de acción entre varias alternativas, con el fin de encontrar la que mejor convenga a nuestros objetivos.La programación neurolingüística constituye un modelo formal y dinámico de cómo funciona la mente y la perfección humana, cómo procesa la información y las experiencias y las diversas implicaciones que esto tiene para el éxito personal.Por su parte, Armendáriz (2005), considera que es conveniente detectar cómo procesa cada quien internamente la información, tanto quien lo hace bien como quien no, para poner en marcha nuevas formas que resulten más funcionales.Para Oropesa (2005), La PNL es el estudio de los patrones mentales. Permite conocer los procesos mentales que se usan para codificar información, y por lo tanto, la forma de pensar y de actuar. Esta explora cómo se trasmite le información del mundo a través del lenguaje. De acuerdo con este, las experiencias vitales son captadas por los cincos sentidos y procesadas como información por el sistema nervioso, el cual ayuda a representar internamente dichas experiencias con el fin de darle significado a cada una de ellas, esto se realiza a nivel lingüístico, a través de las palabras, sonidos, sentidos, sensaciones y olores. El proceso neurolingüístico parte de los fundamentos de la teoría constructivista, la cual define la realidad como una invención, no como un descubrimiento.Fonseca (2009), admite que es un constructo psíquico de Grinder y Bandler (1976), basado en el hecho de que el ser humano no opera directamente sobre el mundo real en el que vive, sino que lo hace a través de mapas, representaciones y modelos, a partir de los cuales genera y guía su conducta.Existen seis (6) principios que pueden ser modificados a través de la PNL y estas estructuran una especie de filtro mental, según Fonseca (2009), ellos son: Control: en la actualidad se sabe que la mente consiente dirige los procesos mentales, por lo que nadie puede hacerle sentir menos sin tu consentimiento, como diría Blander, citado por Gómez (2007), creador de la PNL, si no manejas tu mente alguien más lo hará por ti. En cualquier caso, el control de la vida empieza en el control de los pensamientos.Placer: el objetivo de las deciciones y acciones, es el beneficio personal.Causa y efecto: las causas son los pensamientos y las conductas los efectos, esto obedece a una ley universal.Correspondencia: si crees que puedes hacer algo, o se cree que no puedes en cualquier caso, estas en lo correcto. Según Fonseca (2009) hay tres tipos de creencias:De capacidadDe estimaDe esperanza o de expectativa Desde que naces se va conformando un mapa mental de nosotros mismos y de los demás. El mundo externo corresponde a tu mundo interno de pensamientos y emociones.La estructura virtual de la mente facilita crear, junto con la consecuencia en un espacio interactivo, nuevas realidades que puede uno diseñar para su bienestar.Características y utilidades de la PNLPara Camacho (2007), la PNL tiene la habilidad de ayudar al ser humano a crecer, presenta un enfoque práctico, permite lograr cambios personales y se concibe como una poderosa herramienta de comunicación, influencia y persuasión. Las utilidades del proceso son:Mejorar la conciencia de lo que hacen.Potencia la comunicación o forma de decir las cosas.Aumenta el potencial de las personas.Garantiza el aprevechamiento de los recursos.Mejora la salud personal.Desarrolla las costumbres personales.Aumenta la utilización del cerebro.Potencia las relaciones interpersonales.Desarrolla la creatividad y la autoestíma.Curar fobias y miedos.Muestra la visión y la misión personalEl ser humano absorbe y guarda en el inconsciente toda información a la que ha tenido acceso. Esta información es filtrada a través de su pensamiento, pasando por su sistema neuronal y formando programaciones, las cuales forman creencias que lo conducirán y lo guardaran toda la vida. El ser humano es producto de sus pensamientos, acerca de lo vivido y experimentado, por lo cual reside la responsabilidad de padres y docentes. ¿Qué clase de mundo se les presenta a niños, adolescentes y jóvenes?, ¿Qué ejemplo se les está dando?, ¿De qué manera se les respeta como personas pensantes y valiosas? Es indispensable recordar que lo que se graba son vivencias y no la teoría. El docente debe estar consciente de la enorme responsabilidad que se le ha otorgado, su labor no es informar, sino formar seres humanos.Canales de percepción En la opinión de Carbonell, (2007), el objetivo de toda educación es la formación de individuos con un alto nivel de conocimientos y habilidades que les permitan desarrollarse de forma integral en la sociedad. Estas aspiraciones pueden ser truncadas si el proceso de enseñanza-aprendizaje no se lleva de forma adecuada en las aulas, y por ende, se colocan en el contexto laboral, en su formación académica. La comunicación entre docentes y estudiantes debe fluir naturalmente para que los datos presentados puedan ser asimilados en su totalidad. Este proceso puede verse afectado si se utilizan canales de percepción distintos, que impidan que la información se reciba de la forma adecuada y se registre en el contexto dirigido.Es necesario investigar si se utiliza el mismo canal de percepción entre los estudiantes y docentes para asegurarse que el bajo aprovechamiento escolar no se deba a conflictos de interpretación que pueden ser evitados si se es consciente de esta diferencia.La mente percibe el mundo exterior usando un sistema de comunicación preferido. Para Galván (2006), estos canales pueden ser divididos de las formas siguientes:Visual Externo: sentido que se activa para que el mundo exterior.Interno: imágenes almacenadas en la memoria o que son producto de la imaginación. Auditivo Externo: sentido que se activa para oír el mundo exterior. Interno: palabras, conversaciones y sonidos almacenados en la memoria o que son producto de la imaginación.Kinestésico Externo: sentido que se activa para percibir sensaciones táctiles.Interno: recuerdo de sensaciones táctiles y todas las emociones, tanto reales como imaginarias, en el presente o en el pasado.La PNL en la educaciónPara Carbonell (2006), la PNL amplia las habilidades para conocer la importancia del lenguaje verbal como el de no verbal. Con él se apropia una comunicación efectiva, ya que se pueden potenciar los procesos mediante los cuales se permite, se almacena y recibe la información. La comunicación, el objetivo entre lo que los docentes desean que sus estudiantes conozcan y lo que ellos quieren aprender, se da en el ajuste que surge de la negociación de los dos objetivos.Cuato más se pueda descubrir sobre la manera de cómo los estudiantes aprenden, mejor se podrá diseñar el proceso para fomentar el aprendisaje significativo, ya que la enseñanza y el aprendizaje son partes de un mismo proceso.Es importante dar a los estudiantes las herramientas de aprender a aprender, y en esto puede ayudar la PNL. Este tipo de programación ayuda a descubrir como se crea el mundo subjetivo, esto se logra relacionando las palabras, pensamientos y conductas con los objetivos. Dicho proceso engloba las conductas, las acciones, los valores y creencias.Ventajas de la utilizacion de la PNL en la educación Según Bandler (1976), la PNL representa una manaera de enfocar el aprendizaje humano. Aunque muchos psicólogos y trabajadores sociales usan la PNL para hacer lo que ellos llaman terapia. Sin embargo, consideramos más apropiado describirla como un proceso educativo; es decir, el co-creador de la PNL, además de mostrar su concepción de este modelo como herramienta educativa, apoya la tesis de la educación y el aprendizaje como proceso comunicacional que representa, en esencia, un complejo, delicado y nutritivo tejido de interacciones humanas.Educar es comunicar, es pruducir cambios en las partes. Se sabe que la relación existente en la triada docente-aprendiz-entorno, tiende a condicionar la interelación, y en concecuencia el eprendizaje.El reto es hacer de la escuela una aventura que mantenga interesados, tanto a los alumnos como a los profesores en la mejora continua. Se tiene que aprender gozando el aprendizaje, utilizando simultáneamente la mente lógica, el cuerpo y la mente creadora, en otras palabras, el cerebro de manera integral.El docente cercano y eficiente es el mejor de los profesionales, ya que logra estar con sus estudiantes, aprende a ser con ellos y a través de ellos. La programación neurolingüística proporciona todas las herramientas para elaborar un proceso de enseñanza – aprendizaje cualquier estudiante pueda aprender rápida y fácilmente.Al identificar los componentes actitudinales de los estudiantes en matemática en el primer año de la carrera Ingeniería Forestal del curso por encuentro, se concluyen que están presentes los componentes cognitivos, afectivos y conductual. En el caso del componente cognitivo, el conocimiento está afectado, los estudiantes manifiestan dificultades para las matemáticas, no la comprenden, y las creencias también forman parte fundamental de este proceso.Por otro lado, al referirse al componente afectivo, se observó que los sentimientos de los estudiantes se ven afectados cuando interrelacionan con la asignatura, reflejan miedo cuando la estudian; además las emociones están aplacadas frente a los logros, restándole importancia al hecho de obtener buenas calificaciones.Finalmente el componente conductual, se ve reflejado a través del comportamiento, el cual se orienta hacia la motivación por el estudio de las matemáticas.Las limitaciones teóricas y prácticas que afrontan los docentes de la carrera de matemática en el proceso de enseñanza-aprendizaje para potenciar el conocimiento y desarrollo de los estilos de aprendizaje de los estudiantes universitarios, se convierte en una problemática a resolver. En este sentido, la programación neurolingüística aparece como una alternativa para el desarrollo de estilos de aprendizaje en la enseñanza de la Matemática, tienen en ella una oportunidad de favorecer la motivación y el cambio de actitud de los estudiantes, y de esa manera alcancen un nivel de aprendizaje más significativo.Teniendo en cuenta todo lo analizado hasta el momento la autora de este artículo determina propones la siguiente alternativa metodológica.Alternativa metodológica para el mejoramiento del aprendizaje escolar Según el Diccionario de la Real Academia Española (1984), la palabra alternativa proviene del latín alternătus y se entiende como opción entre dos o más cosas. Ello implica elegir, en correspondencia con sus intereses, necesidades y posibilidades, aquella opción que le resulte más beneficiosa y/o conveniente. Desde el punto de vista pedagógico, se tendrán en cuenta para la elección también la racionalidad de la opción, los resultados que puede producir, así como la objetividad con que permita abordar el material de estudio.Matos (2004), al analizar el concepto de alternativa didáctica firma que “es una opción metodológica de instrucción para la práctica educativa, en función de optimizar la dirección del proceso de enseñanza-aprendizaje que estimule verdaderamente el desarrollo intelectual de los escolares” (p.54). De igual forma, Hernández (2004), al definir lo que considera una alternativa metodológica basada en el enfoque de la lectura circular, afirma que “se define como la opción con que cuenta el profesor que enseña literatura para instrumentar una lectura flexible, creativa y dialógica, que facilite desarrollar en los alumnos una comprensión literaria como procesamiento cognitivo-afectivo complejo” (p.59) Es necesario reconocer que estos autores asumen la alternativa como