<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
<description>
<title-info>
<genre>sci_math</genre>
<author>
<first-name>Яков</first-name>
<middle-name>Иссидорович</middle-name>
<last-name>Перельман</last-name>
</author>
<book-title>БЫСТРЫЙ СЧЕТ Тридцать простых приемов устного счета</book-title>
<coverpage>
<image l:href="#img_0.jpg"/>
</coverpage>
<lang>ru</lang>
</title-info>
<document-info>
<author>
<first-name/>
<last-name/>
</author>
<program-used>ExportToFB21</program-used>
<date value="2010-03-30">30.03.2010</date>
<id>OOoFBTools-2010-3-30-22-57-37-240</id>
<version>1.0</version>
</document-info>
<publish-info>
<year>1941</year>
</publish-info>
</description>
<body>
<title>
<p>БЫСТРЫЙ СЧЕТ</p>
<p>Тридцать простых приемов устного счета</p>
</title>
<section>
<p>Ленинград.</p>
<p><strong>От составителя</strong></p>
<p><emphasis><strong>В настоящее время в продаже нет руководств, содержащих наставления к быстрому выполнению счетных операций в уме. Мы сочли поэтому полезным собрать в краткой брошюре наиболее простые и легко усваиваемые приемы быстрого устного счета, Они </strong><strong>рассчитаны на средние способности имеют в виду не публичные выступления на эстраде, а потребности повседневной жизни. Пользующиеся книжечкой должны помнить, что </strong><strong>успешное овладение ее указаниями предполагает не механическое, а вполне сознательное распоряжение приемами </strong><strong>и, кроме того, более или менее </strong><strong>продолжительную тренировку</strong><strong>. Зато, усвоив рекомендуемые приемы, можно выполнять быстрые расчеты в уме с безошибочностью письменных вычислений.</strong></emphasis></p>
</section>
<section>
<title>
<p>Умножение на однозначное число</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 1. </p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на однозначный множитель (например, 27 X 8) выполняют действие, начиная с умножения не единиц, как при письменном умножении, а иначе: умножают сначала десятки множимого (20X8 = 160), затем единицы (7*8 =56) и оба результата складывают.</p>
<p>Еще примеры:</p>
<p>34*7=30*7+4*7=210+28=238</p>
<p>17*6=40*6+7*6=240+42=282</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 2.</p>
</title>
<p>Полезно знать на память таблицу умножения до 19*9:</p>
<table>
<tr>
<td/>
<td align="left">2</td>
<td align="left">3</td>
<td align="left">4</td>
<td align="left">5</td>
<td align="left">6</td>
<td align="left">7</td>
<td align="left">8</td>
<td align="left">9</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">11</td>
<td align="left">22</td>
<td align="left">33</td>
<td align="left">44</td>
<td align="left">55</td>
<td align="left">66</td>
<td align="left">77</td>
<td align="left">88</td>
<td align="left">99</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">12</td>
<td align="left">24</td>
<td align="left">36</td>
<td align="left">48</td>
<td align="left">60</td>
<td align="left">72</td>
<td align="left">84</td>
<td align="left">96</td>
<td align="left">108</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">13</td>
<td align="left">26</td>
<td align="left">39</td>
<td align="left">52</td>
<td align="left">65</td>
<td align="left">78</td>
<td align="left">91</td>
<td align="left">104</td>
<td align="left">117</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">14</td>
<td align="left">28</td>
<td align="left">42</td>
<td align="left">56</td>
<td align="left">70</td>
<td align="left">84</td>
<td align="left">98</td>
<td align="left">112</td>
<td align="left">126</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">15</td>
<td align="left">30</td>
<td align="left">45</td>
<td align="left">60</td>
<td align="left">75</td>
<td align="left">90</td>
<td align="left">105</td>
<td align="left">120</td>
<td align="left">135</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">16</td>
<td align="left">33</td>
<td align="left">48</td>
<td align="left">64</td>
<td align="left">80</td>
<td align="left">96</td>
<td align="left">112</td>
<td align="left">128</td>
<td align="left">144</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">17</td>
<td align="left">34</td>
<td align="left">51</td>
<td align="left">68</td>
<td align="left">85</td>
<td align="left">102</td>
<td align="left">119</td>
<td align="left">136</td>
<td align="left">153</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">18</td>
<td align="left">36</td>
<td align="left">54</td>
<td align="left">72</td>
<td align="left">90</td>
<td align="left">108</td>
<td align="left">126</td>
<td align="left">144</td>
<td align="left">162</td>
</tr>
<tr>
<td align="left">19</td>
<td align="left">39</td>
<td align="left">57</td>
<td align="left">76</td>
<td align="left">95</td>
<td align="left">114</td>
<td align="left">133</td>
<td align="left">152</td>
<td align="left">171</td>
</tr>
</table>
<empty-line/>
<p>Зная эту таблицу, можно умножение например, 147*8 выполнить в уме так: 147*8-140*8+7*8= 1120 + 56= 1176</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 3. </p>
</title>
<section>
<p>Когда одно из умножаемых чисел разлагается на однозначные множители, удобно бывает последовательно умножать на эти множители. Например: 225*6=225*2*3=450*3=1350</p>
</section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<title>
<p>Умножение на двузначное число</p>
</title>
<empty-line/>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 4</p>
</title>
<p> Умножение на двузначное число стараются облегчить для устного выполнения, приводя это действие к более привычному умножению на однозначное число.</p>
<p>Когда множимое однозначное, мысленно переставляют множители и выполняют действие, как указано в § 1. Например:</p>
<p>6*28=28*6=120+48=168</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 5.</p>
</title>
<p>Если оба множителя двузначные, мысленно разбивают один из них на десятки и единицы. Например:</p>
<p>29*12=29*10+29*2=290+58= 348</p>
<p>41*16=41*10+41*6 = 410+246 =656</p>
<p>(или 41*16=16*41 = 16*40+16*1=640+16=656</p>
<p>Разбивать на десятки и единицы выгоднее тот множитель, в котором они выражены меньшими числами.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 6. </p>
</title>
<p>Если множимое или множитель легко разложить в уме на однозначные числа (напр., 14 = 2*7), то пользуются этим, чтобы уменьшить один из множителей, увеличив другой во столько же раз (ср. § 3). Например:</p>
<p>45*14 =90*7=630</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Умножение на 4 и на 8</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 7.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 4, его дважды удваивают. Например:</p>
<p>112*4 =224*2=448</p>
<p>335*4 = 670*2 =1340</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 8.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 8, его трижды удваивают. Например:</p>
<p>217*8 = 434*4=868*2=1736</p>
<p>(Eще удобнее: 217*8=200*8 +17*8= 1600*13=1736.</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Деление на 4 и на 8</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 9. </p>
</title>
<p>Чтобы устно разделить число на 4, его дважды делят пополам. Например:</p>
<p>76:4 =38:2=19</p>
<p>236:4=118:2=59</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 10.</p>
</title>
<p>Чтобы устно разделить число на 8, его трижды делят пополам. Например:</p>
<p>464:8=232:4=116:2=58</p>
<p>516:8=258:4=129:2= 64 1/2</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Умножение на 5 и на 25</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 11.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 5 умножают его на  10/2, т. е. приписывают к числу ноль и делят пополам. Например: </p>
<p>74*5= 740:2= 370</p>
<p>243*5=2430:2=1215</p>
<p>При умножении на 5 числа четного удобнее сначала делить пополам и к полученному приписать ноль. Например:</p>
<p>74X5 = 74/2*10=370</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 12.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 25, умножают его на 100/4 , т. е.—если число кратно 4-х —делят на 4 и к частному приписывают два ноля. Например:</p>
<p>72*25<emphasis>=</emphasis>72/4*100= 1800</p>
<p>Если же число при делении на 4 дает остаток, то прибавляют</p>
<p>при остатке: 	к частному</p>
<p>1			 25</p>
<p>2 <emphasis>			50</emphasis></p>
<p>3 			75</p>
<p>Основание приема ясно из того, что</p>
<p>100:4=25;</p>
<p>200:4=50;</p>
<p>300:4=75</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Умножение на 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub>, на 1 <sup>1/</sup><sub>4</sub>, на 2<sup>1</sup>/<sub>2</sub>, на <sup>3</sup>/<sub>4</sub></p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 13.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub> прибавляют к множимому его половину. Например:</p>
<p>34*1<sup>1</sup>/<sub>2</sub> = 34 + 17=51</p>
<p>23*1<sup>1</sup>/<sub>2</sub>=23 + 11<sup>1</sup>/<sub>2</sub> = 34<sup>1</sup>/<sub>2</sub> (или 34,5)</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 14.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 1<sup>1</sup>/<sub>4 </sub>Прибавляют к множимому его четверть. Например:</p>
<p>48*1<sup>1</sup>/<sub>4 </sub>=48 +12=60</p>
<p>58*1<sup>1</sup>/<sub>4 </sub>= 58+14 <sup>1</sup>/<sub>2</sub>=72<sup>1</sup>/<sub>2</sub>  или 72,5</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 15</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на 2<sup>1</sup>/<sub>2</sub>. к удвоенному числу прибавляют половину множимого. </p>
<p>Например: 18*2<sup>1</sup>/<sub>2</sub>.=36+9= 45;</p>
<p>39*2<sup>1</sup>/<sub>2</sub>.= 78 + 19'<sup>1</sup>/<sub>2</sub>.= 97<sup>1</sup>/<sub>2</sub> (или 97,5)</p>
<p>Другой способ состоит в умножении на 5 и делении пополам:</p>
<p>18*2<sup>1</sup>/<sub>2</sub> = 90:2 = 45</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 16.</p>
</title>
<p>Чтобы устно умножить число на <sup>3</sup>/<sub>4</sub> (т. е. чтобы найти <sup>3</sup>/<sub>4</sub> этого числа), умножают число на 1<sup><emphasis>1</emphasis></sup><sub><emphasis><strong>/</strong></emphasis><emphasis>2</emphasis></sub> и делит пополам. Например:</p>
<p>30 * <sup>3</sup>/<sub>4</sub> = (30+15)/2= 22<sup>1</sup>/<sub>2</sub> (или 22,5)</p>
<p>Видоизменение способа состоит в том, что от множимого отнимают его четверть или к половине множимого прибавляют половину этой половины.</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Умножение на 15, на 125, на 75</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 17</p>
</title>
<p> Умножение на 15 заменяют умножением на 10 и на 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub>, (потому что 10*1<sup>1</sup>/<sub>2 </sub>=15) Например:</p>
<p>18*15=18*1<sup>1</sup>/<sub>2</sub>*10=270</p>
<p>45*15=450+225=675</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 18. </p>
</title>
<p>Умножение на 125 заменяют умножением на 100 и на 1<sup>1</sup><sub>/4</sub> (потому что 100*1<sup>1</sup><sub>/4</sub><sup>=</sup>125). Например:</p>
<p>26*125 = 26*100*1<sup>1</sup><sub>/4 </sub>= 2600 + 650 = 3250</p>
<p>47*125 = 47*100*1<sup>1</sup><sub>/4</sub> = 4700+4700/4= 4700+1175 = 5875</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 19.</p>
</title>
<p>Умножение на 75 заменяют умножением на 100 и на <sup>3</sup>/<sub>4</sub> (потому что 100*<sup>3</sup>/<sub>4</sub>=75). Например:</p>
<p>18*75= 18*100*<sup>3</sup>/<sub>4 </sub>=1800* <sup>3</sup>/<sub>4</sub><emphasis> =(</emphasis>1800 + 900)/2=1350</p>
<p>Примечание. Некоторые из приведенных примеров удобно выполняются также приемом § 6</p>
<p>18*15 = 90*3 = 270</p>
<p>26*125 = 130*25 = 3250</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Умножение на 9 и на 11</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 20.</p>
</title>
<p> Чтобы устно умножить число на 9, приписывают к нему ноль и отнимают множимое. Например:</p>
<p>62*9=620-62=600—42=558</p>
<p>73*9=730-73=700—43=657</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 21</p>
</title>
<p> Чтобы устно умножить число на 11, приписывают к нему ноль и прибавляют множимое. Например:</p>
<p>87*11=870+87=957</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Деление на 5, на 1<sup>1</sup><sub>/2</sub>,на 15</p>
</title>
<section>
<title>
<p>§ 22 </p>
</title>
<p>Чтобы устно разделить число на 5, отделяют запятой в удвоенном числ-последнюю цифру. Например:</p>
<p>68:5=136:10=13,6</p>
<p>237:5 =474:10=47,4</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 23</p>
</title>
<p>Чтобы устно разделить число на 1<sup>1</sup><sub>/2  </sub>делят удвоенное число на 3. Например:</p>
<p>36:1<sup>1</sup><sub>/2</sub>=72:3=24</p>
<p>53:1<sup>1</sup><sub>/2</sub>=106:3=35<sup>1</sup>/<sub>3</sub></p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 24. </p>
</title>
<p>Чтобы устно разделить число на 15, делят удвоенное число на 30. Например</p>
<p>240:15=480:30=48:3=16</p>
<p>462:15=924:30=30<sup>24</sup>/<sub>30</sub>=30<sup>4</sup>/<sub>5</sub>=30,8 (или 924:30 =308:10=30,8)</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Возвышение в квадрат</p>
</title>
<section>
<title>
<p>$ 25.</p>
</title>
<p>Чтобы возвысить в квадрат число, оканчивающееся цифрой 5 (например 85), умножают число десятков (8) на него же плюс единица (8*9=72) и приписывают 25 (в нашем примере получается 7225). Еще примеры:</p>
<p>25<sup>2</sup>; 2*3=6;<strong>  </strong>625</p>
<p>45<sup>2</sup>; 4*5= 20; 2025</p>
<p>145<sup>2</sup>; 14*15 = 210; 21025</p>
<p>Прием этот вытекает из формулы (10х+5)<sup>2</sup> = 100х<sup>2</sup>+100х+25=100х(х+1)+25</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 26.</p>
</title>
<p>Сейчас указанный прием приложим и к десятичным дробям, оканчивающимся цифрой 5:</p>
<p>8,5<sup>2</sup> = 72,25</p>
<p>14,5<sup>2=</sup>210,25</p>
<p>0,35<sup>2</sup> = 0,1225<sub>f</sub> и т. п.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 27.</p>
</title>
<p>Так как 0,5= ½, а 0,25 = ¼, то приемом § 25 можно пользоваться также и для возвышения в квадрат чисел, оканчивающихся дробью ½:</p>
<p>(8½ )<sup>2</sup> =72 ¼ </p>
<p>(14½)<sup>2</sup> = 210 ¼ и т п.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 28.</p>
</title>
<p>При устном возвышении в квадрат часто удобно бывает пользоваться формулой <emphasis>(a </emphasis>+-b<emphasis>)</emphasis><sup><emphasis>2</emphasis></sup> = a<sup>2 </sup>+b<sup>2</sup>+- 2ab.</p>
<p> Например: 41<sup>2=</sup>40<sup>2</sup> +1+2*40= 1601+80= 1681</p>
<p>69<sup>2</sup>=70<sup>2</sup>+1-2*70=4901-140=4761</p>
<p>36<sup>2</sup> =(35+1)<sup>2</sup>=1225+1+ 2*35=1296</p>