una opción, y que existen otras variantes.De igual forma, Mendoza considera la alternativa como:Una opción para la dirección didáctica del proceso, conformada por un sistema de procedimientos generales para la dirección didáctica del proceso de formación inicial del profesional de la educación, que responde a las actuales condiciones de formación, donde los adjuntos y los profesores tutores, como profesionales formadores, juegan un papel esencial”. (2004, p.69).Por tanto, la alternativa se presenta como parte de una concepción, sobre todo como aquella que concreta en la práctica educativa las ideas y puntos de vista que se sustentan dentro de determinada concepción pedagógica.La alternativa metodológica se realiza teniendo en cuente la necesidad de garantizar un proceso de enseñanza – aprendizaje más personalizado a los estudiantes utilizando las herramientas que brinda la PNL.El objetivo de la alternativa metodológica está dirigido a brindarle alternativa metodológica basada en la programación neurolingüística para desarrollar estilos de aprendizaje mediante la enseñanza de la Matemática en estudiantes de primer año de la carrera Ingeniería Forestal del curso por encuentro. La alternativa metodológica que se presenta, consta de tres etapasEtapa 1. Orientación En esta etapa se realiza una orientación a docentes y estudiantes sobre el programa de estudio de la asignatura Matemática I para estudiantes primer año de la carrera Ingeniería Forestal perteneciente al curso por encuentro.Fundamentación de la asignaturaLa asignatura Matemática, es parte de la disciplina básica Matemática y Física. Ella aporta al futuro profesional, conocimientos que resultan ser herramientas cuantitativas, necesarias para el estudio tanto de las teorías propias de las disciplinas básico-específicas, como aquellas del ejercicio de la profesión; que pueden ser aplicadas en actividades relacionadas con la profesión y que contribuyen al desarrollo sostenible de los ecosistemas forestales.En el Plan de Estudios E, se presenta el perfeccionamiento del estudio de las matemáticas en la formación del Ingeniero Forestal.La asignatura tiene como problema principal contribuir a la formación en los estudiantes, de una concepción científica del mundo que permita la solución de problemas presentes en el campo de acción y la esfera de actuación del ingeniero forestal, haciéndolo competente para su desempeño (manejo forestal sostenible) tanto en el ámbito nacional como extranjero.Los métodos de la Matemática resultan ser instrumentos para la determinación de los aspectos cuantitativos de las cualidades de las cosas. Por ello, el estudio del contenido y los métodos de la asignatura Matemática, están vinculados a aspectos del modelo profesional, constituyendo la base para el análisis de información y toma de decisiones de carácter científico. Los conocimientos de esta asignatura responden, especialmente al diseño de investigaciones en ciencias forestales.Dota al ingeniero forestal de conceptos, técnicas y herramientas matemáticas que pueden ser aplicados en actividades relacionadas con la formación del profesional.Tiene como objeto de estudio elementos del cálculo diferencial e integral y de las ecuaciones diferenciales ordinarias y su objetivo general es aplicar las herramientas y métodos de la Matemática, a la solución de problemas vinculados con la profesión, contribuyendo al desarrollo de habilidades y del pensamiento lógico-profesional a partir de los procedimientos de trabajo aplicados en la asignatura.Entre las habilidades esenciales, resaltan: resolver ejercicios y problemas aplicando los conceptos estudiados del Algebra Lineal, la Geometría Analítica, el Cálculo Diferencial e Integral y las Ecuaciones Diferenciales Ordinarias de Primer Orden y Lineales de Primer y Segundo Orden.Etapa 2. DiagnósticoDiagnóstico de los estilos de aprendizaje tanto del docente como de los estudiantes que van a formar parte de la alternativa metodológica.Para la realización del diagnóstico se deben tener en cuenta las características siguientes:De acuerdo con Carbonell (2006), en el 40 % de las personas predomina el perfil visual; en otro 40 % el perfil Kinestésico y solo en el 15 % predomina el perfil Auditivo. En el 5 % restante, dominan los tres sistemas y a estas personas se les llaman triunfadores.Los individuos del tipo visual entienden el mundo como lo ven, al recordar algo lo hacen en forma de imágenes, al imaginar el futuro, lo visualizan. Se caracterizan por su organización, les gusta controlar las cosas para asegurarse que están en su lugar correcto.CaracterísticasForma de captar la realidad: a través de los ojos. Recuerda sobre la base de imágenes.Movimiento de los ojos: hacia arriba en algunas personas, ligeramente fuera de foco.Movimiento corporal: movimientos rápidos. Al caminar dan la impresión de estar buscando algo.Conversación: utilizan frases como “ya veo a que te refieres” y “cacto la imagen”Respiración: ligeramente entrecortada, a nivel de la parte superior del pecho. Poseen voces de tonos altos.Apariencia personal: se visten muy bien, generalmente a la moda y su ropa está siempre limpia y arreglada. Los individuos auditivos son más bien sedentarios, cerebrales y de mucha vida interior. Generalmente prefieren hablar de algo que les interesa en lugar de mostrarlo, son grandes conversadores y tienen la capacidad de organizar sus ideas en medio de un debate lógico.CaracterísticasForma de captar la realidad: a través de los oídos. Recuerdan sobre la base de sonidos.Movimiento de los ojos: hacia los lados y siempre a la altura de los oídos. Movimiento corporal: tendencias sedentarias.Conversación: utilizan frases como “eso suena bien” y “te oigo claramente”Respiración: ritmo uniforme a nivel medio pecho. Poseen voces melodiosas.Apariencia personal: prefieren ropas conservadoras y más bien elegantes.Los individuos Kinestésicos demuestran su sensibilidad y expresan espontáneamente sus sentimientos. Es importante para estas personas, la comodidad física. Miran generalmente hacia abajo para calibrar sus sentimientos.CaracterísticasForma de captar la realidad: a través de las sensaciones táctiles. Recuerdan sobre la base de los sentimientos.Movimiento de los ojos: hacia abajo.Movimiento corporal: caminan de forma despreocupada.Conversación: utilizan como “tengo la sensación de que “ y “parece frio”Respiración: baja en el vientre. Poseen voces profundas.Apariencia personal: visten holgadamente.El identificar el canal preferido de comunicación del interlocutor permite aumentar la posibilidad de que el mensaje transmitido llegue a su destino con la misma intención con que fue emitido.Etapa 3. AccionesEn esta etapa se proponen acciones según el canal preferido de los estudiantes para desarrollar los diferentes estilos de aprendizaje:Acciones para cada canalVisual.Usar expresiones faciales y gesticular conceptos con las manos.Mostrar dibujos, láminas, carteles y esquemas en el pizarrón.Visualizar materiales en videos interactivos.Realizar presentaciones en power point.Expresarse con palabras claves.Siempre agregar un elemento visual a la información.Utilizar colores llamativos.AuditivoPracticar la velocidad en el lenguaje.Utilizar distintos tonos de voz en la preparación oral de la información. Experimentar con tonos de reprimenda, emoción, decisión, suspenso y curiosidad. Utilizar música para enfocar el estudio de los alumnos. Garantizar que no existan ruidos que interfieran en la información emitida.KinestésicoRealizar actividades que requieran movimientos, especialmente juegos.Contar historias emocionantes. Pedir que participen en el pizarrón.Realizar experimentos.Utilizar experiencias vividas.Relacionar los temas con actividades de la vida diaria.Ejemplo En la clase, el docente debe tener en cuenta el diagnóstico de sus estudiantes no solo en el contenido sino en los estilos de aprendizaje tal como expresa la alternativa.Tema de la clase: Límite y continuidad de funciones reales de variable real.Para la aplicación de las acciones a desarrollar en la alternativa, el docente debe tener en cuenta cada una de las funciones didáctica de la clase para de estas manera darle salida a cada una de las acciones que se proponen en la alternativa.Aseguramiento del nivel de partida: Utilizar distintos tonos de voz en la preparación oral de la información, usar expresiones faciales y gesticular conceptos con las manos, utilizar experiencias vividas.Orientación hacia el objetivo: expresarse con palabras claves, practicar la velocidad en el lenguaje.Tratamiento de la nueva materia: mostrar dibujos, láminas, carteles y esquemas en el pizarrón, visualizar materiales en videos interactivos, pedir que participen en el pizarrón.Fijación: utilizar experiencias vividas, experimentar con tonos de reprimenda, emoción, decisión, suspenso y curiosidad.Control: se realizarán diferentes actividades o preguntas que satisfagan los estilos de aprendizaje de cada estudiante para que de esta manera se tenga en cuente las características de cada uno de ellos.RecomendacionesEl aprender a usar el lenguaje correcto, que le llegue a cada uno de los estudiantes, es parte de saber usar todos los sistemas representacionales con términos visuales, auditivos y sensoriales. Frases tales como “lo veo claro” (visual) “quiero decir esto bien alto y claro” (auditivo) “siento lo que quieres decir” (sensorial).El buen uso del lenguaje incluye el hablar siempre de lo que se pretende y lo que se quiere lograr y no utilizar frases que ilustren lo que no se quiere. Por ejemplo, “se acuerdan de traer mañana su tarea” en lugar de decir “no se les vaya a olvidar su tarea mañana”El docente debe aprender a leer a sus estudiantes a través de su lenguaje corporal. Es imposible que un estudiante que llegue a clase con un problema psicológico se desempeñe como los otros estudiantes de la clase, sin que antes se le atienda. Por eso el manejo de las claves oculares, así como de la fisiología son de ayuda dentro del proceso de enseñanza - aprendizaje.La alternativa se evaluará de forma individual y colectiva.Conclusiones La alternativa metodológica es de importancia, es un tema poco tratado entre los docentes, además de su utilidad no solo es en las matemáticas sino en el resto de las asignaturas y en las diferentes enseñanzas. Su aplicación está basada en la programación neurolingüística brindando herramientas a los docentes para el desarrollo de estilos de aprendizaje, y de esta forma ofrecer a los estudiantes una enseñanza personalizada y eficiente. Los referentes teóricos permitieron asumir posiciones, elaborar la propuesta y arribar a conclusiones. Referencias bibliográficas Armendáriz, R. (2004). Educando con el corazón. México D.F: PAX.Camacho, R. (2007). Manos arriba. El proceso de enseñanza - aprendizaje. México D.F: ST.Carbonell, R. (2007). Aprender a aprender. España: EDAF.Fonseca, C. (2007). Cambios mágicos con la PNL, PAX, México D.F.Galván, J. (2006). Aprendizaje integral en la práctica, Tomo, México D.F.Gómez, G. (2007). Optimicemos la educación con la PNL programación neurolingüística su aplicación práctica en el trabajo docente, Trillas, México D.F.Kasuga, Y. y Gutiérrez C. (2004) Aprendizaje acelerado, tomo, México D.F.Marzano, R. (2005) Dimensiones del aprendizaje, ITESO, México D.F.Oropesa, R. (2005) Aprendizaje Acelerado, La Revolución Educativa del siglo 21, Panorama México D.F.Matos, C. (2004). El Taller: Una Alternativa Didáctica para la estimulación del desarrollo intelectual de los escolares en el proceso de enseñanza-aprendizaje del sexto grado de la Educación Primaria. (Tesis de Doctorado). ISP “Raúl Gómez García”. Guantánamo.Hernández, J. E. (2004). Alternativa metodológica basada en el enfoque de la lectura circular para el desarrollo de la comprensión literaria en la Enseñanza Media General. (Tesis de doctorado). Camagüey. Mendoza, M. (2004). Alternativa para la dirección didáctica del proceso de formación del profesional de la educación. (Tesis de Doctorado). Santiago de Cuba. Diccionario de la Real Academia Española (1984). Madrid: Ed. Espasa-Calpe.S. A. right866536600 Vol. 7, No.15, enero-abril, año 2022 PAGE \* MERGEFORMAT64-138022top00-208915762000 Ciencia y Progreso Publicada en línea: Enero, 2022, RNPS: 2477, ISSN: 2707-7098 http://cienciayprogreso.cug.co.curightbottom00Vol. 6, No. Especial, octubre-diciembre, año 2021 PAGE \* MERGEFORMAT77righttop00Yaimer Pérez, Roberlandi Hinojosa, Josefa Brugal: La programación neurolingüística, una alternativa… iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS0AAABZCAYAAAEcIEIbAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACx jwv8YQUAAAAJcEhZcwAAIdUAACHVAQSctJ0AAC8aSURBVHhe7Z0HmBVFuvdxd13vIqggCrqygoCg KAZkRRQTBkRRAdFddXENK3JRr7rrmhARA2Dgu2u4hkVFdJUwgWGYIQ2S88wgwwSQnJPknKyv/u/U 21OnTnU4c84EmP49T53TXV1dVV399lu5qtrI3/1O2HCzLy+q4Wd0kyYUETbJv/0tXaxIKMXM1EmR ETPtyhsnYjbDNPjDH9SREAcOHBD5Cxeqs2L27t2rjorZt2+fWLN6NR0fPnyY/vPy8ug/KyuL/sHu 3bvVkRDLly0TZ9WtS8fr1q6NPWK1Tj1VHUXS8fbbyTB/OOcc+u/bp4+YNnUqHYN6Z5yhjqJBxBqe ey75ExExoEeI2b1rl/jll1/ouJ56Kua8Bg3o/9z69enfBBH7/VlnqbMSTPdHjhyhiF3aogWdOxH7 RV7Ys2KFZwTLk6gUQ8os/eyzqIhltWypjoKxftIkdVQ6qqX+1385kZh9771iljSpJ50UETH9OEVe Y3AvAxXz4/PP0z/M4f37RdKvf+24gZ8A13DM9mm1aomDO3bQsQ7pMQQMFbGrqIgiBvatX0//gCOW dMIJEZHkwDZOmEAPxcAN+XniicqmJAz9fib70UfVUQlOxPgfZmanTnSuA3tELOvaa6NSYdMPPzgR 4zcAo0cM9raIkb8yZU0oYswYmQNUFqpNbt9eHVYunFepm8oAqYudUuh1KkPkXLMkNw4ePOj8I09k Jht6Kzc3l/JVsHz5clH/978XR48epXMwe/ZsdVTMQpWXFhYW0n/MEQOXXXJJVJaC/G3nzp3qLBpE DDSVH9jA99+nY2bDhg3qqNgf5M1OxAD+j6in1Plc5gR6Rq5HbMjXX9O/DlKyg/ZRoYSBiLnlpxxp sHXrVnIfFTHomsqAEzFWmoAjqrPw1VfVkT9b58xRR6UnIsXSatYUo2Wy2iKmM1xq6mSp1cddfLHY s2qVkwPwfXwOpspXumbECCePHXnyyfQ/5vzz6V9PEJ2IiM24806x8JVX6NiL5N/8hgLHfXtVSRWM 5KxKEwcEvG/NmojIFr71lpN1uWHNK010e/wjYmwXETHlRo8EIpD3wgsRKcMRA7pbHSevzH3iCTG1 c2d1VvFUm9utm/P0eIojmtJkUIZy3Lg8YVWBZN/GYa1mpTPCUnSqSjjKIhZjQ8+w/Li5XTt1VDbo GVxp4aq3SZknmG7/wb/+Rf+ck+s5er0zz6T/Zio7WCEruExdVXXfsnkz/eugNg30cMwEW7JkiToS 4rq2bdVRNLofnGDcnADatG7tnmColevomt6GW4LpzQkoKgE9oU475RRxZp066iw4XODkBPti0CD6 B5xg92nVSTD4yy/VkZ2JEyeqo5IE4xfJRCXYTlWq3SX/2S5JqxqGOkxLLDYMnxfJcgBAXVu/XhWJ SrDsHj3ogmmvGxsLZGELxY9EkqwV3sBsWQSqaKoly09MT4xftMqoDbcEM+2P7N9P/7o99KBOkjpH 6ZfrAiOqlbTvcBFdh/1DC9LMu+6iY1ucWI3wtZ9nznRqfmyXWqsW/YOgtcKIthQufg+VkWY73Xih F+UBmtCAfh8nWPKvfkX/meeeS/9IMHzuwGz3A8tkPfvg9u10zHZmkxvQwzITB6CKAdi9/kWkVq+u jrwpeZ0SeA4zSuZa3GgODm7bFlEHqsqQDgsKNTNbPpOqQoTCTzn9dGVdwqJ33qEEYjcHPdq8jnec T1FPEJtZPXSocll1qTb5xhvVYSRHjdI9OHr4sEiVCVdVKfkMVVOejTl/+lOJlAXMPY5HrKV6L4M2 WJP9RvP6OWefrY6imTZtmjqKnxtvuEEdlbBs2TJ15I1bPRfoFXOd2BPLMjjALbHQrw6mTplC/wA9 OCia6CMWwH5VoN24caPTKwN2GJ26k2S5jHt4uFeIwYgI9PowCxcuFAsWLFBnxSDc7HnzXBNrwoQJ UYk1UY20iDmxRmklYMYtsYbJTKH9rbfSsS5t5pAQBqMoGG5V0B/KbB3Q3a9bt47+bZLFftWpXZv+ gS2x1qxZQ/96Yu1QheI2V10Ve2KlawEyXonFvNa7tzoqSSxuS+LmHDwAD1+xJdbZ9eqJG6+/Xp2V JNYZWpz0xLqpXTtKYPZDT2wzsfQmJE4sfOYcHxhrYn2v1dUAckG+lu4xxobhiOiJ1ceSWDNmzKD/ Q4cO0b/5AMDLjhNLlxhOLF3q2D03MgLTX90PTqyXX3qJ/pmoxNpZUEAXkGBsFwQEjsa6kamp4tsh Q8jOL7HAJRdfrI4E6ZLpKgOYMnky/esPxaO2WHL1BEEDI1jy00/0j5bYXbt20TH70fbqq8XKlSvp 2EwscIYqlC9evJj+AY952rNnT3RiMTY7FFzXp6ers6pHTIk14je/iejdrGq4JpZe/WFwzM0sVRGr gt+jvuv92oAPvsbtVTYwHm1c06Zin8rGE82igQPVUcVglaxkWUo37dmMcEksXOOWUv5PJGaLa0UQ kVgMRjqOadiQWjRndekihqmRjTDjLrhAuSqh6M03xWJjGBIYrtU3uTkZYLiAPoQTx9Nuuy2irQxh cYvmyEaN6BqGsDBDpTpAq6juD7e3ccto9mOP0T/s1qakiHT4o7kHOE8KqIcjEkuPrI2lH30k9m/a pM5KMJX+YVU0SNYSyzaegsND2Awfp7hIUm737vSv3zPaGNLMYeVIt9xAoLtPVuVI3c4WP5OozxAJ Ahb/619i6s03i2wZ4NqRI8nODfPT5Ei4JRauI4HZHf8DPtYTK++VVyhhYdJq1CA7/cUilwamv0gs Rg+D7+X7gH7djWo7ZKUVDnXHfG4aL/TIs9vJWqsAJ5buDx/b7PTE0q97JdYk1XXPnRp+iWWLsxck j3gQOOaRjBiMjHPd+LFh7FirexwjUmy3d+3aYjsVJjDdgy2yKoRjdJZ8L/UT/IDxlSzNX7/EypT6 V4+bH04lEB2cFJj8P7h1q7ItxtQJVZXIGrMEleaJ11wjxl10kVhXhas2NqILpbVqUYKVli2yImx+ xvonE1J1cL5E9GTrAuFmoENZL3oZuKnoGkpIxRKl5pm9skqdIgUElQqb8OgGRdOCPn0iRkroQJuF VD0issUpLt3UsXJUlnIx+Mrxuwr30FZlostchkGb0gipvQpef53a4rdMnSo2TZwo1qSkiOkdO4rh qlpiu9cxHsMEdNC9ZutUYPR+yFgYPHiw6ySyigJa3utZddB7ZQ5tj4eg4ZqgB8xtPoENX+FKhElT vVZ+lJVwHeuEwuVhbMNLbMQqXOjWxaQSLBmB7tEWzZtTx7w+6QSgSxb+cncv5vCabhjTHoMI6ko/ H3v0UXFKjRpWDQi/Z82cSdf0OOK49mmnicf/9jdx6SWXRLyYk048kcLi+SQMuorhD9bruK9rV+pX hztTuPBMuNaje3d6ZtxTkJ+vrpaA+CNtrr/uOnH1VVfRPUGE6/ChQ+QnwkE8OF1N4cIQH7irKXOn J2Rc0HXNXdXlI1yW4Tg2SiNceDCTOzp0ENe0aaPOioE7fSzBbe3biytbtVJnxTQ+7zzxjRqPANzi gkTWx0DZ3G3ZssVX22BMgi5cPXv0iBJuEFRzmfGw+QX8hOvhhx5yxkjomJoLaeCmyRBGqYQLZSx0 V2GmA7q+cOxV7kq3jI62gUFxXg9uJhaEy1z4BmBwCs9aY0zhAhiahMn6AMsjmOPCcM/kyZOthgev AL+X9VC3bhR3M06mcLm9KJtwIcz7//xndVaMHo+/SgG56MIL1VkkfvG1LQwETOFqedllovWVV1rT ByawcO3SRuiAMU2bUgcLBGud0Ys257HHxNgmTcSW6dOVTXCgnQb9+9/qrIQf589PuHAB1ny2BEV4 uhC54feyGLjTNZ4pXO+9806UdgamcMHNu9KtiRkPt3j5xff9996j7NTEVubi9LPhK1xDLSMfbO7G NGumrsbPtm3baJweEgEG+T2PBtVBFoa83uSlF14Q5xsLC6EsgOFqNvTxgiZYwoTLbDB4sfhadXiI nA6XqXAPXsCpljHgZ8kX+EqvXuqshAfuv5/C4TDxos0Pa9asWfSi2Q0+jpPlezDBcGXEj93BnxoB m4a6dukSFY9GDRuqqyXgw9fjgvTEem2+wmWyWU2BNY1tch96R92uhRz/+ArXT2qJAh2bO314EMPl MMyuDal6BCpzmUOqMAlWv44llXSOymqsXsD3GoEZcvwSSLggKAd+/plu2C7z1xRZHlqpVdl3FBSI FJnPutUY3UasupH/6qtWv2B3LIABVYhvskWbVyU8hUsHY7ttboKYWIQL7iu7EGX98Y/WxSpCIqmG 5gRTGNgcdqldBQErB7I/q777Ttl6M1wKIdwHBQOCbe4xLMgcZ5922mli/jPPiMUDBohRUvPivgy1 nBVgbTPz3uJViCe1ayfSZC0Ldvqatz9cc03x0E0pXDiGYRbKmt/Ujh3Fov79RU6PHlSRMeNHzTfS P3xAaCOcduedzlDQ7drEUwxxxcqN+dLPAqnJh6vK0YrBg5ULNXpb2qHilCL/58owWeNnNG5MzUTT O3Wif9gtMcrPcAuT+9//TXFGfOAuEUtWgmpzH36YPPQ0p54qdi8LNl3ZBHMUgqKP5LaBa3r5LRbh YlZLQccympn160fcy8KV++yzyqaYSVdfHRUGyqBemmv30qVi5VdfiW3Z2XQvjzMG/DGb4CXro9OZ I7L8CoHakJlJ9+o1bxYucxlI2M02GlhZkBikkW16wriWLa3xKw00ngsvAh6aJqNRI3LEIHI2d6YZ J7ON0oBlT3E/JsXYwDVduJICCtcINXJDX78OE3T0e1m4ePkhBssQmWG4CRfcQUvowM4ULv0lM7DT hQvnZg3cTbhMYMcTeRj4p4eLY31iETOtfXurn6WhZAC9+qLY4EF0hivVHcQkxzF+68ennyY/8PCb tbURMEQF9mbNE3ZmXE3hwgvRExbEI1wQVtMOa+bDztQYsCuNcOG+FKMWnkjhWj5oELn7QeuDxZxL 2I209CuWhqiRqJz/s/npf/9XXSkhX2qYrFatRPqZZ4rxzZuLHCkQXJtMJNA0KCcUvv46ZQterE1N FQWvvSZWyESzrcEDUJbAuDS03dnie8CybCg4YMxWYTCubauxJDtY/tlnNDJ3XVqasonENpcT5Vvb 6nrwg57riy+scxusz2GxQ/aqLyWvs+zTT8Wifv3UWeJwHeaMtqxh6gv1MxDIIktfV0jVhpoiMLrh oFq1JVHMfeghUsPwP6TqEdHGhfw8nnl3yMImyKqz7idMSNXD2r4FTYOC8I9GddwG8v9kWeZynR3k MiYo5PiGylnrR492Gvm8DNUypABxFudlRkj//JZ8Djl+iSjAYydBmwYLaiBwacY4o5CqiWvNcOnn n1P/n02AdAMNhhb3XYsWqTtDQlQZS98c0ws0WLptkGQjv29fEr6QqodTK0RhPZ7OaJ3CN96I0Goh VY+oITUoxE+/5x51OTj7N24U6XXrWgv2IVUPz7FaEBJMxZ9y001idVISdWVgwRDUIov69xcp1avT 0BDbvboJCiYJZGZkqLNIMHHCbTqTH5j80O0vf1FnlQNMULDNnrER1F0Q7r7zTmcJ9liJJf09BStR JihlJViY2PrJxx+rs8rBvTJX6KR2tfIjFCwXE5SyEqxjnVCwXExQYhUsfQuR/Px8MWP6dGe7EQaz sjGxVJ9cam49omO7Nn/+fPLbNo/xgAyPt0NBrVnfxB7n83NzaTYxJqrqmHHSwWiEnJwcWk8C26bY BGu9rMnPmzeP9qjZZFnLWAdpg61OsJUAtGQsgpWTnU1zHhGGm2AhzefOmUOz0JljWrAwmRKgDIUF P3hHEH3Dihf++U9a2EOfxIpJnjYBKiwsFKdpE1H79+tH/tWX7h+8/36awWy+ZExGxTR42CMePJt4 xIgRdIzp6488/DBNxE2W5VQGk2bZrQ7CQPyann++uL1DB1pchJ+TgUDi/rs6dqSyI9LFJnwDBgyg MBA2NrzlRVGCCBbiAbcXNG0qOsiiRG1LPADcwG2XTp3Exc2bk5tPP/nk2Bcsc0bxJvmFm3ZY10EX rI8/+ihiuxkGgsl7/ritP4E4QGgYCBYSdrqxBAHs/DAFCwuc2KblB8kKcZ+uLbFLjS3+QbLCq1q3 joobMNN/8FdfRa2TAXDvMS9Yg7TtqBkzQU3BAraE04Xhumuvtb5QvLDTtZV3IFg2d3jRWFrACzMO NkEAQQQL2uLFF15QZ8VpaUubIILlFg8z/RH/VatWqbMSsPzAMS9YRyyjK4MIFs4//OADdSbEkz17 UtbCIC43XHddxIZZbPR4QLCQ3ZmgbIR4QMCyJkxQtpHogoVFTmIRrGxZ9mnapAlpDMQH9/7z+efV 1eI0QBnPxE+wsM2dWzxs6W9LH+QYpRIsNKJicCBa6/Hv13EdFGiCz2T+bAMLmpmro7glgGlvEyyg vzAz60JYWCnHXNIH5gdtjDwEq602NcxktfyisbAchIg3UWN0wcJaXG7PYwoWLwL3k9obDFx+6aVR gmXDT7Ag4G7ZuE2wsH+jLY0CCxYaS7FVgxdzu3Wz3hsUbJRmLlnEQKOg8KkTr2DpCYgCvs4pssCL JYD88BMs5oJmzaIWQtMFy0tTmIJlcwetaQqWrdbpJ1i4xy0eNsFyI5BgYYaKDubSsaYaZXlhWO+h oH//mMdj5eXlRRW8GdiPGjVKnRXj9mCmvZtgPfvMM+Latm1pbaul8pl0UEU3E9JGUMFCpQLZq44u WADPuNkyscMULPM+YAoWlkDCMpwmQcpY8N9stgFmeuBDf+yRR9RZJL6CpW/Bz0S5MaZnxQNUPGps a9eupXOUVaBNbOo5XsECeJm2FwXwQmH0sso6FS/GTbCKiorUkSBhQRjpxrBvM9wkWdtE3OcYM5RN wUJaPPDAA+qsGFOwAPzvcNttEfG/8447fAXrqy++oHvRNqVj+9Dg7nVjHVbE31ewTDLOOy+Qu3i4 Vr4ovHAkMiLeTJsir2NqAMa0R/mlppGNMr+VH849Xbqos2iw+KweFwi5/qK6dO4srrj8cnVWAuKA e2AgGKZGBLb4o32N27hwL8JGW5YJ2qbYDf5RPn333XfV1RIQth5/fGB/f+45ddWd7du3R8QD/2ZW znD7GMf3dyed5C1YyOpM3IYwY3kjnc3TplG5bHYl6/wNKR88Bcu2voCbYO3UVD84LGtxfC2k6pE4 wTKGJmOfTb4WUvXwFCxkZSYozNvcmqxNS3O9FnL841t4nykLpzpLPvwwyo1NAGHH10OqHr6CBYM9 Z3XQTqVfx6otOhlNmkRcD6l6BBIsmPQGDdQtJWzPy1NHxWBWdJJlMZHSgIVJ5j/1lBgjw8UW4RvH jVNXjg1WfPutWKz1RVY1AglWktpQHiTXqCGyLrssYkmenMcecy3Uw8SKWzlu1dChykXlJgnFAGmq 8kxwT8HSV6vjpRBLY2KBy2bzHn1U2VRODrqsCzZCFhP0BeCqKq6CBQ2kY67+F4sJCq1ULN0vquTr bSGOboIVUoyrYOnZH4MpYD/Ilz+qTh3afRVLDs558EExuW1bWgkZSzra/AoKtBWm7AcFK9xgu2Gd jePHkz2WFmfSzz2X7Nh/ZLXmKnnQNKlqVCk+KrjFPbn/8z9kx/CqOvADBtPjGHx8vGgK3GW2aKGu lAB7LPc0/7nnnDjBHxMs3cjX4adtKUfEs/DNN8XKr7923OIf0CpA6jnwb1tNEKv5sRvcN/bii9WV +HEVrHjUOZZmpMSQ/iDSQYH7NJfOYhsUT0OwNmVlkf1+bdmASTfeKKZ37iwWS02Y/eSTFCe40cHz OgJVvbqY1rGj8wzMuKuuEpNuuIHsJrZuXbxM97XXqqsyPjVrilzp/+J33xWZDRsWx0/6qQM7DC9C OD9cd50YdXrxUuCmu+HyHDuv/TRwoJjetSu5MdMSdqPr1SP7WdJPLOEJu7EXXlj836yZGHfRRdZ7 x7dqRfaj6tYVyz//nJYLx3mitrHxLGNNueMO5ax04EXZVup1A2GOt3zlAH2RaM3XgfsggmWCrxdu lmhzDSFYsINW1oEdXrIO7IJkhcNl3OBWB+fmS+a13b1Yk5pKbvQOcJyb93GRRSdJfiimHc6Ry+hg TVLYYw/xeKmGh4RnbgZf7QyP3n8/ZsmsMigIz02wZtx1F13XwXksgrUjP1+sHDxY7MjLIzcLXnxR XSkWLPOFA7gzu7Zg5yVYa2Ttdc3w4VScgFsdnI+XWkRnQe/eZG+rRW6Uz7NqyBCxedIkcqO3GeLc HCiAbZbNMA/v2xdhhzIszndrI1AZ2GP92Xip5rdUUcYfSsY24WtZN2qUyO7eXUxt107MkOoTa43m 9OxJyx5t//FH5bJ0ILw0y6wPEI9gTb31VrKD4GDjAv6YFmjTxEiwVPlEB+6CChZrPfjDGyTA6OB8 u7H3M1Zahr0uWLxhghlnU7BGGlsqc9ZqotvNuv9+OrctAgP75EQIFh6GImgx+gL8GClqc2Ma21cf FLrf8nKBm2Ahu9ExBYs7w7NkeUYHdokULGT7sNfTDBUL2Ong3OywNwUL5Sqcb5AVEWbHggVkZwqW uVd3EMHKVuvqH9wavdw47NHIHS/0VmxNCeb4dvO6l0FBsDRMuOIKun9mp07KpgQ3wTJrhaZgLVXl BhPYxSNYOwsL1VkxuNcsT5ZWsIZZ7kukYO1ZtYrOsa+OCezRAB4vzluBh7rBuHYd87qXOeIydTwI eEHwI1kavbA+/fbbyV6Hd4vYpw0XNgULmwDgfN5f/0rnDOziEawJxna/9HEa2rq0gpVRv3jvH73J JJGCBThr1UEfcDw5jo4jWIVSehEQGySUDtcYvAx2zzJHkpYG3h3MZnSQ7XAC4Z+PYfQyFgsgBIeM cldaweLds+AP7gNY6ZDtOBycw+jg3E+wQKrKRRy/VJwTJVhH5cfP6UBhqONt2s5k8RCRj8ySBXF4 zsbWVLANi1U88IDIlIX60WedJabccgu1g5QFWI8Lib70o4/E3jXRm5MzB7ZsobajojfeEFvnzlW2 0Sz9+GPa+mS9ZVIsGhSxxZvJoV271FEksMc6Yahx6WzPzRWFfftSOUnXOAziasNmD2FdNGAAbWL1 s2WLlUMuy3balvN0C3f3kiWUxoloYtCJLKBIdq9Y4UgvG6h0vAxb6y3AC9k4YYIYKt2GhIAowWIK 5FenV5m9DNo93L7skKqJq2DpYBuUqZ07006gYxo3FhOvvlrkPv54VH9bSAgT1aVDBVJZcBwty1Ao 4FUmsGkjFbKNrJrjHRIScvzj210Ig+IWKolo+1w3cqS6texAJQiV1FQZNjdq+xl9r/CQkJDjF6cI n9msWbGCCKDEdAOlhx6moSecQNsIYJdkbJS7YcIEmuPz88yZZHC8cdIkseSTTwT21McuzbiHtgcP qJh0Q02HtWqJtcnJ6glCQkKqAtZ2h5+lgkmSigTjVm0KoyIMlCO2G1vxzTeVrtoaEhJSfgRqLMVo gYV9+oi00093bVNKlIHfGCGJ6l52z55RIy5CQkKqNtUwxmzPypXqNHYw8mPxwIHFE0Vk9TC1Rg2q ZkLxoKQWYaQ9RoeknHyySD3jDJHZqJHI79VLHNy+XfkWO+iynNCqFVUXQ0JCjn+c3kOUcNBrqM+c q6wsfPllUo56iQ+N9iEhIcc/nrNYMVV2QosWYkNGRsRY2vIEU61n33efM0jbFk8y1aurO0JCQo5n PJWWzUBxYAhzijxek5JCk1v16eCxwvdjmEN6vXo0JYp6Bo1wfY2sciYSbDeXNnKk+P6772gt9Fg4 fPiwGIEZ0tq2dGUNNrBMSkoSQ7//XiwyJnGERDJh/Hjxn2+/dd0orDQsXbKE1umvU7u2sqk8tL/l Flr3H5uRlRfY/wnp4bZnQDzErLSCGCg2KB6nbQsG7VnSzrO0FI9JsNLaf+CAs/FErMKN3fGw01yQ bXoSBfarxMYRMH+JYSmNqgYySHzAeK/mLjPxgF2b4Z/bpmoVCbZWwvP67YKTSJZIJQ75NzfzSwRl orQqwqRpOz0ngmNNaYVULKHSiiRUWgFMWoKLoaHSComFUGlFEiqtAAar3SWSslZaaFPBpqC6IL3a q5c4o3ZtEnyu6uEY7gb066dcRYMd7tGWwgZ7DCIOOg0bNCB/alSvTu11QcCWw/AL9+l7ZesUFhaK q668kqpc+t6JiDfSD3tC+oXXtWtXCuOVl1+m8527dlEVFwIPP/4g/TNJS0uj/bjhhsOFwTHSHenQ /+23lesS8Px6WvV+9VV1xZs3+valZ4RiwvPpz4lN4fmd4d+N9evX096TZ2nu2R/EG/60atlS5OTk qDv8wUasne++m9LJ9JPTAekEu0QpLbzP3pBVGaZbeuB5cB5UaT395JMUV3w37B+nCTaCnT9/vnJ5 HCmtUceY0ho2dCj5fbl8IY0aNqQX1eKii0hR6EBALmzWjK7DT9s+48wu+bHDHT4ubFpvgk1kEeal