<p>Прием удобен для чисел, оканчивающихся на 1, 4, 6 и 9.</p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p>Вычисления по формуле</p>
</title>
<section>
<p>(а+b) (а-b) = <emphasis>а</emphasis><sup><emphasis>2</emphasis></sup><emphasis> — b</emphasis><sup><emphasis>2</emphasis></sup></p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 29.</p>
</title>
<p>Пусть требуется выполнить устно умножение 52*48</p>
<p>Мысленно представляем эти множители в виде (50 + 2)*(50—2)</p>
<p>и применяем приведенную в заголовке формулу:</p>
<p>(50+2)*(50—2)=50<sup>2</sup>-2<sup>2</sup>= 2496</p>
<p>Подобным же образом поступают во всех вообще случаях, когда один множитель удобно представить в виде суммы двух чисел, другой — в виде разности тех же чисел:</p>
<p>69X71=(70—1)*(70+1)=4899</p>
<p>33X27=(30+3)*(30—3)=891</p>
<p>53X57=(55—2)*(55+2)=3021</p>
<p>84X86=(85-1)*(85+1)=7224</p>
</section>
<section>
<title>
<p>§ 30.</p>
</title>
<p>Указанным сейчас приемом удобно пользоваться и для вычислений следующего рода:</p>
<p>7 ½*6½=(7 + ½ )*(7 — ½<emphasis><strong>)</strong></emphasis>=48 <sub>¾</sub></p>
<p>11 <sup>3</sup>/<sub>4</sub>*12 <sup>1</sup>/<sub>4</sub>= (12 - <sup>1</sup>/<sub>4</sub>)*(12 +<sup>1</sup>/<sub>4</sub>) =143 <sup>15</sup>/<sub>16</sub></p>
</section>
</section>
<section>
<title>
<p><strong>Полезно запомнить:</strong></p>
</title>
<p>37*З =111</p>
<p>Запомнив это, легко выполнять устно умножение числа 37 на 6, 9, 12 и т. п.</p>
<p>37*6=37*3*2=222</p>
<p>37*9=37*3*3=333</p>
<p>37*12=37*3*4=444</p>
<p>37*15=37*3*5 =555 и т. д,</p>
<p>7*11*13=1001</p>
<p>Запомнив это, легко выполнять устно умножения следующего рода:</p>
<p>77*13=1001</p>
<p>77*26=2002</p>
<p>77*39=3003  и т. д.</p>
<p>91*11=1001</p>
<p>91*22=2002</p>
<p>91*33=3003 и т. д.</p>
<p>143*7=1001</p>
<p>143*14=2002</p>
<p>143*21=3003 и т. д.</p>
<p>В нашей книжечке указаны только простейшие, наиболее удобоприменимые способы устного выполнения действий умножения, деления и возвышения в квадрат. Практикуясь в сознательном пользовании ими, вдумчивый читатель выработает для себя ряд еще и других приемов, облегчающих вычислительную работу.</p>
<empty-line/>
</section>
</body>
<binary id="img_0.jpg" content-type="image/jpeg">
/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQYGBcU
FhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYaKCgoKCgo
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAARCAIoAX4DASIA
AhEBAxEB/8QAGwAAAQUBAQAAAAAAAAAAAAAAAwECBAUGAAf/xABCEAACAQMDAgUDAgQDBgQGAwAB
AgMABBEFEiExQQYTIlFhFDJxI4EVQpGhUrHRFiQzYnLBgpLh8AdDRGNz0iUm8f/EABkBAQEBAQEB
AAAAAAAAAAAAAAABAgMEBf/EACURAQEBAQACAwACAwADAQAAAAABEQISIQMxQSJRBBNhMoHR8P/a
AAwDAQACEQMRAD8A1dhfQyuUDZNTJpRGC7HCispHG0V8Uj7GpunXh1JpbVzjGQD818LH31jbXpup
yi/b71a24254Ix71V6bCtjOYJRy32mrpcJ81es1mipIMYIockmWwOKINhHFBYDdmtS6wc5VVyxxU
HUr1LUqsR3OecUTUA7WjeX91U2hxyXF8WuFJ28c1254k99Ir9b83WLlnsY9zJHtII7mrrwnZT2dg
0d4NshOQKtY4EgMnlRhdx5Io8fqGT1Fa6+bZ4SekJtIHr4FVviRrtdLkNioaTH9qk6ys82m3Mdqx
WdkIQj3rLeF9iarNbW91PcQi3DS+a2cSFuR+cVfh49Xv+l+4pPDmm3Utxb3xDSDzSJB/hrfRW1rY
+bcKVjMpyQe1EtrSC2RxbqI9x3EfNVviVH/hbsucrycV0+Tv/b8k/o0uuX81rbrLA6sRyQf8NU8A
XxReCbaUjt8AH3NSPDpbUXMkynyljEYB78c1orGxg09FjtwAO/zWerx8X8f0HjTy4EjxwowKa5wK
MsgY4ob4HUjFeewMTnNMMhXqAB70RJApK5GayfifVZpZhZaaSZhy2KvPx23BqyN0L4PVeKywvprN
Z41GZIjvIPtmpnhnVhdadtlJWWL0vu96ga1FLc6kUs9u6RcP+K9HHH+vrx6FN9I/iHWJpoSRDkbj
7Ctto+lRadCyRMWyckmg6Hp66da8AB2Pqq5CtjjHvWfl+frr+M+kU/iXT2vLJZbfm6tzvj+fcUzw
dLI+ixLMCCjFRn2zV0u1z9wGPmkfGPQc1znf8PCrv4jYLaiD/Jt/vUtWyaBEvr3GjM4Pq4Brl9mn
mnBqGSSuRilVxgEkVfFNOPLEUiuQ2KQyBXySMUNmBbcMYrPiaLKxPSlVdw601GU7j3xVfZzXL3cy
ygCInKEf5VMXVkE+acBg0xcgdaK59Kn2GKsNDkbnFMZe9LPKixFyy4HfNDR/MBAINXKmngYGaVmw
OKHwq8MGbuAaQOuOSM0w09TmnGTBArlxsJBHHWhLcRt9jKx789KYmnO2DR4XLKck8VG86NcszLj8
0sdyhXcrDB75q4akZ3U+Nth5oSMHGVIIpTnvQSp1EtuwL7Q3xQGhyoIPFFQ74th6HvUSN8IV3HKs
RQZO8T6a+jYDljzTtO00xTyyLwGIYEVYTWiyuHbkijxMQQOwrj549A3lbipblh3o8hEMJdzwBk05
SNtR762e8s5YUbaxU4JpxPKs0HTtZtb1pIon2yqCcHuBQNa1CW0sVmgAYswUD81kLayuNEvHuLvb
tAZVI7k1EuNXuYJYYpuYTIJBur3T4PWyuetbpWq3l1fLBNGAACXokurzm6uV02Fc25w4bqfxVdpl
/bTaqJd2x5AQPao91cyaPrTSTgmCX0sQPfoTXPw95WWg07xB9ZbyR7At2Bnbmi6JqDzo4ucLL7Vl
9Fgji1i81GGTfaopyf8ASk0SaLUJ7xt8iOAWXHtS/H/Zq/s9YmutbNvFgxL91XV8q20MssMSLIwy
SFAJNYPwjeKmvzD1BTlcGt/qEg+jYgFiBkAVc8bkZ1j9SvNQWG3cvtaQg7MVd6hdSRaGLiQHzWUe
kjv7VmdT1QXdrGPLKTK+F454ot/qEk62ViNwuCQWVhx8Zq/qaleD9Xluria3njVGUnAAxXXmoXcf
iCSB5NtupHOOxqiu7+TSfEqytGG5AcR5wKLq+sxy+JLdzGTb8buKt58rq6stO1S7n1+S0SbMKE4b
b1FDbVLldbuIbiciKIE5I/pUO1u7a38RyXEat5O9huxwBQtO1SwvfElyQ4ZM5zjjArXh602olxrd
6LxnjlcrtONo5H5oHhPXYbfV5/r33O6nDN71L0VrSXWdTaQ5jfcUO0465rGX8HnaqyxxPlmJHp6j
4rt8PPPf8OvtWh0zUjdaxeHOyzkf1MOxzxWkst9hrSySzs6H0hscfisn4etFSZvOWVbcc4x1YVpL
2W6fRjKkatGDgYzu/pitfN3MyK0mpy3LyI1s2YAhdvzUfRb6+1FTKDhQdpX4qJomqn/ZyZpo5PMi
Xbjb1zS+Abh3luBPG6bm3AEYFeLMgW6ufK1l4JLpkiB9utX+mxy5LJOJoTzk9ayeo3hXxWJvpZnt
lJ3FV68Yqxn1+4t4ZLi2tZPp+FCFcHP7Z/FZzU1Wajd38ZvpzfSqEuxBCoPHQk8Y/FTLh7qbwnaT
i5kadxuZweeT0qDq6T3OgRRizna6uJ2uWRYzwORzx16VMuri8bwhbxpZyrKo8tkK4PHfFdLPSSrX
SNSEdjbRXJlUvwssnQmq1r65tPETpNK7wAZUdag2a6nqUVhbPZvEkBy8rdBzUqFL5vFJb6aRrVBt
VsCnpR9Gu5pNWvi08jQxrkKx4BpzXFzd20lxaTmRkbGwdBQ9Atrs67eC4tpRHJ3IGKYlrqekatIs
FtJNauxOF6Cs2Kdq2pPc6Iwt5nimR1D7Tj81XXN4RodnFbXEkbLuVpEJGWz0+eOeKsrvSZ49Gnlg
tWmu7iXJVcen5qDfabq1z4bsrZLBlmjkbcgKjjnB6/Na5zGa2mjtKbC188kv5a7iepOBRtbyul3b
BiuIycjtS6Wsg0y189DHMIlDqTnBxzTNb3tpFyERnyhBC9a4z7aecw6nK+gzJJLOXMmQxPGK1Hhy
726AJppcY4ye9UEWk38fh28D2hLsQY1PUCu0ODVLrSksxausSyZMldcRY6Hey2erSW9y5ZpSCMn3
oF7bjS/FVrJNcv8ATSv5gDsSFzx/mRSa1o+oDU7eazjeQR4Ysx6mpWorrF0u2fSI7lSm2JgQGRiO
pzVnpKnWMUks+rTxswR22KQTggDkj96y1hd3tk7pLv2SHEkxOSteiWVh9FpUdtFkMseCT79/71nt
F8OXYuLhb0CWCdSCSehrM9iFeW6poY8m7kkUnO8nuabZx3Z0aKONiPXuLE1LutE1FNKnsIIYyuTt
IY5xR10jUItAhtohmYNyc9qlixZ6bLJa6azs29lGcimaXq811OVkTKsCQR2/NTdPtHgtFhnXJ71M
tLSGEsVQAn4rA6N5AVOOKSSMtdPJ0VgOKLt29KlIjTwDYvqU1FUJcUwnnIoDNucgVIVT5fNed6Bo
XywUmlnn2K/OMCq/zvLnUnpUuS1W7UbWOD1xW/i/j1rPTLPp89/f+RNIRE+SrHnntVpZeGERXN+U
nc4wMcCtClrHEIyANyDAqUW9OWAr2d/Nv05qS48O2NxbbVQROMYKjBFOvbW2+iW3vUDngKxHWrKW
UbXAO1lGc1Uq0188Hmj7Ccmpz1+0sQrHR5Yo2RVAgZuR7ir210y2giPkwopIwSB1qTboFXbninTT
i35dgqnjJp18l+RJFaLGzt2aQQxo+fuAqs1zUzaSSBTlUj3N+DRNVuWikmtWcNLIR5fHY1W6jpUp
iuDLMkskqhFA9q6/F8Ul8uquRM0PULe/eOJI0c7A+4DpV88MZlDtCjOOjY5qu0bTINLtIsBVdgMm
rKRhEyhmAL9OetcvlsvXlx9GQw2lvOS0sEZf3IocllbeaGNtGxHAJFSBuHIqp8Qa5BpFvmQhpW+1
az8c6tyM4ieJNR02xs7iGWOP6jYSB3rH+AIbdNQ82RADINuCO/8A/lIy3HifX1uI4mNuNu4Y7d6v
PE2mHTGW5sEPlttDYH2kV9HxnxceHX30sxtBZ2cMZ2woM84Arzq9uR/tSsrIESJ9ixgdR0r0DTJ/
PtIHYHcyg802bTrWe7EzwqZR3xXl/wAf5Zzer0US2htzGsgiUKwzjFPEEe/0qAntRkjIXbjAFOCd
q8++0NjijUldgVT1x3riqqQFGF+KewONvb3pmKuoe/lnhUGfehrEnZQDTwBnNPBA6VnUDaLNIUXo
wzRs0Mg5rHscqgLgDC9wKYTEv/DX96ecimbRVtqwkYRDuA9VPk2spz1puBTwAeKm1TYcLHtpSvcU
pXB4oyLkc1rQBfmiHAXkZU9RTZRg8V2dwwaz70Nwjn49qYI1Unb6T7CibQBxQ3O3k1qdVDWfb2p6
Sg9qErK9dgA1bUHacA1JjmUgYqvIBNHiKr170lEqYqRx1NMQiMDJ6Ux1YU6NSxwatpD3VcrLuIB7
U/0seMUkgG0L2FCU84zistCNHRNPn8mSRVAP5pgQhcgnAqNKCjbxwGoKGbrxxmnxSADbkGnLCsjG
Ns+roaZYacI5n3sxGeK80j0I98h6irPQJMwsrdaj3cPJHag2DSwXiowxE3+ddeZvpmru5ZUjZiel
UF1rEzyJHaLlycEGi6hLdSTziDmOMAMMe9TYdMjkS3mGUdfVxXp5nHHO9OZIWGoW535WVeGFToo0
jVV74pscQTcy43Z5qg8W6xLYiFICvnOelOOb89zlZ7X09xHb43nAJwPzWP1PWpNTnawjyr+btVgO
wqAmqahr80doqlCpyXA4zWy0jQ4rO1VpQDcDkt812/18/B/5/a30jaBJJdSzRXcYd7c7Vkx1qxne
G2kIlweM1RT64LHxBJZsgFsUDbl/xVSeIL26u7tpLRX8sDZ/WrPit69fWM67XdclvrqOG03YikyM