LsvBmmBLbfgHpWgyY8YMR2Fg41wb2HyWhbD5BRe4dthgl2TEq5P8+BBHpBsUoW3z2kOHDolTa9Ys Ti+fVcbh1g1+tr59Incn1sG7wIa3iBvilJKSoq5Eg63G4y5pyfTBR4rwsPW3F0O+/rokbS+8kDbw deOWm24iP+NVWpBrNK7DL4Q9MStLXYkGmRnSzEtpQbbxHuAf0i7PstIWZObG668nOUParli+/DhS WsZSZfFSXkoLBh+hHxc3b04Cig/cDWy/DjduSgvXUaKBm6+l0HvR57XXyN01bdoomxLWrFlDQgRB 81KizC0330zPCQVtg5UWwnvzjTeUrZ3lshoGd1Bu8eCntHJzc+n94TnRE+xHoqqHR48epdI20mPw 4MHKNhK8E8Tdtqu4jURUD2fPmuWkx/gAW6sFqR6eKkvxiNdL2jrnbkB2ETZMqLRcKC+lhZe6c+dO ZevOP/7+d3J/2SWXKJto/JQWQDUPLx45+rZt25RtJD8tXuwIqA1UsRCXfpbqlxt4TpjdlqUJWWmh ROkHPurG551H7vGc+LC9SlRu+CktvD+EgQ8+CPEoLTyTTsvLL6ew//n888qmBJQ+EW+kJRR4EOJV WijtcAmrxxNPKFtv/JRWv7fect6h+fxunCIzd9xz3CitdKlgEgmqBqy00H4SC/gwgyot1OOD0Kd3 b3Ifr9ICzz37LLlDHM0qG87R7uL18UEQERf4EYvBR21T0Ky02rpUM914/733qMQF5cph4HxA//5R z2XipbS2/vyzU03z84cJorTwcV4iq7QcVxjcg7BgcMzPgrBtSqv744/TtWbnn69s/IlXaUGWYlXI fkqLFbOeFkFNmSotjMnCTm1jmzalJWmwSxy2fDkkBfeo1jiL9XT3b9hAo9+Xff65GCmVBUbj2/x0 M4lWWuAc+ZKQsI8Yy8r7UZCfT4kLpecGK616Li/VJJFKC6DNCP49ZuxRioZgfDjTpk5VNtHguRCO W+N8rJRWaZlgUG+vXr2cD//5f/xDXYnGS2lt376d0hBx+jnA/l3AT2lNmzaNwsNHPHnSJGVrBw3P CNumtJ5+6im6hsb1oMSrtPZJWUK83UreNvyU1nVt21KcrpDKK1YSrrSwpE3+a68p7+0ckIKwq6iI NhHeu2qVsrWDFSbSZYlAH5SKYxq4etJJYuINN4g8WXVa/f336o7EAaGHoOFlBc1xQQ0ZR7yQdjfe qGyiqWilBfjjzlNbzX/yf/9H5+jJ8eIK9VE1lCYRJEppMdtltRf+IR3Mjg3Gr3qIEhH8QCdJEPyU Fkq1CO/jjz5SNu54KS2U4vHe4B8UYRAS0aaF54IfTRo1Ujbe+CmtDbKQgufA9VU+OsAkYUoLe+ba tlJgsGtB0oknuo6IhwJa9c03ynU0UBoVsW54AyloeFlowN64caOydYdfLl6GV1d/ZVBaaAuC8ONj w7PhGL18fuBdcPUJYcVLopUW95Iibm6ZjZ/SOiJlDR8d3DSTNQU//JQW2usQp6ZNmigbd7yUFsie N4/ihY/+/w0cqGzdSYTSQikW7xzholPIjyAN8d999x3FC2kWtH0OxK20oIQKfEpWhW+8EXhF1OxH HlF3VR5Gp6cLbt/CS8OLgBLDS8E/v0xcx7UPP/hA3elOZVBaIH/hQhJ++I22rFhAlzfmluFeCB7S CD1bGDfUpVMnqgJAEfK4JDdiUVr3dOnipDtKQ7fefLO4rX17Gi7CPaN4Hr8GYz+lxXwzZAi1OyJ+ 8Bdpe83VV9Pzwdx8002kkBA2p4MbT8kSbH2ZHnAH96ii39u1K41Jw3Ph+XE/vw83pQWgRDrefju5 ZZlElRHzDO/p3Fnc1bEjxRPX8Q7gXzxKi/nyiy+i0qMt0kOG2Rnp0a6duEAqeU4PL6UF9svCTOtW regZWHaRcd7RoYPoKtOkg3y3OId/SBt8N3EpLSisha+8ooK3g7Yr2z6dbibIEjNYqjlJulspq4SH PManlBXo5p8zZ47IGD1azJg+3bUKUtVAqWbBggXU25olFRrG1JQlBQUF1P0+JjOTcvbyYrl8rnFj x4oxY8aIebLUEzSDMEEVCemUIdNrrpSnIL3IfiA+8A/+YtKy38DeRIAezbEqPXKys8U+Y0O9WMEg XMQ/U77X3JycqGE1cSktbHaBRnUvNk+dSu1PtvttJlm63avtuWoD17GCKt9DbVxSMYaEhBz/xKe0 fu2/Aw4a22NRWnC7Q1ZZvMAa8diTV78Pm2OEhIQc/8SltFDa8drzGWBHezTA2+63GZS0DroMemT2 rlsXUdKCSZHnISEhxz9xN8QPP+EE5ZU7Y5o2td5rM2MC9EyMsJTckn/1K3U1JCTkeCZupQWD0hH2 NvQCq53a7tXNcOnGC5TAUqpXt96bHEB5hoSEHPskRGmxQXtUbvfuyutojh46JDIaNxbJWFJZDYHA aqZJNWtSNdKLYdK92xgvmKRQaYWEVAkSqrRgMP1mbrdutLVXacEmGgtffFGkSmUWdL348lBa+zdt EpPbt6deU694kSKWbub8+c/qzpBEsGXKFEpXTuckmYkd2LxZXQ2pKsSttFD6wdiqNcbyHYexH+Gl l1p7DukeGPlxo9ePz013sZgRZai05jz8cET8cIwhFmPl883v2VOs+PJLsVwa7OE46dprxehzz6Xt /jGfMiSSw/v2iUMeMydsHNqzh+awIu0xc2LCH/+oroRURUqttFCi2mUZeo8SljkcoTxMWSitXYsW UXsdhwEFu3XePHU1JFZGn302ZVQHA05CBkekktu3dq3Yu3q12B9gGlXI8U+plNYwDwWBql1WmzZU Eom39BSTSfBuPHtWrIioiqTVqROxMkW8YEYchotgoGyQPSUxyRxx8hvMi1Hp23JyxMohQ0TR22+L wrfeEj8NHCg2jh0beO/Kg1u30q7j5lxPjI9bk5REfi7q31+sHzVKXfFmxp/+VCIL8t9rjqrJjrw8 seo//xGLBgygcBe/+65Yn55Oc1mDcHDHDnoWrCRisk7GH2lUJP1dK58LCjIoB7dvp1VLln78McUL ZsW//+07xpDBu8D7N0vjeH94V0X9+lHc1o0cSW3BNnYWFIjF771XHPagQaTcS8OO/Hyx7NNPi9+r TGeE+Us5jKQvLdViGfjJxktpJZr9W7aIWffcI1JOPZWqBm6KcE63buqOxDBUPiP7jdKWm+CUlmSp ZB3/fXpNN2VlOW1oGJ+2f/16dSUSrJPPfiKddMP2MNhb0k1xoETDY+CQ3lBcqeecE3G/aeB/nmX+ 6cpvvqHMy3aPbrARrzmxWU9/r2dBqR4lYjc4fAyERmfP2GbNovwwzViPSc0bMjOdJg8zXrq/OM6Q 6eZGTvfujtuJsrq7SCpjr3ZSvAsoF7w39LLb3LBBrcMrg8I7zWzePCq+umH7JFkt321Z9roiqRbL vEDdjG7cWHlR/iyVOZoe71R5vG3uXHU1MeBlsf8ZAVY+iJWyUFpHfJY+zn3mGUcgkX47i4rUlRJ0 pUUCLMPFh79ClnZ0xYKjKe3aOc8AM//pp4svWsDgX3In/fQbPAz8cvr5zz3nhAsl4lby0pUmngdu F770UlQpsuidd5w0hrvZDz2krkTjtdoISsJY8YTDzHRRgLrSonSWZvrdd6urxSANsqRC48UG2B2U /E6pwHQ2T5kS0X78vYtMYSUVXTlOuOyyqAwDoMQ4XHtnIwMuVlkeVBvXooXzALEaJCA+7rXluJOy znRZAkMcRgZYYz1W9BebJV9sLEy77TaRIgULH6pbqbQslFYQ0uvWJX+Qbvl9+yrbEnSlRe5k6c0m 1Iwj2NIMlwrCjQilFUOblhdDtRJHRv3oHXuArrQwVtCLmffe67gNMkXNja0yA+VwkTmg19kkQmnJ d7v0ww/VlWj0GSVJ0q0bK7/+OsJPE5qzq5USCyzv3wQ7ybOfWVdcoWwrlmo7CwuLP3wtcqU1KJZi BYYgOWmiyJO55trUVHWWODDCnp8r88ILlW0wZtx1l3Ov21CMslJaKHFAUUJp4r3aDIe7QKadSURJ S4a5wmVzBQZVd/YPVTU3SqO00N4zonp1eheIi9ezpNWooe6KRFdaaBvzIr9PH8dPPItXFSunRw9K ZygBM07sBwxKP0hTkwilJY0Xo2Qph93aMhodDhv/JjmyJMzX0V6LdlI/pt16qxM2esQrA/S1TL7+ eidiQQ09fK1a1GhoY/7zz9PLQE7DH1wsBv6TwJ1yCjVIljcQSI4LnsFv8KtORSitH2V1id0g7eCu sH9/sXroULEhI0OsGTaMhmXoH0AQpbXJZ0nl2VrpJFFKq+D11yNkBiW4vJdfFlidlp5l+HAaZqJn LH5KC2my06PtCxT4KC20a6JtlcOEQspq2ZLisi4tjTomUNrByr1cVQuitNJ81jEbdfrpjls0lnvB 8ce/yaz773f8wfMd3hO5N6aN7Ecfde6pLFPlnK9lbKNGTuT8zAgpCG4sGzTISbhEGgjxss8+U6GU PXuWLXM+XhgoLvSeBSGI0kqSHxm7QTXHCz+lhaEn7Bc+Eq9OA5SE2W2FKC1pbNUlZrMMD43OcId4 2NrdGH1qWHkorf9o4SXJEqAbOxYscMKtTEoLPYMsR3gfuwOsQTZeVgk57GGVTWmBybff7qtw8LB7 PNZ0Rs+U7b54DeKV8+yzKpTyAV3SEeO0ZBymeKz7zgRRWttycyP8RQnCDT+ltS4lxfEL172oKKWl b1SCkokbq7/7LuJZvbrxy1tp6W1oqAG4UVmVFkg97TTHL7/FDlZ88YVTYsQ7wVCIykBUFr9p4sSI XDHKyMSY++CDynU0OwoKYlqKxtfI8FCXrshu1x+ffjpCecHgJUKwR9WpQ1UE9PJkNmhQPMVHc+s1 vajQqAbhXlTV8159lT6gAvmPdogxTZo4wmhTWvi4Rp5xhuMP/JzYpg2NpUJvEQzGN6HKPlIr4ZWn 0tI/FnwIk6XyXyifb2GvXmKKzCz1qkp6/fqOWzw3dnPCWKpVQ4aIVd9+S+POfnzhBSeeMOWhtPZt 2EAlbg4T30mufD/LPvmEqq4YK1XQu7eY0bmz814rm9ICmMmB74rdZciMDP5S9Vam8VxZJcTzc5hI 582TJ6u7Kx7Xesk0jI3SPijToH57YMsW5drOuAsuoHYtnqpj84cNruNF4yWjx2rGncE2ySxvIJSp UlFRA6yMLxnEXcUfBtcoh6pXT+R5rPPNFEnllSJzbi8/8fHhw8cyPwc9Bpimn3deoLil1a0rit5/ X91VAnZHQs8Z3j3cIhPzgsbQSbcw6En0AiuBpMoPMCJ+CEc+m5kpUXd/69bF8sBuXZ4FCjtLfog2 kBHws3hVNQEa4slP6Z7GjhlKi0H7FZ7DiRvHS4sbvS9kEFIh2KZz5fztb3Q/wkLbsBdptWs7z1D4 5pvK1g7HH/9+LHr7bYpj1HPgfhn/DJlZeslaReHdmCLBPoT6yHDT4AGxxRcaessCjPrFdmMhISEh wFdp6WQ//jjlwtDGNgXGBtdRdMYgO1TtRstcfdI114hZ990nsp94gorUOU8+KeY89JCYesstYows HWC8F3I3tH3A5PbsqUINCQkJKSEmpWWChuoxDRqQcqIipipe2hSZbtgd7sG9Y2U18oBHj1JISEhI MUL8f+uJdEhk6+3rAAAAAElFTkSuQmCCiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX0AAABqCAIAAADfvxaRAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACx jwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAJZjSURBVHhe7X0HYB1Htfb7KSlWl2z1Lt3er4rj 2Inj9EICLwmBQBIgIUBCIAQIIUAI7dFDgEAIAdLcJUuy1buuyr3q5Vb13rvkGluW9X9nZu/qWrKd Au894Gn8+ejs7Ozs3NmZb8+Zmd39D6vdydFmc3Cl1WqHtDlcXF4IjjYbSbvLbnNCAk7oTLbbXS4m LwWbU0hjddAhzvYOB5OXhsO1NsbudEG6Ojq59EC7WzpdHS43oIvxlAwndXV0tXd2c9neyWVne2c7 kxzQPfeuB4/vYCkhOXgOiOdSPIWIix116XPx3NYfdd65nIjq7O7o6uGyo6u7oxOyq6O7gyQH6fjP 9iINElAaEV1sF1J2spSQnS4o3VB6Ort7mezp7Ool2d3d2dNFclURd7mVnk5CN/Z2caWD4ntxLhdO QKfupsypYLx4TOfxq6W6NIR82qmQXe1daBW8lni1XLpKIddUKVoU4t/zUR573w2Ey402iaPQSh0u tNK1DXUNcH3XxfBe4LI7Hc52pxvQkSF6CnWTS4D3PrE/AmIPdXdn6uxMOliXt4sksI4c3gGcVVZ5 hwPsA97hHMSlmNQDSEkSJWCSAwWCdHGJ4nLpUfS1QAL8Tkj8bDAIpAi0GC49cF4d8WT8KDFSBLtg JFH7uJas3gFcCZ5MSMyOwmXr4pJdQi5FFoPCdXHvegh7WUuF5ED782QQsXlBcR9FChXSfRau8/iL n+tdHMV/Ds7I5WoZulAwKgAAKiHlol1L3NXZ3oXfAtnpgoKj0MO7e0i6+/kqTawq4i5IBrAJEQpi wC+ksBx62zvBO+5zuU+0etJ1xUNWnpvng6fsonKCJTvpQgsV9c5Vir1ClbazKoUUfj5JEatncUtW TgFcX5sGZ+HyQuClWiUO8M76hsqBsnHJjuKbUOhYsReAd5ADz8ThAu+s5iOmWQ/ej8T+uKaTMil2 cFAB00USOI8ZLgqRSTirXMDeuTjdiBBOycgPkoNbPSjrhVnGE+Jv44pYKZfG+jQ8RrxsHsBekszM 4Y0PgC5eM0rGjqLGwaW7oYgNSGxMnnvX410d5T6FiHd11Dq8q6P4uXgXZd1etHfc7NDVRUbBenZY xTpOgQUBheiDTJj3bu/AzDkvDbN36FxUSH4u94lWT7queO5fdEEI+bCfRiSLC+2uqNXKWQex6tZU KQ4X967HRY/y2PtuIOTDioozoj1z2/y8hroG61q7EAN+YYxz3o2W2Tvv0Ll4P1rfMRm4InZwoh7q +O+Rd0RwVlnlnYu6V9jL5CrolCRtIu+ABVEs6CiuIAXYUG76DR46o1VI8Qc7RFYG+zK5HojHIUiP +uVSBI7l0gNIQxLXkkt3sxCbi3jhhV4KyXLjLQAZCu0Jt02mIA2XAnCTdOt0w2R7hUNE3R1PyVgx 0KPQc0i6O8lqr3brl+AC4L0cJZIO0pDOuYYd1d3lgk68wBmEXJ7zcUlO6RR2IX9hFzlQ5yniLrcC 36qzs6uLgDSkUNnYLg9uwmYPi+S6UAa4Y4gkiQvEftEFIfxM8gpRyZfkLw+4q85dOe3sKEhnO7++ l8bai74uAay5dTEiyEDmEk1azAoK9q5rqFQeSOo1kOcBt1WSnLPoLosuA91JPQ46lNWudAGgyzAp EJC7hzKInZp3cHR8KOAdbp0wjwfgtMB1T6zjJk4vxDswcIB34V4JQO5tdlaydfaOjREkk+1crgfi waaQ9Av5b3534JUiEs2lwewduopcXuJyeoDHIyU52260kx2O6y1IwvqjXMQySAnJgRzOOxcxGpSu Hi7bcVsWGISNuQidBI4MxZOkNNydcY+88O7RgUgwCFJCUieBzuPdXYhSioczrDsXGS9wRuD+9EJS l2Zwkw7r7YxcOkAcPWAodEsoOJD13k4alwFxcF44Pw0p4uGr+eBYN38JipjAIw3b63kuokUqJE7K pLv2Lojudqoc2DvnVQ5JHr82Pcfao1zsKEhnO78bQa4Hj4ckvnCD6+69dNGFBnNxsFZBjWQNf53X eMQmxOQF2z+PIa4ReId8TNza35W9I4J3MfRNK+uhDFxhRgZJp5UZGSIJkFFCnOBBERRPcjXGA6AX yLV+FqIuRjeiscNojOR63iFqJMNMMHBWdU+wMSAorFJIXgD0+9fqrFIAwT4Cwa+RTuYAk+xAGpLM VxclnHZcG3Z7IYnGQeAKi+F7cdXfuRF4gMfzlBc9inJmBgiXbo5A73oXlssq/kFHCU4T9XnBY1oP slOAC9g7XZyYLpnGbaqICuLdabgiHMvTcIXFn2fvCAnwK7h0G3EXhLsS1lbOe7N3xKPaacCb2VAX AI+H7OjohHnFwXVhL11oJi/ecgC2i1EGNTwB1FB5g+QNlcOFeyBJNPJ19o4QQ74VJCkuQVKveUd7 xw3qj2QciIOzItwd/Dw/i7PBOqJw8wNT2KbHXk4vxDuesZ7ALqDNZm+FQQQvrI2C1WqFneWw2/C/ zQHXzG5lkusOO3acJy+Yxm6zQTocoC76QyPkzHgTdToDJP0VdBsbTsdhbXYbz4eyOV+unoslQ2Ix p9V8Ln4uCiiO0wleEwkROi4q/pN06zyeJ3jXaSi6A62KS/YfbOhkPh28Oa7zeJKXToN2KqbBfe09 5cPgzoc3d2qz1GxxnySDH4YbErgg0Zc6xR6FpNjoYtNSbPQXCSCFFB4K7eLDw0hACp3IfS46PSQ7 kVgY0nn8+YFHeMp/mSBebtaULhz4Lid6MusO7zvww6kX2Hhv+LsC9YKLg3denAhUAEkK+99ms7WC JKCyDmhzIp3DdpE5r1V7hwNRXAKwgEDGi8eOzy0cnV88euyoOywSIOaPHl1wg+s8nie5VJpF2n8M gf1ZPH5s8XxJe86XC8eOYhfk/OLiuzoXOwcdyyXLZ81ZIMX8uTzOz4X8cDokOIozIgc6kiTVAek8 HvLdpmHlxymOH8cZmGT/jx4/vnicJAd0Hk/y0mnOlxdO867z4QqCZxqUGRLhxIkT7O/xE/jnsevo ieNHT544hjhKgX8Erhw7cYLtor3HeBpWt+K5INcUBpLH/9sE8XKjadLFvxB48yX97wtCI0dmrGf9 twZ+ioWFhfn5eUhS2H/IucV5dALcafhd/33aO61WO1z9lZWVs+dWlvFnXUDkOTe4vj68mzTvKVwi nzXnen9BzP8S+fxfSMOV9eESu95TWFOYvz/DjfC/G/h1RICn3Ar7x0ljQOt5h2M974hJycOCA7x8 7tyZs8tL+HPu3DKXJEgunTt31g2u83hP+U+VRowX06zJAeH/YBquIHim4cqaNJDvLw0PnmnEBJ5p +N6N8K8V+FWj68gIoqu7u8Vt71xsrv0/+PDyBWB3tVkdnV29yOnMWeS4Qifgks7yDk3nnzONGC+m WZMDwv/BNFxB8EzDlTVpIM9Ls3LxNGyXqPDgmWZNYXgavncj/GsF8ZqeZbxD9o7dauX2Do3vvHd7 p7O7B+YTaAzNgkwpLpk1BXmWWVYcXOfxnvKfKo0YL6ZZkwPC/8E0XEHwTMOVNWkg318aHjzTiAk8 0/C9G+FfK4BscOXo/gHDZGWlo6e31QZjx26lNT58QGct9fzHmm2r3T0E7bS32a0d3V1oCkvnzp5l DeMi4zyrQSAmKgcFHiVIEWyT9gqSIi66l21RJNPEBKsKk0IaLjfCRtgI/4MBvQ6g+wfrgJ09Ay1W xiE0VQXlXdo7NmIfq8PearPCZEJOF7N3/geCeEbxdALFrAs8lqcUwWM85XrweE+5HjzeU64Hj/eU 68HjPeV68HhPuR483lOuB4/3lOshxvMgxntCjBeV9RB3icoa8CDqYrwnePxG+NcL5GRBLiNA7+we aLU6rU6ydxiZvCt7x+1nOR1tdltXL/Ozzi2fZU0CZgY/0UbYCP8Dgbc2atIe+jsHz8O4shH+ccGj dkklO8BjhAd/unv6aZmfHbC/s5/FDZ82GxhHWKEIk0ewdzZ4ZyO898DaClmnzCsWwGKYyncKCvvr 3s0iVpPQBtvn3k/gUcL26gbT6e9qpKCw+I3w9wR3HVJNCxXMtXNsEAZ/lk5DGewbaG1pcVppEY9A KR5LBznPrLV32PQWLYWm6Xe7rXvD3tkI/w2BN1emrv5dH/geyLPr6ENQ3Cncf5m+urER/vGB1yuY hoaTsckNnXPnlpZoMGa0sNxZXEZr0G1tdrJ3nDRoY3fAi+KMw7HW3iHptndsDntPXy/y3uCdjfA+ Amsr1DYZFZwHCIpnQUi4Ef7pA79ORDJsCBmcQIHoZ3l56ezymZWVlq6Ka+6070nr7O2122Ho0HyW jYhllXHW2jt8IQ89L+6kB8Oc7N1lG/bORnjfgc19ouXw9rO0dG5pGW2VtVhqtBtt6V8t8MlssMwS 6WfP4rLSODJI59S500vnOofab/90bYhmfP/hrt4eJ40prz5fypR2kWfW2jvYzZM6NuydjbARNoJH QOfn9g3C2XNncRfBBm2ePbMyMdn7uac6w4yuKMPYnsyerl7wiMPZTi/NcJIpQ2sInUQy4B3Itbyz xt75t+IdbtKLkivCb6L/G2EjbISLBbGHgHkgGeHQOnN6hGrxRO/XnrVFaI/FpnbGGMb3ZvV2Dbbb OpwOGDhOUIqdGTTc3lnrZ3nwDtk75/HO+et3/hUDUbRIMO7/JNhfQW6EjbARzg/Ua4R/rAuxuzUP 8KHPLZ1eOb088pPfOTcrp2KNM+HKrgjN6J7Mjp5+cpfAKiATgvDOPze9tF/M3qH3Qtud8LP4+M47 rFdm64UEfSNshI3w7xqIbjgFoc+fObuytLLw69dsoYbpiKTZGN1UhKIzQjOyO6O9u8tmb4GnRWTC XvIn2DvuV8f/A+wdRFE5hK2NsBE2wr9PoJ7NiMY9rAPnCj4WwtmVsyuLf02zRRhnQvTz4frZGP1M uNoRqR3ee6i9u7PN0UKvRoWrJbyG9J3tHXLJnOz1zj19/cQ7NIjECnFhc2cjbISN8G8Y0PfZhBUY hpiGlHPLp5dPnz2zhKj5Nw+7InUT4eqFSO1smGY2Qj0XqasPVQ7uSWvv6WmzEd0IfpabdBi9XJR3 IOn9izCQevr6iHf+9cd3NsJG2AjvI1CPJ3uHjaUsnzsLLjjz9srZpTO7M+0JKUPhqrlI/UyYdjpM OxGuHY8yFPnH9b55oKurz2oFk7AXwjtAN6vUc2neOd/eoRkzdyE2wkbYCP+mgfdvRjX0lxTmZrF1 OuAesnZg6ZzOyHHKU6cjtNPRuolQ9XS4diZSPxxhsAbJ070ju9482N3Za7WyZyNcxC2ccTgE3uF0 48E7wvqdDXtnI/y9gc23UhM+e3blzJkV3CePH+V7/r0DDYS4+8t/X+D5sxP+wwORDQItRWbT5kvn ls+cOb0M9+rMysmMEpd8+0i4aj5SOx2umwxTTUYoJ6L1bZuVlT7SfT5xHW+l9/T02+3ws+h7OJ6T Wau8I5IOX8/DdmyM72yEjfC/Hzi/iEGIZUHcXBP/dwaWF/VydrtgWbNT05rkt0+tLC2dTs9r1+wa j0qaj9DNhmnAOzORmpFIddtmhSlAWeavPBAoc+3P7OwfBIlwY8fmQTqAla3o2bB3NsJG2AhCoNfo