d62lpEt3BaTyx5cKHG4cqcVVaJosEFvaSzx4uguc596nX2u2trb3jq4kktB6ogcHPYU+W89ScfFC
RbrhQQ1ZvxVon8Uh8yIZmUjaD+ar/EPiCe48PWdzphaKa5zlV5Zcfdj9x1q28I3N3JocLahuM5Jw
W6lexNYnx9fDz5/9LPWp+k2cVnaRKI1WQKA2B3qbKiSph1BHtSRkd6ISMVw3rq7WKSMJtCqoGKdg
KaYDjpXAknmpfRBcgiuFIUDDk4pv28CsRTzTSK4GnCtaB7Kdsp7HFDLHtUHYxSim04VRzUNhRDTT
QDxXJw3WnHpUaVmHSoJZOead5vGKiQSH+ajAZOaAgOaToaUDFNl6DFUL1psi+mngdKJsyKCKip34
pGUZ46UZlApOKiWI54YD3o8Gwc9TQpR6qMigLRBw3HNIj+qglqLGuOTVIfJ6qakfNFYcZpqHmjQs
TckHoKDdoZSPL7U+JAZWJzz7UWUBAMURnY/0x80dWz0pgQkc09EI5HavNj0gu+9yuKM9qW2yKCSo
6CmspJzirSzX9Kt/H1lY6VunI6iVpFwXOD+Kl3tzBaKm9gu7gZpL28gtCBOQoY4rI+MAb+5hjEuy
JFLbge9ev4+L8vf/ACsL/WbpbKxMqtln+3Hc1jdL0+fW9Tnl1AkLFxwan6VaX2oS24unzaQ4I/5q
10dnFDuMShd3Jx3rt5z4J48/Yi6VpdtYR7IeP+Y9aBq+txWtpI0JEjxsAwqp8Q+I0tZHijOCnB+f
iofh/TY9Ugk1K7lcRFyxjHepPiknn8hLqx1m0j1HSPq9OtxJcTABgDgqKl+HdM+ksE+rBMh6q3OK
jeF58392kO76QPlMjpWqmKMABir83y9czw/BHZBxjp2rA+NPDssQutTt5ncO+6SPGMLgf15Fb9jT
JFSaJo5AGRgQQe4rl8Xy34uvKE6s9s/o/h+2+rg1WGZzHJFvWE/arMBkj/StCAAduK6CFYokihVU
jQYVRwAKMFAHPWsd/Je7tZt0Mx1wWnnNIDk1i1HAYrh1pxcr0GadkMuT1pCkzkV2KZyDTgaYR1PG
MdaaKTyx1zUUkjc0q9K7HPNPJULx1oBsabupwYd644IyKoQtTQ3NdXMOOKDmNMIzT0U4y1Iw9qBF
jQ8miJgHApiZ705unFRRGrlXNDQnvTsAHINVC5xJii7+KEMFs0dQMURHdSTTQMVIYe1DZeKAZGTT
j0puafH156UMIqd6KWyuKVhxkdKHjFDBhzGB7U0da5G4pDwc1DR0BHIJFJJLjApkZOM9qdJGHAIq
w1QXE8vmKkQ6+9TYCwTB696QIJGBGARR41ABORxXm16DNuPTjrSzX0VlZyySuBsUkDPNOa4jJ4Iy
KyXimET3UEUIcu7errjFd/8AGk669s1Fu9Um1rUbZrSPzvKXLJ2q8Giiexj+rysxJbAPTPapmi6T
a2K77dAshAB+as2QFgWNenv/ACJ9cesYQmEdlZggcRr2qNo2tRX8cpYFGjzkH2qTqyf7lIEBbjOK
yrRNBYz3sYKM52uvTinw8TqbfuiNdaRHqOopeSvsjnlKZ7DFbi20+GztY4YANijBx3qq02yEuiLG
fvfDg+xq6tUdIEWQ5YDmtfP8l6mfkR0EcUbYSNVz7ChTgiTIqRjBzTJhhdy8tXnt8rppuMgUqhPn
NdjgHvSgCpo7HtXcg08EYpiZAJNRDgd1KIxnI60wOSeRinhjVD5PLA9PWhDrXGuqocab3pQM04Ka
DlC/zUpx2pMUoqKaRTCDReKRiB1qATICje+KZbk+Wof7h1qRimlQBmgTGKbnJHxXc4z2rh70D25j
AFIBSginEd6BpGaQJzSk0mTQI49qYM0QU4MTxigH0p6Oc0uBSAAGqDDkZoMj84FEB4rkVSGNAEbP
5utKeRxSBadjH4oCg5jA9qa54poNdQKg5p83pA+aRKIcMpz26UZoatgEAdaKr7EAqPGzDtRo2D5z
2oKSWdUhLLnNQLS6kaOVi3HtXRXDTTNE4G09KHa20kd6R/8ALJ5rjMeigJdyNdB0ztXrmtLZlJFD
Oilj3qDNbIGwgGD1pYXMbgdhTnvxvpKttgQ5FNLdTUa2uxNHJ5bBipx+DSWMjXMsysRhGwK7ZrKQ
JctyOKrtdsZL62KWzBf+XHWrXYpB2kHHHFDAZW4pz1eaiFoltd21p5dzjI6YqxDEDmixHI9VI4XN
OrayGWzTUO7OaR/+IMdK4cE4pAuK6nCuIphphNNJft0pxFcG21FIpPcUQdKbv3da7PwRSIU11cOa
WtIVTinF+KZXAc80Hbs0oNc4Ham4zwaijBc0KVCeKcmF6GlJyaYOA4FNbkYp4pSveoA49G2uAGOe
lOakHJoGenPpo5H6dM2Y5oykEYq4I68mn44rpBt6UwE1Ap4rhXD5pchetA1vtJpiMWUGiFg3ApVA
HFA5TlSKQHauKcPikkGBmqB55460qBud7ZUnOKapzTi2BzQFCoR6TSMMUkaqwySaccUCHhQfeuz0
pCCwx2pNrLwO/vRKNxtwKYibST70KIMjnJyKKGqxIzjxpbjcv3GrGLBiUkckU1reN3Vm7UdnTgZA
xXnx6KERg1z24I3ZrpXx9vNV2paipxa2rYnbuegq/HxtSs9LeLaT39vJv3i4WaPA64Iz+3FanTAD
e36Z2rIEcYPPK81WPYSrZXCTtulkjI3D8e9S9AX6loL0Eq4g8iRSuMkEHNe/znXGz/8AfX/xNd4a
jmtHvbd4ZVj8wsjueD2q9tPNMX+87N+T9mcY7da5gd454ogI7Vw+Tu99bjFuiKK504zgimZPvRC3
o5NZxm1FKsThRk00gr93Wiqck4OKZIpJ60+kchzTi2KYmB3rm6ZqWqcPVSMtIjYpSc961Jqm7aUL
85rifmuDBRkmrecQp9NKCDTZPWPTTBleDWU0da5jQuT0NLk0gepp2M0CirkDGa1gXGKcBTGz70mT
jrU9goArhIM4PSo7M2etdg9cimCUyoftppiCjOaCrle9PLk96YCphhQyCG9JpoJAPND9Wc54qewS
Td/NSqRimF89801lJ6mrgPgdqbuAoKkKcA08jIzmniHE7unFdtx3pgOB1pUyS1S+g8Ng08+oVHX2
J5ogBHergYw2GnYBXmkcjueaEWOevFXAdG2/d9vanbs1XXUzRL5hIESAl/xTrG+hu4fMgcOvT8Uw
WSFu3SlkOR80CNjTxk1FcowKeopNwUc0nmCpUUslwwlVADzStGrNksQfzXTssS5xlu1Nj/VTLZBr
jK9I0Pqw3aqPU1RJ7oE87Nynp0q+YbIQR2qm10gSJLCC0u0rtI4INej4MlYqZbTpPbRYcFtvIzzU
R/E+nWTmOWX1g4wBmoml2DRSG4mYl2BAUdBWb1fSrhbnzZoIVWRsAqck1vP5udranxbpm05lzjti
nDxTppUMrNj+tY5PD8sdo7TWwaIDLHnOa0XhHRLdLd2ZCVPTeKuSsp7eLNMGQJckewNSdG1y21N5
UgJYIeeKgXXhS0lut6sUB6hQMVX22mHQ73zYUd06Hb3/AGrFyI1d1fWtq+JZEBxnaxwTVJH4x0xp
JEdmRlOMEGgeKDZ3diLjg3IHpAbBBrEiJZJpGkQq6jGMYrU5l+x6A/irSkYb5CAe+DirywuIb2AS
QtujI4NeQR2bzXKqynY5AANetaXbi3sYIogAEQBse9Z64k+gtxcwW0UklwwVEGc5qnPi3RgcLcf2
NH11oBbyQzo0hccAKxB/pXm/iCyvI7iONbZNgHWNSMfmt8wehr4q0bdg3BxjrtNSbLXNO1ItHZy7
nHOMV5Pb2m6TZcMyQj7ioya9H8J2Vrpum+bbqxDjdlxzV6g0Cs6JnjFRZdRtYyfPuI0I6gsAagar
qIGmSSQM6SH7TisCw+qM0s8hMv8AOM9M1JyPQJvFOlW8hVpwcDPA61OstUtr1A9vIrKeaw3h/wAO
RXwZ7ti8f8n4qPrFlL4eu1FncOsUmSB1Ip63B6Uk8bXPlhskDOBUDWNfsNMmWO6l2yN0GDVH4LM0
0ct7PMZC3pyRjAqj8T67JPqktpbRxtg7dxQMaSaNYPGGlFMlzx8GhN4y0odJCT7YNZK10BoLM3eo
yFYT0VRyaqbiygurpBZl+eNp961JB6GnjDSTy8hX9jTG8a6Qp/4pZffBrLr4YkuLItkRsOm4daqP
9nbuJyC0QYcgFhzUyD1XTNYtNStvNtX3IDj8UO/122sgPPf/AMozVZ4aguIdCdZVQSMCRtAFZ+6Z
EukSV2ErHIXcrCpJtwageLtNZcp5h9/SaEvjPTf5XJHQj2rMTxSpJu+4NgBcAVLk8HWgtjcGV0dh
kjGQKtkg2FjrenXq5t51L/4c81P+oi8rdI6r+TivEXspbecS2NwzFW52git9aNDrmjKZbswTx+gk
EYJqXnBaXXiPTLeYq8wZh1K8imz+LtLSDPmEfkGsXLpC2VyoubhJt59QUjt0qt1ASCXy9g8vHXFM
HqWj6tb6pFm2YnHcirGS4WD/AIjBR7mqTwtZCz0mEEbXKgnPWpWtW7XFrtYMT19Jrn1PYZeeI9Nt
5WV5wWH+EZqPL4tsFjQgud3faarZdMklgWMQ5I7ttBNQI7ZLK6/3iDKAdeua1INJ/tDYMhkMpReg
LKeT8Uv8btBkMx3A4xis/Os1/aLHAiImeWAwR+9BCIkwhkJO0cvzVwaC68S6fAAHySeMYp1rZW8y
/V6c7wOw4AJ2E/I/7VlfEFjHJFE0DBizADHWtvDb/TaZHucLsQcnin0A2k19FeIbq4h8kKVKrxk9
j+avIpNwyOleeXE00l8Vd2cuwCgnj88V6FZlFhUD2rNaghCt1zTGTn0uR+KONrJx1qK26JiWOQay
lV5JMgJGQKfkFs4wKliJfagywHPB4ryb7ekKZsoVBpLJBcQo20FuRzT4oQW96PpkRhiZW+7Jrvz9
MdGG1ijB3kVlNfULqtu8bLtBxjPWtZeGN7eQzZCjrWHvby2uLnMGMRnO08k12+Ln9cq25Ctp6h8A
leh71TPeTWkJRLdyiccVF0u9ur24jWSNZIOmQftq/vp0tYmDISSOgXNWerjKBpOsfWq4WF96YyDx
VnKP0xIB1GcGsVYahJDdXHkYEbnlu4rQQ3XmCMPNO5bjaiggfn2q3nR0jFopGaCNsdhg1mnt42la
Voyqk4wT3o+qyzpJIkU8qsePXgDFJbQz3doYsK0igDhhzXSc5EJZ6tHaXw8xI2iUDC7cnNaWz8RW
jzGGQGPOCCenNVenW62FiI5Yknn5yBgnHas7qVwXvgY08pGz6COcis5pr0iYh1fZyoHWvPtUS7e7
kZIJfLLHJ5Iq9tNSmg8Mb5QVfoufbtWUl1K7lR1klAjPPHWtcqsdNsI5Zki86ISORlN2T/SthqG6
3tQsbRxhRgFuBWI8ExNJfzXcxyIxxxV9qOupdwTQxWVwxwV3FDip0KnU/JvG/V1HI6bIhxmqW0Md
tqklt5K3JkIXJJoP0M9uAJFZXb1YPYVqPCVjF9YJ5rR96DIlboa19RGq0+zS3ghjRdoVelZ/x2yx
LaM6MSz4UqM8+1awSAnjrQ5IY7k7ZkV1ByAwzzXDf5aqjiT+HaGw2lRt3be+T2qo03ToNNU6nfwz
SPI2QscZcjPc1s5IFlUrOm5c5wapNVu3ecpHiIIcY3jOPxW+LggavqMWoQJHbWszgclXjYYB4zVL
axJbj9LbvB5qbd3eoxSOv1EgT2IB4/NRbeNpJkAjeTJ5ZBkc1uDRGKb+BeZDFJJnnaOT1rPXKiK+
hivFeGSTBQMpyT7VvbUrbWUcZ4RV5z2qPLqemeYC80DMOgLDIrG+wS3UpbBNvG3BFYrULcpqcxMR
WINwdvT96vr7WleZvpLlRheAFzk1nIG1K8Lyz7ly2cEYFa59XRbWca308CBgwQ5JHxVtquoW0dhP
CHUOqEfvUPRVEKtKF/UxjIHFCv5FkgmWaRBvPdMVL7oycEBdRnO05yavvC1iiCZEgaZS3c4wahpb
ukZWIAx9ucVrtIt2sNOUzcMfUxq9X2M/qclpZ3jiSyBZRkMTmqmdZdWaGSF0QMeBxgVP1OFp7h5X
kZ1b7RtxQ9OPk365UCMDODxitfgkXtvqWnRwpPqQj3ng7cipOkapfyztBOyTIo4kA61I1aJdaa3i
Hp2jOQwPHvUmwsIYZsD7+hxxmudiah6rNcxr5pYLs9QA71nb2S/uLiEBSEHq47it/eQQiPE8Ycdg
ark+nnu4o4ztKYJTHagk2VukenrGQFIHJNU11FFGXZJ4nJPQGrnXpWjsJjCp5GBgVmVhHlrsHJG6
qaZGY/qYnYriI7mUdqsW1KfVrWeEoVhA29eai29k9y0ipHtwPU3vRtLtBbecobmQ5Dbsj5pVD8O6
Qz3kc0k+4I2ea3bIg+zpWV8NBmv5RsC46/Nao9eOlYqiRDC1HuGBI5oyNn00OaFcg81ghQcUjruH
WmbqcGryV6YSH0NRx6myvBpgAou0hcg125c+lRrUd5HayyQ4PBwK86eS4Eh86LjBBKjFajxZrdzH
fi1jEqxAeplXIrNPfMyr5Z9Snkleorvzccq0/gxXeJ5dgTaeB71M8QX7i3m8maIqRtI71R6H4gTT
oDHcQO7scgqOtRtSvpNQnwkeyNjk7R0/NP0CsoylruQZ6Bs1rdCuFuI9sAUHucVV6NbyS4hjtC8J
xvdqsLm4fRy8TCCJMnZtyT+9a1FN4huYRfSRGQBwuCMZ5qs0u3N05feVUMANpxVZr91517LIAo3n
IYdKfpUsMezzsShTu5HSteQ3eoy2ttbLHJI68fdGuWxWBv0Fze7rUyshbauQc9aPJqV5f3cyW0Up
jPpUBTjFX2h6DdWemNcTLumUlkXODk0l9CZq9rIujwWkaFiijcw55xWNlgSN9wlLuOCParK91e5u
HZZ1kiZRjA70LS7uGPi5sQ25x68GnNyDS+GtNY6Q+12ieXJ3Dr8VWbtXs5HimdCN2QXIBxW5tBEl
jFsQhdowBVZqGj22ozCWUvvUEDBrHVGJuJ5TLM8rqz5yNpzxWn8GtNLZSksSCeM9qzWu6dPYXDPD
EfJAwCBmi+G/E7WKPHJbSkZ4Kiruwb65jilhdZWZVxyVYqf6isa2qfS6l+hvZA+0YmLj8daWfVNQ
1abZa2s8cbdDj/M1pPD+kJb25knhRZmOWHXmrzc+xbJKXtVLcMU5+Ky8t1DunUXQ3qSSNnJxWgv7
qO1hd3yFAxwM1mrvWNOisZi0byykc5j28GpoorrUnuI2beTg9MdRUnw7M9zqdvEr7Ys7iB16VTz6
jFNs+ntgiLwVUHkfNXvgS3hm1eSTJBVeBW9G4eFWjZX5GOaovPQBlh0+Ddj0tJKo59iK0r/ceOOl
Y7xDLNp2ou5SRYmH6b+aiLnHTBGaxPdAZ49RnBWWSyQA+kQYJ/epNqkr4Hm9P5PeqbTNTRdTZ72W
ERKmC7SKx3c9x1ps+sRS6gUhLxxlgoYMOeeoxW8v0jTNf/RRucIy7svkgFRiqHUdVhnmcpcRFfbB
Nbw20JiC7VYEYJIzmg3RjsbWVkjHpUlQq55rEsVmNE0mS+gSaZiIychcEdK0mpTR2uns0jD0rwPe
svbarqjxs25FB4I8k/61G1DU7FhHFdRzhgeWGRzVosMLd20lwkaL5YI71F8MyBLid2j81QwDEruw
KpLq7Uw7bbzUt2PVjjNTdK1mG1tXtraNtzn1vjIzW9FrqGr2QnaWyhZ5gQhxlcYotnrazNMJgqhF
zv6VSWOmLfXDJbTsz9XOwgf1qy1S0j0XTIWijRrh8B2bpWaiw0+6OowxyW8qgK2Tu54qdZtKbqTf
GuwcBh1zWbsNThWHMhkTd0CJzUn+MyWlq4t7e4nOdxcrwDU0W2tzSw7RHNEmOSHI5qHYW0l45ldg
AvJHb9qqbC1uNcnFxfMQh7DjitLdaZvtwti7rIBgYcgU0FubtIbUCGLavQnHWquaeUxeYqKsfuBz
Rnt7i2ttk/qXuOtQA88sCxCJ2Utg4FNVc+GrfYkkz7i0pz6uuKuwMVF0+Aw2UKg5IABqWGyMYNYq
kjGGJ966XJpwHNOcDipCoIOTThSRLy+aKF4ryV6NPjGakCM44oUIO4CpW4D0966cMdIM1nGxJlRW
U/HNB+gtx6vKjx29Iqe4JJHamGMHrXbXKoPlW+/mFP8AyiiCC3xxEmfhakNChpUQLTQ2HCxkooX8
CmXNtHOm50Vm+RmjsmUJUgCh5KLkHJpogx6faucNDGf/AAipX0dsgOLeLJ/5BXITuyOpo4yRzU0R
PIjjOUijX8LUl1EseFGDSkZ61y8HiteSIRs4dpHlIWPcrSiyiCYaKPH/AEipcq9MUh+4e1XyAyhC
gDG0dqZ5Y3bl6d6kuOKDgg8dKxaGTxxyx7SilfkUKOwhHIhj/wDKKlbM13PStSgLQqmNiqv4pzEq
maJtPekK561LdDDsKYdQ2fcUI20TD/gxkfKipAQd6MoAHIpKIKWMGSRBEP8AwinQWsMDZSNVb/lG
KmEjtTQMmroYzZxQ57eK4KmaNH2nK7lBwfcVJKDFM6jimiDLplpIGDW0JDYJ9A5/95p6WVqmMW8I
P/QKloM0NkbNTaOzTgoAJIDZ7Gh4IPUn80ZMrg9c1QJYo+SEXntigS6bbysC8KN+RU5k2+odTSrl
eRV0RX022KAGGM/G0UJLC3T7YEH/AIRU5mx0PNN9Z69KeQDHCFJ2Ii/9IxTXhQn9VFcexGakgUgT
J5p5CEbS3bgRIP8Aw05bCFI2BUYbnFSXTB4pDk1NEVLaJUCpGqcY4o1qqQDpk1zKQaVAwq6HlBIc
kf1p3lxgY2j9hXDcaeq+9TQ2MbPxT92T0p/FcoFTVDbili/UzntSSjniljBA4pPR9gEEdBRY1JXJ
FBjnyOBzUlJARzXmruWMYkB9qPhN4YjmhAgED3opHFb5YpCRk4rmAC00deaZckkgLXVzoanLEUrH
FIFIkB7UcxbhkEVBFYkoVpv2pRJV2mkxlaYBwHLc1IJxUeLAkz2ozHB96li+nE13bNPCbsYNNddo
xmkmno0NnrS7kx0OaF0NPUg9OtVKVDk+rj804gdqFu8w4J4FOHpHHNa8Q7diuI4yOTQmlGcdKQyl
RkdaYHM/NEXBWozOFG7GacjM4yAcUxBCcGnId2RTOaRWIamBASSacrHOBzRNygdqju5jfKjrTBJk
bC4oCMRxXOxAzg03fkcDmrgIZNpAFdJJg4oIbHJFO3BhnNA5iSgIo8XC570KGRGTqKcrY5zxTA/P
PNOJ4pjOG6UOUkqMHpUBAoPJNKXAGBUfzo/5nAPtQ2lUHCuD8CmCUDXbsUyH1LncKTzFDld4zUwE
Zs0wHn4oRmVCcsCKUXCNDkMPzVwFOCaXGKgifDfcMVLinVj7j3pgfvIpQxNE9JHFcFFRTMmlBORj
mubANOBCj09+tBxGeaHvIp+QOlNxVIinCqMU+Lnk1GRjnmjhxjArzOyxt0Ejg56UeRMNiq+0ZlbP
apxfIya6cs0yRdo4oQ681IU5zkZFBlQlsgYFdHOkk6Vy8LXDkUrHatSAEvJoWQOCSP8AKjA7gcGs
j4v1k2GIYWHmk8n2FdZBM1jXbWwcxBzJLgnaozisw3ijU5ZPSiJFjIPcUO1hjuoJJJTudsZ2jvUv
TNMF5MVaIKq8HB5Aq5J9iLH4n1KNd7yxgdenOKttI8ZQzkJd+k5xvA61aHw3p7wlGg6jG49ayes6
D/CpGa3YGKQjbvH21cl+h6L50cyK0LBlIzkVE1OWWGwlkgIMijPNZTQL5rKVYppd8bDjnvWx2pIo
7owrGexgb7xLcEEW0jCQKCR2BqO/iDV1jTEiggZJz1qR4ssYLHUlaEBI5OWAptpDG8QcwrKuMZLd
q7TlADr+p/8AzZl3lQwwameHNbvLrWEgldpInzye1QBbRTTkMfJXoMmtboumw20CyIoaU9GFSyCr
8Sarew6o1vaybFAyB3qp/jmpr/8AWfgDpWv8RWEL2n1R9MqjG4DmsH5TyXMZIDIjcZHDc1JympTe
INWLEeeAQcUaHXtRiuIxPP1P21G1a3jQDbEqHbzgEc/uan+DNNgvbqVruPzGjAK5rV59K3yS7tOW
U/eU3V57dazqUmotF5zphuAOOK9BwPJKKMADAFZ3UrO3KtPsVLhCCWPcViQUF7q2pwgFrlwPbPWo
0Ot6iTJmaYA/bxmiea15fEOI9qnAxwKJexfScxkOG46521rxDJ9Y1NiuZZFj7461BbWb5pmRbmcK
f5s4xWv8KwR3enESqjc4JxzVudFsUXabaMg/8tPU+x5w+qalANq3jP8AvWj8E+IpLid7K/kLSk5U
tU/UfB9s6tPabllxwpPFZKO0ubbUlcA+fE/PGOKlwern0sMGqfxTdPbWJaMlSeODip2nT+fbxSMC
Cy5warfF0ZltoVABy3Q1nBhy+pCX/jS7WGV56U2aW/hBxctJKeTzwKtroyW6mRfS0n+VH0Sw/iLs
rowjyMk9DW7z6FRp+oajKzK11IAo7HrUxf4k8QP1DsZOMg9KkapZR22pmOJNkSr79asNMeCLTY97
YlU9M1mcigay1J7XC3jDbzgNmoNzc3iSLCzSgnjrVxLIZL5RGymLdgj3qf4i0bzUFzaMdwByuOgr
XiM8stzAm0tNl+FJNazwlcsfOinlaQDBQntVFaxC4svLlIVkGN3cVZeFlVNSMZfcHXg/NSwbOGQF
aMHA60FEVUKqPt71GMhmvIY14A9TH4FcpPYmycmlAOKIUG4nOabwvcn4pVNpTwKUrgbhzntTGfPF
SH0r8UWMgHlTSoo704vt4GK8zslQEEUc8d6i2pLRse9HUHHNdOWaIkhVsj7e4p7Sh+lR3oW4g10c
6kH0nimv6hzSLKO9PMi7eKQRLhxDayMFPAJzXkF9NLeX8ksw3qXOEPUV6T4qvJotHuTEwB2kV53p
ts97cwhWUsT3969HM9IuktYbKCCNSyPKMyE8fgVp/C9uFtpJH+52OT7gdKy2u74nQEhpFXJ2jAxW
m8G3ZvNOfcPUrFa59e5ovmf+WqLxbaCbTS2Ps9XFXjR45zSS+uIqwBB7VjnrB5QdrgyKGQA898mv
Q9Hn8/S7VxwdoDZ96d/DLQE7YlBPJ4qUI1ih2ooA+K3OoMz4tOy8tyoBBBBGKh6CSxmEa5Zzkrv2
4/tRPFshW9ttzBVIOD8/NRdGknLSABSvUur7f7Yrr+ahbhAlw/mEhgeVzwK1OjMFtEA7CsZd3Cjz
sjeWPLdT1rWaE3n6ahXjAHNZtR3iLcdIuNpxkY/vWQic2trCmxXOQcN7Vsdb50qfgnAH+dYeFjcS
LHIxR9w7Z4q8XQfVfLkkGxQinnAXFX/gt0LSeUPUOGNU94GS7jV1Mic8bdvbirbwWQs1ydoUP2HY
1rqjVTYA4qj8VQ79OJU7f8R+KvG5ql8UHGkSg98f51z5qsbo8IE6gMwDMSSvJqw1aHDIY3fOMgtU
TTwqXEag47c1O1eRRKYwAoC44rei98LRiPTt4YcnJxUqfXLOC58maZdw645xWN/i0sGnNBaKQO7Z
rP2ZE0zPOxBJ9WTU6mq9l8zeishyjDINVl/psNxcJK4YMDyV4yKrfDOobYRZ3MgLp9jf4hWiOS3T
Irj1zR0SokaqgxtGBVN4hnBKLn7c1eHoMVkvE+83bAA4A6g1rkVMcUmo3aRRKXPXOeg71u7O1W0t
0iQekdTUDwxpf8Ps1lkH6rjPNW6thvV9tXyGR8Qo0t+6hlG0ekHv7UeyjkktDG3lkjrsbOP7VA8U
RbtSkO/apAAHepmgTx29o8edzg+ol+a1KirvLfyJY3H3M3HxW4iWPyQGGQRyKw2peWyqN5ZozuwT
ya20I80Kw4XaOKtuGs9remrAyvbLmJydw9qg6TJFDexMgIJbAA6CtfPGJFMePS3BrFtZT2N3KGUl
EYFWzWPLTW9R/SO4NEhRI9xxy1RbTlFbsRVhgFayroeMD3pWIWQg8ikT26Y71x5PNS1TyVwdooDI
d2aJnkCnNlelSFQAabIMjIpV4RgetKo9OT0rzOyTaemPHvRy+KjocAUcDpnvXTlmms+TTDzR/Lpj
JXRzBC5pAMHBo2NnWmNhulIjMeMpAtkqZARnAbNZXSbQxTBkGGbkYfGP3rW+LLTztKfPqZWB/asj
Bt86NUO8L29/zXfm+haakrs43DzCkZ6Nu/vVj/8AD1z9HcEsMs549qj6isbwRRoGik2lmwMbh7Uf
wTAsEVyoVuTuyTnOal9TBqu55pYfXkmkUd6Hcy+VBIynACk1xwLL/wBNJBiTivNJPEepNIzrNuUj
0jNafwVeXlzbyy3nc+mt+OCF44hkN3B5QBwCDmofhuMCGVJWKtgk4rTeI7MX1tx96erIrz553jkK
k7gpx1xkV1569YLGONELq7bhkmtb4ekjbTEEZBUnt2rFhFkspLiL0lGwVA6g1P0nUJbGIrCgaMnk
exzU6ZaXxOhOmna+2PI3/Iz0rLIbYXGFUjGAMHqasbvVjqUD2vk7EIyWJ5qksm3XgUAALxhh1q8T
Bc6gio0b4BcjjBzUzwoAJp1JBOc1Xa+5FpbpwHYkDA+M0bwHv865DnJUDmr2Niw6VSeL/Tpch9sf
51fNyOKo/F2DpFxkdl/zFcuVjFWro0yNnLL0qzFkbqSWUyZ4zjtVfp8TG7XCiMEcMDtz+9WiyNBd
TKxyzLwu7dn966RVn4asYPpnkZAcnHNJeeGLae68+FMAjBQcDNH8JO0tgwZSPWa0KqIznFZ66wec
T2eofWBEt5d0Y2ow/NbbQFvUstuoOrS54wOgqxZEK7wuDTF3N1FYveggGDWXs0a+166diHiif0+1
akD0GoljYRWUb+SMb23N+ac30JWSwFO2jAzToSoGDXEZJxWc9jLaoYZdSkygJTAHNB0+0he5mljy
VJyRt/70ustt1F/UF45A65pukbvJlbamxRnJFdIgGpNbR3CgoDuXOR3+K1sAAiAHsK88vpDLJE6n
Gw8CvQbUkxjgjAxTv6MFjx3oGo24mjwFyPenvuAJHQUXc42qp9NY5MNtYyluoI5FSMmu3YHNPXGM
0quU5AFEIAFMI4zTSSayHKPWDRZMk5XmmQ+xpZH8tsLViq8gk8CiAenBFDjY54pWc7ueteau0SVA
IAogb0EntQY0ZulHaI4GK6cs9CB/SKazd65YmxStE2K25gvID9wzQ2OV9Ip7rtQ560shVVXb91II
ckKyxPG/8wIrzS5tn0jV5I5Q3l5OGHcV6iFAO5utUfiXSRqVoQCBKvKmukqM01w89okw2LsyCO5F
Xvg51VJVyT0IBrJQM0UzxTxMqoMYPf5qRpuoPaTsbdS5J6luAK6eOweky8rlTVF4pvRb6NMqsPOY
YAqHP4jbylAt9pbjrwKx2ualJNcEyltwGRzxU5+Kqgwv5rJEqgOWAJA7+1eqaLYraWUSrlWxyM96
xHgrSm1C9N3OhWJcHB7mvSVXI9PQdKvdyYEjVSSGGT71mvEHhKLUWMtpM0M/XH8prULGw5pMYbiu
XFRgLbw/qlnHNEWhcNjHPzUiPw/fwy7hsZHO5hmtpLGvBPWuDtg5OFAzXTRiLvSb2Jnkl8uOMDgB
uf61BsYvIuEuZm6sFNaTXr+O4sJFiYM2cHFZ3T7p4mH1KAxg5B9q3KmJPiJtjRbPXGTkNnpUjwS3
lXFyp5J5H4qHrepWl2w8oSbgQBuPH9KXRLk2NwZnUFSNhweOvWnU9DeAkfvVT4uUfweQjpxn+tWa
yCS3Ei8gjNZXxBrqXFvNZKoLZAJHwaxOVVunsjXCKSuRzycUTUpWS8Db8L7jmqwoYIxIdrbTnIPU
fmu+qiu71fU4UcEfd/etyDbeGmI04FRxnrV0rFjWVsNSFhAsAUlcZB9q5/FKx+jyTn3rn1zo17Ov
lgHtWf1rX47JxHAwdz1X2qh1DVby72hSUjP+E8mqKG1kv9RSCFm3scE56U8B6bpF+t/py3AUr2xU
pW3JUXTLIWNkkEYJAHJNTVTHJHFZvoC5Bp4kKEU5ip7H9hUHU72OxtmmuDtUdPzVkGQ8UyBNaZkD
MSORjpS2Ex+mlUnAbn/h5/vmq59SivLyWWbI3HPHtVgmoWwhKcplSBxWpyKeMqJkL7jvbjPavUIH
Xyx+BXmzQObcOw3bTwa1Ph/U/rFaByRPEORU6g0QwRzXLx0oEZZvxUlfSOmc1mehwYBvUMinudwy
vC+1Jsp2OKlBIyrIAT0riOeKSNVxzT+O1RXLgEHPNNdCzE4pSVHJXJpDO5+1Bj5OKQQUBEoHY0Yq
pf7eaI8JVvkU5FAPNeW/bvEq1jGOakoi+ZjtQ4WjVfUQabJIN/o4rtz9MdCuo3EAgU0qcc81EuJH