CE+yUG+HX3V2mZ6HoIU0p86dOpDjUF49Hq5diEqaC9MA0xGG8UiDc7O83Fda5K8s9VOkByra9x/u 6h9wOkAgzLq5oL3j8VgWSfZdLpLvaf3ORtgIG+HfIDDagXHBZ81hbZxZWj5Nb7c4s3J8T2GPZOd4 mGY+Sj8bCmjnInQT4QZnoLLGR1rsqwDpmHyVB/1kHfuyuvv7HXY4TB0Cq5xPPQDxDlk67vU8HvbO u12/sxE2wkb4dwjo3ATysdioDmydU8tnTmLP269l2OOvnohMXYxKmQk1TIcmzYYlTUQYXEFys09i hbe0wk9V7ieHfNNX4tqb3j3Q56CVOx3cpvEEZyLBzxK3Ge+Q/Dd8PmsjbISNcKlARg5JuFvQzi4t nzm1cvbM/Kt7bfEpU2H6uZiUmcikqTDDTETSWHiSK1Bp9o6v8E4s95FVBWgqAlQlfsq9vrKevZl9 vf1Ou4eftd7ecdONiA3e2Qgb4f9E4N2ZkQ1T2R+2RQPJ586cXTlxcuyFl2yh0olw3Xxk0ky4cSpc PxWhn4gyOIKUVV6JZZsSynwkFb7yMm9piZ+sNFD9pnfC8IEjQ1197LlQ7jy122kJz3n4DyvtI43L Dd7ZCBvh/1DgHZpJbuYQ6SydXT59dmVqevzbP2iLUo5FqBbC9XPhMHP0MxHG0cikliBlhbekxEta 7i2v8FWW+chLfaUV/sqD3rEHUnZNlJp6Orq4vSPMowvcsgrYO06wDNvY8LM2wkb4PxR4d3ZbOLQk Gcry0pnl06dXhie6H/+GK0K9EJ00G2mcC9fPh+vmIo0TUcmOzVqTr7zYR17sJ6/wl5f7yoCyAPke 74ScG+8eSUsfaWtzOZw0vkPrlV3rjR0AvGO3uxxsg+bV3w/vbHDRRtgI/4KBHrii7+3RG7xoxQ7+ nD5NU+iO9vZPPNwRrJ6OME5H6KfDjbMgnQh4WMltfooqH3mZr6LUV1HmLy31Tyzxi8/3iXvDO7rk 418YL6hoq7fYwDtgEmeHlT8hIU6ou0kHgJ8F0hEYh8sNe2cjbIR//0CdmRbGEOHA0jlL70hGxNmq tq5dH+8KUR+PTZ2L1M6EaeZC9TPh+uFwXXOAtNI7sdRHVuKrhI1j8pVUBCqK/BL+FpRQ/uSz4yaL vbau2lzT2trmdHVaXZ3gGvaFiPMYhwP2zj+Md2Cq0Q84d+7EiRMO+mSXTdixETbCRvgfDLyXordC YfRCnhTFsr9M0h/h1Rb0Wgv08HMrby8fzyp1pXykb7PuRGTyfLh6LkI1E66ZiTD0blE3+kvKvOPK vaXl/qrSQHWFv6IqUHnIO/71eKPz578fsjQ31tQ2NTR96UuPH8nO7e0faOMz6G7SWWvvMCeLD/EI kqVwnsc7Hut3qLxusN/GJf2lX8OSISwtLb399ttc/6cLrNrFX8KLvhE2wj9/GB8fb3e1d3d3z83O Umdjge3hf9zb7O9ahbV7Htx7yM9aPkNv3F85sTT9hzcciVeNhxmPRabO0wMQqulw1VSMsWOLpsor ocwnsdxXbvJRlPkpi4JUZVt0+6+My0i+of1ve1219Y21DU31tkc/+3h0ZPyRnPyewUErjfC0O/kT V+7HIwBOQJ7jO5yQRHtn3XplwShDmVFqUQgSQfw93OqBfhZcen5gCYWUG2EjbIT14djxY2fPnsWd G/0ICgKU48ePnz59miu4o6P/nCVjwB3oOLFTretmXAHtLAvPG1AEO+wcffRq+dz47PBTz7dF68di jLNRSXMRSdPhhpko/Wik3hogN/vIKnwVZWAcb3mpr8IUoAb17PaJL7zr02PZxT3m5pbapsqqqvvu fzg6Vi2RarKzC3pg77SDWNodzg6ni1Ytu5clE/UAsHfAQyK4vUP6hewdKikVnniS/xba5NE8MHuN uIbV2BKPZMk9U1Hgx6Eel8nOo/Rsi9UCy5ni4HKyDN2BHUkv5SBQChbBk+Ivz5OI8D2BCsfkRtgI /3uBNWUKfNPd3N1t2x0DRegb7ubP49hhtLEM+4DFwkY4I/RHGrzhz3afO3lm+e0lSoG4U2+j5S9Z Xd0PfLEtWDEdnTwToZ8MVU+HaWeik0Yik1oDlNVekipvZbmPqtwXkFcGqLM2SfaEGVqe+v50WU1z ZW1bk73gSOHtt98Zm6BW6bclSNTZR/LhZ7W67Pb2dgeop52IRiQdwd5hG9C41UPgFhBZRw5XT6/w PDoMMeqc9OqflSX+5BiNh9OvJXBmQc2Ao7BzhX0mCXaS8N4eVg+UjCUmQXVHeyBQHfQxJfxfgqSj EEX586iVMyw7OowdwY5mgSs4Mx1OCqtyzovvDpzlcDSTCGLeG2Ej/E8G1j9WJVc8gxhJjMPu6nwT TVfYSSpizxKpMGJCRzrNbv/Lp0+yfrIyaW7tM9WBd869fWb5xImVt5fncysc224bClZNxyRNhWmn Q9SzIaqZCM1IhK45QFnhA8dKWeMlr/CSmQIUZUGyjCtjDimu6/jt6/2WtmpTbUuzfe++Qzt23BAX L9doU9TaFIlMfTg7r7u/r9Vpc7S7YOzYIds7QECeDhd4h2wcxjjc5IG9Qzp/Hr27rw/lPUO/lCbc eEdlHZYPNrNvdxGxUhwk0RJ7LxlJqgoArEAJSBESIIJL1BjfSZkjkmeNQJ4dGT84LXbQWenkPCE7 GgdStf9DQFePyY2wEf5HAuOJ88KayPM2uUqNHw2fCIW5XuQmIBnrjjwN+uPSWXTWc6ep4yAHkNDp M8sgopVzpzr7G579We0vXzk1MX/2zBKOX5k9Mffia82SrQOh6mORSbOh+ukw3RRkRFJfmL7OL7HC R2ryVVTSmI7EvFlV5J2478rYvLseHMzI6aptsFTVNbc6X/zdKxptslSmVaqMSpUBeqJUeeRIbk9f v9Vhh6XjcHUwSQPMJNfZO+t5h9s7ffhBS/iN1P25h0MkxPiHwLiAAm0SS7B64ApAqcFaBGSzzOw+ VmMsA6pBVAF0fjztXCavlhiHkQ4uAMuEHcB9Ln5qfoQQPC8Z9PcAupB0DrZJF1ugIg4WsRE2wv9u oMZIDRMtHgoC9RDqHNR0mSQBubS8tHTuzAp1oaXlM2fOnYbBs7LSPdL/u7+9nnpj/fO/Xlk4vXLq DG7d57pHhp94rjlUOxWlWwjXzwZrFkIM8+HJ46EpPSHGGl9psXdCma+s3I+WBVYGKTO9Y3ZHamu/ /J3xsppWc211TU1Lq/3b335eJteBcXT6rQqlHopakySRqY5k58JPstntZLu4OiA97R2Rd863d2i+ 3QHpBB/ZXb09ffhRy2fY17noE8jsyfglWG74gUvgANArASYdka9HQJUwS4WZPzD9RCCSGT5UkeRk IVvmWrGU8NIoK2bVIBUcNRpbYv9wNliM4KmlJfqPLYAMS05GxEc4YlUh3S09FXGTYmh9AIDzsOKT VcbLzqRwXUkXNmgX6UKCjbAR/vsD71mQzHMgoOUxSY2T3zNZQAelu/jbp2nsArJnePoPb1m2fyw7 VN/3ahp1qJNvQx4vqmnfdV9PsHo2wjAbrqU3WoRq50ONE6EprkB9xZWJhV6JRb7SEh9JsZ8s2ztx z6b4w8k3Db76Vl9LS21NXVujtbqi5jMPPZKQqATRaHUpak2yWkNSpUlOlGkOZ+evsXcuyDvrxncc pDvaO2wOZ3dvH37sGfcQynmBGOfsytFT52aPL08dOzu2sDQ0faZ35LSr/7S151SD65TZdrKi8WRR NXCiqOpEvolQUHmioPpEfhXJQvPJ4rpT5Q2nalpONdjfbnWdcfSc6RpcGphYHlk4N35sZeb4yvzx lROnaIzHI6AwNMYkXgtuKBELQWOGEN0MBKbwBAlR4g8C32Qaj2Bb58e5d2yEjfBuAmcGhH9Iw6E2 SKyCfFmrBdjQBIuiSK7jFnwGd2Scc/nsmc6+47/5c/eNHy/aIs9PvuV0eSM6zPKJt8/NHhv/xSt2 1XXdEYa5SONiiAaMczIyaT5c3x2kbPCVVnrLSr2VRd6yIt/E4kBJzhWxe4OUVY9+Yzy3rMvSaDFb XM7OnKy82266Q5qoMCRtpTEdIh0GdZJamySRao9kF4B3QCOwdMA73N6BnwUJ0uETW+Adwb3ysHdI 0sS7o320vXtl9vhKz9iKs3+lyXrGZFnMKZvZe2TipTcnf/qH8Wd+1P/4066Hvmy/95G2Ox9svfm+ tmvvbLnq1uakm1p0u5pU1zZJtzUnprZItjYlpDTGJTfGA0mN8dBTG+NTmxK2tiZe3SLb3qja0ai/ rjnlxtbtt7ftvNN68732Ox903ftI54OPDz729MQ3vj/5/V9NvfjaxCv7ZvZknSyuWq5pWGlyrLQP rgxOrkwvrpw4Q1YSXSJ2zdlfuj7c82P+GvPUyPVDSkSxISN2ydg144JdTBxPVhYIDTnQvYRdXX65 KVN+9ekkgtwIlwi89v7tA2s91PRY6/uHNQx3PtRMuaTBBj7cSvfbc2eoRfNWjAbNDARn99iLLzlu /k9LvPGId0zj/V9acQ2snF4+d2ppuaW9/bNP1odoJiJTpyJoQGcxDL4VTZn3bFaafRJLvaQlvspi X0V5gLLIX/rWpoh0w86h3/1l0lzfVFVXW9dibXO+8KvfpSRfLZUqNdoklRZEk6zWpcDMUWtJeto7 a3hnvb3DLR1u9dAT6zbsc7TjqJ7u/tHCStunH++5/v6elNuH9Nf0SZJ6I9U9m6X9/tKBAFl/oHRo s3x4i3J4M6AYDVaNhWjGgtXjIZqpcN10uB6YgS0XaZyNNMxFGT2QBMnijUgwTdBPhunGQzUTodqx YBVyGwySc/QHSAcDZEOBpPRulvdFaYbkKUO6nV2pt3Xecl/3g491f+27vT/4+fDvXps/WLhc3XSu o+/cxNTK8eMrS0vkuNE1w1XDhYFveObcydPLb589d5p8RnIZGTHRSBTxCWccXKXT587BpaQZAUh+ xcl/gwQtMYnA5Ua4RCDaZoF6CluHguCOwh0avef9B+QhnkCI+t8I/61nR9aUPTVAKGdXlk+fPbe0 hDZLgwXLNDh6BpYMjSaftXUO/uCFnmvvbI9S1wTEHY5Uu57/9bmZY3RLnj8+81aWI/W2wVDdXHTK VLhxNix5JsS4GLttLCKlzUdq9paWeMuKfRSl/qriIFqF/IZ/guWTj07k5Tvra8wV5Xars8bc9NiX n4pLVMhVeo0+SaFJUoJrdClKbbJCm6LUbVVoUqEkyNVZR/LhJ1ntNme7S+QdEZyAwDt8ZIeN8oCK hE9ttTsc9p7+3rGDh82glWD9cJhhJEw9EaaZDtMuRBhORiUfj0xaDNcfi0o6Hp0MuRhh4FgI1y+E 02AVjDemM0WIBwRlPky3EEGSJdPNI9tw3WKk8agHkC2HEBNlXIgyTkdoJyM0o2GqwWDFwBZF12ap a4vcHqy0hajtkYb2xKtc6uu6d3xk6J6H5r/09ZM/+PWJP+8+nl9+wt61NDyxMje/cvptdiXpiqLV k2dGQ0dLtICKj3BTIEuWeIb4CBcbGhlDOIa2N+yddx3AMlyigyAw2lkNPAbVzSXVOwuivkZBuNhe yP+xgNJy6VkA/OGgTSb//sCzpqa3gvshbny0yI8Czr30tnDbO3HqZFXD3BPfaTfsao/W2CN1lf6K 3NQ7ZrNKV07ivrtyxjUw9dXnW8M1g6HahejU2Qj63BXMnMnw1PbNeou/qtJXafJWFvokVgYpqreo 0y6LOqDb1fP7v860NDabTbXVlS6bPePQ4VtuvSsmVqbSJGkMKXKVAWYOUQ+MHV2SEpaONlWpIQ6C vcP9LPY5CZrJ8rR3IPnElsg7zN6hlcrsNe+k23v7umYPZvZEpxyNTJ6PSpmNMMxHGecjjXORBpR+ DlQCLzFcPxumnQnVTIdoZuAuhulmw3SiBKewJ+gvAB4PKeaA9DxDisfh7r0cs5SM52lYjDQcjYY0 LoTpjkYYjkUmHQ03Ho0wHgsxngg2Ht+inw1SjQTK+gIkXcEyR5SmMdFYn3S9445PdT30+Mgzz82+ /LeFjPwzlfXkqc0cXTmFa8qvIa4yLvY5GrrGTQXtigwhsoTInCU7hy46iyMG4pIfI0jKgsmNwAJV EZPoKWJHFQOPEZP90waxkOKvECPfU+AHQIqKpxTA2xFyp5YlSHYXXD5Di0uw4T7x6MzJjJLBR552 qG/oC9VNxyZZQ1VpvrGNn/nmmZ5JymX26MKBbPuuezqDVEdhHETqF4LBONqpCHCQriWA3qFT6KMo 8VWZfOlhqyObYt7cLLF87isnC6uHG6yl1RWWprrmluaf/fwXemOKRKbS6pKVWpg5okyGvaOiSMit Sk0q8Y5ck51T2Nvf7yA64XRDjCOCE9D5vMPYCOYRfdLYZe/v7Zrbl9FDVox+Jgoek34mUsB0FFHP PNk1cBGJJjibuCFsCtTD+GINxL2eKT0V4iDwV6gWci5UB96ZD9MvhOjnYSsiDWSoYR4Oaih07Tyj rbnQpLmwpPnQlIXw5IWIJBDTYjS4Ug+fbipcP7pF3e+X2OMb1x8k6QxRdEmu6tpxl+Pjn+/4xvNj v//bsZzyc7a+5bmTK2+fw43iHPs+Ga1kPHOO1kPQ+62F604T/axtUAPgzYS1BNLOay0USwrtEyTb YtJ9xEb4PxL4pRYvPFMEiDprM7ST/nKFSzQ8mOSwuNEm315e7uwbeumNjjs+2xue2uMH12nnWMLO XO+oTNm24b+mrZygweWzHT0DX/++M9o4Eaw5GpkyG6aHd3ICvThc27VFZvFPKPSJz/eXFvgqygPV xT6StMujCpJuGX75zcnWtraquurS6ma7s7DM9OnPPBwnUShUOq0+Wa01gGXgTDGuIdLhHKTQQKYq YO9oUhJkambvDNmdDmbvgGtW7Z1V3rG54Ic5bPyJdWbpWB0uh9PV4ejo6+2b3p/VG550NAJEo5uG mROpm4kyzJC9Y4C9Q+wQ7sEOHmzC5bsEz4FYjOfpISlnpAklgH2QciYcdQca4gr2ambDVXPhSigz oYaZMMNcqBEpF4N18yGa6VDldJgKErblYoTxeDS8QjCRdjJSOxqpHQhVdYUqXGFKR6TWEZ/q0t/Y u+vjsw9+7eRzvznxetYJs/VM3zjNqTFriDcNEA8tuqLpe7rvsYbB2ghrIUK6Vcn+sAR8wwN8kwT+ s7h/w8B/OuQlgpjsnzaIhRSDGPkeAl1s9g8H4lAuaHNV58n4BksGxqHbHN+zPDF+vLB89ps/bE++ xRpm6A3Tj8dunYy/pv4yadaVCebPfvlteydlsHD8xGsHXDvusIYppqMNx9GtwnSL9A4d42CYptE/ rtw7utg/IS8gsSBAUuQvO3JZfFqYoe3pH56oax6sr68tLWpraHC22f748svbtu+MA5FojWq1QaU2 ajQpKhANbBw2suOGp72TCnsnJ6eor3/Y6XLRWhzmVXHGOY93mLHDLB3Bz6IBZ7ZaubOnZ3Bq/5Fu 2Dvh+mnYOPSWQz3MHJgexAVhTLqJgyvvGxfLAfH8XEQ97Izc4SIZrmVgvBNGvEORoax4yC1ES+5b mAaYDlXPhKnnyYkDwamnwzRTEdq5aMMCEAnoj0bR+NECrCpy0JQd/gpbhKFJdW3rjff0P/K1yZ/8 5ui+zLOm2pXO/pXFU9QsKNAgHw09g4poXoGGg8gHJz7Cf85KZBPRH+E/C2Ici0UQ8tsI/9aBXXHG JO4WgOaCbWouFLkM2xrNhhTE0GgjTGt6HHvl2OmVlvaZP+/uvfdzbZKUrmD5fKRhMSp1IX6HPVif 8eHYfP2tY387vLJwduX0ynKdvfcL32iO0o9skc9F6Y9GaObD1LD3RyONzs3ySu/IIiKd+BJ/SXmQ /LB33Gt+0WV3fHrxQO5si73eZKoylbusrWVFRY996UsSiVQiVWp0SUq1QQHe0SSp1HCvmIdFBo4I YYyZrB5NMtk7uYW9AwP2dlp7vMbMEZX/WMNGZOgw68hub+/qHpjce7gzQrsQiu5NozBz6Pno0sy0 QR8mIvi7GccTPDdPKULgOBAQQAoVg22y8lBhBNCBVDCBHFdzoF0Ug3jGXzoYnzwZdtHgUTjjONhZ kUYYdFPhuvEQ9WCgfMhfMhqi6E1Icu28y/rQE90/+PXcgfSzteZzo0Mrp07S2iJaic78rqXTy2fe XoZEw1mmGTAaCGStjf0hP52GCElBMyQpBtY0SW6Ef8tA15+uOt2XliBpKQdb00E3LjhRZ0/T9NTp Zfp7ZuU0fSfv3ODk4sG8rse+25t8S1+QeipQtxCeNB+dPBmT1BmiLrosJi1QbX38h0uuUcp65MTE r15zGW7p3qyixhyqmg1WojHPRCZ3BassfvFFPlH5myJL/OOrg1Ul/rK3PhRxRHNt/69+t9Dcam9o NFeYbPCwWtr+8IeXt199TWxsvFKtB+RKrUxjlIN6NEYOJaRW0Dlor9oo1xjAUPESVVZOfnd/fxvM mI52V3unq6MTxALDhzOMaO+QIeQJMpBoPqujG/bOviMdEbpF1mPhvAgd2N2TRazhiPeBi+VAZAGF 042bMjhBeCqU0g12IHJjHIQEVHhGRizeg6H4USylcBSLYRxE40fYjDIuRicfjYKhpB0L1/aFabpC NZ0Relu0tkO9Y2DXxyYfePz4T186eqjgZLPr3Og0LRJ1NzJ252LzNWwwEFtsXeNZNDg2t79M82Tk r3MreoNx/t0D2TuceYTmgEtPEbR44ywYB7cjSrZ8dnlk7ESJZfHrP++99uOuuNSeUPVIqPZYZMqx yK0TYcbeEEPlZdHpHwotuPn++QIzHbJ4+nhGYe9dD7SFqYfgncSlzsFQCIVRbxgKT23z15Zvii/2 Siz2lZQESIt9EzI+FHEoTGf+yrcXzQ2TVkdNmclSXdvu7MjLLfjMQ4/IpEqlSqs3pqo1BrlKBzaR q/QEtQGmDZdrwMiIS2OCVH04t6BnYMDaTs+Ww47xpBuAE9CF7R2SdvDOwNQ+2DvgHdg7HhYB6/+e fXU9xGTrQDkIVoanshYs2SXBaAXn4sThpg8e6SYpTi6XKJWQjOtEUu5dLB9yKsmv1M3AoYtkU3iR MIjAWdr5YPV0kKI/SG7dLGuK1jYn7+r8zwfHv/Hc5Muvny40rdh7V6aP0zouoTXh7kZPeZA/xlYL MWtIMHewicA3KDWXCBtc9L8XxCvgCR5zoSDuZMAVpC2muK8pLjPtIWvnHE1WIAItgRay4h5EO1aG xs4UV0394veuOz7ZnHB1e5BhMti4GGY4Gmaci0geDzf2BastPrH7Lg85knzD0Cv7VmbeRgM72+gY +fr32xTbekKVU5G62XAaaZ2JNA6FabvD9LW+8lJvWbG/ojxAbfJXHdmU8Lq/tPKeh0+k5R61uVot lpqqmrY2e1Nd609/8suUlKsTEuQ6bbLOkKrSwIQhriGLRm04z965FO8YzuOdjg7R3hF5hivgHdAP j2KSjz/Dz3K0k72zF/aOluwd6oo0xMuwakF4SnfvfTfg6ZEtFGZ9cEl8ISoXAQ5kks4FmjhvFxEH P5wXlccTm7ACs3K6Je1lv4vAD3TDvZcS8NzCaDgJkTRmFK6mqgjTzEVowUS0AJLWPWrHQxXDARIw UX9CSue22zoffKLnuV8e3ZexbO84N7OwcuosuWMsLL99dhkGNZnVfO0XmUVolCRZoGbLSIgEk0Lj ZbsoXth0R/A4LsU9QkYb4b0Gse7WAP/d8rzaFnZSHP0RNL5Fgv1htxealTiHq//2WT5bilZxbnLu eGFJ1w9/6rzt4wOS1KFg9WiQei5861zM9tmYrXORKVNhKYPhW82+0oMfCs6KUzm+96PTPf3Ic3lo avgXf+zS39S/WT4RoZuKTJqMoBvkTERSb4iuyV9m8oqrCJQW+iWWbFbl+ErfujLWtONjo6+mL7R2 dDQ1VRbT+HGn3bbnzb0f/dh98QlKhVKv0SYr1YxfmF0DhRs4brq5AOkAHrwDe0d1ODePeMfFeafD eT7vcFzI3qGB6A6HraO7e2By32H4WTTgir4HP4t1Qjd3sI7tIVkXFbq3CLKSLorzGOHdYzVPIgjO HaIigJGFkEAssGdpBXIR+U7IgaVnm5xuGB9p2Ww9TdsvhBiOBhuOhlCdzIeqaf4+VLMQqjkWoTsK wzBCOxuhG48yDERquoKljs0J7bF6u2an6/p7Zr/wrWMv/PVofs3p9qGVqQWY2Gh48MrANPSUKy0X oiWMRDG85VJTdYO1XCFG2BajBfDAFHGPKDfCuw1irXkC/wU24ZLH01+K4FskaFvQ3ReRBbJvadEf G9VjYeH4247eY1kls0/9qGPXPdbEVOsWWUewcizSuBiRvBiZPBeZNEGvUje2hyRVb5LkfCAsPUzd +JVnT1md1G4m5xb+vLfz+rvt4ZrxEM1CpGGGmmvSTEQKvDBLoLrcW1G+SVrqE28Kkhf5SNI/HHNI fX3nT1860WIbaLNVlVaY6yzNjta8otzHHn9UJldFREvV+qtU2lS5KkmhZgsCaQQHVCJCsHTcBHQe PHgnKUGqPJyb2zPQZ21fHd8ByayZ2Fpn7zg77FCcHU57e1dP/9T+zC7yszRzcDRoFokBhhwcSPRG 1vlFyfqzYZ7WExq5XIikpyJotaH7wYi5KMNsZNJsRPJsRNJ0RNJMOGTyVFQy5HRk8nRU8hRJI1sl hJSGWTqKbAq2XpFJmBiQOBExApfCbNdqSTjjCPEGWv7D4C4tzdkTPdEvovkv/Cg3xTCucW9STKh+ gVgGEvno50OM86E087VASwfUMzSJppkN09DbkkJV0Odh60bp52IMc+FqkNGxCPA1PfnRuVlqi9A2 xqXYrrq98xOfH//+r44ezF021a30jNCEBRqT0CRxYwT9oIW658jcjZcraMOMnIRN1soF8EjKh0vK i8mN8N4C1RqqEgISjvISvUjhHLtEQo2TW0RJWCoC6ezK0GjN8lnmR2FzCXaN+1rA6R6bOVtZN/vq nsknnm3bfmdjbJJzs2IkWHUsKuVk1Fbc2mlOI2brWPTWrhCdLUBu9krY94GQPeEK82cfO1Fes3Li 3MrC6WOZxZ33PNwcqRmN1i9G6BeCNYvhhulw43CwweGjrvGWFwWoi301Ji9l0aa43ZdF7Zde3fHt n54xNUw1tVlqaiqqq1vtjpr6hmeffz7l6m3RCfFkxehS5WxhjlyTLNemKMAm8LO0sHTAMgBXQDEX IB3Ag3eYvZMDe6ff6gKLXMDe4Qp4x+FkM15O9lowsnSYn+VwOLt7eqb3HeoJ1x4LVdHL5UEB0Ukg AnrwKkxHb2AF0UbSC1kh5yCjksfDDJPhhvFww0iIbjTUMBym7w/RDITq+oI13UHK7iB0P1VnkLKL yY5ARUeQwrVZ6QzSuIK0rs0a12atEzJI1RWo6A5QdAcqe4JUkL2b1f3Bmr4t6oEQ7VCofjBUPxxq GAdCDBOhxqmI5MkwMBd9YGyaPQ42E4FIXAy4RQaaWYeXRIphhhRYKGo2N0cExKhHMKDIoiGjhutE