DgjmkFy5H/arHN065qO4JIPtR9xk6jFMDCRtnQ1oC+6u2Ln3pSpBIHahnduoYrdW0m21AESZR+zr
wazj+D7i1m8+zlVyD/8AMrasuR80qK3U9K6T5MXHn48L6pd3KvNIqYJ+1uP6VOtfA++cS6hMZVB6
LW1DHzAB9venyq+z0dKv+6wwK2tLezsxFCm3A4p0abRSAk4zRB0rnb5JSFm6ken3ocfqJNOfe2EB
/T9qI0WANnSpPQY6hxQWj6g9CMUdQR1pjEk4Fa0ZS68O3izyeVLH5T54K5NV7+Drxoyq3eOc4xW6
UtIcFaV0aI+4q+WIw0Pg+6H3zIxHutG/2QvHGBOAO4XitoucU5QRGc9av+yiDZWzQWqRbuVULWW1
TwpLdak01vc7A3VccVtY/mukhzyKedGIm8HXZgCfU54wR2NQ7DwhexlwWjXByCGzXoAV+meKaF2k
461fMYc+HdSkds3KjPTArp/CeoyFWNwhPt0rciLBBp+AZCDwMU8xhm8KXx2eXcgMvNW/hrw7/C2e
aZjJM3er/wAsg5BzRF4HNS/IOhLKu0nIokjZWm5FLjIrFuhIODVb4r0k6zpxt422nIOasSCDxRA3
FWdYPOU8CXeNq3WG6dO1SIvB80kCh5yHjOOnWt2cinZwOKvnRi7PwrMkLrNcZ3AjGam+G/DT6XLL
LK+5n6GtG6jYfftQYJXcbXPC9Keeh7R7ABT04rhlxk1ygknHaoHLThTFz3GDTwaiuPFOEinjbSUq
4oOLYNIzUknWkxSjpJs8jNMD560EMF4NcDl+K81donwRhoyc04rimREqtPLA105YpjPnik255p23
NPxgkewrcYCOcYxQQCJQ57VMBUdaC5DHArQYepNDIyc08H0Fe9djiooZojekgYyKC2c0YMCnPWin
FU25Uc03D468UsZ9BB608Y21E0HHenDpT2x5RHehoM8VUOBxS+acYIA/FB3ckZpA3ONtAbOaaBtb
NOUcUjcds0Do2xnikQkuQwytND5/lxTg7VQirtJJpY/Wpriu7nOKVWCrzxVwdtwadnjFNBzSMwAy
TVwO4phjHWk37ulO5rGobsLdDiu8v3p2CvWuzmtBm0r0Ga4cnBp+5gOKaPuyamB3l4rulKTSZrKu
IzTelOzSGqGk1wNIaUcVcCkZFBKbCSO9F3gU1uaYhIW4x3oijGfmhRjbIT2qRjiqBgbelLmubrS4
4qKSlBpyrkU7y9vIOaECwSadyOgp/XtilLCPHGc0+yoEi5NLEpBpSMPg96Kq4Ned1GQEgU/co4K8
0kfArmGWrfLFFzxSZyaQggUwNhq6Rg9l4oG3a2akMwxQyM1VBC+tj2PSiIuWwaXZilGCcdDRYEyA
sRShBikcYJwcmuDVDSqADT9ppjfbkGiB/wBLdVxDSKhXsrwxloxlugqaWwCc0ArvOe1XBDsGnkg3
3ChWHtUvdx1wKeVONueKpNZuNRjMlvZWJdmwI5iw2gnqSPikmouEZh95H7UQPk1T6PZXMVvGt7cP
POpJLZwOe34q0KlBzTFELA03zVRdzkBfc1R32pXiXT29vZlQpB+okP6e3v8AOfiq/Up5tVedbckW
8eEI9yT1rWItNT1uKNWjtN00/QADgfvT9NS4iiMuoXAdjzjoBVZqOoWnh+zihhQSzsNoHXJ9zUPT
tI1TW5EuNUmaCEHIiQ4BFPr7Vo11m0e5WKKXc5OMAGj3t7HbzxrI4RX4Ge/GaDaW9hZypBGIxIOm
AM1G1zVLO2V1kCzNt4TGc1n2Js90LiykGmTxfU49JOCM1nv9orzS7v6fX40VWXck8Q4P7U3RdIiv
IWvIkks5ScqqMRRv4nLY3Bg1iCOUZ/ScqDxW5JJ7RotNuI7mETJOk0bdGU5FS2K9qxOt6VDFY3Oo
WLlopSHmhz6fyuOh5P8AWm6JrV7GkUSwS3dtIAYpmblR3Vj8Vm8/sG1Lc8Up6ZHWq1dXsYwFmu7Z
JO6GVcg/1pH1S3cf7rc28shxhFlXmplFipJ6inHpx1qulvboX8EMNuHhZd0kxbAX4HuamQTRTuwg
mjkKHDBWBwfmp4ggIIPuOtIzj35qHLcW9rfhJp0WabhY2bk/tUvaudxFXA8/8MGuxuHFDaT04xxV
Vq+sxaZblixaVhlUAzmircbTwevanRBSMnpXnEmoalcXayxSN5pG5YVJwPzW60v6h9PiN5t84DkK
MURPZBn008dKZGwI+3FPqBpXPNNGc4omadlcVFDYlTgUudoyOtPyMc0PqaLCiTd1pjNtPFI0eT92
KcI+KsPsAjLA+1FHTNCRsEDGc0YdeRivO3UxIwYwfimONpyKVH4xQ53Ow7etdOWKY8hB9XApkjDI
280iuZBiRa5129AMV0ZLuJpRIOmeaYpAprMueBzUUbe3ccUgPqzQwzN1PFOAwagXZgk03IB6U8ni
o2SzEg9K3BmvFeoX0U621ufKTG6SX49h81E0caleSrLNcyxWcfvwWx3q616Czmnt5bosxU+mIHhj
+Ki6ndi6Rra03LFj1lR0+BWsDpLu41e/WPTJCtvAcyyHufatIjFUGV6jOaqNGa3sbRbaH0x9sj7j
3rvEOq+TGltb58+TjgdKYmouteIY7J1SFTNKxxtX3qvB1nVpgyubWH2xzVroOhrBGlxchWuj6skd
KtyWEmX6UGetbLWYIJil2DcbSsatyvJ+4+5pbW512zwNSSC5hxzKnDZ/FaQsGHFNOxhtIzTyFYl/
BeOyfTmRQPUMZ59qHLPFpunPPJbiEuCTHxwf2qyhsoIGZ4ht3HLL81WapY/VylryQfRLzsHB/c1J
VZTRLObV9XE865jDE7m9u1bW7mu0ZLO0ReV5kboBUjTLW3ht1W3ACHkVMkIHAq/f2KW00uKylBkL
T3MmQZG528dqS00CGK4e4um8+Rj7+kftVwqgkZwCeBnvRfSFwBUtoEYwgAAyKp/FGmi906VQuHRd
yn5q8U4FU8N1NNq15auwMSqCB7UlRkPDF1Lc2E+l3TYDgruPY0S18Jx2luX1i8cxBsoiNhfz+asB
4YR72aaK5/TJ4CHlTQToV9e+nUrlmtYTwO5Fb/8AYhu/h+wJdNPNyg6sQSM/vTE1Hw9cFkfSY416
5C7T/UVJvJo4ohZ6fal1Pd1Jz/Wpeg6FdSyM9+kK2xHCbBu/etaI9tpdpqUBXSNRurZR1jDkrnvT
ZNE1S0MCRxw3NtB6gqExlmHQn3IrVR6XawwmGGPy1zkbOOarotN1HTd8tndTXYwW8iZsl2/6j0qa
il0KWxHiKdtQEp1JiW3Tjo3sPwO/tW1iuYJIiRIpwccHvVNIlnqnlxalAsV7tyR1ZPw1RJLFtPlE
CkfS/wAuOPzWevatOpDIwXGe1US6SsF5Le3zCZmOEXsvwKsYJYILVXU4XHAzyahrPNeylE6lvSOw
HufmsB9naWqX0ksSqJj9xFWYlEi/pHpwcVB+j8u3kihJWWTJLfJ5zSaRbGztvJebzJN3qb5oLSMn
ucmi5wOeDQkXHT+tOKnPPJ96iOY0wOc0pU7gK58A7e9Rou4/tSjPUdKGoPQ9KMg7DpUaduXuuTTg
3sKRwAcV2MVpIioSJM+1GL7jQ8ZpcbRmvO6VJjyRxSlQft60kRwoI705vSwI4z1rry500YHWhOCD
zz7UQIdxNEwO9bZQyppgXDZNSZOOgzQwM9RisqUMpHAxS1wWieWdvFAJjxVPrOoG1h8u3hdrh+FA
HFWrSKh/UwB0qH9RBJdCDcDLyQMdK3BQLZ3iRySXjqZXXI9+ewqXZwZVYZHRHA3Oi1LvYiJ1mu5l
WJD6V+aAb/TYL/YdpuJOpVcnH5rcl/EBtr6OS7dY4pNtvn1MuAarNI1GS51iW4ulCAn0JjJYZrtd
8V21sZY7MCU52tkU3w+JYAL2/EcUTH0ZX1fAqjcnlVcdMcCkMZcZxUeeOK6jQSqxTqMMRnP4qLda
9Zae/wBNK+zauAME4FYonttjBLEBR1J7UKG5hlQSROjo3Rgcg/ioGnwadf6W8cCK1pKcsATgnOf8
6jaZHb6vpzLe2o2wyNCqEEDapwP8hUwXzMu0uWAA6nPAqm8S3UCaNOxkAUDBwRz8D5pU0HS0ieL6
RDE7BypJIzQdY0ewh8PagtvaxoRE0gwM+oDIP9qTNErQrmJdLsw0yqxjBG5xnFThcwMwAniJPTDj
ms5p+i6RDolvd3lrEo8tZHdsnGR/60U2/hzTZ7eZo4IpW/Uif1HPz7VrJ+DRTxQyCOS4wPJbzAS2
MY96ZNf2scTTPPH5Y6kMDVbfeRqltayx3YSCSVVORxKP8GPmpX8G03YU+ht9pOcbBU9fomi+tPL3
fUwH2/UFZKeY3utXOJ1swoG8s6jeD7HNXcuiaa23/coSFXaPT2qs0/T4G1/U7ZreE26QxgLtHAOa
swT9ObT7C32R3cB3eokyjn561LF7aSBkF3bscEkCRTge/Wo30GjpPHaNb2gmI3rGVGSPf+39qmR6
dZRsWSztwxGMiMdKlkEbSpoWtVnaWCQKDl0YFQMmjy6zpqbQ99bJuGR+oORR4re2t7byooY0i5Hl
heOevFVUUmhXl+LSGG2kuIwcBYvSOcnnGKsoLLrFiQhhv7bAYBjvHepI1bT1baL+1Zv/AMq/61A1
nTozFbR29rHt+oR2VFC8dzU29i0y2Rrq6hto9o5kZBxV9AN0lnqJcxSxNPEucxON374qtm1BZ7RI
gCzoPUTWht/pTa/UxmPy3XIcYGRWf0iCGW8eRlxvJIUjtQAiZ7pGU52pyD0wKLFfPZvKIEyScHjJ
NW8+nqSRB+nnn96i3tpNYSLdRIjwDmXPUDuQO5qYJ2n+c9uJJ1xIeoqRHCigsFwScn81XWWr+aq+
faTWyMu4O+NuPk9v3q5OPLHzUswJGcjFPBxxSRjApCeayHY5zTWTc+RSg0h3fynFZUu3A561ynHX
rXBWKnJy3alCHYN+N3xRojtk47+9KvAx1NDYsD9uacGOPatRIZGM0rrniuTinjk153Q+MekCklY7
gPapESjYT7UNot+W6AV25npzpAxxSE8U5lVVGDmhd6rLgcUx+elOfkcVw4HNMCp/wyT1rvPMQLEZ
AFDZyOFGRUXVbyGxtjJM46dKsgy2o6rPfaizohWGOTZGo/najz3CaNCZpSJL6bnHcD2odg63kzXz
jy4oCSqqMDPvVRPcG4vGu5UMsmcRx+3z+K3ILzTrKfVJxcalKAMZWEe3zUq8g0/RlN3JbliWC5z7
0bTYpLW3+pmDzzOBlUGSB7ComvySX9gVSwu/RIrepVXPPya1N0SH8P6ZPdC6NuA45+P6VXXMg1TX
4bBVYQQcnjg1bRXkyuEksLtVOADhSP3weKe0qQXpENjMXKgmQAYPxnNTb+ix8ohMZ4XgVlfFcqK0
dpBEhvbk7A2ASB71Mn1m7WQIuk3xXJydo/bHNNLAXbXj6XePKp2A7V/qMnpQT9IsV03SorZcbhyx
Hc03RktUsXaycvFJK8hJz9xPNR49VnnLD+F3yKM4LKoz/U1D8O3bw2LJFptyV82TJj2YzuP/ADft
Us9CvBM7i8l846NDMTsbdnP+MjrtB7Vq751bSbl1IZGgYjuCNpqO2oSr00y9P7L/APtUe/1KR7K6
ik0y8VTGwyVXGNp680+wurNnwhJuH/0y5x+BSanY29x4ftbcXEEL7FePzSMsAMkDPPtyKfYzNJpk
EE2m3EkflKCBsIIA/wCqm3r21/HEtzod5IE4QGNRtx/4ulWegSCaO40mwaeDYPNjCqmcKQcAj4/1
qTr8Jms1KRXEzqwwsEvlt/Wq6+upCLGJdOuIgLhCAduAB261Ym+uIyf/AOMvD+6f/tUAvDcBjt5S
0V1CWf7biTeenUUyzZv9p9RHmHb5Mfoxx35/t/ekGrzojM2lXgweft/1qBbXsw8Q3kv0FwWMKARj
bnGT6utXLdC3KSD/AOINpIBuj+lIJx9v3f8AetRkDntVU15cAlhptwSRwQUzj+tC/i1wkPr0q7xz
k5Xj+9Sy0GF1JqGhS3ECbJJEcKM55BI/7VndG1KJrTT7Gwty14r/AKgwRswfUxPzzU/RdUeHT4Y4
tOvJogCdyAEZJOe/vmrW0vZmlydJnh3dWOz/AFq/XoWM8Mc6BZRnBDDnGCKzfjRQtnaNLG0ttHcK
0wXn0/NStR1C9YW/lWU0O+UD1unPxjPU0Rr29Xk6VOy9v1EOf2BNSSz2LGWCO8so02kRMoO0jHFQ
7/S0eJHiLBo+RjknHan2OoXdwyg6XcQxHje7qCP/AA5zRLyaeEuqQtLtQsAP5j7VPoVEt1rrR7Us
0DuRsbcMoP8AmBPX8U9/EElrDH/EbOWIsxBcg4Vcdz3Jx0FXduWkgjeWIxSMoLISCVPtkUskMcyG
OVFdD1VhkVfKf0KOG1gvYje6TcMru2cnO1jnkFTV9aqY4x9U/rYDp0z3xWK1m2m8KzJd6crNp7Pm
SIfy5/7VqIrlNT0ky2kgPmRnynI+1scf0NOv7NWhIA60M9eKg6TLJPYQvOQZdu19pyNw4P8AcVOU
VhCA4608SL2NDk4NcoXGcVGhQ5pQ+etNFceelRo8kn7RmhkEU2JXWQnPFHbkD3rUZiOhzR0GRUYZ
BwKkRjDDHOeted1S7f7SD0NIDhXTtTmGFGKGxH7mu0vpjoF8AD84pJeMba5ly3JxTSecEg/iqwbn
Fc6HbvLYWlYU1nJXYV9NUMhJ5BHHvWW8TpDcXxBdmZVHo/lH5rWSAKAVboKw2sYudVUxtINzhR2G
a3yqxktxb+HxHvAMr4J/7UbStOtV8tmOXQcZHP70S8tZLWxji8oSkuGJJ4HzVpaxqFUlQCwyxFS1
BioRRjpUPVipsCrEgF06DJ+4VLc54HQVB1cObAqmMl0xnsdwqygmoXi2cIkdXbLBQqDJJNNtbrzL
kwyRPHIEDnPIwe2fel1O1hurJkuGKIPWXU4K471T6NEx1RXW+ku0EPUDCdf8/wD1pmwaVsHFQp9V
tYNSt9PlD+dOpZTgbeOx5qWQVFZvWbadvFej3EcTNCoYOyrkDjuazJv2NDIytIAFIX37VD0u3axt
GSRlP6jvlfYsTU1uDjtVb4eT/cZFDu+2aQZfr9x4/FJ9Dv4/ppsfq1ulMO4KcAlgfbb1qwulSWxl
EjMkbRncw4IGOvxWTs/D17a3kmqi3hFx5hdbTIxj4bscVqdUcJod3JKCp8hiQOcHbVsm+gJrmDTt
LFxLITbxxr68ZLDgD9zRTqVqk9lE7MHvATF6evGefaqbV3J8DlkXeDAg/uBUaeCWXUfDlyVk+0B1
25xgA5+Ks5hq61yESTWbc/pTCTjv1H/eplze29qyLczxxFxld7Bc4/NR9TZgbYg8NOqn8HNM1S3n
naBreSBdmQ4li37gcdPapP8AonWtxb3UXm27rLHkjcpyOKqbMq3iy/Xfk+RHhf8ADyal6VBPAZRP
JCyswKLFFsCjH96jWZCeJdTGeTHCev8A1VZ+i1eQJMq7cg9fih3Sl1fYBwpNQLqK+/2it5UObAwl
ZBno2SQf8qtJGCRMRyccioKXw3KU0KKaVQiruz7YBPNAtvEdxMsd1JZhNMkk8tZi/qHOMke2am6e
yajo+ASI5VZcHgjkiqSHTNXe1g0mZIhZQyA/UBhl0ByBitTLui68ROUgtWDAAXMfJ/NSr+/jsLaS
4uM7EHQdSewFA15A1vbLkKRPGRkdcHoK7xRY3N7pjiy4uFZXUZxnBrP3gZp+sXBvIrfULUQNON8O
07uP+b2NWzSO8u3aNmM7s9/aqTRxqWo3sVxqMZsoYBgR95DjBJ+Kul9Mr8Zx81OvQg32rQ2epWNn
KjF7olVYdFx71auoVB/irOa7ZyXOtaRMiExwSFnYfy8cVfNJ5iZ70/IIWqRpeadNDwwlQjmsPoTa
nHEbLSyAVYuxflQV4Kg/PFavVLm4iEdvp0JaaU7RJj0xjuTVb4fhjtm1A28MkwUFfOJ/4jdwAPmt
8+oLvQraW205FmjVJmZncK2RkknrVmvzUHTUlhtI0faCB0UYAHtUwEjrWL9hXXNKq4rg4p24VkNx
Tl61w5p2MVGyk5pM4rq6tMgrjOaLFw1R0OeKkQndn4rhHVOXlaCpPq9vxTkPApr8ZxW4xQJIi8gc
gjHakZAeRxRCzZ5PFIeeBW2Qf+HyTuFNMm7oMCiMvoYHrQhgDFKjnRTExLYGOtec393dWWpPM/6k
Qfcq45xmt/NOkTLG4JVjjpUW8gt4knuzAruEwAa3xVH3NqWlxyIdpZc7WB4rrBi1krOCpxyD2xQN
DmnlsY5JxhmyQo7CoK3MmlayLSRGNpPzCVXCRdcgnuScn+lTNqJKR3V9dq8reVYqQUTo0vsT7DPa
na7ZX15AsVm0KxlgX8zOeCDxin69eSQaRc3FpzPGhK8ZFS7CeSWyheQbZHRWYexI5q/XsOIOCBjI
HegxLKkbhFiDc7ABgfvS3dzFZ28lxcNtjQFiah6Jc3NzYLNeeWssh3qi/wAqHoD80/6I88+qrepE
7WnqRioAbnHTPtUqM6mUGFsi3fLMP+1JNBLJrFtMGXyljdWBPPOMYqr8W6hqGlLHJZ3ECh/SsbRk
tn3z0/rirPfoW+NR84+aLQQ542lt2KHYyXcls7wJCMyNjORnkip8DvLbxNJtLFQSVOQTjt8VC0dm
+mlOCp818j96yJEb6hk70tcf9TA/5VE1MXlzpl1CDCoeNlOQTjI5qM+uK/l+TDMbh5BH5Djaw9ye
vAqfcKzwyoWwrqVJI6ZFXLBG0x9S/hlosaWQj8oD1bjnjjipTNqOF3LZ574Zv9KLp8QFhAEdX2oo
BAwCMdaq57+7XUxbrGku3lmUdKB99dX9o0BkjtHR5FQDLAhjU0tqLFhHFZuuOGZ2U5/GD/nQ9Ztp
byKx8oHclxHIw+B1zUm7vodNgEtyzBCdvClufwKojwrqCH9RYVX25Jqrilvn12+CLaF0jjGWLDjn
FXFhq1rqQb6aTcV+5SpBH7GqjTEz4u1QAgr5aZ9waSZosEbVmY7kstvbDvn/ACoUh1fPCWWO+Wf/
AEp93qclvrVhZqgMU4fexHTGMYqyuHUQuSMgKeBQZ7SP4qNPhaBLEqckl3YE8n2HFTlbWC3Edhn5
d/8ASmeHHUaBA4ztAY89fuPFUtpq+o3b3F5Gyw2sB9ald2QOoA655696ubaLbWP4i1pF5y2cciTI
yMrsQTngdOKmLNrjEhoNPCj/AO4/P9qHrf8AvNnZurFAZ42w3pJ56YP+VH13UBpWmSXJXewwqKT1
Y9BUQQtqP0svotfPA/TAZtufk4qnsZr9vEF2syWouEtUB2lsHkkftyaJYXWppfW8OovA4uFLKI1x
swM4+aNAv/8AabgkjP0qcY6+o1FOc6uXJ8ixx2/Vb/8AWpF1NfLar5VvbhiP1B5hJH/TwM/vRo5p
zqEkTRR/TBAVfd6t3cYqLfaxZWbss1wocDO1RuP9BSAWmzyx6Y09zhQBnDGo2mWcsgiuopsRFiXA
GN3cAfFVcc9xqrm3ZWjskzvZuCTn4q2i1ARyCC3T9BcBMHAI75rWYLyJuOaeRk0P0tGroc5oisAK
xR22nr6eozTN4oiMDUBAwPbFdTHU43DtSxtuXNRr8Prjg98UPdmkwP8AFVqBAbeaPaj9THY0w8rg
U63b1fiuEdEzbgmmvTy4K0JjXSMhvxQWYngcfNGIB6nFMcDHHNVkxH3cHrTWX1c1yDaaKBnmoIss
at2zjmlg2lWEigjpg1LUJ2AoflgSZHPxWpoxTWOoWur3J0S5dYI+XS4B2FjztU/+nFTP4rBqHn21
3ED5a5cjlVP5qXr15EkmxQWmXkANxz71Ww2n02hSTTEb5zlvxXTdMF0D6iS4kZ33W32hTzkVfzTR
xAMxCICF/qcCoHh+GCGzURE5PJzUXxDbMlhcztdXAUsv6YIwPUOnFT7MH8Q6NJq3kgXbwxxncUC5
DHtmqjw9BqC+INRa4dvIUhMsmPMA+0j249qu/wCFTEZ/il8OOzL/AKUCPTZVIaLVL1gD03Kc/wBq
eXrExKltXbVba7WQKkUbIy++cf6VX6st/fGa0NjC0bnEc5cYRT1JHXNRr+3vI9asYVvbswSq258j
gjoKu4bQrKHe6m652lhg/FPoF0m3Wy063td+7ykClj3ND0qRJbeYqCuJ5FOTnncaHd2Lyzb4724i
AH2xkY/uKrvD1m1zZTbbq6j23EgyH64b8U/6HvoCO8k9zM0k7tuEqkqU+B8VaSRONNdJHDMIyC+M
Z460w6W4QJ9bdHByGLAkf2pl/CILK4Z552AjZicjOAM8Vd0G0jI06D38tef2odhbtaSTSSFZJJGy
SPahaHZn+HWsi3M5BiUhd+VGR+KKNObzSTeXQGOgYf6VKBa+8kdtDKjsoSeNm2nGQWAI/vUvUbZ7
yzMUdw9u5IO9AM/jmqXX7GWC0g2Xtw2+dIz5kmQCWBBxjnGKsYtHfGTqV82PeQf6Vr8DtJ09rESe
Zcy3DOQd0gGR/QVFsMr4s1EAAgwRkn2qemnlI2jN3dE4xuL8j/3iqy209X1i+T667DCOP+fB798c
in9po+oabLNrmn3aECOEMHBPv0xVtIoMTZ6YqB/CDyBf32P/AMv/AKUddGRUYtc3ZyCCTMe/eoaj
+GkUaPbhvtOTz7EnFQ20W4t5pUsbxUtJZd5Ux8qvOVH7mj+HLMDToCkrlBkHLEjgkcVZfRgeaoml
xJ/zfb+PaluWiu8RMVtbQLyDcxg8fNTNd05dW0ua0ZgpcZViPtI6GqXxTbxxpaedNOv6qIpDHnnr
j3+akTaCs5LHUL4E88SD/Sn5BH0rSL211CO61S9W4aGPy4lUYAGOv5otrNHL4imuFkJbyhFs2njB
znNTIvDsREZe4unSMHCtJxk9/fNUNvo4TxTNAlzcLGkKyL+pznOD+1X7VpUguPrpZXdfpmjAVR9w
bvWYlsYdCvVeeF57BsZc4LBvY9OOK0tlpaWs7zCe4d3JJDyEjn46VQa+8ja0kU6s8CAeVADjzWPc
nsKc/eCTrSxLLHPHMBA6ehBwDnvVVZgvNidsQyEekDlv9BRfE995ht7eBIyqcEdhjtUrw3YzSzC4
JCpjgY61r8GjRDCi5HGOlSUTdzXEF1G6libacVyo5o8GnqmR1xRGINcRjoM1Am7au0DdmmH9MAYz
u/tRVYd1xSbNxzRQym35poQAk45opPqA70jYzg8UqI8BOOafgqTjvXKQBUhE3rmuHHt1psLE9aI9
PRMUrrXRlGPJ5riMLXTAqe2KHu7VWXJ6jz0oh6YFR55TDbs64yPeiWkhkt43YYLjNICJGRzuzUDX
b1oLQtCo3ZwSTgD5qcxKg4rKeMI5GWOVcmNTggnAye9dZYRSrYXFzKnly4DHc7Z5x7n/AErU6zal
tC8mJfMZF9AHvWf0W0ubWO5JfdOwz5Q9Wzngt8/FavT5BcWELtzuX1D2PcUtxUHQAy2sKyOHkRcO
wGAT8U3xeWbRJfKJPqXOB19Q4qDoF5dQ6nd2OolRISXjUfyjPQe4I5qw8RkfweXGcbkzj/qFZ9zp
NWMi+bbtE24B12nBweRWSsbRdI8VxI8ssUEysIo95YH8k+/Wr6+vJGt9un3NulwCD+owxjuO9V9v
Dc6hqEF7qsloiW2TGkDk8nuSac+oi5mu4kvYbbDGSVWYEDgAe9UPjO3txa/UkzfWNiKEI5HJPsKn
XN3bnXrFYnhYsjgsHyR04o1zb2d5f207XCs9sSyoHGM46kfFWerKD6NazW2m28NzKZJkX1uTnJ61
E8KTebZ3bqet3KR/5qsGuoFHM8Q7/eKqPDU8It7kI8YBupcAEdM0/KI9r4mniuo7PUVjVxMUlnB9
IHOBge/HOav9ZjV9GvCUMiGF+F5J4PSoMGmaVHZzwbYmhlbdJvbOSfmrHMS2jQrIqRBNvpb7RjFW
2fgFoqNDo1nGwKkQqCDwRxWaKvZeJrSFjdQWjyemRpi4lbHA56VfaTNayeHrWF5xh4Qp3Phjkc1A
03w7bi5t/qNSluobd98UTsOG/NWet0TfFRzaWqf47qIdP+apmpXU9pb77W2a5fIHlhgv75NP1GeC
MoHZCNwxux1od9DbXcIguHyoO70vtOf2qJS6fc3F3bbrq1NrKGxsLh8j3yKhWTD/AGl1BWIDGKNl
A7jkf5/51OsYILSPyrcjHXG7caqdNuIn8Rao4mXO2NQuewByas/UPmvZB40tbbzHEP05OwHgnnk8
fFaGaQmJgDjiqv6G0l1WLUTPiZI/KADDaRz/AK1KnkUKwWRc445qVrFb4anb/Z9OrlDIBxjOGNQ/
AN5NeafdvO7MRcMAG/l4HGc0fwxcRDRYVZ0yC4PPfcaf4f02DR0uEiuDIJpPM9WBtq39Ebx4SNPt
cDP+8x9vmheMtRW00cRv5qeawXMZw2O9SPGH69lbwx4Zjcx7gOw3VI8R6bHqunG1MixPkFWIzgik
/NFtpJ32FuwLqpjUgMcnp3NQ001Y9dudRWQkzRqmwjpj2P7VKtEWGGOBMAIgUD4AxRc81A/eqqc1
mnmgvNfdYYfMdUCSSFuFA+KuNSkWGzlcOAxGADVXpNlHY6K9wW3STLl3HUmrgz00NtJd3MMEgWVX
3ZzuGPmtHo97bxxiPLbs9xyfn8VFTT7W3gcWsXmXD8klhn96l6RpTROLq8O+4cYIHQVr8Fx5h8zH
aiqARmhFBjjmnohrlQTOKdv44pinkr7U3GDUBh6uTRENR99OjfminzNhhk008nOM1zupPIpwIoiP
E4CHIzU63b09MVBWP1jHSpicCuPMx1qTvB4xQSco1KDmuZeK6RigyDK49Jz3I5oQTaKP1pGTAyKq
IrMQwG3I9qlZV1XChcdqBuOfUtP3cVBzVCv4vMtnTIUkcNjOD71LDZNMuB6PUhcewOK1Bl1tBaQ+
TBIGA9TsepJ6sfenaFM6XstozFoyNyNjHPcUa5top7hhZDC7vUFbO1vmj3ltBNZG2V8SRYJdDyre
9azfsQPE2iy3EsN7ZNi6h75xke/7UJ9Qi1fQpYRJtmUoruVwrEEEkfFTrfUzHA/1Lg+XgFwMZP4p
uo6PFfBJ4S0TkZG3AB/aiJcGmWLgN9PDkjBO0c08aTYKeLWEZ/5ahY1K32JGsckajJPc4HCjnqfe
pcN7C8as0gRidu1j/N3Ue+OlTKKW907T18S2EEdrEv6TvgLgE8VoINHsohvjtIVbBXIUZwetZ2+1
OyTxJYTNOG8tHQhfVycYHFWdx4kghkYAMbZDh5ewrV30HyaDpYXabGDHQemqnwvpNrPaTtPBCzLc
SL9o6A/2rTpLFeW8c0LhkcBlI7iqPwiT9Neg8Zu5ePnNTblExdM0iRWEdtaspOG2gHmiz6NYrG4g
tYUcoQG2ZxxWVksLhdelmsreVrBJR5kLOVDt7gfFblGyuWpfX6M7p2lWMOkW019awq6Rgu0i9OO+
afYweH726UWqQ+ehyAmVz8/NWupTWaWMz3rKbfGHB5z8VT6fF/E9Stb7yBb2tsp8kAjc+eATjoMd
q1LvsSte02xlt43vGMMccgIbPckDH71OOj6e4ybWMkjHSoHjGdY9LQsm9TPECM4/mB5/pRtauhDp
czGSeLAHrhXcw57Cpt9JUhNLsoplkht0SRejDtVVDp9rP4l1NJYt+Y42IPQHn/3/AFqw8Nzi505Z
BcTXAJPqmTa34xQ7ViviW+/Scboo/WR6TjPApLZqubStLikSM28Ku/2joT+Ka+gWKqzCIswywBYn
n8Zqt1zEnjbSlP8ALHu4/J/0rUtzk56jFW2wZjwzo9nPpKS3EMbszNzjGACRj+1S4bHRJHEcQgZi
SoAfnI696sNNt1sLNYd4YJklsYzkkk1nII/L8TR3UXk3sVwx2FeDB+O1XdtFjqek2VrEksUG1/MR
SwY5wSKsLjRbCYBmt1Le4JH+VLrSNJbRKqM2ZkzjsN3WiX84i/Ribc7jj4ptDrKwsba5aWFMXG3B
JcnA/c0G61WMM6QDc69eOKBp0UVxYyJ5jhmOPMYj1e4FHKWdusYABC8D4oimitLvVrzfIxWFfbjn
4puq3cvltaaexSGMetiM496vY2SdQYnKxZKnjGKy2psqXDRWg2w9VC9ZT7VV1K8KyvK0vlxMUU4E
jdWrVqpMY9+4rJ+HLiNr1lUsLgDDJ/KvxWmLElcH81KDgjtT1ahnBGRSpyM1zoIB6s+9POMUg6Ux
81ApUYpkYLN6ecdacoJFIP02yP3qL+FkXninDpSNIGPFIOa0Iqyk8EZFWNqw289Kr40yam2p6/Fc
Y3U0OjDAFOYALQwy9hXMSRW4zUdmwxrt5psiHJp6p6aqBtzSSg+UdvWucc0+I7jtqCHaCTed44qR
K/BIp7IQ+BWf8V65/DUFnaYN3L04zW5yAXdzHFdmx0xEWViWk2DgE9zUe3kjhjnto2O8EmWYDq3t
TNO0u7jVkjcG5nw0k+OVz2rR22nQW8ZjVd+fuZupPvV+hRR2SCJJZ0BU/bGf5j7mpthcyrMscqgq
wypQcJ8Gn6ws5kjggXhhy/8AhFRhGlhJ9PaAtK43MSft/NXdBLjVovq/p7dWkl9ulM1S3stSiihv
B5U6ksmwgEGhPLDp0LTKwlupeAe5PtVW7XHnG6UqZ2ADbjwgp9IlWGmaPoTOzSM8g5DTEEgew7U5
pdO1nSLu3stqsyNhcfzdj/WqfUFa4hYvtB6rzwf+Y1G0BJbDUYriTm3lO1n6An4+Kbd0X3hHU4W0
yG0B8uaHKFG4Y81N8NW8lrHe+cu1nuZHX5BPBqq1fwvHe3v1drM0LP6jgZyfccjFV15fatZM4meR
IgFGcZCjpye596vWX6G0t7t57h4pLSWNVJxIxG1vxzU2aMhQvSsEbrUNT8qaJzHawMCXzjcB1zW4
trhLqGOWKRZEYdQcisYK6/0uG5ZIZ4pJY3OSynAUj35oWnWEGmX3k21tcYKAecWLL+OvH9KutpBo
gwVx3q76wUXiWS4Foq20BmzIu4BA3pByeDTRqknG7S74Z7FB/rRfElveSWUY09mEizIzAHBKg8j/
AC/pVsDuX5p+CutNUZ22HTryIAZyyDH9jT11SSW48tbG5AzjfgFf86bq94llZzMW/VK4Vfc1mJ7b
X7SzSewuGKuN7IxztrU5G2doYz5sypvQdSOQKqbLxNa3OqvaKrZ6BuxrCSXmo3rlL3UI0zgNlxhT
mtJBHpmnWAkuD9WZzsGzkuSOgxUvI1zbSM9jSRxwwjbGiRr14GKz1pHZI1vIl/dWkSf/AE0ku0AZ
7g89fmq3xPeCW9MVvqO5GA2xxkNn36U8Rd69q0caRwwy4kDA5HT96rjdurrJKG2MPvJ5cew+KDZa
da2UEO9ZZriblLd+W/J9hU6REilE14wecDCQjgCr6gBJdzXdwighCOi4wFH+tEMroiCbY/PCDqaj
SPcyXh8hkd2/kXkJ+al/w828eQCzN97Z6/6CtSaJOjzotwI3lAVhnYOQDTLuz067u7hYbkxzovOD
9v4qkWPbO0kSuD3O70/tTLJI55JJCHwTtGOWaliYsNF02SHUmZZB5LnKkHk1rRHsXjn5qFZ6f9KV
cS84wB7CrPjZWLVCTrn+1EGDz0+KGBTs1mgmaWhA0u73rIJ0puM9aVPVwenY13Q0aN24NEXAHNNP
NPVeK0gMWO1SY02g4qDDtXGDmrCE5WuHDdL0pzt6OOtKVyKFKdi811YpznKD3pm3jO6k3cA01jkc
UHAgnGaVCFfNCAOaUg1AcuOTVKNIhk1J7yYeY/G3P8uKsQpPelVCpzWp0DBQhDIuM9aTGM7uAack
gHBpWdOd3Qc1d0Q7wBCHb/hgZzWQ1fU/qppRaOsUa4y2fU2OtWN7e3Gr61FbRLJDZxZ3ZH3GqPxX
pUlpKZ0AWADk9/ya6cyAiTRMCbh9xKjbJ3A9gO1Rp5YLhxCp2wKDtQ9yO5pPDtyl1drGIpGjCj1k
ZDHuTWrvNEs794ZZ0UGPsvANSoodK0lr5EMqstmoxtP89Xt5p0E9skSgRxxcgDtirPCQxpHEoWNR
gAUC/mSK1kaQAJtOT+1Z0ZQ6pfRXMtvBLFKkZzv2YVV9s9zRNM1S6v528+OIWgJG89Me9V9pC2tG
BbePyNNRsv8A/cPzV3qc9nYWn0Yt9zMNqxpV+/oWxjtLjS5oF2+VKhQlfYjFZjS7W+8Nk+tZ7Mjc
/qwsYHVue/wOtN0XTLiCKQG7eCV88YzsH4Nae0+nubTariVMbG387vfNXQzSdetNQs3uSTbxK+wN
MQob8VYx3EMvMMscg90YH/KqTWPDNjqkcYcvC0YwvlHC4/HSqF/AtwsytDqChM84UggVM5v6N1PK
kKF5iAgHU1Uya/YR2ryQyByOABySahz+HW+lgtReSi2j5IZuWPfJrp4tJ05U8/ylCc4B5Y0DrGwl
vbldQvc4zlYj0FP8WXbx2i20LBBPhS3sKDH4hbynnEDLZqMKzDGT+Kz97fyXNyXnw0jD0KOiD3Na
lGotfDmnx28KzW6S8Alj3PvUw6Xp9rKL4xDfGuFzyEHwOgrPaDrRjuYrZuYD6QWPJPvWuuoUuYTC
/qjI5WufXV0ZxYtN8TPI00IJjO1WBKtt/arHTNB0/T5lkt7ZRIowHYlm/qaNo2hxaeZGiYsWPGew
9qtAm1eaW36ATBEkxnEaCQjBfaM49s1W6xbxyI0iQs0jddvf81cMQYwDTSqOpUEZqfSqTRdJaGM3
MkXl45ESf++tQtSM7uHk3RW5B/Sx6nPzWtgBjiVSc4FCleDzVWQpvb7QxGT+Ks6sRmtL0Z5Z1urj
9NP5YcdKtbLS7XT7mSWFPXI2c+1WhPPI4psmHBAHNXzDSQXOOlJkk8UipsxnuOacmBnPepoQc1xF
IOKdmoECMelOCjvSHPY11ZWDrjbimkU1QSKdmi03vRVPFD6tRghx6SB+RWqRBjIQ9MmpscgxzxUO
MfqA9hUvyS/Irjw1RfMz0pJG3rtI/euWMjrTmAC810YACAd6RO+a5yoJwabnjNVD6Y/HSuR8mnNz
TANCc08muVeaftxzUWBqPelIx1HFKy7ulFTBXaetVagkruJVefemzRJdRmOZQ6nqDUqRVVCO9DQb
fVWp1iI0NhBZJtt4VjU9QKMjAjGKK+XFDMJxkVm9DnAK4FVt3p73csebhkjU5ZMZDj2NWGCOtKCD
SVEGWz+nsXTT1RNq4RT0BqhstIu7SGS9uJxJeNyC/wBqCtW4/pQ5Iw8TK/IYYNa8s+hhn1IMZYfN
yrffPj7m9hUaxM5uP0LgRrCNzZ6D/wBa2UWi2MFuIUgXbksc/NN/g1qscaRgJGrbmUfzVfKfgkaL
cLe2oZiQvRWPG7Heot7Yan57NBdRrE3YoSRUuPS7Zb+O6G5jGpWNS3pTPsPerEN6uelZoy13ol/P
EfN1V9nUqaqrTRbSO485UkulTOWc+kn4Fa7V7M30WxJWjU9cdxRrK0jhiSGMehRSUZa607UbtDcu
FREH6cGOnzWYexeVzbqsjSNnfj7mPv8AAr1p1BcAdOlUGt6Q25nsMQSSf8R++34rpz0KHS7W0tJY
YQoM6gGWcnhPgfNbuMlVAxnI6+9ZLQtIa6MT3ClLWFiQjDlz/irXnaFG3oOlTqyhUbHSkYk0Hewb
gZqT90fsawqh1bWmtSYYYjJMRnjoPzVVaajdQTNOpeYN9yj7VHxWpe1gbPmRqXIwSe4psFrBboY4
0VE/wiroC2oXE2lM9lCGuf5Uk9Iz81jEN8PG1odShaWfPVR6FXHVR7A9zW9XA6UqgFwxAyO9WdYY
I7ZFMQ+roacafs4zWApG6mlKVafipoAxA60wHmpO1T1FCZQTzx7VQgNOxmmc9xT1aoQWPheaYfup
QNwyKbnBxRacOtELntQxyaKBWqREjPOKsrc4FV0S5dT2FWKLhc1x4apzplQM9KGwwuM5om/dxQ5B
XXGKAqerIOD71zDnmlJ2nimq6yAk9RVQ7aB0poOelJuA6mmZKZwMg09gvSlLcYphbpmnALjOauDl
JFMZsnHT5omVHWgyFMdazYrpWLDjtTVYqM9fiuRlKFQaQFdwGazlDo+Mk06MbgctzTZMAcUkQxJ6
a14h+0EGmRqMHPXNJJIY2INJGwduDWvEdJwcUq4K0IsHY8+odqJGDnBqeI5xyKRUBp7FenekG4ng
cVJyjiNopxf04xTGbmncbea1IET2osYC0FXUc09W3cjpUswEIANKx3g5FCYg9+aaZCDsIrWB4YBN
vX2pFXihyB15AzThIAnqODUU/Ciu3YOKCpEhBBp8rKrdazZQj9c0xgWOacSuN2eKa0qouc1Moei8
c0q/dTI5lYcnFKxAPBplBwBTzjFADJj7hSPLj7OaslBhxSO3GaCJCVP+KuiYMpU9a14oPE6kc0OQ
gtQ9mD1pyqCcA9KviHAZ604gCmB1J29xSuvoznmpYrtxHTpXLyaEjgcHrTxxzWGhsUqviuT1LQZG
KGqzD4RzVhGPTzUGDHU9asYenNcvjdKGdoPFBlznnpU7ardhUebByvxXeTWKwvivxV/DLjybdd8o
GTz0qk07xnfrfxm8gAt3OMgYxnvVT41WSDxBKGXIfpn5rYKmkxaZYtqcUQcrhM+9bkZSNf8AEos3
EFqnm3BAPHTmo2neI71JhBqUYQtz06Z6VWT28kniUEoPIyCre9H8VxsdQiWFeo6jv8VfQ1upaklr
psku3dtXIrHN4m1SO1W7dV+lZ9o9PNTPFU0kGj2+Cq5UKS3TNR9Gktm8NyfxMRzRBy21e1Lz60Tr
nXr+e1gm0m2M6sDvIHQiqJvFmry3f04SNZd23bt6GtZ4fe1Ons1nH5cRB2risJBCW8QpOSQRP6h8
U5mjbaLeX62U76mioRkqQMVSWHiS6+tBlaM25bBXGD/WrzX7mOLTDG2SZRtAFYrUNO2wgPuhwoKY
5qelejXVw8Vq8wAwFLCszpHim/njuAEjAdMq5HTFS9JuUvdAKiYyNHHtY/OKzvh/T1meWKQNH6A4
IPFBodA1ttRnMM/L4zkdhXeIdWn0qSPyto3HBJqv0ApZ6mYlYM0j4Y46AVK8cBiUEaBiemagfqPi
Mw21s9tsaWRQSvccVbaHfy3+nCaTG/Pas1c2gh0KBtqtIyjn24qz8P3ENtoJZ32pk8n3zQCfXrt9
RltYogGUkLu74ouh63eXGota3UYXHtVdo6RS6i8ysZGXc7NSaHLbSa+3kcPkhgO9QbQHdnNRNXvx
p9g0zoW29hU6JRtO/iq3xAkM2m3AnIEYTOScc9qQUw8SXZ09ro2g8oNgANV9pl0b6whnYBCwyQDm
sHapcnw9O5bFvuwOO1bHwrzosAXkY4PvzTpFP4m8RXOl61b20IBRwCcj5oV14kuG1VIoiDFuVenJ
zQfGaKuuwSMuSEC/1NRdRt4bLUrZYiW+18++TzV/FehGTKJzyRWL1rVL4a59LaTIi5AIZM1sIwCi
Oe44rIXUUP8AtVuYneSDipA7R9V1Bdc+nuSrIBjIXFA1DXdUk1WW2szGACQN4rrNni8VXaSDhm9H
9KbDbhvEbRygbmYsM/itzBJ1S+1XT9Gjncxm4J9WBkYqLDrupCCK5kCPE/8Ay4q38TxRfw+MM2FB
6DvVRHBJeadBbxIQit92OKvpErV9VvzIj2W1UKBhlc5zVvpJvkt5JbtkKFcjHOKqr22aC4iR8CEI
EOatJzDp2hSiNxsxgDPenoZC38QakC8kjYjLEDAxmtRPrMtt4fin2HznUbQepNZa4t2Gk20ki7Ms
W57j4q91JluvDEW0DAUDPtTIiZp2spJsju5BHcN0U8U7VNams7mCOJMhj6zjNY+VEtobfLbp9+OP
ar3VnYw2oZfWyir4jRahqKw2ElxEwyB6c+9V3hfU57s3JnIMcfRh3NCvdPl+klidv93RdynFQNAE
On6Zejc7PIeQR3+Kip+l+IJbvWjbzIFiYnYR3qbf306ax5SuoiCjrxWReIafNbXiZxjk9t1Stbv1
u9QgcPiNgA2KmaNDca0wvY1tmQxA+onmtA0glXK8cV5teSrZ6rHHHl4zhTn2r0q3MbIuzoRXPrlq
HWxPepPlK/WmbQvSirnFZREt2yasI2IGaqrc7ZAvvVnnKEVz4aokpYjK8VHaU/cR6hRfM2qAabIy
jGcHPxXXcZZjxP4bg1p0nlOx19qg2/hlJWia8uC6wn0ritjIwA56VGITJOeavkziFe6fbyRxsv3R
9KFHYhphLK3mNjAz2qwJHTHFcopqo+oWUN5afSzIGQ859qol8I28MrOszbW/krUbcj5phXHWnn6x
QbeJIrZYY1wqjAFVyeHoEu2uQx3M27Aq3VhnpSnk0neCHd2EF1LDNMOYugzwaHqmj22qweVKuFx1
HarAU08dKaiq0TQYNKjkhiYlX65pU8O20VyZVZiG6rmrLJWnqWbp1pogppdtbShljXd13dxRLqxg
vipkPK9PipTqWH6nFPjAA9NTRAubGOSEQlcoOKjjSoDa/TFdsec4q5K8daCR66aIVnp1tZROkC/f
1NJZaJbW05nijxIe+asSuRXKCO9NHGFgPVUTUdOS/tTbyZCnByDU1n461yNvTINNFOdKjWy+jA/S
7/NTbS1W2tkhjG1UHFSjwaTdu4porrywt72RXuEDFemaBc6LbXNwszJyvA5q1fCU0c9KuhEUCML2
FQn02Frz6kxnzP8AF2qwC0gQ568UVXtpVubxrvYvmn+bvUOXQ457x7h5GyxyB7VfleKERzinkK25
0yKW1S3YF0U55NS7S1htIAkaAD2qWF2jmhunemio1LS11BhmVo8e3eo58MQMoWWV25BJzV+iDafe
uUbVweTTRXXujWd5BDBKpZYftwcUdtOgk082ZGIyMcVYRAEdKckOCx96vkjPf7OWEU6zMhLg5HNW
M2lwTyQ3BODH0FTgmz7uaE7knA4FPMKESS2eBl9DDBqBBpFtDEY4xkZyc1OVSKOoDDjg1PIVl9pF
tf2n07qFUe1V8fhSzTywHY7OMHqf3rQSxuOU6USLkcjmr5Cj1Hw9DdXCyMTxjgVeW0KxxKoBGPel
YYNOHI6c++aW6pxOTRgMCoy9akbuBWaiviwGGfu7VPjBI5611dWOWyvE3U01gCOe1dXVpMDYA9aC
6qDXV1RMdlaQEHkV1dVXDSxzkYwKa0mRXV1RSRsC20YzSsGDYrq6gVWx1p29a6uqhjMpp0bAdK6u
oh7jzBycUPG0YB4rq6hhV4Gc5ppyTxXV1RRIww+6lY11dUAzzXIgXoTXV1VKf5hUdM0zJJzXV1EB
uNxpYd3eurqsEmkPSurqECaTBxSZ7jrXV1Ro5G965iT0OK6uqhV4BroxuXJ611dQOzsNGEmRXV1E
prHNCZAOa6uqIbtc8joKJBycjpXV1AWU4ORXcH1Hg11dWosLww3HoKZuycj7a6uotOFcX5rq6p0w
/9k=
</binary>
</FictionBook>