RpCgnsVQ/dFg3WIIxSMrWk/A+ZfGfXTTZNyKTMeyJVLjLIz02nk0DnrCI2kuGlWUNB6qGQiUDQZK h7co+xXbHTv/0/XI10df+PPx7OLljr5zi+zh+9NwymARnT135vQysPT2ubNvn+MDQ8KSeT5XxkAz I2dpnHqFGU20xadomTW1Ed5zoFqD14v6BG3QTNPKEnthKKMSQRIRCVTDLwKtqDh9bunU8tvHz50+ yWYOyI1aOXpm2TW0eLCo59lfOO/4dIc0tS9EMRIgH9uiQkOai8Ht1jAVapwNgY2TPBmu6wvVtWzR Ffso0y6P3RskbfjEZ6cKS+jhnjPLZ0rquh78mitMP7JZOR1jnIqES6WZj06aCNV3BKhqN0mqvOQV /qrSLYZcH9WBy+LTw/Sur/xgrsQy3tnebK6pKi6xttgaG1p+8/uXb7ztrpgEuUylY+sA6XEHhR4M kqzUJSn1yTRjpdYpNXoFg1KrU2j4cDKXa3G+vQM/C/bOgBW00tHpam93QDLq8ZzYAu+AdBjjMHvH AcZx0jy6m3cyOiMMx9izVLBHpqJTIMfDjJPhSUPhBmeI0hmqsgerWgJlbUHK5gBFvY+kwVdW6yOt 2SSp9pZWAT7SKl+ZyVtSfmV8uVdCmXd8OX0Ng8ELMrbUO67YO6HYJ76EZAL0Uq+E8k1AfIVXQqW3 hI71TizdFA9AqURuPpJqnMJbilOYfeUWf6XFT9EYILcGKa0BCkeQqiNY17FF2xOsHgpRDwarRsN0 k1HG8UjjVJRhLlIPc4lsqAi6vRBBhGnIk6KVPloiEXAH+VAgEWYukaWjh73DdbL1iF9wFC1QZFRl ZCsVyQ6aDyMskEHEdxFmQ3TAXIh2aotyBnenSCN/og18NB6mGQpTdwcrbVsUrrjUDt2NA7c/dOxr Pzj60uvHi2tOd7DHOE7z2yWZRIx4aDiIzZOhza+wFR80Q0LdABHU3AEiIOo8TG6Edx/Y5CLRCC2i YVVKo77E+Kxu6S9944DqHElRzfz1fmcQIZg1RFuzsydtrqMHso8996uR/3zYYbihJUpvDVb2hqjG aem/AfehuUg0JM1kuGoqXDseYegNNdiDNE2B6pJNCYf+X1hasMb06a/OFlbT1T+1fLSsdvgL33Jq ru/GbS/SeCI6aT5KPxWhGwrTODfLzD5xJu+ESn95RaA6d5Pk4AcjD0YYzY8+M5lnWnR2ttVUV1eU WluaHK3WN17fffc990vk2gSZWk2rjWl+inlVbvYh6oFEpJ7ZOxygnndp73jwDhypS9o75/EOgU19 OZyurt6+8QNZLVEwW7TdISpbkMIapGgNkDf6SIBaHzBCfIVPQoVPfKlXfJlXIkihDJThIwHKfGRl PtJSX1mZr7TUT1bqzyEvI9BXTRFZ7JtY4isp8ZUVEaRMEop9ZSU41kdS6iulT6Bi04/eQlTiK2WQ MF2CnOkU7pRlXpKKK8FWieVXJlR4JVb5yGq8E83e8Wav+FrfxHp/Wb2fpCVA6tqsat+s7gjWwJTt DNH0h+vGIpLApBPhSRORKRPwASPJPYS1QkYQoxg4SoQQ7Twb1llg8eS4gVDIFzNwewoKWIYkAzll tMZaPxMKt1Q3HUKPsE2HaulBNrd/R6YQgDOG68me2qIaDVY6AxNbw1RN8m1tOz46+OCTo9/7xfzf 9i4XVa44eldmTtCYEJq40D2WT6/QyxzPLoF52H2YXpPGOgvbZg6XJ9iRYhdxd5QLBzGNCL75TxjE songm+8YhJRizfBK45wOwYwaMjGhsxnIs0tLZ0+fPvv2GfhT7GjyvpZWVk6srPSOrVhawDVjP3qx 91Nfsl51iy3W0B4kHwqUzYZq5iOMi1Eps+FJM2GGmXAjHIXxcO1whKYnTOkKUdg2K5r8FKWXx+39 QNTBqOSGR59ezDOtLC6tnFo5a24b+dr3WtRXt4epZ6OT56OT4VuMR+r7IjTojGYfdBBJiV9imW9i ha9k7xXRb8Uk1X3hGydzSmdb7S215vLK0qbmOmtbc3pa+mc/87BcoY1LUOgMW9X6VHAEowxI4YkH kvSEJ3SjnMwc4H3wjvpwXg7zs7i9Q7zjae9chHfcfpbd4ezq6+s/kJm3WWL2jSvzii32hkmSSJ2c aIW6PScFyHI/SHkZSUmFj5QYwZfYB5tlfiQ5UDuIrPChlydW+ELKy33Yx5V9FGU+ylVJb1eUVMDM 8ZEyiQNxuLQcWfnhpDx/KSc4SunDs1UA5TjcV1niJy/xVRT5yYt9pcUgOD9ZoY+0yA90lljqnQDD in0MiH5FtS/4SNHgI28NUDuDdI4AbfdmzXCYejhMMxapn4g2jkcbpthzIaAJsoBg+4SASrSTYaqJ MOVUuGY6QjsVoYacDdfSdPt50MxGwBhGvGYmXD0ToZulNd869n17NwRPjdLwxLNROhreijBMhuhH A9W9fnG9wYm9Ccb2q2+z3fdI97M/nXntwFKFebmzZ3nx6LnTZ6jdwzWDZQMegj8A6qFXQbLVQoyO qEcJgXUv2iQp9DMWaJ87sHTsECZWA4+DZLvpeBbJY4QolkLcL4LiKYmgvNvAk1NmbuA/KWxjNW/P jNluFikGD51pPJ07A9JZjBD42BmtrzpDS0CX6BXF9MlweF0IMHPOLK28ferc/Nyys+t0XuXIb19z fumZzts+3ae5oTdEO+inGA5QTgVrFyOTjkUlH4tMWsBtCT5+OBztrdPRW2eirxoNTeoIUOIuaAmS lfjH53pHH7gy+nBssuvL31uobAXdrOCq1jT0PvWcU31t72bJVJRqJkINA2cqOrU/Irl1i7rSL67I K6HEX1vor8ryluy9MiorRud69Jtzh0tnOjubm5rMNZUtbfVttuYDaQe+8OijCqU2TqKQKfX8dTmw azyfdRCph/EIpJG5V+/B3uFgvKM9nMfGlS/NO+zxLVAPeIfYx852QFqdru7+vt59GYf8EqrBpuzj pMV+ylL0avo6sqrUT1HiLymFJeIPiwYWB3gXm0QuiC/xZ0YKM3OYTp0fknjKW0Z0w+EN0kHOtAvG EYwgKHQUS8kl6IzAOE4AERwjLKawSDCRvMSH3loEWeYN/kI53UBRmURpGU+BrYQCuO0yGE2yMm8Z ZLl3QpV3XI1vQl2grGGzArBt0XRt0XVu1g6GGEdDU8ZCkqfI3NVwupmJ1E4DYJYwDSQp9IlFLUiE eETYJDAmgqVDEkQzTTGaOZqYx1Hk4k3TS4vg6JGLdzQ8+XhE6vHI1ONxW+djjaMRmoEwRXeo3BUq s4bInQkpval3DNz+wPxj3z36q78uZBadarCf7R1dmaaZMh7Ql6BSNyMO4iAmYlGso4o9TwQ/bHXT Y5e4yf5z4Rn4NktE/7k8H/jPlAsEHiuk8zgXBJO0QRD+8bRC4Brfz3YKR7BoHs5LTMlYDQggnSwc WtRJ89zsCUyqOuEQFuZPLw/MnGztWsg2HX3hjYUvPNt36yfbk260xyXbw7VdoZqhcB3s5fmorYtR qfP0Bj8YxZrZMPV8mJqmgyOME1FJg5HG9hCdNUDb6KM2o5X6KTIui8nYFJeberPtJy+87egkX/r4 2aNFtZNf/JZLsbU9VD4erZ2PM0xF6+CgDYQa24IMlT6aYl9l+WZVRaA8/4q4gx+OOiTd1vjktxfK SqetVpu5trqqsqGhwWqzHczMfPiLX9Iak2MTpXKVXp+8TaJPlYFutKlKHXvMah3cBGSQq3WMbjig g31AMVyuBc21a5hUG+MlmqzcHFBHmxN+1qXsHdCNx/gOKSRtTmd3f3/3vkP7fWJhwqFn4tcW+arQ gUvRpX1AQPCVKB78wqwP6r3QqQ9D+pEnxaQHyCaSgyDK6dPuZOyAMkABLP0arD2c2VNyetG0W+eb boU4qBSESGchq4cZPtgkiXMxhewsspvIOgXpUD5UWua+oWzFfooifzn5g/ixPpJi70Ry6JDYW1Ll Ja3eJK31VjT5qJt8FLZAZccW+GvK7lBdX6SxL9wwGmWgZ/SjkmjonQ1pz4Wo54NVC2wqkJkzalDM Ag1U6+bJLyP3nmbWaCAJxhQcNzKpiJVouo2m4RZCDYs0YESzpJPhmqlQ9XyEZjFcczRCdzRMN71Z PbZF0x+scYZqGmMN1pQbnDfd0/vAY+PPvzDxp90ns0pWalpXOvpXJuZXTuBezToPehJaNutPNAHD /Ad0MW4XLVOAycRsJNrmvZEPmq6C4oX9FMR+K3ZjIYbnSaD8WTztEdNcBCjeGoWBn90zRsiTxaOE osKSsRPjtOITvGxykFwlYWgM2VOWLA8h0BkZ3l5amZpd6Rlaqbe+nVs2+dq+ke//evCz3+i+/aG2 1NsaY1NtmzXdAcrhQAVc5kXwC1tLMR9OzvhUsGoyRDEVppqMVE9GayeiNeORMJ813cFqW5C6zk9e 7SM1+cgKNsn2XJbwVnhy0Uc/P/yXgzSnifPOLJw4Ujz4xadbZNd0Mq+cTOMo/XC4tifc0ByoNPsq qnzV6H2l/sps74R9/pIMw000V1VYudhib6urrqmrqW9taWhp2b1n78OPfAHmSXgc/B69DDyiMci1 SRJ9ioyRiwJGCtk16wEegYTxIho7HO/V3nknPwv/1wA7wDt22Dt9/T37M/b5xcOBLPRLQJdmVgln DbfFAQpgMRXeIptQf2Z7uWTgFoogwRRcrvLIOqw7XISHvSOCcQqxD21y+8idWDyKxQtU5S4DsFoG bkm5sxJAv9RPXuGnKPcHl8EaksL0K/OSQIE0+UjpQx/e0kY/qSNA1hmsGgjVjYYbx8ONc5H0LrQ5 5lvNgpKi6dVCC2yAma0GYoPTREOG+RAjKIbN0NPD/fOhdJ9EI4ayQG/AZWNMcPHYBBl0PvBEKxUi jUejk4/GpMxFGqdCtRMh6tHNypFA2XCQojfS2K3a6dx+l+ueRzoe+9bgj16c+duhkzmVZxscZ7uH z03Orpw4SXx08gx1M5ARv7+7QQOlcNneXmbfWlo6d3qJ3nLH3upPFgEZBYyl2FAr+jFNqbF+jB7N +jkIgL2skT3Ajx2cIxBY7vw0HuECvZ/FIC3/R2CnIB5jhLGMYtPMHp2HFWlFGOJlH4fi3x04c3r5 7VPLp99GkejpFPFnQsGvPrm0cvzMyvzJc6PTSx2DS1Uti/uzh3/9cudT3+144FHXTXd366/vjE3q 2Czv95eNg2W2aCZxV4DfFEnvn2Ojcox0wjTzEdoFeMdkt6pmIjUzscbxWH1PqMKxRdIckGDxibX4 Jpr8ZHk+kkNeCW96xRySb3c+/oPJoqaVBfqZy5Pz8/szHZ/8vDPWMLRZMRdumItKmYpMGQ1P6g7W t/qrzD4Kk7+yLECd7y1NvyJmf2Bi1bV3Df/yLwslzcOtjubqmqZqs91mb7FaX9+z9/6HHpKpNHES OXwllSFZoQPFGCHlGqNMa5SzR6ugi2ThCcY4FyaXS4MeziIlJVGmO5Kf1zs0YAOZXNLewR/SRHuH 847T6eoF7xzI3OcfX+ovKfSDGyUr9odFQ0YKOIgMDR+yStAbK5jrxOJJsm5PHZvJtWCEwgE6IMlS rgFScrl6FMkLgcWzxNwOcucvbpLk8ZyABPA0rMBUBpYbS4NTU6kEwJqTlfvLiXewizl0lBUbpSIr z0tS6i0p80qooAm4uEqvhFpfSZ1fYkuQ0hmsbg9VdYGMYIRHJ01HJc9E0kdgZ8OT2Dg0uVSwZZhj JbAJYxYaSKIYxjJsht69NIkWOq7q9JIQ9iQOn7+n9z3yl6LRWxl1o2Ha4TB19xa5c7O8PVTdHq5v j051SLZ1JN00eMPdE3d/bvYzTx19+meLL/x18fVDi4dLFqqaj7d0v+0aOts3vjI+tzJ7bOXYqZUz Z+j7H+i3HkEkBg6BB7hVQU/E8ik3tlIOjAC2WmKP7NM7Zd2SwF0/Zo/QkC1ils6dPUOS3uR5hjMd fcKEvpNwhhZ3s730TSSWBpE4hpHSamFWAzZg5dGg75mVydmlwdFTzu6jdW0LJebFN9MWfvbbo9/+ 8fyj3xj76OcGd36803CzQ3q1NdpgC1F2BCu6Q5QDIZqRUMN4RBL6/0LU1qNRqUfJe+K1zaYacCHo dStaWvMVZZiK1MMXHo4w9IclOzdrGvwkFVfGlPvFVwbJqnyl0LM+FHogWJ5/54M9f/jL6e4eKuHy yinH0Nxv3uy76X5ntLFjs3QsUr0YYwCLDYWoHcHqel9V5SZVhY+6PFBd5CfLujzucHhS5b1fGPzr /oXapv66psZyc625ztZstVSZf/vyy/953ycVan28VCFTaTWGFBk9XaWXE+PA2DHCxoFOA8lqMNF5 rLEOAgedD4o/P5mAVdrSJAv2zuB7t3f49/3AOz39Az0Hs/b7x5f5S4v8E0uFURi3XUNAPxQ6IRst ZhSATd6HzwffJVDAeTiPX/5urM1ttVRuCJusVBcoGxSehu8CuXB7h8ewTa7Q0LgPm2JjVIWjSqlm FOSmeSeAjEzeiSavONOm2BqvhEZfCezzdprg1/WEGAcjkkcjcU8zkm/F5vXpdUIRelphxGyf2VDj bFjSHPwsWgTEVwMJ9g7pjHpAN6AegL+raCZUOxMCWwlSO8P6w9EII8yrYxHGo+GGE5EGeuNcuHY6 RDW2WToYkNjlJ+8IUtqD1S2RuoZ4fa08ud5wbes1d3Tc9onuez7T/8Djw1/4+vA3vzf+w19O//oP s39+c2F3+rGDh5eOlK0U165UN680OlasnSvt/SuD0yuj8yuTCyvzJ+g9Iejnp+idDGRWENjz+qKt AXm+bUWb4l4OHtbsgnLmHNkpJ06tLJxYmVokF3JkaqV3cMXRudJkXzG3nCusfPtI8dGDeTOv7pt+ 8fWJ7/926MkfDjzy9a77HnLc9rG2Hbc06XY0SlJbYwz2YAXouDNIPrxFMxGMmjQcCzeioo5HQqYc C09ZDE9ZiEhdiEiZp0mopLnwZHJ4gzVsZSmuiHEa8dEpU1FJw2G67hB122ZpU5C0zk9WfaWkBuaw V0LRpvjcTbF7Lwvbt1lStO1m67d/cry4ir6SgJ8zu3C6rHLw2R/Zd3ykKUw3GKw7HpG6GL11PMKA W5QtILHGO7bsilizLw1THrws/jXfxIyUG+u/+M35/Yfnapt76potlVX15trWpraSMtNPf/bL2279 SIxMHiuTwydS6UABepqQorV/ZOMweweWTpIM1AOmoLmnd6Se9wa3lfSu7R2imPPB7R2Xo723v7/3 QNb+gISyAGkRDeXAz6KRF+pgvEOSQkOzwlDxxbq05yYdxXvpPxiMBC8U43amROU89+o8nTYpmUAu PB8aDKpgJa+AyeOvAAeV+SnYmgAaTmJmII0TlfsqyryVpT6KEj8FPYmH9KxOiJGZMVjmjeYoNW2S VHpJLX7KBn+V3V/eHSDr36IaiTRMRKdMxKRMRBinwmAQJc+GJYN65kKMc2xIiOiGGAcKsQ+jIZIc 7gT88Q7cjWlUaAGcxWb94azNh6rgu9EoeLhmJhLOgnaB3uGSTIOgtODTMBmtnYxSj4UrR0NlI8Gy 4QDJsH/ikG/CgF/CYKB0aAu9yrpvi7w7VNEXk9Qv2danurbbeEPXVbe0X/OR1uvubbvtAcfdjzg+ 9VjHw091f/nbnV9/vvs7P+3/4QuDP/7NwH+9OPSL34/+7pXh3/155HevTr/y5vTLb0y+8ubU3/ZM /XXP9N/2LMD6eCN9/o2DU3/djU1Ejr7y+tgrb4z98bXRF/4y+ss/j/78lZGf/an/+d/2fPtnnU9+ t/1L33B+5iuOT3yh7c7PtN30Cce1d7VfdUuX4YZe9a6+xKv6ounppK5ARV+gciRI0+8t6feKHQmM nQxJnIlQ4ofTene4qFFJ81HJc9EpxB3RSTOoDVogSpW2EGpcDEuCnA0xzIboZ0J0M8GwMVOORl41 F5EyG5k6GZEyGpncG6p3BWtagxTwoSq94yt848sCpZVBClOgMsc7ft/lkXsCErMV1zg/97Wxt9JP 9Q4Tky6vLA2NL76VZr//C66E5K7AhNEw1aJk+2zctiEqs6bVX2Emjyy+2F+WdaUky0e6P0RVdP3d vT9+cSa/dKS5ubXJUlVdYW1usjU0Z6dlPfWVb9KruSTyOIlCqUtS6Wg8WKFl6/20BoVaJ9eSpQNJ 1MOdLNgsRDoXtlzeN/4xvAPZ7urs6x/shb0TlEi8E0B3dVQHrB7qRay70mQQsyDQtQBs0oIdNvrD OrxbYSCGos5PS3ioV7M+LCBAWXFB+JPE3nJ/kjySK56btHc1N3fO7ETCGTm4ISMUzBOrhcQmHcgT MCai3wt7x5+GpfkoT0kASEdRGiCHUuQvLyIzEIkZ8/qQSVjkJy/yJ93kJTd5y0zeqBxsQtJsWrmP BK5+mS9zzbziK71jq7xia/zY9FmQ3Bas7ApTD0boR8P1k7jBgnrI5DGQF8YHekTqYdIN9oSH2wUT fbe5MPZStHD5fLhsLkxN3ASbCCYPEKadDtVMhajZeiItX0+0EGWAnb8YQyNT7GX7OnpjP3VRekgF FhlN+UcbJ8GSEfqxUHgi6qFQDfrMQIi2P0TTF6rpDVH3hKh6wjRdYaqOUGVHiNK1Re7YLLNvkbcF K9uCFfYtStsWGFlKR7jGEaZ2hGk6wnUdEbr2cK0zVOkKUzlDFfZguT1E7gxWwBzrDlZ3h2g6g9Wd oZquEHVXsLI7RAX7AmfBufrC1MPhmrEI7USkHphE2eDyRLFyRugWo+jTAEcjDPzRuflIzUy4cipM NR2umgpTgojZ6D5NLy6E64+GGY7Sp120MAkXIzQLqBNydQ1zkcmzUVsnI7aORmztDUtxbNY1B2nM /nJa5roprtyLBm6qAnC/kR3+YGTGByIyveKOyLeVPfD40GsHz3QO0eMRCLOnFgurF779i77tH7NH 6HuC1dPRScfiYPDqe0JBN9Jq7zgTblRByiKfuOzLgzN8Jdma22sefbZ3d8ZglaW7tratqtLV1Ghr bjSVl/7xT3946KGHtBpjbLw8UaaWq/Raw1awCdwrJUhH7V5nTBxklLHxHfK2YO8wCT+L5D8U/wDe sTtph8vV0Tsw0J12+ECgtDxQXuwvYTPlxD50k6eZIFl5APU3NoclqfCVVQYoqgB/kpX+yko/uQnW gb+i0g9QVvooKrykpZsSC7wSCjYl5F8Zn3NFbO4VsdmXx2ReFnPoQ9EZH4qCkvHhmMwPk8y4DPGx kIcuj824PC7j8lgohy6Py4R+WWw6UgI46rKYrCviDl8Rd+SKhJwr4vKvBOLzN8XjFIVeCaVeiWVe 9KXnSm9Zlbe02kdWhVKhofjJK/3lKCokim1CgRmFEVWR5SJFPLd9aEAHfEE8S8AmXwNJChvwKvaT QqIGyvwSgVLAP5GWctHiI6JjRj3SSi8Zrb2mFQlsuSOtOcBRiSW0UDuuxDu+2CsBssIrrsqHFjo2 B8htQWpnkKZzi6Y/1DAWaZyKTJmJgPPFHkll1j4IiH8saAr9h61OZK9bpNk05rWxebQINd3nwwG4 YHQU7Qpjt3H6OoiaBixCQGpsQTa8PFqpRJzFh43osRJ6/yxZUvQIPrplJA2Q8xEl+joIrYhLpteG RycfjYQBlXQsyng8At4KuXXHIwynIpNORiUdj4SjZzweZYS7xwGP5gSlgTSeDDeeCIfUn4wwQJ5g OBkOnbI6Hm5gGZKC9DSMBfMkOmk+mj36Ry/STjoaRYPr+O34jfRgYDhDGNxPepQPLEwrNkN1U+Ga qQjNJBCmmqJH6tQLoZqjYZpjwerFYO0xHBtunI6AD5U8EWkcjNJ2havbg9VtQcomf4XFR0ar5NEe vOJwiU3B8qrN8mo/Wf5lsQcvi33dW3JEc2PLo98aeGX3Smv7ykl4Uyu0Eqe5e/7l/T33P2GV73AF KieDQe4pUzEp/RE6+xZFs5+s1ldW5ZWIfnH48sS3vCVvxCYV3vnJ9h++OH2ofKyq2WppMtfV1zU3 19c3ZGVmPvvMt2+44aZ4iTQuUSrT0FMOKn2yXEOGjDBUTFNXzLGiNcf0jBUzdkR7h5R/PnuHr1TG DheN8nQN9fccPHzQXwp+YePHibR+z19WtVldGaRG3yv2k5QEyXK84nJ94vN9E7I3xWV5EdKujN5z RdR+n4S9vvF7/GX7g5QHtqgPbtEcCtNnxqZkq3bmGa4vMN5UmHRT2VW3V1z70fIb7q248b6qmz9R c+v91bfeb77t09W3f9p8x6ctH3nQcueDkLV3PmS+86Gau0ia73zQfNdD1Xc8UHnL/VW3fqrqlvtN N36i5Lr/LNlxV8m2j+Sn3JKbdHOO/sYs9c4M6baMmOS0cN3BUFXaZuWBAMnBQElaoHS/XwLBJ36P V+y+TdEHvWLSvWIzfOIP+0uyA6R5fokFtARJWuSbUAITOkBeFQgmlVf6gVhlpgCQKaTMxAZ9ytjS JEbHtHap3DcRBAQJcOup1EcJS8fkI6sk20da6SuBLKellbSistQHvJNQ6ptQyldjUw2Ta1ZK3ETT +WVIvCmxepOkwUdq81d0b1YNhWqHg9UTIZrpKDARe6SWnIVk8AWxSZhhOhRWEtlHzOqhp8wAYcki JyMaQuJzZ2yUlJ6qJ9NmPoReeAJ3Y4GZTsLrB8K19GgeMY4GCs0W82l+ZmSBrehEYejPummm8PVH ZCkIj8XhFNgEf8G4ANgztILC45lZwUBkJ5hpdCzf9ATsMlpmGUofUyLF/RtpETBJI344zEN4SYvM VzoGGQqPiSpkOiwJxuNMqH4aKUFP4HE6hGyio+AykHWIbjxE17tZZ/dT2f10Lf6q6sD4Mr+4Er+E Qr8ENHU0+MpARXWAosQ3IdcvPss3+oBXxMEgSb7hpo4vPDO2O/tk+6Bg3Zw5d7Zv5PjBvI4vf7dz 6x39Ibr+QLi3W2eitw6GG9q3qBr9JdWsWxX6ybK9Eg96SfYHGwpT7rJ/+Ycjr2cNmursdc2NDc1N TS0tbbb84rKf/eqFez/xaV1yakyCNE6mVLKnqJgDxV0nsl8AhWbVqAGzMEuHWz16JV9/rHmHlTjv G/8YP4vm0ds7uwcHetMOpwVJKwIVJYFKADZO6aaEkk0xOZeHZX4oLONDMVle0iNB2swQfVZUcrZy Z8G1d5Xd+UDVp79Y88WvWb727aYf/Nz6mz9bX3q94/UD/Zl5XRk5HVm5HTn5vYUl/UVlvUUlQ2Wm oaqa/tragfqG/tr6vhpzn9kC9FtqByx1A+ZaiqmxAL01lh6zpafGDPSaLb3m2t6a+l5LfX9tw4C5 odtU01lR3VFSaS8ocRSWdRSV23OLHIdz29Oz7XsPOfak2d840PLqmw0v/qn2v140P/+riq//oOiL 3yr4zFOF93+h4GOfPnLDx7J3fCQ75ZZ06faD0Ulp4fqDQep0f1mmtzTz8oTDH4rN+XBs3uUJuZfF 5V4Wk8vsqcJNkkIvuFRwuNTlBHAQnDslXDD4XyWww9m4DwxDziBsiAdOFlsnzdYQweqhT1B7kyFJ oLVCUJgDy9iHmIvoXlHuJS/3AgHFV3jHVfkmVPvF1wdI2jYrbEHKzmDNQETSOL3OEuRCH/mgIWpa AA3qMU7T07Dw1EQ3DayhAdfQJvVY9ubpEPK/QCKggIVQ/bEQeBxk+PCxITJwQtjza/QGAr5QhXiB OIsRBHEE0RlJUWEeH5PCIBQkDqRFLgxc4fGro1QiUDZaZwCdf0GEUSEUlBN7efkRSdTDToeTTkXQ sm9yHhFJLzOglIuhOvyWRcoQRlzSLKzFiKS5yJTZiJTpMON4mHFgi4aeTN6isgeqGr1lZlr5JcdV qPCWVXhJ4PIU+kuKg5TFQZrSLfrSQFXOZZFp/xGcgWYQc1XeLZ9u/P6vjpZWnh2fWDkrvGfydNfA fFbx7Nd/0H3VrV1Ruq5Q+WiUYSFxx1Tc1a4tusYANZwAvua+9Ir43CviMzYrj+h3lj3yRNurbw4U lXdXWuzV9fb6lrZmW3VN3RtvvfX4V7+2dfu1iXJVvFQJ+0WtT9YYU1cZB8wCltExW0ZHYEYNSWbp kBTGegRA/2e0dyjKTvYOUrUP9A/27st+a1N87pWS/Vck/M07YV+kIU1x9QHjroLbP1792S83fvOH zh/9duQPe6bezDyeVXy8oGK+vHLWVD1XWz/b3DJZ3wDu6LDUOS31trq61oaGpvqGhob62ro6i8Vi NpvxH3+rLTUVgNlispirLJbq2jpzfUNNfX0NktU31Dc01TU01jU11ze31DW31La21LW01ra01LY0 1ba0WpqAFktji6WhydzQaGlsrAWa6xtwt2hqaISoq2+qrWtBAWobHHWNzrr6jrrG7rqmgdrmYUvz uKVlxtw8U2mZLDZN5pVOHi4aP5g7vu/I0OsHO3//musXL9t++JvGp39i+er3Kh55Ku++L2R/5MFD N967b9vtu3U7d8u2wSR+PVTzNx/Ja5cnpF2ZkHVl/OHL47Mvj8u7IrF4E602BNHA/azyY76nP3lz FbCSAmjCq8xHXuGvLIPH6kNrFNkCRVqpSJaOH7d3YGOCnmgRdqmvqtxPVYoYmsV385d3gunK+Gqv hHofWZO3xOontfvLO4I1PWHa3nDdaETyVHjKJAyiCFoJMh2ZjL6H3jvP3h/CbAowETws9uhZKL3S hL46wDoq+XHo9qAYtoZonhk7BG740PvPQAo0LEImCfiL+j8zPdyKuEtMTMcScDjLhySP5wncIAZk TMQLKZSEFZXZXxTJH/onGmVGUChZcDDl3MRHz7VMRRlmoun1CRMRuuEwbU+oridU3xVscAZqXJs1 jgBVi3dik1eiZVO86YroiiujyzfFlfrICnxkhYGKsi2qcn9ytKuDlCZ/ee4VdHF3eyfsjdRlX3tH 85PP9v5p94rFSa/741Nvb59Z6eg6kZXd+50fOm79eHNcavsW+QTIMcowGmVsD1Fbg5T1sJXo8WZJ 3qb43Zvi34hKyrz6zsrPPdX1m1dmswtHa2qdLa3WVmuL1WGqrN37Vtq3vvXdW2+7U65UxSZIE2Dg cPrQ6OUqrZtQGOmgwxPXsAlysnGIhgQQE0Ea6LFyYe0f8A5PPLxv/H284yTpcNGTpF0u12DvYPuh gjfUu6qvf8D60Lfav/Or3t/+bWT/kfHiqmGTpa+2wdXSYm1paq2vb2mE+1lbU1ddZa6oqC6rqCgt Ly2pMVXU1lTVW2rqay11dbV1xCENza2o4La21lbAZrU6bHaH3Wm3AQ6HzdnWam2oa0Jyi7mu0lRd UVpRVlRakFeQm5Ofn1eQl1+Qk5d/JDs3Oyc/O6cAyMkpyM0tKsgvKSooLS4qLSstq6qsNNdUg9Ea G+pbW1usVputzeZotdmbra5mm7W5rbmltbmlrbWpubmuqam2odFcD3qrs9TVm+vrLQ3QGxubmpoa 6+tqG+tqWxsbbE2NzpYWR3OTzWxuN1V3l1f1FpsGcwoG9qV1v/pW569e7v7x713f+pnj0W+1ffJL Nbd+qnz7x4oNt+RKrzkUpn3TN3a3T+wBn7iDmxLSrog7dGVM5pWxh6+My/eWsIc2lJUBquogdWUA 2reCj4XB2BEn5mD7kE3kqyj2U5fSw2tsHTa7J+OGySfLKDGtqJaVe7GBaopPrPCKa/FX2AOUnIk6 Q3Qwi8YikiYjkibCjTPRqTD4ZyJT5mkJXNI8TIBw4zwHPUCPLq2fZTPxs2xWnro3uIm6OjlZjAXo qVcmCbPwYsLJl2H+DmwrIR52FhlEpDCyYEyxyh3sRJ75APTgfqhhMZLefbUQkQRPin/wGuYbWXBk sBDmIpPALyQj6YHe8YhkYDhEPxJqGAS/wAzcrII749ysaPVLrPNNpHE9H3mlt6xsU2LpJgnqysQe G4SsBCP4yUyB8rItiuJAeUGALM9PlnllzL4Phe/eFH0oRF2ou9H26a+O/+71mZKa06MTtE6ah4VT S47eo/syHU8823bdR10xho7N0sFQ7XT01eNRKV1b1C0BMjNNO0gO+yQc3BSzxzt+f7CqOOnmxoe/ 6fjd6125xd3Nza2tzc1NLdY2R7Wl4a196c9854e33v6fKpUhJk6aKFWo1FqNnh7RpFkqxjs0RQUJ QmFz5ALXXBgwfCD/J3gHpMPB1+948g6xyru0d2iHq72zvb2zq89W32LNLxiobui1tPU0tLXXNlpr ahuraiyVlVUVFeYKk7mqEqirNTc01DU2N1rtVruLuAQd3gpuaW5FL4ZpU24y5RcVZ+bk7E9Lf+31 t/7w8iu/euHFn/zXz5797nNfe+qbX3zsK5/53Oc/+amH7rnv/o9+7N7bPvLRG269Y+eNN++47oZt 116XfPUOXepV6qQUdXKKKilZqU9SGpNU+mS1IVWtT9EnbUu56prUq67dun3X9utu2HnjrTj2lo/c ecfH7r7r3nvv+dQDDz78+S9+6Yknn/zm977z/E9+9LNf/fLFP/3pr2+8tnvfnoMZaUfyckFXlVU1 tQ0NrS2NbU0NLS3NVit+htXa2kqFb6gHK9Vaaiy1ZnNtdXV9VXWz2WK1WOzmGltNdVdDQ19TUy9k Q8NAfeNQXeOopWGwwtyZXdSVltGze6/1139o+d7PGr/y/Yr7v1p+6/2lV92SLb0qK1yXHag6vCkh 44PRmR+IOvLhqNwr4gq8Ekv4rB9ZRqqKQNx1lTShxh4uK/aFy0ZLFomMaEgbOsliOAL+9GQcQIpv YpF3fJFXXKkXvWakzCsWd3J638im2Fo/ab2fvN5P1hyobgnStgSqu4LVfcGq/mD1YJh2KFw3FKYf D6d3wUyHGmfCk2bCk2fCjbORfOkKZBIkzc3THHPKQhgik+dDBcy59Vm3shDCZGgSFHoxCD32wd4T Iszx80xEpAKLYSluJC8ik3CYaSmTUSkTEUljYQa4RSPh+oEIQ2+4tidM07FF0RmsdGxW1QWqaoM0 lkBVla+s2ldWCeb1k5og4cx6g4ITKsh7TSzzTqQBSloIIimjsRVZxWaZabO8PFBW6p+Y5xV78INh GR+MyrgyMSssueCaj5u+8O2Ol984aapbHh6n9ZM8wMAZmVqsbpz941tTn/5qp/FGR5TGFa7qjTP0 J6T0RBsdYbrmzboqH0XRFQm5H47NviwyfVNsWmxq4a331zz1vO3PewYLK/trm7raWrvQQZpbK6st f92z/+nvPH/rR/5TqjaEJ0hjpHKwjEqt1+qT1FoYOBpsytVaJnWwd+SIpMU4BpqiugS0BjbQQ+M7 JAX8d43vrFmvzNcN0pt3wCeMd8AqXPIXD64Z36EVg4h1EPM42zu72+xOmCvVdQ0mS2N1fVM1jIDG 5larw+popy8B2l0tzW319WCW2sLC4kOHMt98c/dLL/3xZz/75XPP/fArX33qM5955O57PnHbnR/d dePNV+3YaUjZBqKVyDVxiYqYeFl0nDQ2QQ4lMk4CPSpOGh0vxa4EmTpRrklUaBKVWomKIFXppBq9 REuQaQwytY6eOlEbpOw194BUqZPItYlKXaJCmyDTIAcgTqKMjpfFShSxifKYBFlsvCw+VhoXJ4uL k0olao0mOTl5+7ard+7cdfOtd3zsP+/+xIMPfO7xx5585lvf+8mPf/7ii7//y19e27cv7ciR3LLy SrMF7iEsoVar1Wl3drRabTDcGlqa6pthMNWaLNVwFcvM1WXVVRVVVVXVZHBZGxo6mxp76hvG6ltm GqxzjY4TNY2nSiqPZhcdzyiYeT2t74VXWr/zX7Vf+XbJ/V/IveWTh5JveysudU+wcq9f/Bsfjtj7 gfDMD8XkXZZQcrnUtElR5aOq8dXU+KqrfZQmP2VpAD1zX+wvK6IlDrJCWtgpLfRPLPRJKKYRaxhB klKfBPhu8NeYlcTYitw3OGiSMm9pmbekYlOc6cqYiitjanwTzb4Ss09ig7+0yU/a5Cu1BalcNJum ag/Wtm/Rd2zRdYYYukKMPSFJPSHG3lBjX1jyQGjyQFjKIL39N3kwInkwHArbDEsZCk8ZDjsPQ+FJ w2HJgzgqPGkgzDAQZuwO1vcEG3uCDVzp3qLvDNK0B6pdgWqHn9Lpp7L6KVr85QQ/WYNXYr13Qq1P gsVXUuOTAFR7xdd4xVWyuQ6wCX4djZrRz6SH8qhyYCrCUQ2AtSgpDZSZgmgGE6ZNKX8nwZVx6R8M e/1Doa/5x70Vo83cdmv5px6zPvfC2L6c09VtKyMLAtEgLC2vzB5daWs/kZYz8oNf9dz7SLPu+uZw Q09o0mhk0kgU6kTTFiCrY0Uq3hSfdnncmz7SN2JSD2y9HXk6vv+r4TcOTRVXDZkbu5rtDquztqGp oLzkz3/561e++uRtH7lLoTdExEpiExRo2HJDMjiF2rYKHIFubJTTpDh/rbobgplzaWMHEJLx1YPM wAHADv+t9g49n8XsnUE7rJv3aO84QUkO/O2gT1G0ttrtjo6GBmtNTUNJSWVmZu7fXtvzwm/+8Nzz //XlJ59+4LOPfuRjH99x3c2pV1+nM25FfcUkyCNjJKCPOOrwSmxCxktVRCVyDRLwj5zCVFEBOiip GsNWjX6r1ngVKUxX61I0+lQVffudVRB7Vwj9Qv5T3ZsikAxZ8UOQIUMKMiGFHrRN5mAxBBWvLLVR otDFg6Skalx4MCB4MDpOFgXESlFajSHVkHL11dfccMvtH73nvgcefvTxr379med++NPfvvTHN3a/ lZF9uKSstKqmuq6+vrm5ua2tzeFwWJkT1wbzub6+tsZcU1lVWVFugvdpgm1YVWuxNNU3NDY2wgdE ZXd3tg+2t085XEcb7YvVbTNFdTO7MyZffHnoez/tePSbzR97uGzbXQXynUciU9IDVPsui0+7LCHr 8sTDmxIzvRIzNyXk+MoLA5UVWzRlAQpTkLI6RF0RxJYC+LGljz7yUi9ZqbecljKyJ2bdY0NSesSM LTui9UcBbAmSj6LYV1bsl1jsC7aingmvjWwEIilai0QLAnwVJj9Fpa+i2lfJAEVR7aOo8ZXX+Epr fKRmH5nFWwZJio+sxocMEMgaWCI0A02yCj6OdyLA8k8o90ooZ+eCpPc3+SSAF2idgTe9Vokm+1AG L3rPCRsU48Nb4Bc5SkKrxmhRFdwlKVBBgzKK6gBVTZC2MkBDazsDFSVBsmyf+Eyf2EyfuLRNMbuv iN63WZ4eqS8x3tR0z6PdT/9k4o1DMzXNx7uHV47xuSgWTq+cmz9xpmfkVH756At/sj/4eFvqTZ2x SV1Bir4QXX9Y0kBEavdmY6OfEpSX65OQ5hW3e1PswRB1jvb6qo9+pvVr3+986fXeI8W9lsauNkdH e5fN6jTX1GVl5f78Fy889JlHtl+zK0GqiI6XJMqUCo1OrU9C4wQX8K4rNmn2cpwLgcdDXgJisv9+ rHkeHbzTNzzk6OwiA4fRjSfAMJBr7B3OO/SEOtins7vLUtfwzaefffSLT9xz76duuvkjqVuv1epT 5Qp9gkQdGy+HQRGXqIRMlGvRgWUqWCIgVOr/jAJQlVShnDvACOwR+2RG3qhfgSOxuR48nhKwiyEQ NjuKLo87kiQt+uYKLWEQjwXAcYBUoZWrUC/uQxhQHmzyWuOFJFbSp4D1wE0oJKO8JPwcHCtV6vED 8UvjJapYWGoJ0kSFWqnTq/T6lKu23Xjzrfd8/L7PP/rFp7/97E9//stXXnk1LS2joKDIVFFVV9dg bbM7HPSGa9A81KaW1jqYjRaYSOaKGrO5xmIqNZnLqppNllaTxYVm2tzab7ONO13zHZ1zDtes1T5f 3zBVWDyyJ73rN39ufeYXls99q+SmTxQbbsyJvyotUHlwU8Khy2IPfzDiyAdDsj4Yln15VK5XTIFv PN3kaYJfhr5XHkjrKtl0GyiJnrwv81aCaIp8lYV+imIaulaUeavKfODWScr9E5ikOReArWAi3qFB JRpgoofy6Fl/HwVIrcxbTqu0wWIgJjbYRETAlpKK4Js0CAXKAHGAUIhf4A3J3U+9kaQhdnplCi2P Qgz5m2w9Kh3Lns4ppjeZkM6yktPC0UBlJdyrAJUpUI3fWOgny/dJzNkUf/jy6PT/F3bw/0XQIq9N CfnhxiLdDSW3fcry5Wdaf/nSRFb+mTbn8vTsyrET9Da/swLVkD4+c7zFtXCoeP4Hv5+677Hurbc4 JVutEXp7hMERk2SPMNqCtXBUK69MLP5wXPYHorOuTDgUosrW7yq5+7PV33q+9ZXXunLz+syVwy2N g1Zrj9UBH6Egt/jlV19/4qlvfeRj9+mSryJbXoa7L3VUtTZJg1anNqK7oumy5s3sFNZWWcsU9PNA DVg0Zy4BIRm1fN59VkE5i43/74dYNpR/1d7pZMaOm3e4wuhlvb3jyTtOZ99Af25+QVh4dEycNCFR KZFqFEr6TLJak6zVpehgnhi3sreTUS+lN5hpBYqhGOGZel6mCxAK3yvGr4FnMpJ0PVbBN3kOQgIm +SEC2Oc4PPdSYs+7AW2ySHEvlZ82xcIDzFwicLuMfjUbVwJPwaeVKrWJMhUsu+gYSXSsJJ5qSaVQ aFNStt944+133/3JBx965KmvP/uTn/36pZf/si8tK6+w1FRV29Bia7K6cCOEgWlts7U0NjfXNzXU 1tdU1ZRWlBeWlVZUVxdXlJVUlldUV1rqaqyNdf3NLVOOjnlb17HWzqVW57nqxjP5FbP7s0de3d/5 k5dav/bdmoe+WHTXJw9fe/te9fZXw5Wv+Sa8tSnuzcui9nww8sB/RB7+QGzBh+NKroyn5+m9ZSYf eRW9VEFZ7a+qCdRWB2kq/VUVfuAdWTl7DQjctHJYEAHgFFhJsCmU4JoKXyRQ0Qi3r7LCX1XuR9IU oCLuIAYBKdDwE19ZSmsI/EEfFAlzjFiPVpbD4yOzq8RXWuQtKfKRFPpKinylSFkWCPME/qMK5EL8 AjsuSEkFwC4wkT+VweQHRwmKrMRbkndl7OEPR6R9IPzAB2P2Xh7/uk/iK4GSNxKMaak35t16b8Pn n7Q/81+dv31t9GDe2+V1Kx0D5CvBY1p9+OvcyqkzK/NHV+zdK4U1R187OPz0j3o/+SXb9o+0SHe0 RSbZQ9R94freEJ0jUNXgJy+8PPrQhyJ2Xxa3e4t6v2rHoes+WvipL9V/+yc9f3prPKtwotwy0tTa a7W77Lbmlqai0pK/vf7W97/340/e99D2HTfIlIboeHlsglKhMqp1qRpdqlqbqtKAcZLUqiSVOpkt IGYtFk2RYU0L/ycHdR92+4fkvEP2TgfsnS5ilfdi78DVcvUPDuTkFcoUGtg4Wt1WNXwZIp0kjTYF Veb51jLWXdFXBd6BFOFZvjUQE4iJRfBIUb4jLpbsYllBFyPPV9j9gSuIFOL5IaubHOwnMwkXD9CC jlOVKiMAkxA0nZCoio2Tg4zIj5OokDj16p3X3Xj7HR+778HPf+nrzz73y9+8+Orf/pqWnlZaUmKx WJobGmwt9H1Xh9Vhs9mbWtrq4K41NFRXV1dVmMzlJktZhaW0vLrSVGOpqW+ob21rc7lcA51dU91d Rzvb33Z1HGtomzXVThRUTu7JmXlp7/R//bnrsR84Hni68Y7PV+74zwLtzRlxW/cHq/cHKvf7Svdv ij1wZfSBK6IPXBm177KIvR8KTd8Um+kdn+UVn70pIc9LWuQjL/SWAVBK2HsYygPVMC4qAzWAyV9N XADq8Se7wz0fxzgCfBGoJO4IUIA+YIyAeohHglTlUAJVZUFKIiZ61kRe6CcF+xTQHLM0e5M088qE 9CviD1wRs+/y6L1Xxuzxit6zKXKPV9R+n9j9AYn7QlX7wjXpktTC1Jsrb7637t5HXV94buyHf5z8 W/pkUdVci+2Es2N5bHzl6Al6iFQMYJmlsyunTi/PLC51DJ6uqJ9/I63n+V/bPvcV5413dyh3dIRp ejar2wOU1gBVA0roL8/3l+zdFLXHN3bfZll6bHLRVXdUffRzzV/+fu8Lrw7szRgoM/U2NnTY7DZ7 e6vVUVvbmJdX+Oc//fU7337+E/d9ZseOm5TKlJgYZXycRq4CidCrtlSaFLUmRalKBtGo1CmAUp2s VoF9qNeIzczDHlkPce8/F6i/rOed9q72zm7iE4FxuOFDJAN5KT+L2TuFiVKlCjahJlmlMqhA2Ook jSZZgyrTpijgkri/0A724bzjrr7VMl0QnglEXQSP9JSXgJhsPcS9l8YF03hE8qyYJDPKoFAnKVUp kApqPVCSOdDCsMmlxrBNZ9yuM16tNV6tMlyl1G+Va1MkKmOcTBsn1cZKNbFSdVSCLF6GjFO2b7/u tlvvfOD+h5568ukf/+TnL/3hz/v2H8ovLq+ywC1rttrhJtO1cdho6UJdQ3NVbX1FVU1FZXVJSVlF eUVVGVipvK68srXK7DDXddQ39jZbxx1dC50Di4MT80OTiwMTR7sGjrf3v23vPlNrWyy0DKcVdPzp 9ZafvWh+9sfVX3627KEnCj/6UPFNnyzadmeheleJ5JqS6K1FYYaCzdpsf/khr/hMr8R0GjSNSv9/ ERkM6f8Rlv4f4Yf+X0TW/4s4/IHIrA9EZv6/8Iz/CCP5wYj0D0WmfzAi7YPhaR+KTPtgxIH/F3rw A/B9QtMYDnwwNP3DEZlXRB2+MibHOx6dvGizuiA4uTBqe4FkZ4H2pqJr7i657YHCex4p//zXq77x /dof/Mz10p8H96ZNFVacbrCd7eilaab5hZWT7C1Cp8/SQ96eAd7Twsmz/ROn7P1Hq1rn9+fP/ea1 uSeeG77joZ6rbnfKr22KSq0LNVo2q6vg3PnQk1YFl0fBhjriIzkcYTys2Jm96+6ihx43ffsHTS+9 aj9wuKvINFLfOtpqHWm1DbY57bXNlsqagwfSX/jN75/6+jN33/PprVfdoFCkxMfr46VJicpkmQau AH2Rit2i4O/rYIzjlsbmfagtCbc3BijUa1bb278Y2A8R5N9p77i4vQPekchUai1jGXQ5+KIauCH0 ilbysOCAMHvHk3fWlOnS4OlZvZ8Hcdf/OtYWg1iVKkEEazFrpZzoCXSMOqF39MthSNNoEZodjCbY R6mgIbURZJRCsxgqg0SulUg08XHyqOjEiJhE2EfIwZhy9c4bbv3o3Z/4wmNf/vZ3nvvVr2AcvXUo K5d8NXNDM1q/s9Nm67BaXS3NLY0NDY0N9bQes6a6uqa6sqrSZKqqqjabTJXlZTTJVldX29zYaG9q 7rU5Rzp7x/qHZ4ZGjo6Pn5yZXZ6YpU8Jzh1dmTxKL7XoGFpxDqw0us5WNZ8oqTuaXzOXXT52MH/g rayuV/e1/+Gtjj/s7njpLccvXrH/+CXH8y84vvVT5zd+4njqR61fea7ly99rfeK5lq9+vxl48vnW r/2w9akftn7jR7bv/dL2/RdsP/6d87d/c/72L47f/aXzT7v7X08f3Z8zfbh0oaDqRJHldEXLSq1r pa1vpWd8ZXRuZfbEyokl4U2JFwzgGuw9dWplappeD9jcvlLWcPZg4cLvdo9+/7fDjz/Xdc8X66/+ WKXq+pLIpLwAWaFPYsmVMaVXRhZcEZPnp87cotsfZdyr2Ja+47a8ux8o+/xX67/5g/Zf/HHwtYNj mQUTpdWTTS3DbdZeq62rvbu5zV5SUXnocNYfX3nlu8/9EO7z9TfcpjekJkhVMbGy+ERNolSv0mxV 63GP2a7QXSXXbFWCdHDp6S6lU2jEBThs+R+tGxYg1/LnGOBk8alo3t6grwGP/6foFGtAfYSa/Vre 4faOm3e4vQOGcUG+G95RwoMAv9CoLdXO6vcuwDUc75t3/mWBn7kKPm4nSoAvZ+DD1eyGRpsCoNMK i2SFjh6xoaPAViyxON2m1qfKQEYKXaJME5eoiqHBbBrFR6TWuPWqHbtuu/PuTz30+Se++s3vP/+z l/7w6sH0tJz87NKK0qbmhtbW5pbWJmtri72NVnW2NTeBk+prLbXm6lo4aKYKU3lpZXlJdXlpdSlQ XFNWUmsqb6iparCYW1qarHYrreJ0Orp6e4ZGRyemZ+aPHj95+szSsofbsj6AAmBicEBHWg6ESx53 gYDD6QtiyyunllaOnzo3v3h2em5pbPr0wMiprr4Tts4T5paFI6Xjb2R2/PLPjc/8V82jX6u456HS 6z5WoruhJDK5LFBd4iXNvjz2iFdC5qa4Q97xh8I0mfJtOcYb8rfdXnrzPXX3PdL2hadt3/p598// 3P+XfUMZ2UPFJX3V1X0tbf0OV197p9PpbLPbLE1NeQUF+w8c/N3v//D0t75z/4Ofvf6mW3VJqRKV NjpRFiNVxsnUUrVBZUjVGLfi/oF+QbcQXFD6IhX7GgwuvR73ZlxxPecOOSSlMch0JOWQGuh6xk1s aJlaCG8qfK0NX3TDdR7v0ZD+afBueIe5V1BoDAfy4rzjBO/QuPIF7R3hexd/t73zrwfiCMYUlwRV FKsTAHXiOeDNdGYzrtvlCZyLOEvwYWm1AVgJB0qVOlqRINPE404bJ4uOlSYkyhUqjTEl5drrdt11 110Pf+7hZ771zE/+67/+/OqrBw4ezMvPr6gwNTU2AdaWVofdYbPZ2KrItuaWlobGxrq6+sqqqkoY SJVVpoqKSlMlzf2XllWXV5grK2sqKixVlXU1VfXm6sZaS0tDnbW52dYCtDis1k6Xs6ezc6ivf3Rw cGJkeG5qCphlcm56en56an5mZn5memF2dnFxYXFubmFsYqTB2ldq6cgu7skv7C8oHMkrGE7PGtxz sP+1vd2vvOZ68WXHT1+0fu9nLd/4YdPjz9R/9nHz/Z833f1g0S33Zl97R1byjYelOzLjtqXFbt2f kLo3MWWf7OoM7Y1ZxluPXHVn3vX3Fd72QPE9ny/97Fct33iu7nv/1fyrl9r+8Jfmv75hy8hy5OR0 lJb0VNf01dYPNDUPtdqGbY4xV8eAzeGsb2iptlQWlmTsP/jqy69+/wc/fORLj33k3vu277pBrUuS KGghWEwCm7RVGzi5KA0pKkOKUp+sAOj+QaRDu3RGhT5FrktCPC0XZpIfcjHwd4+izZCkNiayj8BW bt1z7z8XqLlehHfYYkBhZEe0d8Az79beId5Z7Q8C0Yjgm5A8wQZYPQh1woBIgUS4TrzDpgLP3yWC pfGoWEgVSdQwWyjB7SNtskaTpIWVpE2Sq2DqK6JjE2JiEuLjpXHx0gSJ3Ji8FdbR9Tfc/LGP3vvZ zzzyjae//aMf//S3v/vjm2/tPZKdV1VtsdQ21Dc0t7ARJJvNBbS12hubmusbGpoampobm5gH11RX W0cP05mrzdU1Vabqqsrq6iooVdVMMYGn4NGZLXDwamqQrBY6FMhaHAhRW4cM6WGUakuTyWwpKKs+ kleTfaQqK7My7WD13n3Vb+6ufO3Nir++aXr1jZpXXq/70+v1L/2l4cVXml76U8tLf7S+9CfnH17t +ONrPX96fezVfRN/SRv9y8GxNzPG9x2eTMudyiieyiyZzClbKK+bq6ybMFnGLI2jDS0D9U0jVvug 3dFlteEu63DYWmytVfV1FRZLYUXFwYzMP73615/87JdPfv2Zhz7zyJ13fPSaq6/Va5MSEmSxCdKY BEWMRJGg0MJBVtHqim0q/VaVLhW+M80toPNzo4aDt3yKZ5eSX3RI3DaYZC4C9AuAjuISnYsOB3gP +jfhHSd9H50W8oBYOO+AXkQ/C3TDQVTk/qIWeGcwN79IQhNaSRu8857grgeiCc+KEkFN8/w6XA+W gJIhEy7ZJRCWF5ArpzaqVDTUrdIYNFqDRpek1SdrdUlQCEisgnGkipPIYxKk0fGS6NjEmNjERBiw +uTkq7anbLvm+ptvu/u+T33+i1/+6teffv7HP/v9y39+7a29aRlHCopKyyoqq2osdWAfemLR2Wa1 tdlsrVZ7E3vArbG5taGppamlrbm1ra6uob6uEUxVa6m3mOnZulrAAt+ONs3mWouFJD1dU20GQVWD jBoba5saLI215sbauuYmeo63pbmutbXBZm12OJrbHM0t1oa21npHW529ta61qbG1ucna1myzNdrt jQ5Hq9NldXTQtLXDabc7bVaYcPCN4FnaWpvb6usaKk1VpUWluYdzDu7d/9dX/vrLn//6O9/53mOP P3HvJz59820f2bbjuqSUq5UqI1uQpYqXKOMkqgSJSi6npy5pOSuneGrzyfTJcHWyjGSSUp0iJ0uW zFW6suzmQYmZ9UoQNz2lEH8B0CVmkjnmvM1w+W/COyAdJjsdcK5W7Z11fhZ9oViYz+K8UyiRcnuH OIW3eHeXcNf1Bu+sAzNJhDoRa+l9Q8yK58xdMzl6CC0AAemQFNaeuReh8YtFDxDqk+EUKNkCfBzO M5RpjImgJJUet/RYqSo6URGVIIeSoNBINQYkMCRfvX3nDTfd9pG777v/oYc//8Unnnzmu889/5Of /PzXL7z86quvvbV7X1p6Tl5+YRHNp8HeqQFD1dY3NzZbW2wOm9MOEmgFS9nsVruNRozoydwmq7W5 ra21pa2tBX4edrLxp1Zwl7W5tbWJnjtpbmprBbURx7Xamlqsdc2ttS2t9U0tdfVNNea6ympLebWl sNyUW1yamZ2fnnFk34G0P//1td++9Ief/vyXz373ua9+7Zufe/Sxez714C0f/dg119+oTdoqU+vj ZMo4qSI2URYTL42XKWG+g44VCr1ayaoLVcqg0NAYzVr/iL9cQicogIxJuhw0eHfeZXofgNHEJV1T ofGg5UCCaP49xnfI3gG38OWC4B3wDywb0d5hvhWD3enkJk//4BAf36EFOxv2znvBf189iFdBGJD2 HFRCAlJASfxdlvTmJ1CMTE3ryKk7gbkET4GNJujIiVDT2GeyxrhVbUhlTZ+5ANokqZK+TBCTIIuK S4yIiYeSIJUnypWAVKmWq7X6pJTUbdu379x1/U233H7HXR/92L1333PfJz756Qce/OxnP/foww9/ 4eFHvvj441/98uNPPvbEk499hfClJ77y2OOELz/x5Ne+8c0nv/6Nr379G9985jvf+NazwNeffuap bz7ztW9+68mvP/3EE9/40uNPPvTwFx/47KOfeujh+z7x4L33fOojd917/c23w0i76ppd+qSrVPiB Sq1UoYXBEpugiJMoo+IkEbDpEuXxMpUU5IKfiWrRJamN8JVStMZULVvzqdal8IXCchWROA3hK3VS lUFKnZ/8HTe4jkiATz8hRiSIfyQ8GgxXIEExkBxcF/f+c4EK/w72DqiHO1zn2TtgIP7VUGIcpov2 TpFECt6hFZZiixeJRsQG71wIvLqY3fH3QcxqzSk8+gYkrjpJAhLTgUQu1Ek4K4GPEEkT/O58WKQ7 sTvevQldhR5LxJSsMUDHJQZgcOkB9AS5WidRaBJk9Eoq9iyejLy5OAkcOigMsthEObw8SOwlkA6F 9tITJ7SKVw5Jj+8mKuKkSvYYijxeSs+jgErgB9GDOIlEK/QAHSMX9tgwPfvCWAOlPa/V8QlBYdP9 i5CAG4nEqtx7YmNkiJGp9JAccvaYMdJzyY7lFQJJU1HiJmXlPurvwcWu7L8W6Cdcknc8CGjt+A4Z OCAd9tli2mGn+ayB3PxiiUS9Ye+8V/z31YN4FRjR8I4hQKQYd2LWGjgTcQJyg3OTGOOhrBabnYjP tUHCzuc/CowDL4MABZTEkKQxJGuNACepZF1SKkD2BQG2BkWCswBsUkoDIq/iTwLz05ENok9VsWEv rWErPZWih3mylUt90jZ6dI498cubHMiFUyFRCZOMWVBIoYr4b8FPExR30wWIkbmvyh7ig+TgOg7h kleaWxF1Ai/zPxC8eAxcgVwPce8/F6jwl+Sdi9k7q2PJYCOuw9tivFPEeGfD3vnXxCoHvT+IbZ3s fNYAuNUg9G23gkgB/L0NDNjLD+EQ01CGnCDo8POzov7vNkA4EXAu4Hsh3QqtdWJNbnXAi8MzpSd4 JG+lrKEikqTnsRxi4g28S1B1rfIOfx590NHRKfKOBwER73B7hzQ2pkPbfBMKNvsGhmHvJErVak2K SpMiXmDxsnmANlljWncVPbBm1wb+dSqHtypBOR+IIXg2RIJwCFc84+kQ8SczxZ3YnQbNDFJBHLTK KWsUd3ujGJGb3LuEeE/wXbCncNSF75RcEYq99vBLgP8WjjW7/nfxLstzscKL8e8IWq3G/Hco8RJm 7wwNOQQDh3BB3iF7h7lXtI4Qxo6ro6O9k2a8+gdHyM+SqbTsIVpurzLjVrhsbtCT6EySLyZcxXeE 7iL6evC9F0zDTHcmYWyv23tBrE8m5s8zced5MTDb/vwcOLCXS5YP9wI4LnWUJ3gOa+DO1jMrKiFd CxbP07xbsGIIWQnFe99w/1KhqIIiSg+IiT2kCJ5GVJgjw6QcfIE7GWt4YtPiCjlctHKVNj3phqch ICsuWeYsT5R5lXG4XD3EowCC7pkJl2tKK+66NDzTvJv07x5rcrtY5oj/x573fFAdum8ziTLt4fy8 XrJ3iGjgXkG207t41vKO6F5B4fYOPTCKA3r7B3PyimLiJAmJClg9CVJ1vESVIFPj9iJV6mQqgB54 kyq1HBKFhiNRDqlNJF0rU+ikCq1UzhS5VoJdTCbKWDL2MjBBxyFMeoJ2iXCnEZMhMoHt4nLN3jWg 8uDUMpz9PNCBTCayd6OIuV0MbFyTFft8SCgflkZK+VB1MUDhm2vSJ6JUcg3qxF0tdCxXPMEjeQ5i VrwM/GUuCTwNKxuV4ZLAb2S58axIJuCaknxPUJFkOVABWGFQw1AS5BQjlodOxySdQkj/zkiQqriM T1TS0/wSNdUS8sRlYq2LI4FfNalQD2JdcYgxLA01XUjeCKUKei8lPYYipzILGbK6FdNDembizkpM s5pAKlxEkkIz402OSsvamAzNkm0KOrv0FwJ2rYnhWBMvbEKyMojgRaIzMsnbFZ2OlxmR7mPp/ZyQ Ch1N5PFOKhzFfgWTPBLy0qD0OC/qgT3WExkTfyQvt29wwE7+06XsHT6TRZ/r42t76AWmzEbq6esv Kinfcc311+y8fueum3dcd/M1JG+6aseubddwXL/tmuu2XbPzqh3XXbUDEriWsH3n1qsRc902pNy+ a/uOXTt2XL+d4ertFMOlqGxFymt2XX0tciO5feeNV197AwNiBOCkbBePv1FMg13boVxzvZiexwNI A+y4zp145w07rr3xmmtuJHkebthxzQ1cv/baG3fwo1ZxE4Oo3ITToRJ4VUBec93NO3bdfO11N+/c CXnLtTtvvmbnTdhk+dxAiXHUdTexkgiKoNNRN+287ubrdt0CeS2O2kmb68F3iQmQP0567fW34OzX 7rrlmutv3bnrluuuu4XkO+DWVf06dsglwROIibni3st+Ly8PioEy3HDbNfgh19963Q234US7dt12 3fVQbtnFJP8hlMO7AE8JicuxE7+aXxooVNWoc/zwW3gFoh5YtZ9XXRy8bLzScMVxia/diUxYhkI+ dAX5taBLxk7hPgQSmdzCcxbj0VRYJlDcRWIpCcKlFxobXeVrb7yaSbHJuZsfNUWxffL0HJ6t1xO8 C0BBi2LK9chhO1o+OhekCHcvA/B70XOv3rELHeeq7eiMTGHguVE+kOhT1+xCSmS17errtiElJClC 90QOFwTt3YGufT3qcxdd5Vuuv+G2XTfcvG37jqKSkp6+HrvT5iTPiZs8F7B3+EwWDejA0oHCU7AD QEAdoCFQkt3ZYXV2ODq6LQ3Nf3l99xt7DryxZ7+I13cD+6C8uffgm3sPvLUP8iDk7n1pexj27k/n 2Hfg0H6GAwczSO7P2HcgY8/BQ3sPZuxLy2Aya3/64f3pkFkHDh0+kEE4mHkEMi3zSHpWNkPOocO5 GUdyuQQys/MAppOSmZ2fmQMUZOUWHMktzM4rys4vyi4oyskvzs1j0gM5ecXZuYX5haWFxeWFRWX5 xeV5xeWQF0MeS1NQUsElKSUVOLaouKKopKK41FRSVllaVllcVllUbioqMxWXV5ZUVJWYqovLq4BS UzU2IUsra8pN1RWmmooqi6nKUlld60adG1wX4quqa6tr6syWhmpLfXVtfU1dY3VtQ01tY3Vdg7m2 0WJpIlnbZCF5MTRAIgfI2jpKWVvfVN/YUtfQDCmCNhtIMrTU1UNnEBRENkE2NLU2NLZSysaWWvqU UDNgrm+y1DcDtfUtpNQxpa4ZZaPi1TXhvO+EZrF4KKpwIGLopzVVWuqr8PMtDVXm+koma2rqasz1 qBlePyLYZn0Vq0lUb0WlGbK80ozaBujFIZCVZroQDOWmmrLyqvKK6vKKmtLyKlxEjuISE13T0kpI XN+iEi4JuOgFRWUAGk8+lMKyvMKSHKCgOLewJLeAdMj8/JI8yAImmZ5TSAmQDM3ySB7aZ+Hh3MKs 3EK0WCgistgmJIAmjbZ96DBaPjX+dMjMnIyMbJJuHMrEZnZGZnZ6xpE0AN0nPWtfeiZ6FnoTJMde 6m6H9h3M2EtdL2P/QaEz7tmXznvr7r1pb+05sHvvwQuB9jKQ/vqbe+sbW9s7ehzOTsDV0cPHbUAV zg47+AVk4uoEn5AdcwHeYfyCKCIagK1opkcqmN7V0dnj6uy2I4vu3sZW6+u79765d/+b+8AyRDSM ZQ7s3p+250D67v3pRCL08w7hJ+1NO3Qw/dD+tEP4bfsOpO8/mH4gjZSDaYfS0jMOHspIS89KO5R1 ICPzYEZWWuZhyPSsI4cOZ4NiIDOO5KQzmZkNQsnJzMnNygWnkDycl89kQXZ+4REgj5CdT5tATkFh Tj7jF7SAouK84hJCSUlBcWlhEcmCIrAMUAbApoMsLq0oLQdfmErKTcUVlSUgC+KLylITOAKsISik I7KyqqwKxEGyrLK6tKqqvLKmgvGIqcpcVW2pqjKbqi2mGguXleZagCmWKgt0FmOpqzbX1ljqzKAP kvUWYhBBIpIrtfWNjAjQgZtIR5cWvxTGYGmCbEZ8HSRIoZFIhEv+NENDM1fAFI0NTU1AI309pQVo bqX1w1y2Wq0tVpKtNiuXbTZ7q9XRZnNY7Q4rJFfsfBGyrc1OC4tbbbYWu7XZbmu2WVsg7dYWxFhx oL3FZifF5oBsbrW1tJEEmlqsQGNLWxM9byFIlJBLKnATdCit+AlsE+Vva8RmE/9QGqG2oQk6JGqG fjV9Jw1sRUxKqAPHCRVodisshuLNdfXVDFWWOrou7HJU1dRWmWurzXRRSK+2VOIi0tNnuDfgstLb jspNVZ4SKKsAKkvLTaUVlWXUZkxF5RVFZRXFaEVlpsKyiqLS8hK6G5WjmUEvJllWUIY7VllBSWl+ SSm1zyJqn1BycGss4JIUsFIOb975hbzB85Z/ODc/CzIn70h2LklS8g5DZ8g6nJORlQ0covv0EfQg SHSog5m4hWdBoqNBYcjcfygDPfQAiAnsk0Zg/ZTk3v0wF9LcykFgDywJ9HTCfq6/tWc/LmhHVx8Y x9XeA4WZNu2wXhxELDS44yTGuYi9A35xL2Smb01wxmG2DxGVq70TB9uhd/c0Wa1v7du/e//+3QfA OGlENwcP7T6QzjgVzHoI8gCo5FAmM1gy0zMy0thv4+B6ekbmocysQ5mHM7IOZxw+kn7k8KEjRzKy syEzs7OzckA0JA/n5nJ5JA/VnXskPz+7oIDLnMJCLnOLigCu5BeX5BcXF5SWchSWcZQVlpcXlZcX V5SXlFeUlpEsKSsvhc5QVmEqN1WWV1ZWVFZVMKWsqqqiurq8uqqiptpkNgMVNTVc4XqlmT4xyCUp 9PVBYhA0WXMtPf9YW9dQU1dXXV9nbmiohlJXZ2ZfIuR6TX29uQFAJ2mgrxI2NNaj/zTSFwq5RHxj c0tTa2tTCz1H0NTaxh4mAB3YiAvQ4R12q9NuczkAK80JsFuFxw2jq6enq6cXsru3F4DS29/fN9jf O9DXPzQwMDQ4ODzE5dDIyODwMDA0Mjw0OjI8NgpwZXRifGRsYnR8YmxikuT4JJSxiYmxybGxifHR yXEuRyfHRqbGRyAnx4YnR0dw1PjE6NgE5MjYOA6EHBodgxweHRsaGR0aGRscHh0YGh4aplND6R8c 6hsYhOztH+zpG4CDz2VnN35FHySaHzXI9nZ7Z6e9vcPmam+1O9ocTlQF1Q+rouZWTl4gqZb6JtBu M2RdIyqWG2hC9YK7axsazI2NNQ10RXBdqtmlMVvo2jEIFxH0JG7W0PUFK1mqasyQ1TUWkm4gsorJ yhoztRzWfgA0JN6u0MDQzMrQupiC21gJyYriigpqmeWCUlhGb7ktwA2ypLQQbbikJL8ErETILRQa OaGgEJu5+YW5eQUgJig5uAHn5nN5JAfsk0M4kp0JsN6EngWkHz586DDu6KSnZR0GDmZmpWVk8l4J mXYI1JMOHXL/wTSAK27eIcbZvXffW3v2Mn3f3v0HWqy29k6YOfCQeqEwV4k3QjJ2GNd4ylXecbA1 yrRQkDOOJ+9A0gHt3U5c7076AEKTtW0vygGkpe85cHBvWtq+9HQYONwtIpkBZs0+mJF9APZL1mGQ LigmIysz43BW1pHDh7OPcHkkJ5vLI7k5WXnZh/NyjuTnMpmXXZh/pCAvpzA/t6ggp4BkXjFqnGR+ SRGXBaXFXBaWlQBcKSovKy4vKwG/APSamQqOsirAVFZtqqiqNFWSrKC3YlVyVPLnq801NRZzjbmm ylJTWWuurrNUMVlTX8u+5CMoXK8mBQxCkmLqLeb62lr6/F+tpb6utgG31rraxoba5sa6lqb6lubG NnojDmRjWwsAuwBkYW13gjXsLifQ3tXZ2dMtogt0MdDfPzTYOzgwAGpgLCBwwfjY8AR179GpsbHp sbEp6vMT01OT09MkZ6Ynp6fGpyahA25lEsrUzNTU7CQwPjUOTExPcDk9MzkJiV0zSDyBDCemx7mc pBjKc3p2Zork9DTJqelZpKcXXtBRs1OTsxMTc1PjsxPA2Oz4OI6awfmmIPnhvCS8MMiK58YKJuxF mSemUAwhmQCWAPG0i2eCHzIzNTY1OTo5wSphbHhcqJbhMVDYECdToG9wQERPH27CnR1daPdo1TRj awdZtzusLker3cYuSmtjK6y/pkZcqWbQE24G9UySYqmvB0/hmrLrS5cYCt8kyUBffmTSzNpDVZ2Z N5XKWks1GpUF3GSuqqE2Vo2bVg199ajCXF1RU1VejZucCZIrJay5FpuE1gtZUlFWxCA2cgJXSoqL iotIlhQX4nZbVFhYXASZV1iQi16Tn5+bl5ft7k3oWUBWbjbAlcycI0BG9uGMI1nom4cyqYdCpmcc OpSVAZl2KD0tI50rB9PTgP1pB/cdPADs3b//APQDByBhGnfAkyKvqNdF1ANyAWm0o7ZR7YyGUPMX sHf4NNYqy/BBZQZS6EjmpDk7Otu7ukFv6TDV4BbBJ8okHMo6jJiMwyDXHC6zYOxl54Jrs7JzjgA5 udm5MAgh83Ly8rnMZR//zCsozC8syoepUlRUUFzMJCoUrlAxUFhSCqO0qLS0uKyspBx2SnlpRQVA Zgu7e5SZTLifkIVCSpWpugY3GRNdWrMJNx/6cmhNlZk+hYzLX4UWwO9dTIpAYzKDJtCM0MLQgFjr IeJgT1nXNTUQg7DmVd/U0NDcVA83hX3tFF5JG2MQWB/gDmdHuwMGZlcnWAMmBicOtHsQB93VR4YG R4eH0D1GR0bGx8gogLHgBvoSetrYJLiAOifveJ4K1ynB5OTYFNhhHDopJJm+DkJ63ocJ0D3BY5A5 dWweOeEJxAsgXvAAURjXp9wxHolFCHwnlpwXhh9Ie1cLJuwV06BCeCRVzjjVD0/MfrggwUFjLP+1 IHqiM7ICCPXGNyEpN5YhmAtyZGLMfVGG6TKNwPgaAk/19vfhCnZ0dwHtXcRW6CogLKuD3oiGi45L D6AZNLU0N7W2gLDQMCDRNqipNLrJqJ7uQJZa+gIuNusa0aLQxmBJ1aLJoe3BTCZLuZYe40ezhFJT i1ZqAUOZYGuDoUBJdKekds7NJWrwvNmbTGUV5WUmGOww22G/l8GKh0PHZFkR+g6MJupHrGcVFuUV gpIKYSvBRMrJL8hGTyTkHaG+iU6aA5mVDWsA3TY7C4bS4SPkjjDAdICPApBlRMMjGWkZGQfS09Oz strsjo5uGochY6eju6OLiIZxyDvYO6vGOaSYYj3QpTo6e6w2J/mQR1C+HDAI4xRBujmlgCxAohVS wCx5BUX5hcWQBUUg5hIuWaWQRB2VlMHxQd2ZuITDXEGeM2q2innXVfCuhbco1MCaFRTu10B6AjGW WtymmJNfD38el5xuULh3MdlY39RCFjhDXQPub3BnqN0QlaAxtbWibTlctJDS1dlBLa+rs7uXnJSe /j6QCKcS5p7ANxkaBomMjY2Mjo6OjQkYh/cBx2QVvK0jGRo670tCHyOHRQD1BHJP1qW5MCbBPgLQ qbhcB6Tk+YxPTUGK/XANsBcdledJVMIsJsj1QOfnCjdYPBVYN1xZAzFDXiR2utUSehbDE2JKVnjh t4gYZ/CMuRjEyuQVCzk8Ogrwa4HN89Kwa+d5+dhRcBhx1AhdaGwyzkIOvAGAquC69g8O4B6DRtLT B3+2GzceNBvc88FQuBuhOdGHuekT2a1oZk2taHI09NbA2iEaKjVF+Nr1ZGHRbY+aK9gKt0YLb71w 9OjD3eTr1aHZs+EnLs3s9Uc1MNiZ2c4dumpTVTUp6ESV6ESmEhq4NJUKYwvYJG4qLikrovHNUsiC ohJ0T5IFxXn5rKuybosuDK+N40gOjR9xmXUEHlxuZnZOxhF4JwVWV3t7T6+zq8vV1Q3DBx4+cQVx COwdziQX5h0ycy5i7xDoyI5uwd7p7LE5nOBOlAklA4NAh2ScUoKfwWURflVJGVcYrdBgCpeoCHFI BbXAh+gqq1F3YBYaxmN1ukouvJbhWpO/zb1uwWDBfQO0QhLAJi4hH5WEZCMj5PBzq4SopN1F7kwn 3Jmejm44Mn09fWgr/X0D/QNDA2g6NNjBWhJaFaMJAA0UzZSYhQ1SUGNFQ0QzZS14mO2iRsySUUqe GOCN2xMU4279NDLi7hie4AnEzuDZ8cTuB3ZgN/y14PFrEvN8YHdwiUguRQWSejhLQGmYPcKlJzh3 MIUDnAIXicUzBflwheBxoJghz59OzanHzS8XBE8JycsvHCjuZeAKxZy/1xM4HFLMh101gXd4JC6E eFHWX7L1cKcRrzW5ve42IIBiWJ50UpYzGAqJ2UgWWb59AwNdPb3dvX2Q6KW4raFZwphChySSYm8S QqNFG+ZUBRuqoZnewoa7Jm//7jFyKMRNZCVZzGYYSuTQ8XEozk20yWMYSVEX432toqoa/gFZT2y8 SeyYYlclblo1mjy4CXYTfJSCIj7eVFBWZgdpdIEfQLjEONzeYRYMXC3uZ61aM+/L3iEa6rY7XSgZ CAWFE0vMeYSPn4FHmEIGCxTQh9tOgRQUxKBS2Fgdt1OoatwVyuuUwKZyaCAQ94SmFhoyhGQjrDBL 7DZHO735Cb+DFRjXDzwCQoHkw5M0VDk02D84yE3owRHco0aHR8ZALcPCMCeRC2cQ3oyYJP18oGHx 9kpSjGHgrY0Uwai5kOQtm7dFAuLdrVPsFaLCu4rYed4HxMO5IloQF8TqLsYRopGyHmL8BeydSx4C yU/BFS7fsUiQ76kexKrjlQzFM4ZLqnNufhJfCJeGQ7hAHhfuQhCuuEdjEBWhtdDw/IjQosQYt47E vJnxTGiUHRLxAjeNDKPFornS0N5APw1O9fd19fZ09/V2dqNvUz91uDpsDmr2bXY76Ak81Qwvr6kR XYRNSpB00xPdp903Zupl6F88nm9yCOPi7E6PGz9kWUUVswnYWDi5HZVwREBDghNXBllRWErzcaWm SvpMDXgHdNPV00G8I9o7IBPOJJxxuDyPdwhs/JlMI8Y+qweIYEd22Z0dKBxnGRAne9cll0LRITmJ gFDEHyn+fjanQHO93DAh24RNozIqscGYarM5QCg4nbOdaI6fl1ydvgFGKLBNcMcYghwYGhExOAzT F4BO8Wy6hDbBNZx0cF2ZbYxGgGvsKbGLxiP5heeSNS/enri+2oawiTRoNGiaaDHUcN3gkZ4SQJNC axabPho3SdZwqRXyTSbFnvNesf4onAtS7MAXhLgLh4vsIPLF+k3PmHfDO+tjOHg8JM67piQixMKv /2mXqCL+qyGJUxiJYBPpAV75ogIp1D8zfHj9e+7i1+4S4Jceh7sbzGqbWQ+x2bBmRi1tXSOkQXHE o62675Hu8SYaKefj5cP9g0g2wtt/3wBNAvbDVGcMBXpivh7ZUJDo/Lyfg6Ssdid4qs1mZwsm2Nwf e10ku6NTl2RoBDhbQaL/gokgeddmID7ylGVVVaUmU6XF4gC/8PEdZul42DsCb3Ccxzsd7f8fyBHk 782d73sAAAAASUVORK5CYII=1414454625006Microsoft Office Word020858falseTítulo1false29494falsefalse15.0000AchastyCP72022-01-11T08:17:00Z2022-01-11T08:17:00Z2022-04-01T14:36:00Z